ამ თვეს ჟურნალ Frontiers in Education-ში გამოქვეყნებული კვლევის მიხედვით, უნივერსიტეტებმა არასწორად განსაზღვრეს თავიანთი პრობლემა AI-სთან დაკავშირებით — ისინი მეტ ენერგიას ხარჯავენ იმ სტუდენტების დაჭერაზე, ვინც ჩათბოტებს იყენებს, ვიდრე მათ იმ სამუშაო ბაზრისთვის მომზადებაზე, სადაც AI-ის გამოყენება ჩვეულებრივი პრაქტიკაა.
პლაგიატის დაჭერის მიღმა
ნაშრომის ავტორია დოქტორი კელეჩი ეკუმა, მანჩესტერის უნივერსიტეტის გლობალური განვითარების ინსტიტუტიდან. ნაშრომი კონკრეტულად განვითარების კვლევების პროგრამებს განიხილავს, თუმცა ავტორი მის დასკვნებს ზოგადად უმაღლეს განათლებაზეც ავრცელებს. ეკუმას თქმით, „დისკუსია AI-ის შესახებ უნივერსიტეტებში ხშირად იმაზე ტრიალებდა, იყენებენ თუ არა სტუდენტები ჩათბოტებს დავალებების შესასრულებლად. მართალია, ეს შეშფოთება გასაგებია, მაგრამ ამან შესაძლოა ბევრად უფრო დიდი ცვლილება დაგვაკარგვინოს.“
კვლევის მიხედვით, პლაგიატის დამჭერი პროგრამები და საყოველთაო აკრძალვები AI-ს ძირითადად როგორც კონტროლის საგანს განიხილავენ და არა როგორც პირობას, რომელშიც კურსდამთავრებულები მთელი კარიერის განმავლობაში იმუშავებენ. ნაშრომი გვთავაზობს, შეფასება გადავიდეს გაპრიალებული წერილობითი პროდუქტიდან — რომლის შექმნაც ჩათბოტისთვის ადვილია — იმ ფორმატებზე, რომელთა „გადაბარებაც“ AI-სთვის გაცილებით რთულია: ზეპირი გამოცდები, დავალებაში AI-ის გამოყენების რეფლექსური აღწერა, ჯგუფური პროექტები და რეალურ სამყაროსთან დაკავშირებული ამოცანები.
ხუთი უნარი, ერთი კურსის ნაცვლად
ნაშრომის მიხედვით, AI-ის წიგნიერება არ უნდა იყოს იზოლირებული ერთ სპეციალიზებულ საგანში, არამედ გადაჯაჭვული უნდა იყოს არსებულ საგნებში — მმართველობაზე, უთანასწორობაზე, შრომის ბაზარსა და კვლევის მეთოდებზე. ის გამოყოფს ხუთ უნარს, რომელიც უნივერსიტეტებმა უნდა განავითარონ: იმის გაგება, რისი გაკეთება შეუძლია და არ შეუძლია AI სისტემებს, მიკერძოებისა და ჰალუცინაციის ამოცნობა, კომპლექსური განსჯის უნარი, ეთიკური ანალიზი და ცვალებად ინსტრუმენტებთან ადაპტაცია.
ეკუმა ასევე ამტკიცებს, რომ თავად კურსდამთავრებულთა დასაქმებადობის ცნებაც გადასააზრებელია — კონკრეტული ინსტრუმენტის ტექნიკური ფლობიდან იმისკენ, რასაც ნაშრომი „ადაპტურ უნარს“ უწოდებს: AI-ით შუამავლობით მართულ სისტემებში ინტერპრეტაციის, კითხვის დასმისა და მართვის უნარს, უბრალოდ მათი ოპერირების ნაცვლად.
ნაშრომი ქვეყნდება იმ დროს, როცა მსოფლიოს უნივერსიტეტები კვლავ ცდილობენ, თანმიმდევრული AI პოლიტიკა ჩამოაყალიბონ — რამდენიმე წლის შემდეგ მას შემდეგ, რაც ჩათბოტებმა პირველად შეცვალეს დავალებებისა და გამოცდების ჩატარების წესი. ეკუმას მთავარი არგუმენტია, რომ პოლიტიკის ძიება არასწორ კითხვაზეა ორიენტირებული — არა იმაზე, როგორ დავიჭიროთ AI-ის გამოყენება, არამედ იმაზე, როგორ ვასწავლოთ მისი გვერდის ავლით.