Tekst "Rozwój sztucznej inteligencji jako wyzwanie dla systemu edukacji" jest wskazówką, w którą stronę powinna iść polska szkoła.
Dla ZSK to również okazja, by do systemu wprowadzić kwalifikacje z dziedziny AI, które za jakiś czas będą potrzebne nauczycielom w naszym kraju.
Rozwój sztucznej inteligencji jako wyzwanie dla systemu edukacji
Z założenia sztuczna inteligencja (AI) ma pomagać ludziom w zrozumieniu świata, rozumowaniu, planowaniu, komunikacji i percepcji. Ma więc być udoskonaleniem inteligencji ludzkiej i zastępować człowieka tam, gdzie jego zdolności poznawcze są niewystarczające dla osiągania oczekiwanych celów. Jednak w przypadku dyskusji na temat sztucznej inteligencji i jej zastosowań w systemie edukacji powinniśmy brać pod uwagę fakt, że system edukacji w dużym stopniu polega na kształtowaniu inteligencji ludzkiej.
Powstaje więc swego rodzaju dylemat: czy sztuczna inteligencja może i powinna ingerować w proces kształtowania inteligencji ludzkiej? Jakie mogą być długofalowe skutki takiego procesu odłożone w czasie? Jak może wyglądać społeczeństwo za 50 lat, w którym inteligencja ludzka (cokolwiek będzie to oznaczało za 50 lat) będzie swego rodzaju produktem wytworzonym przez sztuczną inteligencję wykorzystaną w systemie edukacji do nauczania? Czy uczeń „odciążony” przez sztuczną inteligencję będzie w istocie beneficjentem takiego rozwiązania? Czy też może przeciwnie: zaaplikowanie do systemu edukacji filozofii wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie polegającej na odciążaniu człowieka może przynieść skutki odwrotne od spodziewanych? Jeśli sztuczna inteligencja ma ułatwiać interakcje przedsiębiorstwa z klientem, to czy takie samo podejście zastosowane do interakcji: system edukacji – uczeń również jest pożądane?
Filozofia, jaka przyświeca dostawcom rozwiązań AI powstających na potrzeby przedsiębiorstw, może okazać się nieprzydatna lub nawet szkodliwa, jeśli zostanie bezrefleksyjnie wykorzystana na potrzeby systemu edukacji. To, co jest „optymalizacją” i „zwiększeniem efektywności” w biznesie, niekoniecznie musi oznaczać to samo w przypadku procesu nauczania, np. nauczanie poezji lub zarażanie miłością do sztuki nie będzie efektywniejsze, jeśli osoba ucząca się zapozna się z dwa razy większą liczbą utworów artystycznych w jednostce czasu. […]
Wyzwania związane z wykorzystaniem teorii edukacyjnych przy tworzeniu algorytmów sztucznej inteligencji
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w edukacji jest obarczone prawdopodobnie większą grupą ryzyk niż w innych obszarach. Jeśli sztuczna inteligencja w sposób niewłaściwy doradzi kupującemu zakup mebla w sklepie internetowym, konsekwencje takiego działania będą nieporównywalnie mniejsze niż zastosowanie niewłaściwie zaprojektowanego algorytmu nauczającego w szkole. Ryzyka związane z tworzeniem niewłaściwych algorytmów można podzielić ze względu na następujące kategorie:
- Ryzyka związane z wykorzystaniem błędnej/niewłaściwej teorii;
- Ryzyka związane z negatywnymi skutkami ubocznymi bądź też niezamierzonymi skutkami procesu nauczania sterowanego przez sztuczną inteligencję;
- Ryzyka związane z niewłaściwym wnioskowaniem przez algorytm i aplikowaniem niewłaściwych zadań dla ucznia.
Jak AI może zaszkodzić w edukacji młodych ludzi?
Na przykład program edukacyjny wykorzystujący AI Kidsense (Irvine, California) pozwala na transkrypcję wypowiedzi dziecka na tekst w celu sporządzania notatek. Wyzwaniem jest tutaj trudność w zrozumieniu mowy małych dzieci. Oprogramowanie potrafi więc zrozumieć niewyraźną mowę malucha. Ale nasuwa się pytanie, jak takie rozwiązanie wpłynie na rozwój dziecka? Nie dysponujemy wynikami badania na ten temat, ale możemy hipotetyzować. W czasach, gdy takiego oprogramowania nie było, dziecko rozwijało swoją zdolność do komunikacji, otrzymując informacje zwrotne z otoczenia. Odczuwając, które słowa i wypowiedzi są zrozumiałe dla otoczenia, a które nie, w spontaniczny sposób starało się być bardziej zrozumiałe dla opiekunów, doskonalić swoją wymowę, dostosowywać ją do oczekiwań odbiorców. […] Czy w związku z tym programowanie Kickers nie wyrządzi szkody w procesie edukacji dziecka? W ekstremalnym przypadku możemy sobie wyobrazić dzieci, które wyrosną na bełkoczących doro słych lub przynajmniej dorosłych z poważnymi wadami wymowy.
Inny przykład przedstawiający potencjalne ryzyka zastosowania AI w edukacji ilustruje program edukacyjny Quizlet Learn filmy QUIZLET (San Francisco, California). Wspomaga on osoby uczące się w dokonywaniu syntezy studiowanego materiału (dosłownie eliminuje konieczność zgadywania tego, co warto studiować (helps take the guessing out of what to study). Platforma ta, wykorzystując uczenie maszynowe oraz dane pochodzące z milionów lekcji (study sessions), wskazuje osobom uczącym się najważniejszy materiał. I tu znowu pojawia się wątpliwość. W jakim stopniu szeroko rozumiane odciążanie i pomaganie uczniom rzeczywiście służy rozwojowi ich kompetencji poznawczych? W tym przypadku: jak będzie wyglądał świat, w którym osoby dorosłe nie będą potrafiły samodzielnie znajdować właściwych informacji w otaczającym świecie, ponieważ w czasie ich edukacji formalnej zadanie to wykonywała za nich sztuczna inteligencja? Takie podejście to prosta droga do tłumienia rozwoju kreatywności u ucznia. […]
Przegląd zastosowań AI w edukacji
Trwa debata na temat tego, czy sztuczna inteligencja zastąpi nauczyciela. Natomiast liczba potencjalnych zastosowań sztucznej inteligencji w systemie edukacji jest znacznie szersza niż tylko „zastąpienie nauczyciela”. AI może pełnić rolę zarówno autonomicznego nauczyciela, jak i asystenta człowieka-nauczyciela w procesie nauczania. Nie powinniśmy ograniczać pola zastosowań sztucznej inteligencji w systemie edukacji do aktywności zorientowanej wyłącznie bezpośrednio na ucznia. Wręcz przeciwnie: sztuczna inteligencja może nie tylko zastępować nauczyciela, wprowadzać zmechanizowane elementy do procesu nauki, lecz także pomagać w zarządzaniu zapleczem edukacyjnym ucznia (back-office). […]
AI może pomagać nauczycielom w wykrywaniu problemów z przyswajaniem wiedzy u uczniów, dostosowywać materiał do indywidualnych potrzeb ucznia lub po prostu być wykorzystana do oceniania. AI może także pomóc w zarządzaniu lekcjami i systemem edukacji, na przykład przewidując pewne trendy, zachowania ucznia i zjawiska z wyprzedzeniem. AI może pomóc analizować postępy ucznia w czasie rzeczywistym oraz podsuwać rekomendacje co do tego, jak zachować się wobec konkretnych uczniów. Wśród zastosowań wyróżniono kilka podkategorii:
- sztuczna inteligencja wspomagająca proces uczenia się,
- sztuczna inteligencja jako wsparcie nauczyciela w zakresie procesów administracyjnych,
- sztuczna inteligencja w obszarze zarządzania systemem oświaty na różnych jego poziomach.
Systematyzacja ta jest istotna, ponieważ pozwala ukierunkować dalsze prace badawcze oraz strategię rozwoju sztucznej inteligencji na poziomie dostawców rozwiązań. Każde z wyżej wymienionych zastosowań ma potencjalnie służyć poprawie sytuacji uczniów, lecz z innej perspektywy.
AI ma pomóc, a nie szkodzić nauczycielom
Ponieważ sztuczna inteligencja wykazuje wiele cech człowieka, takich jak zdolność do uczenia się, krytycznego myślenia oraz rozwiązywania problemów, budzi wiele emocji. Jedną z nich jest strach, że w przyszłości AI zastąpi nauczycieli. Jednak z dzisiejszej perspektywy AI przede wszystkim powinna koncentrować się na zadaniach powtarzalnych. Dzięki niej nauczyciele mogliby poświęcić więcej czasu na indywidualizację podejścia do ucznia, na przykład nauczyciel języka polskiego nie będzie musiał poprawiać sprawdzianów, ponieważ sztuczna inteligencja sprawniej udzieli informacji zwrotnej uczniowi. W ramach systemu edukacji należy także zastanowić się, czy odwrót od standaryzacji w procesie nauczania, jaki może zapewnić potencjalne wykorzystanie sztucznej inteligencji, nie niesie ze sobą negatywnych skutków ubocznych. Szkoły i system edukacji są przestrzenią socjalizacji, interakcje pomiędzy uczniami służą wzajemnemu poznaniu się, tworzeniu wspólnego systemu wartości, przynależności. W szkołach tworzy się kultura, coś, co spaja społeczeństwo. Kultura nie jest ani „właściwa” ani „niepoprawna” – w przeciwieństwie do matematyki, sztuczna inteligencja powinna więc przede wszystkim koncentrować się na kształtowaniu wiedzy i umiejętności, które mają obiektywny punkt odniesienia.
Prof. dr hab. Jan Fazlagić
Artykuł jest tylko częścią szerszej publikacji dotyczącej AI. Całość można przeczytać w poniższej publikacji (tekst rozpoczyna się na str. 25).
 |
Znajdź swoją kwalifikację z branży IT, która dostępna jest w Zintegrowanym Rejestrze Kwalifikacji (poniżej kilka z nich):
Zarządzanie cyberbezpieczeństwem — specjalista
Zarządzanie niezawodnością i cyberbezpieczeństwem w zakresie urządzeń oraz technologii w przemyśle