Генеративный ИИ в университетах: влияние на оценки, сигналы и поток навыков

Введение

Появление генеративного искусственного интеллекта (ИИ) открыло преобразующую эру для высших учебных заведений по всему миру. Университеты все чаще интегрируют технологии ИИ в свои учебные программы, исследования и административные процессы. Эта интеграция обещает революционизировать методологии обучения, системы оценки и развитие основных навыков среди студентов. Тем не менее, это также представляет проблемы, которые требуют тщательного рассмотрения и адаптации.

Рост генеративного ИИ в высшем образовании

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ относится к моделям машинного обучения, способным создавать новый контент, такой как текст, изображения или аудио, основанные на существующих данных. В отличие от традиционного искусственного интеллекта, который фокусируется на анализе и интерпретации данных, генеративный ИИ может создавать новые результаты, которые имитируют творчество, похожее на человека. В контексте образования генеративный ИИ может помочь в создании контента, персонализированном опыте обучения и административных задачах.

Усыновление в университетах

Университеты быстро принимают генеративный ИИ для улучшения различных аспектов образования. Например, платформы, такие как Duolingo, используют ИИ для создания персонализированных уроков языка, в то время как написание систем помощи, таких как грамматика, использует ИИ, чтобы рекомендовать улучшения в грамматике и стиле. Кроме того, ИИ используется для разработки виртуальных лабораторий и симуляций, предоставляя студентам интерактивный и захватывающий опыт обучения. (amba-bga.com)

влияние на системы оценки

Традиционные проблемы с оценкой

Традиционные системы оценок часто сосредоточены на суммативных оценках, которые могут не полностью охватить понимание или успеваемость студента. Этот подход может привести к узкой оценке успеваемости учащихся, что потенциально упускает из виду критическое мышление и навыки решения проблем.

Сдвиг в сторону непрерывного

В ответ на эти проблемы некоторые преподаватели изучают альтернативные методы оценки, такие как беспроводные. Ungrading подчеркивает качественную обратную связь по количественным показателям, стремясь содействовать мышлению роста и поощрять постоянное обучение. Этот подход соответствует возможностям генеративного ИИ, который может обеспечить персонализированную обратную связь и поддерживать индивидуальные пути обучения. (leonfurze.com)

Потенциальные преимущества и недостатки

Интеграция генеративного ИИ в системы оценки предлагает несколько потенциальных преимуществ:

• Персонализированная обратная связь: ИИ может проанализировать материалы студентов и обеспечить индивидуальную обратную связь, удовлетворяя индивидуальные потребности в обучении.

• Эффективность: Автоматизация процессов оценки может снизить административное бремя, что позволяет преподавателям больше сосредоточиться на преподавании и вовлечении студентов.

• Согласованность: Системы ИИ могут применять критерии оценки равномерно, минимизируя человеческие предубеждения.

Тем не менее, проблемы включают в себя обеспечение точности и справедливости оценок, сгенерированных AI, и устранение проблем с конфиденциальностью и безопасностью данных.

Поток сигналов и навыков

Изменение сигналов в образовании

В эпоху цифровых технологий традиционные образовательные сигналы, такие как степени и оценки, переоценены. Работодатели и академические учреждения все чаще ищут доказательства практических навыков и компетенций, а не полагаются исключительно на формальную квалификацию.

Роль генеративного ИИ в развитии навыков

Генеративный ИИ может сыграть ключевую роль в развитии навыков, предоставляя студентам инструменты для улучшения их обучения. Например, системы обучения на основе AI могут предлагать помощь в реальном времени, помогая учащимся более эффективно понять сложные понятия. Кроме того, ИИ может облегчить создание персонализированных учебных материалов, обслуживания разнообразных стилей обучения и шагов. (axios.com)

Обращение к разрыву навыков

Быстрое развитие технологий ИИ привело к растущему спросу на грамотность ИИ среди студентов. Университеты реагируют, интегрируя курсы, связанные с ИИ, в свои учебные программы и предлагая специализированные программы для снаряжения студентов необходимыми навыками для развивающегося рынка труда. Например, Корнелльский университет разрабатывает специализацию в области ИИ и общества для подготовки студентов к карьере как в государственном, так и в частном секторах. (jobimmersion.ca)

проблемы и соображения

Академическая честность.

Использование генеративного ИИ в образовании вызывает серьезную обеспокоенность по поводу академической целостности. Инструменты искусственного интеллекта могут использоваться для создания эссе, решения проблем и даже полных заданий, потенциально подрывая подлинность работы студентов. Опрос Американской ассоциации колледжей и университетов показал, что 95% лидеров высшего образования считают, что распространение генеративных инструментов ИИ повлияет на академическую честность студентов, причем 56% полагают, что существует значительное влияние. (aacu.org)

чрезмерная не уверена в искусственном интеллекте

Существует риск того, что студенты могут стать чрезмерно зависимыми от инструментов ИИ, препятствуя развитию критического мышления и навыков решения проблем. Исследование, опубликованное на ARXIV, показало, что полная зависимость от искусственного интеллекта для написания задач привела к снижению точности на 25,1%, что позволяет предположить, что чрезмерное использование ИИ может негативно повлиять на результаты обучения. (arxiv.org)

Проблемы с акционерным капиталом и доступом

Интеграция ИИ в образование может усугубить существующие цифровые разделители. Студенты, не имеющие доступа к передовым инструментам ИИ или надежными интернет -соединениями, могут быть в невыгодном положении, что приведет к увеличению неравенства в образовании. В отчете ОЭСР в 2023 году о цифровом образовании подчеркивается необходимость справедливого доступа к ресурсам искусственного интеллекта для предотвращения расширения различий. (oecd.org)

Future Outlook

Подготовка к образовательному ландшафту, управляемому AI

По мере того, как ИИ продолжает развиваться, университеты должны адаптировать свои методы преподавания и оценки, чтобы подготовить студентов к все более искусственному искусству. Это включает в себя навыки соревнования, которые дополняют возможности ИИ, такие как творчество, эмоциональный интеллект и этические рассуждения. Образовательные учреждения также должны инвестировать в развитие преподавателей, чтобы обеспечить возможность эффективной интеграции ИИ в их практику преподавателей.

Политика и нормативные соображения

Правительства и образовательные органы должны установить четкую политику и руководящие принципы, касающиеся использования ИИ в образовании. Это включает в себя решение вопросов, связанных с конфиденциальностью данных, этическим использованием ИИ и роли ИИ в оценке и аккредитации. В докладе ОЭСР подчеркивается важность разработки структур управления для управления интеграцией ИИ в образовательных условиях. (oecd.org)

Заключение

Генеративный ИИ обладает огромным потенциалом для преобразования высшего образования за счет улучшения учебного опыта, персонализации образования и подготовки студентов к будущим проблемам. Тем не менее, к его интеграции следует подходить вдумчиво, учитывая последствия для академической целостности, развития навыков и справедливости. Упорно решением этих проблем, университеты могут использовать преимущества искусственного интеллекта, сохраняя при этом основные ценности образования.

Ссылки

• (amba-bga.com)
• (leonfurze.com)
• (aacu.org)
• (arxiv.org)
• (oecd.org)
• (jobimmersion.ca)
• (oecd.org)