Jó barát vagy leendő előadó-helyettes?

Napjainkban a mesterséges intelligencia (MI) egyre mélyrehatóbb hatást gyakorol az élet számos területére. Az oktatás és a képzés területe sem kivétel. Számos kérdés merül fel azzal kapcsolatban, hogy a MI képes-e a jövőben helyettesíteni az oktatókat?

A helyi múzeumok és levéltárak képviselői, valamint az RMIT Vietnam munkatársai tapasztalatot szereztek a fejlett 3D technológia használatáról a kulturális örökség megőrzése érdekében. Fotó: RMIT

Befolyásolja-e a mesterséges intelligencia az előadó szerepét?

Dr. Nguyen Van Dong (Saigoni Egyetem) kutatása szerint a felsőoktatásban az innováció elengedhetetlen ahhoz, hogy az oktatás összekapcsolódjon a technológia fejlődésével. A mesterséges intelligencia (MI) használata nagy lehetőségeket kínál a felsőoktatási oktatásirányítás javítására az oktatási és tanulási folyamat optimalizálásán keresztül.

A kutatások azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia nagy potenciállal rendelkezik a felsőoktatás tájképének megváltoztatására az integráció és a fejlődés irányába.

Először is, a mesterséges intelligencia lehetővé teszi az egyéni igényekhez igazított tanulási módszereket. A tanulók tanulási stílusának és előrehaladásának mélyreható adatelemzésével az adaptív tanulási rendszerek hatékonyabb és eredményesebb tanulási élményt nyújtanak.

Másodszor, a mesterséges intelligencia képes elemezni a korábbi adatokat, hogy megjósolja a diákok viselkedését, például a tanulmányi teljesítményt, a jelenlétet, vagy akár a potenciális tanulási nehézségeket. Ez lehetővé teszi az intézmények számára, hogy megelőző intézkedéseket hozzanak, vagy korán beavatkozzanak a rászoruló diákok megsegítése érdekében.

Ezek az előnyök mind azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia egy olyan eszköz, amely támogatja az oktatókat a hatékony tanításban.

Ugyanebben a kérdésben Dr. Nguyen Minh Huyen Trang, a Ho Si Minh-városi Nemzeti Egyetem Hallgatói Ügyek Osztályának helyettes vezetője megerősítette: „A mesterséges intelligencia természetesen nem helyettesítheti az oktatókat. Mivel a hallgatók nem tudják hatékonyan kihasználni ezt a technológiát anélkül, hogy az oktatók háttértudással látnák el őket.”

Trang asszony elmagyarázta, hogy ha a diákok nem kapnak háttértudást, akkor nem tudják majd ellenőrizni, hogy a mesterséges intelligencia által biztosított vázlatok és tartalom ésszerű és pontos-e. Szerinte a mesterséges intelligencia hatásait pozitívan kell értékelni. Mivel a mesterséges intelligencia egy eszköz a felsőoktatás minőségének javítására.

A probléma az, hogy ahhoz, hogy tudást adjanak át a diákoknak, maguknak az oktatóknak is frissíteniük kell a tudásukat. Úgy véli, hogy a felsőoktatási intézményeknek be kellene fektetniük az infrastruktúrába, valamint az oktatók képzésébe, hogy képesek legyenek használni, alkalmazni és kiaknázni a mesterséges intelligencia technológiát.

Egy másik, két szerző, Wahyudi és Sunarsi (2021) által végzett tanulmány, melynek témája a „A tudásmenedzsment bevezetésének előnyei az oktatók teljesítményére a Covid-19 világjárvány idején” volt, kimutatta, hogy a mesterséges intelligencia segít fenntartani az oktatók oktatási tevékenységeinek hatékonyságát. A tanulmány szerint a tudásmenedzsment ösztönzi a technológia-alapú online oktatási rendszerek megjelenését, így az oktatási szektorban dolgozó oktatók teljesítménye nem csökken.

A mesterséges intelligencia hatékony oktatási alkalmazásának kihívásai

Ahogy a fejlett mesterséges intelligencia rendszerek egyre inkább elterjednek, a diákoknak meg kell tanulniuk, hogyan használják a mesterséges intelligenciát kritikusan, etikusan és a célnak, valamint a kontextusnak megfelelő módon. Fotó: RMIT

Bár nagy lehetőségeket kínál az oktatás fejlesztésére, a mesterséges intelligencia hatékony használata továbbra is kihívásokkal jár.

A két szerző, Pham Thi Phuong Dung és Ho Xuan Vinh (Hung Vuong Egyetem, Ho Si Minh-város) „A mesterséges intelligencia alkalmazása az egyetemi menedzsmentben: Lehetőségek és kihívások” című tanulmánya rámutatott az oktatók, különösen az oktatók, és általában a felsőoktatási intézmények előtt álló jelentős kihívásokra.

Először is, a biztonság és az adatvédelem miatt. A mesterséges intelligencia oktatásirányításban történő alkalmazása nagy mennyiségű adathoz való hozzáférést igényel, beleértve a diákok, oktatók és alkalmazottak személyes adatait is. Ha érzékeny információk kiszivárognak vagy visszaélnek velük, az nemcsak az oktatási intézmény hírnevét befolyásolja, hanem a diákoknak is kárt okoz.

Másodszor, a képzett emberi erőforrások hiánya. Sok oktató és oktató nincs képzett a mesterséges intelligencia és az adatelemzés területén. Ez a készséghiány a technológiák nem hatékony bevezetéséhez és az erőforrások pazarlásához vezethet. Nehéz magasan képzett személyzetet találni és toborozni ezen a területen, különösen a különböző oktatási intézmények közötti kiélezett verseny közepette.

Harmadszor, a technológia integrálásának nehézségei. Sok jelenlegi oktatásirányítási rendszer nincs úgy tervezve, hogy integrálódjon a mesterséges intelligenciával és a big data-val, ami nehézségekhez vezet az adatok és a munkafolyamatok szinkronizálásában. A kompatibilitás hiánya lelassíthatja az átalakulási folyamatot, és arra kényszerítheti az iskolákat, hogy többet fektessenek be a rendszer korszerűsítésébe.

Negyedszer, a magas beruházási költségek. A mesterséges intelligencia és a big data bevezetése nagy kezdeti beruházásokat igényel szoftverekbe, hardverekbe és humánerőforrás-képzésbe. Ez pénzügyi terhet jelenthet, különösen a korlátozott költségvetéssel rendelkező oktatási intézmények számára. Ezenkívül a technológia karbantartásának és frissítésének költségei is jelentős tényezők lehetnek, növelve az oktatási intézményekre nehezedő pénzügyi nyomást.

Végül ott van az elemzés és a döntéshozatal nehézsége. A hiányos, pontatlan vagy elavult adatok rossz döntésekhez vezethetnek, és negatívan befolyásolhatják a tanulási és vezetői teljesítményt. Az adatelemzés magasan specializált készségeket igényel, és sok alkalmazottnak nehézséget okozhat a komplex elemzőeszközökhöz való hozzáférés.

Mit kell tenni a mesterséges intelligencia hatékony tanítási folyamatban való felhasználása érdekében?

A mesterséges intelligencia hatékony használatához Pham Thi Phuong Dung MSc és Ho Xuan Vinh MSc (Hung Vuong Egyetem, Ho Si Minh-város) kutatása öt intézkedést javasol.

Először is, vezessen be erős biztonsági intézkedéseket, titkosítási technológiát használva az adatok védelmére a tárolás és az átvitel során. Ez biztosítja, hogy még ha az adatok veszélybe is kerülnek, az információk biztonságban maradjanak. Alkalmazzon több rétegű hitelesítést a jogosulatlan hozzáférés megakadályozása érdekében, a jelszóval történő bejelentkezés mellett, amely megköveteli a felhasználóktól a telefonon vagy e-mailben történő hitelesítést.

Másodszor, képzés és készségfejlesztés, mesterséges intelligenciával, adatelemzéssel és informatikával kapcsolatos kurzusok biztosítása oktatók és alkalmazottak számára. A kurzusok az alapoktól a haladó szintig terjedhetnek. Emellett rendezvények szervezése az iparági szakértők közötti tudás- és tapasztalatmegosztás érdekében, valamint együttműködés technológiai vállalatokkal képzési programok szervezése és erőforrások megosztása érdekében.

Harmadszor, a bevezetés előtt olyan technológiai megoldásokat kell kutatni és kiválasztani, amelyek jól integrálhatók a jelenlegi rendszerbe. A teljes bevezetés előtt kísérleti projekteket kell lebonyolítani a technológia megvalósíthatóságának értékelésére. Egységes adatrendszert kell tervezni, hogy minden adatforrás összekapcsolható és hatékonyan használható legyen.

Negyedszer, ahelyett, hogy az elején nagy összegeket fektetnének be, az iskolák kisebb projektekkel kezdhetnek, és fokozatosan bővíthetik azokat az elért eredmények alapján. Időszakos felülvizsgálatokat végezhetnek a stratégiák kiigazítása és a költségek optimalizálása érdekében.

Ötödször, egyértelmű adatgyűjtési, -tárolási és -feldolgozási eljárásokat kell kialakítani a pontosság és a teljesség biztosítása érdekében. Rendszeres ellenőrzéseket kell végezni a pontatlan adatok felderítése és javítása érdekében. Szakértői tudásmegosztó üléseket kell szervezni az adatelemzéssel kapcsolatos közös ismeretek javítása érdekében, hogy az adatkezelő személyzet támogatást kapjon az adatminőségi problémák felderítésében és kezelésében.

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