בינה מלאכותית - חרב פיפיות, איך להשתמש בה נכון?

TPO - חשיבה ביקורתית ויושרה מדעית הם שני האתגרים החשובים ביותר בניהול הכשרה באוניברסיטאות כאשר הן מאפשרות לסטודנטים להשתמש בבינה מלאכותית ללמידה ולמחקר מדעי.

בסמינר "חדשנות בשיטות הוראה ולמידה להתאמה להתפתחות הטכנולוגיה והבינה המלאכותית" שאורגן על ידי האוניברסיטה הלאומית לכלכלה , ד"ר נגוין קוואנג הוי (בית הספר לטכנולוגיה, האוניברסיטה הלאומית לכלכלה) העריך את היתרונות והאתגרים עבור מרצים וסטודנטים נוכח השפעת הבינה המלאכותית (AI).

בינה מלאכותית היא כלי תמיכה המלווה סטודנטים ומרצים בלמידה, הוראה ומחקר מדעי .

עבור מרצים, מר הוי מאמין שלבינה מלאכותית יש השפעה חיובית על שיפור איכות ההוראה ותמיכה במחקר מדעי. עבור סטודנטים, בינה מלאכותית מסייעת לייעל את זמן הלמידה והיעילות, לפתח חשיבה ולמידה פעילה, ולתמוך בלמידת שפות זרות ומיומנויות.

בינה מלאכותית מציבה גם אתגרים רבים בפני מרצים וסטודנטים. תלותם של סטודנטים בבינה מלאכותית מפחיתה את יכולתם לחשוב באופן עצמאי, לחשוב בצורה ביקורתית, חסרים להם כישורי אימות מידע, מוטעים בקלות, משתמשים במקורות לא רשמיים, מתקשים להתפתח באופן אישי, תחרותיים בעבודה וכו'.

סיכונים ליושרה אקדמית

ד"ר לה קוואנג מין - סגן מנהל המכון לטכנולוגיית מידע, האוניברסיטה הלאומית של האנוי - אמר כי סקר שנערך באוניברסיטה הלאומית של האנוי הראה כי למעלה מ-77% מהמרצים שנשאלו יישמו בינה מלאכותית.

רוב המרצים העריכו באופן חיובי את יישום הבינה המלאכותית בהוראה (68.2% בסך הכל אמרו כי הבינה המלאכותית יעילה מאוד או יעילה). עם זאת, 25.9% מהמרצים לא באמת העריכו את הבינה המלאכותית כיעילה מאוד.

מקור: ד"ר לה קוואנג מין - סגן מנהל, המכון לטכנולוגיית מידע, האוניברסיטה הלאומית של וייטנאם, האנוי.

תוצאות הסקר הראו גם כי הגורמים המשמעותיים ביותר המשפיעים על השימוש של מרצים בבינה מלאכותית הם חוסר ידע ומיומנויות (מעל 70%); חוסר זמן (מעל 57%); חוסר מתקנים (כמעט 50%); חוסר תמיכה מבתי ספר (מעל 42%).

מומחים ציינו אתגרים ומגבלות בשימוש בבינה מלאכותית, כולל: תלות בבינה מלאכותית (כ-88% מהסטודנטים); אתיקה ויושרה אקדמית (מעל 82%).

מומחים אומרים שחשוב לשקול סוגיות אתיות ויושרה בעת שימוש בבינה מלאכותית בחינוך ובמחקר. משום שאלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לעיתים להיות מוטים, מה שמוביל ליחס לא הוגן כלפי קבוצות מסוימות של תלמידים. איסוף וניתוח כמויות גדולות של נתוני לומדים מעלים בעיות של פרטיות. חיוני שכלי בינה מלאכותית יהיו שקופים בתהליכי הפעולה ובקבלת ההחלטות שלהם.

מר מין אישר כי לשימוש בבינה מלאכותית יהיו סיכונים פוטנציאליים שבתי ספר, מרצים וסטודנטים צריכים לזהות. כלומר, שילוב בינה מלאכותית בחינוך מהווה סיכונים לשלמות האקדמית. כלי בינה מלאכותית יכולים להקל על סטודנטים להעתיק תוכן. בינה מלאכותית יכולה לייצר תשובות למשימות ולמבחנים, ולחתור תחת תהליך הלמידה.

לכן, יש צורך במדיניות התנהגות מתאימה, כגון פיתוח מדיניות ברורה של מוסדות חינוך בנוגע לשימוש מקובל בכלי בינה מלאכותית. יש לחנך את התלמידים בנוגע לשימוש האתי בבינה מלאכותית ולחשיבות היושרה האקדמית.

סטודנט שנה א' לבינה מלאכותית בבית הספר לטכנולוגיה באוניברסיטה הלאומית לכלכלה, שיתף שבמהלך לימודיו, הוא וקבוצת חבריו השתמשו הרבה בבינה מלאכותית. בינה מלאכותית היא גם מורה וגם חבר, כאשר מורים אינם יכולים לפקח מקרוב על 40 תלמידים בכיתה.

שימוש לרעה בבינה מלאכותית לבחינות ודיונים של סטודנטים אינו בעיה חדשה. למעשה, סטודנטים עם חשיבה של "רמאות" הופיעו בכל עת. כאשר בינה מלאכותית לא הייתה מפותחת כמו שהיא היום, הם יכלו להעתיק ממקורות אחרים כמו ספרים או מאמרי מחקר.

"לכן, אני מציע שבמקום להגביל את התלמידים משימוש בבינה מלאכותית, בית הספר צריך להדריך אותנו כיצד להשתמש בבינה מלאכותית בצורה מדויקת ויעילה למטרות למידה", אמר התלמיד.

להדריך את התלמידים להשתמש בו למטרה הנכונה

פרופ' ד"ר פאם הונג צ'ונג - מנהל האוניברסיטה הלאומית לכלכלה - הדגיש כי לא משנה עד כמה תתפתח הבינה המלאכותית, בסופו של דבר, קשר בין בני אדם וביטוי רגשות הם עדיין הדברים העליונים והחשובים ביותר. כל טכנולוגיה מפותחת כדי לשרת את העולם האמיתי.

לפני מספר שנים, האוניברסיטה הלאומית לכלכלה אפשרה לסטודנטים להשתמש בבינה מלאכותית, ChatGPT. הדבר החשוב הוא כיצד הם ישתמשו בכלים אלה.

מומחים ממליצים שבתי הספר ידריכו את התלמידים לשלוט בבינה מלאכותית.

לדברי מר צ'ואנג, עבור סטודנטים, הדרישה הסופית חייבת להיות היכולת לשלוט בטכנולוגיה. כאשר הם לומדים, כלים כמו ChatGPT יכולים לעזור להם לספק תשובות, אך עליהם להבין וליישם את התשובות הללו.

"שליטה" כאן פירושה שעל התלמידים להציג בעיות, להבין את התהליך, ו-ChatGPT או כלים אחרים יתמכו בפתרון. מרצים צריכים לספק לתלמידים ידע ושיטות חשיבה כדי שיוכלו להבין ולשלוט בטכנולוגיה.

מנהל האוניברסיטה הלאומית לכלכלה אמר כי בית הספר נע לעבר יישום שיטת ההדרכה של הרצאות/סמינרים. מודל זה מובן כהוראה ולמידה של נושא/קורס המשלב שיעורי הרצאה ושיעורי סמינרים בסמסטר אחד. שיעור הרצאה מורכב משיעור קורס אחד או יותר (סטודנטים נרשמים ללמוד את אותו נושא/קורס) בגודל של לא יותר מ-300 סטודנטים; שיעור סמינר הוא שיעור קורס בגודל של 20-30 סטודנטים.

נגיאם הואה

מקור: https://tienphong.vn/ai-con-dao-hai-luoi-dung-sao-moi-dung-post1734898.tpo