God venn eller fremtidig forelesererstatning?

I dag har kunstig intelligens (KI) en stadig større innvirkning på mange aspekter av livet. Utdannings- og opplæringsfeltet er intet unntak. Det er mange spørsmål rundt spørsmålet om KI kan erstatte forelesere i fremtiden eller ikke.

Representanter fra lokale museer og arkiver samt ansatte ved RMIT Vietnam opplevde bruken av avansert 3D-teknologi for å bevare kulturarv. Foto: RMIT

Påvirkes forelesernes rolle av kunstig intelligens?

Ifølge forskning utført av Dr. Nguyen Van Dong (Saigon University) er innovasjon i høyere utdanning avgjørende for å koble undervisning med teknologiutvikling. Bruk av kunstig intelligens (KI) gir et stort potensial for å forbedre utdanningsledelse i høyere utdanning gjennom å optimalisere undervisnings- og læringsprosessen.

Forskning viser at KI har et stort potensial til å endre landskapet innen høyere utdanning i retning av integrering og utvikling.

For det første muliggjør AI læringsmetoder som er skreddersydd for individuelle behov. Med grundig dataanalyse av elevers læringsstiler og fremgang, er adaptive læringssystemer strukturert for å levere mer effektive og virkningsfulle læringsopplevelser.

For det andre kan AI analysere historiske data for å forutsi elevenes atferd, som akademiske prestasjoner, oppmøte eller til og med potensielle lærevansker. Dette gjør det mulig for institusjoner å iverksette forebyggende tiltak eller gripe inn tidlig for å hjelpe elever i nød.

Disse fordelene viser alle at AI er et verktøy som brukes til å støtte forelesere i effektiv undervisning.

I samme sak bekreftet Dr. Nguyen Minh Huyen Trang – nestleder for studentavdelingen ved Ho Chi Minh City National University: «KI kan absolutt ikke erstatte forelesere. Fordi studenter ikke kan utnytte denne teknologien effektivt uten å få bakgrunnskunnskap fra foreleserne.»

Fru Trang forklarte at hvis studentene ikke får bakgrunnskunnskap, vil de ikke kunne bekrefte om utkastene og innholdet som leveres av AI er rimelige og nøyaktige. Ifølge henne bør virkningene av AI sees positivt på. Fordi AI er et verktøy som bidrar til å forbedre kvaliteten på høyere utdanning.

Problemet er at for å kunne gi studentene kunnskap, må foreleserne selv oppdatere kunnskapen sin. Hun mener at høyere utdanningsinstitusjoner bør investere i infrastruktur, samt å utdanne forelesere til å ha kapasitet til å bruke, anvende og utnytte AI-teknologi.

En annen studie av to forfattere, Wahyudi og Sunarsi (2021), med forskningsemnet «Fordeler med å implementere kunnskapshåndtering på foreleseres ytelse under Covid-19-pandemien», viste at AI bidrar til å opprettholde effektiviteten av foreleseres utdanningsaktiviteter. I følge studien oppmuntrer kunnskapshåndtering til fremveksten av et teknologibasert nettbasert utdanningssystem, slik at forelesernes ytelse i utdanningssektoren ikke reduseres.

Utfordringer med effektiv bruk av kunstig intelligens i undervisning

Etter hvert som avanserte AI-systemer blir stadig mer allestedsnærværende, må studentene lære å bruke AI kritisk, etisk og på en måte som er egnet for formål og kontekst. Foto: RMIT

Selv om det gir et stort potensial for pedagogisk utvikling, er det fortsatt utfordringer med å bruke AI effektivt.

Studien «Anvendelse av kunstig intelligens i universitetsledelse: Potensial og utfordringer» av to forfattere Pham Thi Phuong Dung og Ho Xuan Vinh (Hung Vuong-universitetet, Ho Chi Minh-byen) har pekt på bemerkelsesverdige utfordringer for forelesere spesielt og høyere utdanningsinstitusjoner generelt.

For det første, av hensyn til sikkerhet og personvern. Bruk av kunstig intelligens i utdanningsadministrasjon krever tilgang til store mengder data, inkludert personopplysninger om studenter, forelesere og ansatte. Hvis sensitiv informasjon lekker eller misbrukes, vil det ikke bare påvirke utdanningsinstitusjonens omdømme, men også skade studentene.

For det andre er det mangel på kvalifiserte menneskelige ressurser. Mange forelesere og ansatte i utdanningsinstitusjoner er ikke opplært i kunstig intelligens og dataanalyse. Denne mangelen på ferdigheter kan føre til ineffektiv implementering av teknologi og dermed sløsing med ressurser. Det er også vanskelig å finne og rekruttere høyt kvalifisert personell på dette feltet, spesielt i sammenheng med hard konkurranse mellom ulike utdanningsinstitusjoner.

For det tredje er det vanskelig å integrere teknologi. Mange av dagens utdanningssystemer er ikke utformet for å integreres med AI og stordata, noe som fører til vanskeligheter med å synkronisere data og arbeidsflyter. Mangelen på kompatibilitet kan forsinke transformasjonsprosessen og tvinge skolene til å investere mer i å oppgradere systemet.

For det fjerde, høye investeringskostnader. Implementering av AI og stordata krever store innledende investeringer i programvare, maskinvare og opplæring av menneskelige ressurser. Dette kan bli en økonomisk byrde, spesielt for utdanningsinstitusjoner med begrensede budsjetter. I tillegg kan kostnadene ved å vedlikeholde og oppdatere teknologi også være en betydelig faktor, noe som øker det økonomiske presset på utdanningsinstitusjoner.

Til slutt er det vanskeligheten med analyse og beslutningstaking. Ufullstendige, unøyaktige eller utdaterte data kan føre til dårlige beslutninger og ha negativ innvirkning på læring og ledelsesytelse. Dataanalyse krever svært spesialiserte ferdigheter, og mange ansatte kan synes det er vanskelig å få tilgang til komplekse analyseverktøy.

Hva man skal gjøre for å bruke AI effektivt i undervisningsprosessen

For å bruke KI effektivt foreslår forskning av MSc. Pham Thi Phuong Dung og MSc. Ho Xuan Vinh (Hung Vuong-universitetet, Ho Chi Minh-byen) fem tiltak.

Først, implementer sterke sikkerhetstiltak, bruk krypteringsteknologi for å beskytte data under lagring og overføring. Dette sikrer at selv om data kompromitteres, forblir informasjonen sikker. Bruk flere lag med autentisering for å forhindre uautorisert tilgang, i tillegg til passordpålogging, som krever at brukere autentiserer seg via telefon eller e-post.

For det andre, opplæring og kompetanseutvikling, og tilbyr kurs i AI, dataanalyse og informasjonsteknologi for fakultet og ansatte. Kursene kan utformes fra grunnleggende til avanserte. I tillegg til dette, organisere arrangementer for å dele kunnskap og erfaring mellom bransjeeksperter, samt samarbeide med teknologiselskaper for å organisere opplæringsprogrammer og dele ressurser.

For det tredje, før implementering, er det nødvendig å undersøke og velge teknologiske løsninger som kan integreres godt med dagens system. Gjennomføre pilotprosjekter for å evaluere teknologiens gjennomførbarhet før full implementering. Designe et enhetlig datasystem slik at alle datakilder kan kobles sammen og brukes effektivt.

For det fjerde, i stedet for å investere tungt i starten, kan skolene starte med små prosjekter og gradvis utvide basert på oppnådde resultater. Gjennomføre periodiske evalueringer for å justere strategier og optimalisere kostnader.

For det femte, etabler tydelige prosedyrer for datainnsamling, lagring og behandling for å sikre nøyaktighet og fullstendighet. Gjennomfør regelmessige revisjoner for å oppdage og korrigere unøyaktige data. Organiser kunnskapsdelingsmøter med eksperter for å forbedre den felles forståelsen av dataanalyse for å støtte datahåndteringspersonalet i å oppdage og håndtere problemer med datakvaliteten.

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