Авторы Николь Масканелл и Дженей Роберт
Вызов
Немногие технологии привлекли внимание в сфере преподавания и обучения так же быстро и громко, как инструменты генеративного искусственного интеллекта (ИИ) — инструменты, которые используют ИИ для создания контента, такого как текст, изображения и звуки. В частности, инструмент генерации текста ChatGPT попал в заголовки, несмотря на то, что модели GPT существуют уже несколько лет. Недавнее внимание, несомненно, связано с крупными достижениями в GPT 3, который позволяет людям легко создавать контент, который является сравнительно сложным и все труднее распознать, что он был написан компьютером. Люди используют эти инструменты для всего: от согласования счетов за кабельное телевидение до написания песен о любви. Как общество, мы все еще пытаемся понять, как мы хотим использовать генеративный ИИ, и эта неопределенность создает некоторую напряженность среди заинтересованных сторон высшего образования. Факультет кажется твердо разделенным; некоторые в восторге от использования генеративного ИИ в классе, в то время как другие запрещают его использование. Администраторы спешат составить институциональную политику, регулирующую использование генеративного ИИ.
Это Вызов Мы запросили ChatGPT, и то, что мы получили, показано на рисунке 1.
Рис. 1. Скриншот ответа ChatGPT (сгенерирован 2 февраля 2023 г.)
В итоге
Эти данные QuickPoll раскрывают многочисленные возникающие противоречия и точки зрения. Институциональные заинтересованные стороны далеки от достижения консенсуса, но все еще формируют мнения о генеративном ИИ. Студенты уже начали использовать эту технологию для курсовых работ, а преподаватели и сотрудники используют ее для работы. Однако генеративный ИИ только зарождается, так что в большинстве учреждений нет политики его использования. Генеративный ИИ имеет серьезные последствия для этики, справедливости и инклюзивности, доступности, конфиденциальности и безопасности данных, и это лишь некоторые из проблем. При таких высоких ставках институциональные лидеры вынуждены принимать правильные решения, но поскольку пользователи быстро внедряют генеративный ИИ для жизни и работы, время имеет решающее значение. Самое продуктивное немедленное действие, которое могут предпринять заинтересованные стороны, — это объединить институциональные разрозненные структуры для целенаправленного обсуждения последствий генеративного ИИ для их сообществ.
Данные: общие настроения
Почти все слышали о генеративном ИИ. Только 21 респондент указал, что они совсем не знакомы с генеративным ИИ и что этот QuickPoll был первым, в котором они услышали об этой технологии.
Почти половина (46%) респондентов указали, что они очень или очень хорошо знакомы с генеративным ИИ (см. рис. 2). Лидеры выразили высочайший уровень знакомства с технологией. Около половины менеджеров (50 %) и руководителей высшего звена (53 %) назвали себя очень или очень хорошо знакомыми с технологиями по сравнению с 45 % сотрудников и 38 % преподавателей.
Рисунок 2. Знакомство с генеративным ИИ
Когда дело доходит до отношения к генеративному ИИ, не все так плохо. Более половины (54%) респондентов указали, что они оптимистично или очень оптимистично относятся к генеративному ИИ в целом, и только 12% считают себя пессимистами или очень пессимистами (см. рис. 3). Небольшой процент респондентов (3%) выбрал «другое», когда их спросили об отношении к ИИ. Эти респонденты в целом охарактеризовали себя как осторожные или озабоченные.
Рисунок 3. Общее отношение к генеративному ИИ
Несколько респондентов описали смесь чувств, которую один респондент метко охарактеризовал как «по всему спектру».
Осторожно из-за того, как это может быть использовано не по назначению.
Не очень интересует. Просто новая блестящая игрушка.
Критично: увидеть как преимущества, так и проблемы, связанные с этим.
Сочетание высокого оптимизма и некоторого трепета.
Любопытно, как это повлияет на будущее высшего образования.
Я оптимистично отношусь к самой технологии, но пессимистично отношусь к тому, как она будет использоваться в образовании и обществе.
Респонденты преподаватели были наиболее пессимистичны в отношении генеративного ИИ. Более четверти (28%) респондентов преподавателей указали, что они пессимистично или очень пессимистично относятся к технологии, тогда как только 9% и 10% руководителей и менеджеров высшего звена соответственно указали, что они настроены пессимистично или очень пессимистично. Эти различия могут быть связаны с тем, что лидеры сообщают, что лучше знакомы с генеративным ИИ. Знакомство с инструментом может внушать больше оптимизма. И наоборот, люди, которые более оптимистичны в отношении технологии, могут быть более склонны к поиску знаний и опыта с ней. В целом, различия между преподавателями и другими заинтересованными сторонами в учреждениях указывают на необходимость больше совместных дискуссий о текущем и будущем влиянии этой новой технологии на высшее образование.
Лидеры обсуждают с другими лидерами генеративный ИИ. Мы спросили руководителей учреждений о том, насколько активно они обсуждают генеративный ИИ с другими руководителями в своем учреждении. Лидеры явно вовлечены в дискуссии друг с другом об использовании, поддержке и планировании генеративного ИИ. Подавляющее большинство (90%) менеджеров и руководителей высшего звена указали, что они хотя бы немного обсуждают генеративный ИИ с другими руководителями, при этом три четверти (75%) менеджеров и руководителей высшего звена указали, что они эти обсуждения несколько, совсем немного или много (см. рис. 4).
Рисунок 4. В какой степени лидеры участвуют в дискуссиях с другими лидерами?
Данные: текущее состояние
Генеративный ИИ уже начинает влиять на преподавание и обучение. На вопрос о том, затрагивает ли генеративный ИИ в настоящее время или может ли затронуть 13 институциональных областей, 54% респондентов указали, что одна или несколько из этих областей сейчас подвергаются воздействию, при этом, что удивительно, 46% не заметили текущего воздействия ни в одной из этих областей. области (см. рис. 5). Тот факт, что почти половина респондентов не сообщили о каких-либо текущих воздействиях, может быть связан с тем, как быстро генеративный ИИ привлек внимание, в дополнение к тому, что многие учреждения все еще находятся в режиме раннего реагирования. Из тех, кто определил текущие области воздействия, наиболее часто выбираемые были связаны с преподаванием и поддержкой обучения: обучение в бакалавриате (37%), учебно-методические центры (32%), технологии обучения (31%) и обучение в послевузовском образовании (30%). ).
Рисунок 5. Институциональные области, на которые в настоящее время влияет или, вероятно, повлияет генеративный ИИ
Все хотят знать больше. Респондентов попросили описать, как на эти области в настоящее время влияет генеративный ИИ. Большинство респондентов заявили, что недавний всплеск внимания к генеративному ИИ привел к шквалу вопросов и непрекращающихся дискуссий. Преподаватели хотят знать, какие политики существуют для внедрения в свои курсы, в дополнение к тому, какая поддержка доступна. В учреждении руководители, преподаватели, сотрудники и ИТ-специалисты задают вопросы о разработке учебного плана и оценивания, обнаружении плагиата и неправомерных действиях учащихся, а также о том, какие более широкие последствия будут иметь место вне преподавания и обучения:
Я пытаюсь придумать содержательное заявление, которое охватывало бы все одним кадром, и я не могу... все пытаются понять, как реагировать на создание, обнаружение, стоимость, обучение (как студентов, так и преподавателей). ), и стипендия... все одновременно.
Студенты и, возможно, другие члены университетского сообщества используют его, а преподаватели и администрация реагируют на него как оптимистично, так и критически. Если *ничего*, люди в сообществе тратят огромное количество времени на изучение и обсуждение этого, до такой степени, что это уже отвлекает от преподавания и обучения.
В настоящее время в кампусе ведутся дискуссии о том, как лучше всего внедрить генеративный ИИ в среду преподавания, обучения и исследований. Преподаватели хотят узнать больше от таких людей, как я, которые работают с учебными и новыми технологиями.
Учебные технологии смотрят на влияние на широкую аудиторию в нашем учреждении, а также оценивают влияние на текущие практики.
[Есть] растущие запросы на обнаружение плагиата в LMS или поддерживаемых образовательных технологиях. [Существует] растущий интерес преподавателей к способам использования генеративного ИИ для обучения (т. е. генерация часто задаваемых вопросов во время общения/отзывов о материалах курса/оценок со студентами). [Существует] растущий интерес к тому, как автоматизировать частые сообщения (например, подталкивание электронных писем / текстовых сообщений / чатов) для использования в отделах.
На данный момент это требует большого внимания и сосредоточенности. Мое ИТ-подразделение взяло на себя инициативу по проведению общеуниверситетских дискуссионных сессий, а партнерское подразделение (учебный центр) создало ресурс по формулировкам политики, особенно по учебным планам.
Некоторые из них проявляют инициативу и являются оппортунистическими. Учреждения, которые уже предприняли шаги по решению проблемы использования генеративного ИИ, различаются по своим подходам и реакции. Некоторые используют возможности генеративного ИИ, включив его в свою учебную программу или используя для повышения эффективности работы:
[Мой университет] провел шесть исследований по интеграции ИИ и генеративного ИИ во все области и области. Мы учим студентов, как ответственно использовать художественные генераторы искусственного интеллекта и ChatGPT-3 и настроить их на успех в будущем.
В настоящее время мы используем ChatGPT в рамках обучения информатике для студентов. Наш учебно-методический центр уже собирает информацию и создает ресурсы, чтобы помочь преподавателям принимать обоснованные решения.
Мы использовали [коммерческую программу искусственного интеллекта], чтобы помочь нашим студентам писать «лучшие вопросы» посредством обучения на основе запросов, и мы внедряем их инструмент письма, чтобы помочь студентам с механикой и помочь преподавателям в выставлении оценок. Я использую различные ИИ для решения нескольких задач.
Наша система управления учебными планами рассматривает возможность внедрения/интеграции ChatGPT.
Наше дистанционное обучение использует чат-бота, чтобы помочь нашим дистанционным студентам с административными вопросами. Я надеюсь, что наша служба ИТ-поддержки сможет использовать чат-бота для решения проблем с ИТ.
ИИ уже используется для снижения усталости от бдительности. Я считаю это хорошей вещью.
Как преподаватель, я уже использую его для разработки тем курса. Я использовал его, чтобы помочь настроить серверную технологию и написать код, помогающий разрабатывать ресурсы курса намного быстрее, чем если бы мне приходилось полагаться на традиционные методы.
Еще слишком рано говорить все о том, как студенты, преподаватели и сотрудники используют генеративный ИИ. Респондентов спросили, как, насколько им известно, студенты используют генеративный ИИ. Большинство указали, что не знают (55%) (см. рис. 6). Для тех, кто определил области использования студентами, наиболее распространенными способами использования были отправка сгенерированного материала после его редактирования (29%), создание идей (27%), развлечение (27%) и отправка сгенерированного материала без его редактирования (23%). .
Рисунок 6. Как учащиеся используют генеративный ИИ?
Мы также спросили респондентов, насколько как им известно, преподаватели и сотрудники используют или планируют использовать генеративный ИИ. Опять же, большинство указало, что они не знают. Что касается учебной деятельности студентов, 53 % выбрали «не знаю», а для деятельности преподавателей и сотрудников 52 % выбрали «не знаю» (см. рис. 7). Те, кто знал об использовании инструментов генеративного ИИ для учебной деятельности учащихся, указывали на занятия в классе (24%), подсказки для обсуждения (22%), а также домашние задания и задания по курсу (22%). Что касается деятельности преподавателей и сотрудников, ряд респондентов указали, что преподаватели и сотрудники внедрили или планируют внедрить эти инструменты в такие виды деятельности, как написание электронных писем (24%), составление кода (23%), отчеты, рукописи и предложения (21%). %).
Рисунок 7. Как преподаватели и сотрудники используют генеративный ИИ для учебной деятельности студентов и преподавателей/сотрудников?
Когда дело доходит до того, как генеративный ИИ используется и должен использоваться, это неоднозначная ситуация. Респонденты описали множество других способов, которыми студенты, преподаватели и сотрудники используют генеративный ИИ. Как объяснил один респондент, «нет предела возможностям».
Студенты
- Размещение в общежитии и доступность
- Репетиторство или понимание содержания курса
- Проведение исследований
- Составление резюме и карьерный рост
- Улучшение существующих инструментов, таких как боты-наставники
Преподаватели и сотрудники
- Оценка других инструментов ИИ
- Включение «разумного использования» инструментов ИИ в целях обучения
- Институциональные исследования
- Услуги поддержки студентов (например, консультирование)
- Контент веб-сайта
- Маркетинговые материалы
- Письма рекомендации
- Анализ вредоносных программ
На фоне такой неопределенности ясно, что институциональные заинтересованные стороны все еще борются с генеративным ИИ и еще не достигли консенсуса в отношении того, как его следует использовать или даже следует ли его использовать. Тем не менее, несмотря на некоторые опасения, эти данные показывают, что те, кто использует эти инструменты, проявляют авантюризм, используя их самыми разными творческими способами:
Некоторые преподаватели знакомят студентов с [генеративным ИИ], в то время как другие говорят им, что они получат нулевой балл за его использование и [будут] направлены к [декану].
Некоторые преподаватели и сотрудники могут использовать его, но люди держат его в секрете, поскольку многие его боятся и считают мошенничеством. Этот голос заглушает голоса тех, кто думает, что его использование поможет повысить цифровую грамотность.
Насколько я знаю, мы не планируем ничего из этого, потому что у нас есть серьезные этические опасения по поводу того, что мы причастны к технологиям, которые выпускаются без особого внимания к их влиянию на общество.
Данные: планирование будущего
В будущем влияние будет выходить за рамки академической честности. Хотя респонденты указали, что большинство областей, на которые в настоящее время влияет генеративный ИИ, связаны с преподаванием и обучением, особенно с вопросами академической честности, они в целом считают, что каждая из 13 опрошенных нами институциональных областей будет более сильно затронута в будущем. В то время как только 54% определили одну или несколько из этих областей как затрагиваемые в настоящее время, 85% указали, что одна или несколько из этих областей будут затронуты в будущем (см. рис. 5). Почти половина респондентов заявили, что такие области, как информационные технологии (ИТ) (52%), исследования преподавателей (51%), технологии обучения (49%), дела студентов (47%), институциональные исследования (46%), приемная комиссия ( 46%), учебно-методические центры (46%) и центры повышения квалификации преподавателей (41%), вероятно, будут затронуты генеративным ИИ в будущем.
Респондентов также попросили описать, как генеративный ИИ, вероятно, повлияет на их институциональные области или подразделения в будущем. Хотя многие отметили, что вопросы преподавания и обучения по-прежнему будут иметь первостепенное значение, они также считали, что генеративный ИИ будет интегрирован и повлияет на другие области учебного заведения, сигнализируя о том, что всем необходимо быть готовыми:
ИИ никуда не денется. Мы должны приспособиться к этому, и чем раньше мы сможем это сделать, тем меньше вреда оно нанесет.
Трудно представить, что генеративный ИИ в той или иной форме НЕ затронет каждую область учреждения. От интеллектуального анализа данных до прогнозирования решений, анализа «что, если», маркетинговых материалов и т. д. — все может и должно быть гибким и инновационным, а не слепо сопротивляться.
Все административные области будут затронуты, так как функции ChatGPT появятся в [обычно используемом программном обеспечении]. Осознают они это или нет, но административные работники будут использовать функции ИИ. Исследователи начнут использовать ИИ, чтобы анализировать и исследовать наборы данных. ИТ-специалисты столкнутся с самоконтролем и обновлением аппаратных и программных средств. Преподаватели начнут использовать ИИ, чтобы сократить время, затрачиваемое на создание вопросов и заданий, и создавать более индивидуальные подсказки.
Будет затронута любая область, требующая от человека написания ответа или оценки по четко определенным темам.
Политические планы находятся в разработке, но массовые изменения не очевидны (пока). Респондентов попросили описать, какие типы политик генеративного ИИ (если таковые имеются) разрабатываются в их учреждении. Многие сказали, что либо не знают, либо что в настоящее время политика не разрабатывается. Для тех, кто знал о возможных изменениях политики, многие указали, что их учреждение в настоящее время находится на ранних стадиях обсуждения и планирования и, как часть этого, пересматривает существующие политики и планирование или уже внедрило некоторые общие рекомендации и лучшие практики для использования генеративный ИИ, особенно в областях, связанных с использованием учащимися генеративного ИИ для выполнения курсовой работы:
Кажется, сейчас все сосредоточено на мошенничестве. Очень разочарован. Мы упускаем возможность развивать навыки критического мышления, потому что преподаватели опасаются, что их 10-летний экзамен будет скомпрометирован.
Мы находимся на самой ранней стадии обсуждения того, как решить проблему использования этих инструментов в нашей политике академической честности.
Проверка существующих заявлений об академической честности в школьных каталогах, на школьных веб-сайтах, а также обязательств в LMS и т. д. хорошо).
Мы еще не написали политику, просто предложения по наилучшему использованию (и способы избежать ее использования, если это необходимо).
Наш учебный центр разработал образец формулировки, который преподаватели должны включить в свои учебные планы в зависимости от их принятия/отвержения инструментов ИИ.
[Мы] сначала работаем над интеграцией кодекса чести, что необходимо, но в значительной степени является отвлекающим маневром. Дополнительные рекомендации о том, как использовать инструмент, а не отказываться от его использования, будут иметь ключевое значение.
Лучшие практики ложатся на плечи преподавателей и студентов. Ряд респондентов заявили, что политика в отношении генеративного ИИ остается на усмотрение преподавателей для включения в свои курсы, а затем студентам предлагается следовать этой политике:
Никто; отдельные преподаватели могут создавать свою собственную политику курса.
Насколько я знаю, политика находится в зачаточном состоянии. По сути, мы прямо сейчас говорим студентам: не используйте ИИ для своих представленных работ.
Исполнительный комитет факультета решил, что общей политики не требуется, но каждый преподаватель должен учитывать проблемы ИИ и упоминать свой подход в учебной программе.
Поскольку есть возможности, смешанные с рисками, это остается на усмотрение преподавателей. Тем не менее, есть ресурсы для развития преподавателей, которые поддерживают открытия и выбор, которые делают преподаватели.
Общие проблемы
Опрос говорит, что главной проблемой генеративного ИИ является… подождите… мошенничество. Мы попросили респондентов выбрать из списка проблем, связанных с генеративным ИИ. Подавляющее большинство (87%) касались как минимум четырех областей. В соответствии с комментариями респондентов о текущем воздействии генеративного ИИ, наиболее выбранной областью беспокойства была академическая честность (75%) (см. рис. 8). Большинство респондентов также указали, что они обеспокоены результатами генеративного ИИ, включая чрезмерную зависимость или доверие к результатам (68%), неточные результаты (68%) и контент, созданный ИИ, который становится неотличимым от человеческого контента и заменяет его. сгенерированный контент (60%). Многие респонденты также были обеспокоены отсутствием лучших практик в области политики (58%) и конфиденциальности и безопасности данных (58%). Небольшое количество респондентов (5%) определили другие проблемы, в том числе:
Чрезмерный акцент на принуждении и наказании
Бойтесь обгонять политику вместо того, чтобы смотреть на это как на положительный вызов
Неуместные опасения, чрезмерные реакции на обоих концах спектра (приятие или неприятие)
Всем участникам потребуется повысить свою цифровую ловкость, чтобы использовать эти инструменты эффективно и безопасно.
Рисунок 8. Наибольшие опасения, связанные с использованием генеративного ИИ
В ожидании политики и поддержки. Хотя академическая честность в настоящее время является наиболее актуальной проблемой, многие респонденты указали, что влияние генеративного ИИ будет ощущаться в большинстве областей учебного заведения в будущем и что возникнут серьезные проблемы в таких областях, как разнообразие, равенство и инклюзивность (DEI). ), общее влияние на обучение студентов, этические проблемы, связанные с данными, юридические вопросы и отсутствие обучения, поддержки и политики. Трудно сказать, насколько плодовитым будет генеративный ИИ. Чтобы быть готовыми, разговоры должны быть сосредоточены на более широком воздействии и потенциальном использовании генеративного ИИ, а лидеры должны убедиться, что у каждого есть место за столом. Если генеративный ИИ никуда не денется, заинтересованным сторонам высшего образования необходимо будет коллективно решать вопросы политики и предоставлять поддержку и способы расширения возможностей тех, кто использует эти инструменты. Важно иметь в виду, что это еще очень рано — студенты опередили игру, как первые пользователи ChatGPT, и у преподавателей было мало времени, чтобы скорректировать свои стратегии обучения, прежде чем студенты начали его использовать. Стратегическое планирование потребует времени и, вероятно, будет итеративным процессом. Как отметил один из участников:
Чтобы разработать политику и помочь преподавателям реагировать на эту технологию, требуется дополнительное [так в оригинале] время. Люди продолжают сравнивать его с калькулятором, но калькулятор не был передан в руки студентам во время последней контрольной работы в семестре, прежде чем у других появилась возможность заинтересоваться и ответить на него.
Перспективные практики
Генеративный ИИ обладает реальным потенциалом для будущего высшего образования. Мы попросили респондентов выбрать из списка возможностей, связанных с генеративным ИИ. Большинство (81%) выбрали два или более пункта из списка, и более трех четвертей (77%) определили потенциал для повышения эффективности человеческого труда (см. рис. 9). Респонденты также считают, что генеративный ИИ можно использовать для разработки или улучшения персонализированных и адаптивных учебных инструментов (59%) и для повышения качества работы человека (51%). В целом респонденты были относительно оптимистичны в отношении будущих возможностей: менее 1% считают, что генеративный ИИ не дает никаких возможностей. Четыре процента респондентов также определили другие области возможностей. Некоторые из них считали, что генеративный ИИ можно использовать, чтобы пробудить любопытство и облегчить творческие начинания и процесс обучения:
Я надеюсь, что это вернет интеллектуальное любопытство из безвестности (в эпоху обучения на экзамене)
Возможности для учащихся анализировать результаты использования технологий для улучшения своего обучения.
Еще одна возможность изменить нашу образовательную модель на модель, основанную на процессе, аутентичную, рефлексивную и осмысленную.
Позвольте людям сосредоточиться на других, более гуманистических и/или творческих начинаниях.
Новые способы зажечь творческий потенциал и выйти из тупика.
Рисунок 9. Наибольшие возможности, связанные с использованием генеративного ИИ
