しかしながら、この発展は教員の役割や学術的誠実性に関する多くの課題も提起している。したがって、高等教育における技術利用の原則に関する具体的な規制を定めることは必要不可欠である。
学術的誠実性を確保する
教育訓練省は現在、高等教育における技術活用の規制に関する通達案について、専門家、教育者、 科学者からの意見を募集している。通達案によれば、高等教育における技術活用は、学生中心の学習の原則を遵守し、学習の質、経験、学習者の総合的な発達を向上させるとともに、平等かつ包括的なアクセスを確保することを目的とする。
高等教育におけるテクノロジーの活用は、研修、試験、評価、科学研究、管理、学生支援サービスなど、あらゆる分野に包括的に導入されています。高等教育機関は、それぞれの発展戦略や状況に合った技術ソリューションを選択・適用する自主性を与えられています。
人工知能（AI）技術に関して、草案では、AIが講師を代替するのではなく、あくまで補助的な役割を果たすこと、その利用は透明性があり、説明責任が果たされ、学習成果を歪めないこと、そして学術的誠実性の原則を遵守し、適切な管理・監視メカニズムを備えていること、といった要件が強調されている。
高等教育機関は、学生の評価においてデジタル技術や人工知能を積極的に活用することが推奨されるが、正確性、客観性、透明性、公平性を確保し、研修プログラムの学習成果と整合させ、自律性と説明責任、そして法的規制の遵守を保証しなければならない。
科学研究において、高等教育機関はデジタル技術や人工知能を応用することが認められているが、その技術が研究活動のみを支援するものであり、透明性があり、検証可能であり、研究の科学的性質を変えないことを保証しなければならない。また、学術的誠実性および知的財産権に関する規制を遵守する必要がある。
教育訓練省は、高等教育機関に対し、学術倫理に関する内部規程を制定し、違反行為、対処手順、関係者の責任を明確に定義すること、違反行為を管理、監視、処理するための仕組みを確立・運用すること、不正行為を検出するために技術を活用すること、そして学術倫理への理解を深めるための普及啓発キャンペーンを実施することを義務付けている。
学生、教職員、および関係者は、学術的誠実性に関する規則を遵守し、学術活動において誠実であり、規則に従って技術および人工知能の使用を開示し、自身の学習、教育、および研究の成果に対して責任を負う。
さらに、テクノロジーの活用は、高等教育機関の運営管理、学習者への支援サービスの提供、高等教育データベースの開発にも役立ちます。また、この通達案は、教育訓練省の規定に基づき、高等教育機関の学習者と教員のためのデジタルおよび人工知能能力に関する枠組みの策定についても言及しています。
実装においては同期が必要である。
大学における技術活用促進政策を支持する立場から、ビンズオン大学（ホーチミン市）の講師であるトゥ・フー・コン氏は、デジタル技術と人工知能がこれまでにない学習・作業空間を切り開いていると述べた。講師や学生は、わずかなコマンドで膨大な知識ベースにアクセスし、詳細な説明を受けたり、要望に応じて課題作成のサポートを受けたりすることができる。
肯定的な観点から見ると、AIは学習を個別化し、知識習得の効果を高める「仮想ティーチングアシスタント」となる。しかし、コン氏によれば、この利便性は根本的な問題を引き起こす。AIを学習支援に活用することと、AIに「作業を代行させる」ことの境界線がますます曖昧になっているのだ。エッセイがもはや個人の思考を反映せず、主にアルゴリズムの産物となると、学習プロセスの価値は著しく低下するだろう。
コン氏は、これこそがデジタル時代の学術倫理におけるまさに「グレーゾーン」であると主張する。したがって、学術倫理の問題は、本質的には個人だけの問題ではなく、教育エコシステム全体が生み出すものでもあるのだ。
コン氏によれば、学校が学習や研究におけるAIの利用に関する明確な規則を制定できるよう、通達には拘束力のある条件を盛り込む必要がある。講師は評価方法を革新し、最終成果物だけでなく、プロセス、思考力、応用力に焦点を当てる必要がある。同時に、AIの発展に合わせて不正行為防止技術も更新する必要がある。「さらに重要なのは、禁止的な考え方から責任ある利用を促す考え方へと転換する必要があるということです。なぜなら、最終的に問題となるのはAIそのものではなく、人々がどのようにAIを利用するかが決定的な要因となるからです」とコン氏は強調した。
教師の役割について、修士課程の学生であるトゥ・フー・コン氏は、学生がマウスをクリックするだけで情報にアクセスできるようになった今、講師はもはや単なる知識伝達者という役割にとどまることはできないと主張する。むしろ、その中核的な役割は、知識提供者から学習促進者、思考の誘導者、そして学術水準の「門番」へと大きく変化しつつあるという。
したがって、教員は専門知識をアップデートするだけでなく、教育方法を包括的に革新する必要がある。まず何よりも、AIでは代替しがたい要素である、自主的かつ創造的な思考を促す、高度にパーソナライズされた学習活動を設計することが不可欠である。実践的な経験と結びつき、分析力、批判的思考力、そして個人的なつながりを必要とする学習課題は、模倣やテクノロジーへの依存を抑制するのに役立つだろう。
科学研究の分野において、ホーチミン市法科大学院の修士課程学生であるトラン・リン・フアン氏は、AIの利用には多くの利点がある一方で、研究者がAIに依存し、乱用するリスクも伴うと指摘した。情報の収集、分析、統合の過程でAIに過度に依存すると、研究における創造性や個性が意図せず損なわれる可能性があるという。
さらに、テクノロジーの発展により、研究者は意図せずAIが提供する情報をコピーし、引用や使用許可の取得など、他者の知的財産権を保護するための十分な措置を講じることなく、それを自身の研究に組み込んでしまう可能性がある。
したがって、AIが科学研究にもたらす負の影響や課題を軽減するためには、AIを完全に置き換えるのではなく、人間の創造性を高める役割を果たす支援ツールとして定義する必要があると、桓師は述べている。このアプローチによって、人間はAIによって合成・提供される既成の情報に頼るのではなく、新たな価値を創造するよう促されるだろう。
大学側の視点から、Huân氏は、科学研究を支援するために、講師と学生に対するAIスキルと技術に関する研修と能力開発を強化することを提案した。これは、研究におけるAIの応用を促進し、この技術の可能性に対する認識を高め、研究においてAIを効果的に活用するために必要なツールと方法を身につけさせるための重要な解決策である。
専門家は、長期的には倫理とセキュリティに関する正式な規制枠組みを確立する必要があると考えている。この枠組みは包括的なものでなければならず、科学研究においてAIが透明性、責任感、そして倫理基準に沿って使用されることを保証するための基本原則を含める必要がある。
草案によると、高等教育機関は、管理、研修、科学研究、サービス提供、学生支援のためのデータの収集、デジタル化、標準化、更新、保管、管理、活用を組織する責任を負い、同時に、機関内、教育訓練省、および規定されたその他の関連機関との間でデータの接続と共有を確保する責任を負う。
出典: https://giaoducthoidai.vn/can-cac-bo-quy-tac-cu-the-de-cao-liem-chinh-post780019.html
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