„A mesterséges intelligencia visszaélései mesterségesen növelhetik a jó és kiváló diplomák számát”

lạm dụng AI - Ảnh 1. — Dr. Bang Tien Long professzor felszólal a konferencián - Fotó: NGUYEN BAO

Október 16-án a Vietnámi Egyetemek és Főiskolák Szövetsége, az Oktatásminőség -értékelési Központ ünnepséget tartott 10. évfordulója alkalmából, valamint workshopot tartott „Trendek az oktatásminőség-értékelésben a 2026-2030-as időszakban mesterséges intelligencia segítségével” címmel.

Amikor a gépek jobban válaszolnak, mint a diákok

A konferencián Dang Ung Van professzor egy közép-vietnami órán elmesélte egy történetet, „amikor a gépek jobban válaszoltak, mint a diákok”.

Amikor egy filozófiaoktató a digitális kor hitelességéről adott esszét a diákoknak, az egyik diák „szokatlanul” folyékonyan, gazdag szókinccsel, koherens szerkezettel és számos olyan hivatkozással nyújtott be esszét, amelyeket nagyon kevés vietnami diák ismer. Amikor az oktató megkérdezte, a diák azt mondta, hogy ő kérte meg a mesterséges intelligenciát, hogy csinálja meg, csak néhány mondatot szerkesztett az írásstílusáról.

A fenti példából Mr. Van úgy gondolja, hogy a probléma meglehetősen nehéz. Ha az oktató megbuktatja a diákot a Chat GPT használata miatt, az oktatás célja az eredetiség, a gondolkodási képesség vagy az ötletekben való értelmes részvétel bemutatása, akár a gép által javasolt ötletek esetében is?

Van úr szerint a liberális nevelés az emberi lények átfogó fejlesztését hangsúlyozza (ész, érzelem, erkölcs, gondolkodás szabadsága), de a mesterséges intelligencia olyan összetett feladatokat is el tud látni, mint az írás, az elemzés, a problémamegoldás. A diákokat kísértheti, hogy többet végezzenek, mint pusztán intellektuális munkát, ha a mesterséges intelligenciát arra kérik, hogy végezze el helyettük.

„A mesterséges intelligencia megjelenése nemcsak technológiai előrelépés, hanem filozófiai kihívás is a felsőoktatás számára. A mesterséges intelligencia nem fogja felváltani az oktatást, hanem átalakítja az oktatás okait és módszereit. Ehhez új filozófiára van szükség – nem a régiek felváltására, hanem azok összekapcsolására, értelmezésére és új kontextusokban való kiterjesztésére” – mondta Van úr.

Hasonlóképpen Dr. Bang Tien Long professzor, az Oktatási és Képzési Minisztérium korábbi állandó miniszterhelyettese azt mondta, hogy a mesterséges intelligencia kihívásokkal is jár az akadémiai integritással kapcsolatban.

„Kezelés hiányában a mesterséges intelligencia helytelen használata az osztályzatok inflációjának kockázatához vezethet, csökkentve az egyetemi diplomák reálértékét, amikor a kiváló diplomák aránya mesterségesen növekszik” – mondta Long úr.

Sok lehetőség a mesterséges intelligencia egyetemi akkreditációban történő alkalmazásakor

A képzési programok/egyetemi oktatási intézmények akkreditációjával kapcsolatban Bang Tien Long úr megjegyezte, hogy a hagyományos akkreditációs modellnek számos korlátja van, beleértve az idő- és emberi erőforrás-pazarlást.

Ezenkívül az 5-10 éves értékelési ciklus monitoring hiányosságot teremt; rugalmasság nélküli, nem tükrözi a folyamatos minőséget; és megnehezíti a társadalmi változásokra való gyors reagálást.

Ezért Long úr úgy véli, hogy a minőségbiztosításban a statikus modellről a dinamikus modellre kell áttérni, és a mesterséges intelligenciát be kell építeni az oktatási minőségértékelésbe.

„A mesterséges intelligencia képes nagy mennyiségű jelentést feldolgozni, rendellenességeket észlelni a képzés során; folyamatosan monitorozni, valós időben nyomon követni a mutatókat, és korai figyelmeztetéseket adni a jelenlegi 5-10 éves ciklusok helyett” – mondta Long úr.

Long úr szerint a mesterséges intelligencia felsőoktatásban történő megvalósításához minden csoport számára stratégiára van szükség, amelyben az állami irányító szervek számára ki kell egészíteni a jogi keretet, a mesterséges intelligencia használatára vonatkozó konkrét szabályozásokat; valamint az oktatásban való alkalmazásának etikai irányelveit.

Az egyetemek számára belső szabályzatokat kell kidolgozni, amelyek útmutatást adnak a hallgatóknak és az oktatóknak a technológia felelősségteljes használatához. Ugyanakkor az etikai szabályokat is be kell építeni az egyetem tanulmányi szabályzatába a mesterséges intelligencia használatára vonatkozóan.

Emellett az egyetemeknek be kell fektetniük az adatinfrastruktúrába és a technológiába a folyamatok átfogó digitalizálása érdekében; rendszeres mesterséges intelligencia képzéseket kell szervezniük az előadók számára.

Az oktatók és a hallgatók számára egyaránt szükséges az oktatásban és tanulásban rejlő mesterséges intelligencia-kapacitás értékelésének és fejlesztésének módszereinek megújítása. A mesterséges intelligenciát a munka és a tanulás támogatására szolgáló eszközként kell tekinteni, de nem szabad attól függeni.

Számos újítás az oktatás minőségértékelésében

A workshopon felszólalva Prof. Dr. Huynh Van Chuong, az Oktatási és Képzési Minisztérium Minőségirányítási Osztályának igazgatója elmondta, hogy 2026-tól várhatóan számos jelentős módosításon fognak átesni a képzési programok és a felsőoktatási intézmények értékelésében.

Amelyben minden értékelési kritériumnak csak két szintje van: „megfelelt” vagy „nem felelt meg”. Korábban a 7 szint alkalmazása vitatott és nehezen szabványosítható volt.

A szint kettőre emelése – sikeres vagy sikertelen – egyszerűsíti az iránymutatást, átláthatóbbá teszi az eredményeket, és összhangban van a nemzetközi (USA és Európa) gyakorlatokkal.

Emellett a „feltételes kritériumok” meghatározása segít az olyan alapvető tényezőkre összpontosítani, mint a kimeneti szabványok,... Ha a feltételes kritériumok nem teljesülnek, a szabvány sem fog teljesülni.

Az akkreditáció utáni képzési programok/oktatási intézmények besorolása tekintetében három eredményszint lesz: megfelelt, feltételesen megfelelt és nem felelt meg az elvárásoknak. Az iskoláknak 24 hónapjuk van a fejlődésre, ha „feltételesen megfelelt” minősítést kapnak.

Amikor a gépek jobban válaszolnak, mint a diákok

Sok lehetőség a mesterséges intelligencia egyetemi akkreditációban történő alkalmazásakor

Számos újítás az oktatás minőségértékelésében

Hozzászólás (0)