دوست خوب یا جایگزین مدرس آینده؟

امروزه، هوش مصنوعی (AI) تأثیر عمیق و فزاینده‌ای بر بسیاری از جنبه‌های زندگی دارد. حوزه آموزش و پرورش نیز از این قاعده مستثنی نیست. سوالات زیادی پیرامون این موضوع وجود دارد که آیا هوش مصنوعی می‌تواند در آینده جایگزین مدرسان شود یا خیر؟

نمایندگانی از موزه‌ها و بایگانی‌های محلی و همچنین کارکنان RMIT ویتنام، استفاده از فناوری پیشرفته سه‌بعدی را برای حفظ میراث فرهنگی تجربه کردند. عکس: RMIT

آیا نقش مدرس تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار می‌گیرد؟

طبق تحقیقات دکتر نگوین ون دونگ (دانشگاه سایگون)، نوآوری در آموزش عالی برای پیوند دادن آموزش با توسعه فناوری ضروری است. استفاده از هوش مصنوعی (AI) از طریق بهینه‌سازی فرآیند تدریس و یادگیری، پتانسیل بالایی برای بهبود مدیریت آموزشی در آموزش عالی ارائه می‌دهد.

تحقیقات نشان می‌دهد که هوش مصنوعی پتانسیل بالایی برای تغییر چشم‌انداز آموزش عالی در جهت ادغام و توسعه دارد.

اول، هوش مصنوعی روش‌های یادگیری متناسب با نیازهای فردی را امکان‌پذیر می‌کند. با تجزیه و تحلیل عمیق داده‌ها از سبک‌های یادگیری و پیشرفت دانش‌آموزان، سیستم‌های یادگیری تطبیقی ​​​​به گونه‌ای ساختار یافته‌اند که تجربیات یادگیری مؤثرتر و کارآمدتری را ارائه دهند.

دوم، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های تاریخی را برای پیش‌بینی رفتار دانش‌آموزان، مانند عملکرد تحصیلی، حضور و غیاب یا حتی مشکلات یادگیری بالقوه، تجزیه و تحلیل کند. این امر به مؤسسات اجازه می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه انجام دهند یا برای کمک به دانش‌آموزان نیازمند، زودهنگام مداخله کنند.

این مزایا همگی نشان می‌دهند که هوش مصنوعی ابزاری است که برای پشتیبانی از مدرسان در تدریس مؤثر استفاده می‌شود.

در همین زمینه، دکتر نگوین مین هوین ترانگ - معاون رئیس اداره امور دانشجویی، دانشگاه ملی شهر هوشی مین - تأیید کرد: «مطمئناً هوش مصنوعی نمی‌تواند جایگزین اساتید شود. زیرا دانشجویان نمی‌توانند بدون ارائه دانش پیش‌زمینه توسط اساتید، به طور مؤثر از این فناوری استفاده کنند.»

خانم ترانگ توضیح داد که اگر به دانشجویان دانش پیش‌زمینه ارائه نشود، آنها قادر نخواهند بود تأیید کنند که آیا پیش‌نویس‌ها و محتوای ارائه شده توسط هوش مصنوعی معقول و دقیق هستند یا خیر. به گفته وی، باید به تأثیرات هوش مصنوعی با دید مثبت نگریست. زیرا هوش مصنوعی ابزاری برای کمک به بهبود کیفیت آموزش عالی است.

مشکل این است که برای ارائه دانش به دانشجویان، خود اساتید باید دانش خود را به‌روز کنند. او معتقد است که مؤسسات آموزش عالی باید در زیرساخت‌ها سرمایه‌گذاری کنند و در کنار آن، اساتیدی را آموزش دهند که ظرفیت استفاده، به‌کارگیری و بهره‌برداری از فناوری هوش مصنوعی را داشته باشند.

مطالعه دیگری توسط دو نویسنده، واهیودی و سونارسی (2021)، با موضوع تحقیقی "مزایای اجرای مدیریت دانش بر عملکرد مدرسان در طول همه‌گیری کووید-19" نشان داد که هوش مصنوعی به حفظ اثربخشی فعالیت‌های آموزشی مدرسان کمک می‌کند. طبق این مطالعه، مدیریت دانش، ظهور یک سیستم ارائه آموزش آنلاین مبتنی بر فناوری را تشویق می‌کند تا عملکرد مدرسان در بخش آموزش کاهش نیابد.

چالش‌های استفاده مؤثر از هوش مصنوعی در آموزش

با فراگیر شدن روزافزون سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی، دانشجویان باید یاد بگیرند که چگونه از هوش مصنوعی به صورت انتقادی، اخلاقی و به شیوه‌ای متناسب با هدف و زمینه استفاده کنند. عکس: RMIT

اگرچه پتانسیل بالایی برای توسعه آموزشی ارائه می‌دهد، اما هنوز چالش‌هایی در استفاده مؤثر از هوش مصنوعی وجود دارد.

مطالعه «کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت دانشگاه: پتانسیل‌ها و چالش‌ها» توسط دو نویسنده، فام تی فونگ دونگ و هو شوان وین (دانشگاه هونگ وونگ، شهر هوشی مین)، چالش‌های قابل توجهی را برای مدرسان به طور خاص و مؤسسات آموزش عالی به طور کلی نشان داده است.

اول، برای امنیت و حفظ حریم خصوصی. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت آموزش مستلزم دسترسی به حجم زیادی از داده‌ها، از جمله اطلاعات شخصی در مورد دانشجویان، اساتید و کارکنان است. اگر اطلاعات حساس فاش شود یا مورد سوءاستفاده قرار گیرد، نه تنها بر اعتبار موسسه آموزشی تأثیر می‌گذارد، بلکه به دانشجویان نیز آسیب می‌رساند.

دوم، کمبود منابع انسانی ماهر است. بسیاری از مدرسان و کارکنان آموزش و پرورش در زمینه هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها آموزش ندیده‌اند. این کمبود مهارت می‌تواند منجر به پیاده‌سازی ناکارآمد فناوری و اتلاف منابع شود. یافتن و استخدام پرسنل بسیار ماهر در این زمینه نیز دشوار است، به خصوص در شرایطی که رقابت شدیدی بین مؤسسات آموزشی مختلف وجود دارد.

سوم، دشواری در ادغام فناوری است. بسیاری از سیستم‌های مدیریت آموزشی فعلی برای ادغام با هوش مصنوعی و کلان‌داده طراحی نشده‌اند که منجر به مشکلاتی در همگام‌سازی داده‌ها و گردش‌های کاری می‌شود. عدم سازگاری می‌تواند روند تحول را کند کرده و مدارس را مجبور به سرمایه‌گذاری بیشتر در ارتقاء سیستم کند.

چهارم، هزینه‌های بالای سرمایه‌گذاری. پیاده‌سازی هوش مصنوعی و کلان‌داده نیازمند سرمایه‌گذاری اولیه هنگفت در نرم‌افزار، سخت‌افزار و آموزش منابع انسانی است. این امر می‌تواند به یک بار مالی تبدیل شود، به‌ویژه برای مؤسسات آموزشی با بودجه محدود. علاوه بر این، هزینه نگهداری و به‌روزرسانی فناوری نیز می‌تواند عامل مهمی باشد و فشار مالی بر مؤسسات آموزشی را افزایش دهد.

در نهایت، مشکل در تحلیل و تصمیم‌گیری وجود دارد. داده‌های ناقص، نادرست یا قدیمی می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های ضعیف شوند و بر عملکرد یادگیری و مدیریت تأثیر منفی بگذارند. تحلیل داده‌ها نیاز به مهارت‌های بسیار تخصصی دارد و بسیاری از کارمندان ممکن است دسترسی به ابزارهای تحلیل پیچیده را دشوار بیابند.

برای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی در فرآیند آموزش چه باید کرد؟

برای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی، تحقیقات انجام شده توسط کارشناسی ارشد فام تی فونگ دونگ و کارشناسی ارشد هو شوان وین (دانشگاه هونگ وونگ، شهر هوشی مین) پنج اقدام را پیشنهاد می‌کند.

اول، اقدامات امنیتی قوی را با استفاده از فناوری رمزگذاری برای محافظت از داده‌ها در حین ذخیره‌سازی و انتقال، پیاده‌سازی کنید. این تضمین می‌کند که حتی اگر داده‌ها به خطر بیفتند، اطلاعات ایمن باقی می‌مانند. علاوه بر ورود با رمز عبور، چندین لایه احراز هویت را برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز اعمال کنید و کاربران را ملزم به احراز هویت از طریق تلفن یا ایمیل کنید.

دوم، آموزش و توسعه مهارت، ارائه دوره‌هایی در زمینه هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و فناوری اطلاعات برای اساتید و کارکنان. دوره‌ها می‌توانند از پایه تا پیشرفته طراحی شوند. در کنار آن، سازماندهی رویدادها برای به اشتراک گذاشتن دانش و تجربه بین متخصصان صنعت و همچنین همکاری با شرکت‌های فناوری برای سازماندهی برنامه‌های آموزشی و به اشتراک گذاشتن منابع.

سوم، قبل از اجرا، لازم است در مورد راه‌حل‌های فناوری که می‌توانند به خوبی با سیستم فعلی ادغام شوند، تحقیق و انتخاب شود. پروژه‌های آزمایشی را برای ارزیابی امکان‌سنجی فناوری قبل از اجرای کامل انجام دهید. یک سیستم داده یکپارچه طراحی کنید تا همه منابع داده بتوانند به طور مؤثر متصل و استفاده شوند.

چهارم، به جای سرمایه‌گذاری سنگین در ابتدا، مدارس می‌توانند با پروژه‌های کوچک شروع کنند و به تدریج بر اساس نتایج به دست آمده، آنها را گسترش دهند. برای تنظیم استراتژی‌ها و بهینه‌سازی هزینه‌ها، بررسی‌های دوره‌ای انجام دهید.

پنجم، رویه‌های شفافی برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها ایجاد کنید تا از صحت و کامل بودن آنها اطمینان حاصل شود. ممیزی‌های منظمی را برای شناسایی و اصلاح داده‌های نادرست انجام دهید. جلسات اشتراک‌گذاری دانش را با متخصصان سازماندهی کنید تا درک مشترک از تجزیه و تحلیل داده‌ها را بهبود بخشید تا از کارکنان مدیریت داده در تشخیص و رسیدگی به مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها پشتیبانی شود.

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