Καλός φίλος ή μελλοντικός αντικαταστάτης καθηγητή;

Στις μέρες μας, η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) έχει ολοένα και πιο βαθύ αντίκτυπο σε πολλές πτυχές της ζωής. Ο τομέας της εκπαίδευσης και της κατάρτισης δεν αποτελεί εξαίρεση. Υπάρχουν πολλά ερωτήματα γύρω από το ζήτημα του κατά πόσον η ΤΝ μπορεί να αντικαταστήσει τους καθηγητές στο μέλλον ή όχι;

Εκπρόσωποι από τοπικά μουσεία και αρχεία, καθώς και το προσωπικό του RMIT Βιετνάμ, βίωσαν τη χρήση προηγμένης τεχνολογίας 3D για τη διατήρηση της πολιτιστικής κληρονομιάς. Φωτογραφία: RMIT

Επηρεάζεται ο ρόλος του λέκτορα από την Τεχνητή Νοημοσύνη;

Σύμφωνα με έρευνα του Δρ. Nguyen Van Dong (Πανεπιστήμιο Saigon), η καινοτομία στην τριτοβάθμια εκπαίδευση είναι απαραίτητη για τη σύνδεση της διδασκαλίας με την ανάπτυξη της τεχνολογίας. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) προσφέρει μεγάλες δυνατότητες για τη βελτίωση της εκπαιδευτικής διαχείρισης στην τριτοβάθμια εκπαίδευση μέσω της βελτιστοποίησης της διδακτικής και μαθησιακής διαδικασίας.

Η έρευνα δείχνει ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει μεγάλες δυνατότητες να αλλάξει το τοπίο της τριτοβάθμιας εκπαίδευσης προς την κατεύθυνση της ολοκλήρωσης και της ανάπτυξης.

Καταρχάς, η Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπει μεθόδους μάθησης που προσαρμόζονται στις ατομικές ανάγκες. Με εις βάθος ανάλυση δεδομένων των μαθησιακών στυλ και της προόδου των μαθητών, τα προσαρμοστικά συστήματα μάθησης δομούνται ώστε να παρέχουν πιο αποτελεσματικές και αποδοτικές μαθησιακές εμπειρίες.

Δεύτερον, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει ιστορικά δεδομένα για να προβλέψει τη συμπεριφορά των μαθητών, όπως την ακαδημαϊκή επίδοση, την παρακολούθηση ή ακόμη και πιθανές μαθησιακές δυσκολίες. Αυτό επιτρέπει στα ιδρύματα να λαμβάνουν προληπτικά μέτρα ή να παρεμβαίνουν έγκαιρα για να βοηθήσουν τους μαθητές που έχουν ανάγκη.

Αυτά τα οφέλη δείχνουν ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένα εργαλείο που χρησιμοποιείται για την υποστήριξη των καθηγητών στην αποτελεσματική διδασκαλία.

Σχετικά με το ίδιο ζήτημα, η Δρ. Nguyen Minh Huyen Trang - Αναπληρώτρια Προϊσταμένη του Τμήματος Φοιτητικών Υποθέσεων του Εθνικού Πανεπιστημίου της Πόλης Χο Τσι Μινχ, επιβεβαίωσε: «Σίγουρα η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν μπορεί να αντικαταστήσει τους καθηγητές. Επειδή οι φοιτητές δεν μπορούν να εκμεταλλευτούν αποτελεσματικά αυτήν την τεχνολογία χωρίς να τους παρέχονται βασικές γνώσεις από τους καθηγητές».

Η κα Trang εξήγησε ότι εάν οι φοιτητές δεν λάβουν βασικές γνώσεις, δεν θα είναι σε θέση να επαληθεύσουν εάν τα προσχέδια και το περιεχόμενο που παρέχει η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι λογικά και ακριβή. Σύμφωνα με αυτήν, οι επιπτώσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης θα πρέπει να αντιμετωπίζονται θετικά. Επειδή η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένα εργαλείο που βοηθά στη βελτίωση της ποιότητας της τριτοβάθμιας εκπαίδευσης.

Το πρόβλημα είναι ότι για να παρέχουν γνώσεις στους φοιτητές, οι ίδιοι οι διδάσκοντες πρέπει να ενημερώνουν τις γνώσεις τους. Πιστεύει ότι τα ιδρύματα τριτοβάθμιας εκπαίδευσης θα πρέπει να επενδύσουν σε υποδομές, καθώς και να εκπαιδεύσουν τους διδάσκοντες ώστε να έχουν την ικανότητα να χρησιμοποιούν, να εφαρμόζουν και να αξιοποιούν την τεχνολογία Τεχνητής Νοημοσύνης.

Μια άλλη μελέτη από δύο συγγραφείς, τους Wahyudi & Sunarsi (2021), με θέμα έρευνας «Οφέλη από την εφαρμογή της διαχείρισης γνώσης στην απόδοση των καθηγητών κατά τη διάρκεια της πανδημίας Covid-19», έδειξε ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη βοηθά στη διατήρηση της αποτελεσματικότητας των εκπαιδευτικών δραστηριοτήτων των καθηγητών. Σύμφωνα με τη μελέτη, η διαχείριση γνώσης ενθαρρύνει την εμφάνιση ενός συστήματος παροχής διαδικτυακής εκπαίδευσης που βασίζεται στην τεχνολογία, ώστε να μην μειώνεται η απόδοση των καθηγητών στον εκπαιδευτικό τομέα.

Προκλήσεις στην Αποτελεσματική Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στη Διδασκαλία

Καθώς τα προηγμένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης γίνονται ολοένα και πιο πανταχού παρόντα, οι μαθητές θα πρέπει να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη με κριτικό, ηθικό τρόπο και με τρόπο που να είναι κατάλληλος για τον σκοπό και το πλαίσιο. Φωτογραφία: RMIT

Παρόλο που προσφέρει μεγάλες δυνατότητες για την εκπαιδευτική ανάπτυξη, εξακολουθούν να υπάρχουν προκλήσεις στην αποτελεσματική χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Η μελέτη με τίτλο «Εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στη διοίκηση πανεπιστημίων: Δυνατότητες και προκλήσεις» των δύο συγγραφέων Pham Thi Phuong Dung και Ho Xuan Vinh (Πανεπιστήμιο Hung Vuong, Πόλη Χο Τσι Μινχ) έχει επισημάνει αξιοσημείωτες προκλήσεις για τους καθηγητές ειδικότερα και για τα ιδρύματα τριτοβάθμιας εκπαίδευσης γενικότερα.

Πρώτον, για την ασφάλεια και την προστασία της ιδιωτικής ζωής. Η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στη διαχείριση της εκπαίδευσης απαιτεί πρόσβαση σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων προσωπικών πληροφοριών σχετικά με φοιτητές, καθηγητές και προσωπικό. Εάν διαρρεύσουν ή χρησιμοποιηθούν κατάχρηση ευαίσθητων πληροφοριών, αυτό όχι μόνο θα επηρεάσει τη φήμη του εκπαιδευτικού ιδρύματος, αλλά θα προκαλέσει και βλάβη στους φοιτητές.

Δεύτερον, η έλλειψη εξειδικευμένου ανθρώπινου δυναμικού. Πολλοί λέκτορες και προσωπικό στην εκπαίδευση δεν είναι εκπαιδευμένοι στην Τεχνητή Νοημοσύνη και την ανάλυση δεδομένων. Αυτή η έλλειψη δεξιοτήτων μπορεί να οδηγήσει σε αναποτελεσματική εφαρμογή τεχνολογίας, σπατάλη πόρων. Η εύρεση και η πρόσληψη προσωπικού υψηλής εξειδίκευσης σε αυτόν τον τομέα είναι επίσης δύσκολη, ειδικά στο πλαίσιο του έντονου ανταγωνισμού μεταξύ διαφορετικών εκπαιδευτικών ιδρυμάτων.

Τρίτον, η δυσκολία ενσωμάτωσης της τεχνολογίας. Πολλά από τα τρέχοντα συστήματα διαχείρισης εκπαίδευσης δεν έχουν σχεδιαστεί για ενσωμάτωση με την Τεχνητή Νοημοσύνη και τα Μεγάλα Δεδομένα, γεγονός που οδηγεί σε δυσκολίες στον συγχρονισμό δεδομένων και ροών εργασίας. Η έλλειψη συμβατότητας μπορεί να επιβραδύνει τη διαδικασία μετασχηματισμού και να αναγκάσει τα σχολεία να επενδύσουν περισσότερα στην αναβάθμιση του συστήματος.

Τέταρτον, υψηλό επενδυτικό κόστος. Η εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης και των μεγάλων δεδομένων απαιτεί μεγάλες αρχικές επενδύσεις σε λογισμικό, υλικό και εκπαίδευση ανθρώπινου δυναμικού. Αυτό μπορεί να αποτελέσει οικονομικό βάρος, ειδικά για εκπαιδευτικά ιδρύματα με περιορισμένους προϋπολογισμούς. Επιπλέον, το κόστος συντήρησης και ενημέρωσης της τεχνολογίας μπορεί επίσης να αποτελέσει σημαντικό παράγοντα, αυξάνοντας την οικονομική πίεση στα εκπαιδευτικά ιδρύματα.

Τέλος, υπάρχει η δυσκολία στην ανάλυση και τη λήψη αποφάσεων. Ελλιπή, ανακριβή ή παρωχημένα δεδομένα μπορούν να οδηγήσουν σε κακές αποφάσεις και να επηρεάσουν αρνητικά την απόδοση στη μάθηση και τη διοίκηση. Η ανάλυση δεδομένων απαιτεί εξειδικευμένες δεξιότητες και πολλοί εργαζόμενοι μπορεί να δυσκολεύονται να έχουν πρόσβαση σε πολύπλοκα εργαλεία ανάλυσης.

Τι πρέπει να κάνετε για να χρησιμοποιήσετε αποτελεσματικά την Τεχνητή Νοημοσύνη στη διδακτική διαδικασία

Για την αποτελεσματική χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης, η έρευνα των MSc. Pham Thi Phuong Dung και MSc. Ho Xuan Vinh (Πανεπιστήμιο Hung Vuong, Πόλη Χο Τσι Μινχ) προτείνει πέντε μέτρα.

Καταρχάς, εφαρμόστε ισχυρά μέτρα ασφαλείας, χρησιμοποιώντας τεχνολογία κρυπτογράφησης για την προστασία των δεδομένων κατά την αποθήκευση και τη μετάδοση. Αυτό διασφαλίζει ότι ακόμη και αν τα δεδομένα παραβιαστούν, οι πληροφορίες παραμένουν ασφαλείς. Εφαρμόστε πολλαπλά επίπεδα ελέγχου ταυτότητας για να αποτρέψετε την μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση, εκτός από τη σύνδεση με κωδικό πρόσβασης, που απαιτεί από τους χρήστες να ελέγχουν την ταυτότητά τους μέσω τηλεφώνου ή email.

Δεύτερον, εκπαίδευση και ανάπτυξη δεξιοτήτων, παρέχοντας μαθήματα σχετικά με την Τεχνητή Νοημοσύνη, την ανάλυση δεδομένων και την τεχνολογία πληροφοριών για το διδακτικό προσωπικό και τους υπαλλήλους. Τα μαθήματα μπορούν να σχεδιαστούν από βασικά έως προχωρημένα επίπεδα. Παράλληλα, διοργανώνονται εκδηλώσεις για την ανταλλαγή γνώσεων και εμπειριών μεταξύ εμπειρογνωμόνων του κλάδου, καθώς και η συνεργασία με εταιρείες τεχνολογίας για την οργάνωση προγραμμάτων κατάρτισης και την ανταλλαγή πόρων.

Τρίτον, πριν από την εφαρμογή, είναι απαραίτητο να διερευνηθούν και να επιλεγούν τεχνολογικές λύσεις που μπορούν να ενσωματωθούν καλά στο τρέχον σύστημα. Διεξαγωγή πιλοτικών έργων για την αξιολόγηση της σκοπιμότητας της τεχνολογίας πριν από την πλήρη εφαρμογή. Σχεδιασμός ενός ενοποιημένου συστήματος δεδομένων, έτσι ώστε όλες οι πηγές δεδομένων να μπορούν να συνδεθούν και να χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά.

Τέταρτον, αντί να επενδύουν μεγάλα ποσά στην αρχή, τα σχολεία μπορούν να ξεκινήσουν με μικρά έργα και να επεκταθούν σταδιακά με βάση τα αποτελέσματα που επιτυγχάνονται. Να διεξάγουν περιοδικές αξιολογήσεις για την προσαρμογή των στρατηγικών και τη βελτιστοποίηση του κόστους.

Πέμπτον, καθιερώστε σαφείς διαδικασίες συλλογής, αποθήκευσης και επεξεργασίας δεδομένων για να διασφαλίσετε την ακρίβεια και την πληρότητα. Διεξάγετε τακτικούς ελέγχους για τον εντοπισμό και τη διόρθωση ανακριβών δεδομένων. Οργανώστε συνεδρίες ανταλλαγής γνώσεων από ειδικούς για να βελτιώσετε την κοινή κατανόηση της ανάλυσης δεδομένων, ώστε να υποστηρίξετε το προσωπικό διαχείρισης δεδομένων στην ανίχνευση και τον χειρισμό ζητημάτων ποιότητας δεδομένων.

Πηγή: https://danviet.vn/tri-tue-nhan-tao-ai-nguoi-ban-tot-hay-ke-co-the-thay-the-giang-vien-trong-tuong-lai-20241219114343297.htm