Искусственный интеллект разрушает высшее образование

Традиционные контактные университеты должны быстрее адаптироваться и находить творческие способы изучения и использования искусственного интеллекта, иначе они потеряют свое доминирующее положение.

В целом традиционный контактный университет сталкивается со многими проблемами. Некоторые эксперты считают, что новые инновации и социальные изменения подрывают роль традиционного контактного университета.

Это не совсем удивительно, учитывая наш местный опыт участия в движении “плата должна упасть” и переход к гибридным и онлайн-подходам к обучению во время пандемии COVID-19.

Большое число студентов не имеют доступа к высшему образованию остается серьезной проблемой, и многие традиционные университеты по всему миру, чрезмерно ориентированные на преподавание, ограничены образовательными возможностями, предлагаемыми обычными учреждениями, отсутствием преподавателей с докторской степенью и недостаточным развитием научных кадров.

Эти проблемы усугубляются такими факторами, как глобальный экономический спад, налогово-бюджетное давление, сокращение бюджетов, рост платы за обучение, чувствительные к ценам студенты и давление государства с целью приема неподготовленных студентов из осажденных систем базового образования.

Появление коммерческих университетов и технических учебных заведений, хотя в настоящее время качество и дороговизна которых сомнительны, усиливает конкуренцию на игровом поле высшего образования.

Специалисты высшего образования несут ответственность за формирование ИИ как силы добра.

Наиболее гибкие коммерческие университеты используют преимущества стандартов аккредитации, ориентированных на конечный результат, и быстро повышают свое внимание к результатам обучения студентов, которые подчеркивают переподготовку и будущую готовность рабочей силы. В результате они начинают предлагать не только более удобный доступ, но и более востребованные навыки.

Традиционные контактные университеты, которые игнорируют эти инновационные коммерческие университеты, делают это на свой страх и риск.

Теория прорывных инноваций Клейтона Кристенсена предсказывает, что в большинстве секторов конкуренты, которые разрабатывают простые и доступные продукты и услуги, ориентированные на бюджетный сегмент рынка, в конечном итоге заменят лидеров рынка, страдающих от более высокой структуры затрат и слепого распределения дефицитного капитала на свою устаревшую бизнес-модель.

Аналогичным образом, в секторе высшего образования многие традиционные контактные университеты страдают от дорогостоящей институциональной инертности, монолитных режимов обучения, иерархических взаимозависимостей, стандартизации учебных программ и застарелости прошлых педагогических практик.

Создавая возможности для новых форм мультимодального образования, инновационное использование искусственного интеллекта и новых технологий обучения новыми абитуриентами, предлагающими достойное образование, ориентированное на рынок студентов нижнего уровня, ставит под угрозу актуальность традиционных предложений аналогового высшего образования.

Типы искусственного интеллекта, революционизирующие высшее образование

Аналитическая программа Gartner для ИТ-директоров в сфере высшего образования на 2023 год предполагает, что лидеры обратятся к ИИ для решения некоторых из вышеупомянутых проблем.

Ключевые типы ИИ, которые повлияют на высшее образование, включают машинное обучение (ML), обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение и робототехнику.

ML включает в себя алгоритмы, которые могут извлекать уроки из данных и делать прогнозы или решения на основе этого обучения. NLP имеет дело с тем, как компьютеры обрабатывают и понимают человеческий язык. Компьютерное зрение предполагает разработку алгоритмов, которые позволяют компьютерам понимать и интерпретировать визуальные данные, такие как изображения и видео. Робототехника предполагает использование алгоритмов для управления роботами и автоматизации физических задач.

Microsoft, SAP, SAS, IBM и другие крупные компании уже внедрили возможности ИИ такого типа в свои продуктовые предложения, поэтому высшим учебным заведениям также придется внедрять ИИ в свое преподавание и исследования.

Искусственный интеллект стал применяться даже при использовании офисного программного обеспечения для повышения производительности, такого как Excel, ERP-приложения, автоматизация бизнес-процессов, интеллектуальная автоматизация процессов, интеллектуальный анализ данных и прогнозная аналитика.

Последствия использования искусственного интеллекта в классе

Искусственный интеллект потенциально может быть как личным наставником для студента, так и личным помощником преподавателя. От проверки грамматики до выставления оценок класс с поддержкой искусственного интеллекта уже помогает преподавателям.

Преподаватели, слишком часто обремененные завышенными оценками и администрированием, могут использовать помощников по искусственному интеллекту для составления учебных планов, консультаций со студентами, автоматической оценки и отслеживания успеваемости студентов.

Будем надеяться, что преподаватели теперь смогут уделять больше внимания развитию творческих навыков и более глубокому обучению студентов, а не поверхностному обучению, которое оценивает способности учащихся к запоминанию.

Некоторые из этих инструментов искусственного интеллекта, которые могут обеспечить более эффективные подходы к преподаванию и усвоению знаний, включают генеративные чат-боты с искусственным интеллектом, помощников по исследованиям с искусственным интеллектом, перефразировщики с искусственным интеллектом, преобразователи текста в речь, адаптивные учебные программы, вспомогательные технологии, системы раннего предупреждения, чат-боты на базе искусственного интеллекта для административных задач, систему оценивания на основе искусственного интеллекта, технологии транскрипции и усовершенствованные онлайн-форумы для обсуждения.

Такие бренды, как ChatGPT, Quilbot, Perplexity и Grammarly, и это лишь некоторые из них, уже играют определенную роль в высшем образовании, и их возможности быстро расширяются.

Хотя эти инструменты предоставляют возможности для персонализации обучения, развития и совершенствования навыков критического мышления и обеспечивают дополнительную поддержку студентам вне класса, неправильное их использование может привести к потере навыков рассуждения, письма и чтения, а также к списыванию заданий и экзаменов.

Он может еще больше усилить культуру беглого просмотра, заголовков и озвучивания, которую создают социальные сети, и увеличить разрыв между мотивированными и немотивированными студентами. Более того, престиж исследований останется недостижимым для университетов, чрезмерно ориентированных на преподавание, поскольку элитные исследовательские университеты первыми начинают использовать искусственный интеллект и продолжают увеличивать отставание в производстве высококачественных исследований, опубликованных в фиксированном количестве журналов и конференций, входящих в список A.

От преувеличенных мнений к тонким дискуссиям

Писатели-фантасты и Голливуд всегда рисовали мрачное, если не сказать антиутопическое будущее о последствиях ИИ. А в более позднее время эксперты по ИИ и сами предприниматели выразили глубокую озабоченность по поводу последствий ИИ.

Мое собственное мнение таково, что, возможно, было бы разумнее не предлагать никаких абсолютистских взглядов на ИИ.

На протяжении многих лет многие эксперты делали прогнозы относительно ИТ, которые, оглядываясь назад, оказывались возмутительно неверными. Например, так называемые эксперты ошиблись в своих оценках потенциала роста ПК на рынке домашних хозяйств, серьезности проблемы Y2K и даже в недавнее время потенциальной доли рынка iPhone.

Возможно, нам нужно сосредоточить наше внимание на формировании использования ИИ вместо того, чтобы делать мрачные или даже чрезмерно утопические прогнозы. Несмотря на это, специалисты высшего образования несут ответственность за формирование ИИ как силы добра.

Внедрение искусственного интеллекта в высшее образование сопряжено со многими трудностями, но есть надежда, если мы будем обучать студенты должны использовать искусственный интеллект для решения социальных проблем, содействия экономическому росту и улучшения процесса принятия решений в нашей личной жизни и в наших организациях. Нам также необходимо учитывать политические, законодательные, этические, моральные и социальные риски и последствия ИИ.

Традиционным контактным университетам необходимо будет разработать новые бизнес-модели и ценностные предложения для студентов с учетом искусственного интеллекта и новых технологий обучения.

Стандарты качества исследований, плагиат, проверка фактов (фейковые новости, теории заговора), предвзятость алгоритмов и дискриминация, регулирование и правила (guardrails), права интеллектуальной собственности, этические соображения и отсутствие навыков грамотности в области искусственного интеллекта должны быть некоторыми из ключевых тем, которые станут частью дискуссий и действий в сфере высшего образования в будущем.