По мере того как генеративный искусственный интеллект (ГИИ) стремительно внедряется в жизнь общества, будущие учителя — как и преподаватели, которые их обучают, — чувствуют себя неподготовленными к использованию этой технологии в классе, согласно опросу.
Чтобы решить эту проблему, учебные заведения должны разработать чёткие руководства и предоставить возможности для повышения квалификации педагогов, считает автор новой статьи.
Преподаватели выступают в роли экспертов в своих предметах и лучше всего понимают потребности своих курсов. Однако им требуется институциональная поддержка и возможности для обучения, чтобы понять, как работают эти алгоритмы, их сильные и слабые стороны, правильное использование и этические аспекты.
Базовые знания помогут педагогам принять взвешенное решение о внедрении этих инструментов в свои курсы.
«Главный вывод из всего этого заключается в том, что наши студенты хотят больше узнать об ИИ, наши преподаватели хотят больше узнать об ИИ, а у нас нет поддержки для этого», — говорит Прия Пандей-Шукла, инструктор-дизайнер в Глобальном кампусе Вашингтонского государственного университета (WSU), чья статья опубликована в журнале Teaching and Teaching Education.
«Смысл в том, что если у преподавателей будет эта информация, они смогут принять обоснованное решение: «Хорошо, вот что я преподаю, вот что я делаю, и, возможно, я мог бы использовать это для этого или для того — или, может быть, мне не следует этого делать», — говорит она.
В начале 2024 года Прия Пандей-Шукла провела опрос среди двух групп: 52 будущих учителей со средним возрастом 20 лет, большинство из которых должны были выпуститься в 2025 году, и 21 преподавателя учителей со средним возрастом 54 года, большинство из которых много лет преподавали в университете. Она также провела последующие интервью с некоторыми участниками.
Хотя опрос Пандей-Шуклы показал широкий спектр отношения к ГИИ, большинство будущих учителей и университетских преподавателей сказали, что они не получили никакой подготовки по его внедрению в своих классах.
48 из 52 студентов сказали, что они не использовали ИИ в рамках своих текущих занятий, и 49 сказали, что не получили подготовки по его использованию в своей преподавательской деятельности. Среди профессоров 18 из 21 сказали, что не используют ИИ в своих классах и не прошли обучение по его использованию.
Пандей-Шукла говорит, что незнание ИИ может привести к тому, что некоторые профессора вообще избегают его использования. Но это несправедливо по отношению к студентам, которые выпустятся в мир, который стремительно трансформируется с помощью этой технологии. По одной из оценок, около 30% часов, которые сейчас отрабатываются по всей стране, могут быть автоматизированы через пять лет, и миллионам работников, вероятно, придётся искать новые сферы деятельности.
Прия Пандей-Шукла разработала для педагогов через Глобальный кампус семинар, который представляет собой основу для рассмотрения вопроса о том, как использовать ГИИ. Она надеется распространить семинар по всему кампусу. Используя матрицу ИИ OSPI для классов K-12 в качестве отправной точки, она разработала систему, которая установит четыре уровня использования ИИ в классе — от полного запрета на его использование до требования, чтобы студенты использовали ГИИ. Педагоги могут использовать эту систему, чтобы быть прозрачными и давать чёткие указания студентам об уровнях помощи, разрешённых для различных заданий, и необходимых шагах, которые студенты должны предпринять при использовании этих технологий.
Пандей-Шукла подчёркивает, что эта технология не заменяет оригинальные исследования или написание, а также не является кратчайшим путём к академической строгости.
«Когда вам нужно проверить информацию, вы делаете это по-старому, — говорит она. — Вы проверяете её по одному источнику за раз, по одной части информации за раз. Это ничем не отличается».
Её собственная статья демонстрирует одно из применений ГИИ, а также то, как можно быть прозрачным в его использовании. Как она признаёт в декларации в конце своей публикации, она использовала Google Gemini для проверки некоторых отрывков в статье на предмет ясности и читабельности. Она использовала полученные предложения в качестве рекомендаций, а не готовых решений. Такие декларации становятся обычным требованием в журналах.
«Это просто ещё один инструмент, который требует продуманной интеграции, и поэтому мы должны научиться использовать его правильно», — говорит она.
Источник: Вашингтонский государственный университет.
Статья впервые опубликована на сайте Futurity.