Время чтения 6 мин
Кампус управляемый ИИ. Часть 1
Автор Andrew J. Magda
Чатбот как консультант по зачислению и ассистент
Попасть в колледж сложно. Это не помогает, особенно для взрослого ученика, потому что большинство учреждений работают в течение обычного рабочего дня, когда (что шокирует) заявители также на работе. Университет штата Джорджия вызвал сенсацию, когда рассказал о Pounce, своем чат-роботе с поддержкой искусственного интеллекта (разработанный с помощью Admithub), который может помочь студентам проработать все эти сложные вопросы в нерабочее время, демистифицировать процесс подачи заявок для студентов и помочь им регистрироваться с уверенностью.
В Атланте что-то должно быть, потому что Georgia Tech работает и над чат-ботами, используя версию IBM Watson AI для облегчения онлайн-курсов в качестве помощника преподавателя. Разбирая административные вопросы (когда мне нужно сдавать работу, какие источники я могу цитировать и т. д.), Джилл Уотсон освобождает преподавателей, чтобы они могли уделять непосредственное время общению со студентами, тому, что влияет на обучение (почему я неправильно понял этот вопрос, как эти две идеи объединить, где я могу добавить к исследованиям в этой области, и т. д.).
Предоставление учителям времени на преподавание
Выставление отметок и оценивание занимают значительную часть времени преподавателей каждый семестр. Оценка является важной частью обучения - студенты не могут расти, если их неправильные представления не выявлены и не устранены. Обратная связь должна происходить быстро, особенно если материал строится на протяжении всего курса, и очень важно, чтобы студенты освоили каждый блок, прежде чем продолжить. Своевременная обратная связь может быть полезна для 20 студентов, но представьте, что вы делаете это для курса с 200 студентами или MOOC на 1000 человек. Для преподавателей тогда легко закопаться.
ИИ может помочь. Например, Gradescope может просматривать задания всех студентов и группировать похожие ответы, поэтому преподавателю нужно только оценить его и дать отзыв один раз. Затем обратная связь распространяется на каждого учащегося, который ответил на задание таким же образом. Для писателей M-Write (разрабатываемый в Мичиганском университете) может читать статьи и выделять проблемные области, позволяя профессорам сосредоточить свое внимание, решать возникающие проблемы и своевременно возвращать отзывы, чтобы студенты могли улучшить выполнение своего следующего задания.
Объединяя людей и машины
Если ИИ сможет взять на себя эти задачи, нужно ли меньше людей для управления университетом? Это возможно, но вряд ли. Обучение в своей основе - очень человеческая задача - оно требует построения отношений, наставничества и способности вдохновлять. То же самое относится и к консультированию и обучению наших сотрудников по делам студентов каждый день. Мы работали с учреждениями в течение многих лет, и нам еще предстоит встретиться с департаментом (академическим или административным), который в какой-то степени еще не укомплектован персоналом. ИИ не о более умных машинах; это о более умных организациях. Это коллективный разум, объединяющий знания и людей, чтобы оказать большее влияние, чем они могли бы оказать в своем бункере. Мы сможем быстрее удовлетворять потребности студентов, обеспечивать более целенаправленную обратную связь, обмениваться мнениями между департаментами, совершенствовать практики и использовать время, которое мы экономим в процессе, для построения более продуктивных и продолжительных отношений с людьми, которых мы обучаем.
На наш взгляд, так было всегда в сфере образования, и ИИ поможет всем делать это в масштабе.
Кампус управляемый ИИ. Часть 2: соображения на будущее
Автор Nathan Ackerly
Взгляд на ИИ в любом пространстве должен привести вас к выводу, что это быстро развивающийся сектор с возможностями для всех рынков, а не только для нашего рынка высшего образования.
Но с большим потенциалом приходит доля риска.
Несмотря на все преимущества, которые AI может иметь в нашем пространстве, есть и недостатки в его реализации, в том числе негативные последствия для рабочей силы и конфиденциальности студентов.
Другая проблема - общее влияние на рынок труда. По нашему мнению, многие из рабочих мест будут затронуты появлением ИИ начального уровня, где новые выпускники начинают карьеру. Поскольку автоматизированные задачи, такие как ввод данных и устранение неполадок, становятся автоматизированными, возможности начального уровня для новых выпускников могут быть весьма скудными.
Тем не менее, это все человеческие проблемы, и они могут быть спроектированы таким образом, чтобы ожидаемая интеграция ИИ в нашу жизнь была исключительно позитивной и создала рабочие места. Как образователи (члены образовательного сообщества), мы и наши студенты обязаны отстаивать изменения, которые создадут безопасное место при развитии ИИ и для успеха наших студентов. Мы рекомендуем несколько мест, где можно сосредоточиться сторонникам ИИ:
Защита конфиденциальности студентов:
ИИ наиболее эффективен, когда он не имеет границы и может свободно перемещаться по базам данных организации, чтобы они могли их найти. Однако, насколько ИИ должен обладать свободой при выполнении определенных задач без человеческого контроля - скажем, регистрации или маркетинговых функций - для доступа к данным, которые мы собираем? Что ему следует делать с этим? Это особенно верно в отношении данных об учениках, которые защищены Федеральным законом об образовательных правах и конфиденциальности. FERPA последний раз обновлялся в 2001 году как часть Закона Patriot Act. Если мы собираемся создать прозрачное пространство для работы ИИ в наших кампусах, необходимо обновить меры по обеспечению конфиденциальности студентов, чтобы учесть почти два десятилетия технологических изменений, которые произошли с тех пор.
Расширение возможностей для инноваций и прозрачности в сфере аттестации:
По мере того, как ИИ начинает подрывать рынок труда в более широком масштабе, мы прогнозируем, что студенты должны будут иметь возможность чаще и быстрее повышать свою квалификацию и повышать свои навыки, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке труда. Это, вероятно, означает, что нетрадиционные пути обучения (буткемпы, сертификаты и т. д.) станут более распространенными. Мы считаем, что это хорошо, но это должно происходить прозрачно. Студенты имеют право понимать ценность сертификатов и их связь с другими типами учетных данных. Мы также считаем, что, поскольку прозрачность становится все более надежной, некоторые нетрадиционные сертификаты могут даже оказаться пригодными для получения федеральной финансовой помощи или пособий администрации по делам ветеранов. Чтобы это произошло, нам нужна структура для определения того, как все эти части сочетаются друг с другом. Хорошей отправной точкой является Credential Engine (движок сертификатов), который стремится создать такую структуру.
Создание гуманитарных наук 21-го века:
Краеугольным камнем американского высшего образования является гуманитарное образование и концепция того, что наши выпускники должны быть в состоянии применять полученные знания в широком спектре функций. В некотором смысле, это хорошо согласуется с лучшими практиками, которые управляют тем, как люди учатся - принимая новые знания и формируя связи между ними и существующими знаниями. Чем шире база знаний, тем быстрее и гибче становится ученик. Хотя в последнее время акцент сместился на дискретные навыки и структурированные знания - даже в рамках программ на получение степени - многие престижные работодатели в области технологий (такие как Google и Facebook) разворачиваются на 180 градусов, снова нанимают специалистов по гуманитарным наукам. Мы считаем, что в современном мире все еще есть жизненно важное место для таких дисциплин, как литература, этика и история. Мы также считаем, что необходимо обновить орудие новыми дисциплинами и концепциями. Необходимо принять гуманитарные науки 21-го века, чтобы подтвердить важность традиционных дисциплин, включить новые, такие как программирование, науку о данных и информационные системы, и привлечь внимание к их взаимосвязанности и актуальности в современном мире. Некоторые программы, такие как «Школы Минервы» в KGI, уже добиваются прогресса в этой области, и мы считаем, что в будущем к ним должно присоединиться больше университетов.
Нам еще многое предстоит сделать, чтобы создать пространство для процветания ИИ в высшем образовании, а нашим учащимся расти на рынке труда, основанном на ИИ, и мы перечисляем некоторые из них в нашем отчете. Тем не менее, вывод остается тем же - проблемы, с которыми мы сталкиваемся по мере распространения ИИ, требуют человеческих решений. Коллективный разум, синергетическое сочетание силы ИИ и человеческого разума, требует обдуманной основы для его приспособления. Как образователи, мы можем многое сделать, чтобы это произошло.