God vän eller framtida ersättare för lärare?

Numera har artificiell intelligens (AI) en allt större inverkan på många aspekter av livet. Utbildningsområdet är inget undantag. Det finns många frågor kring frågan om AI kan ersätta lärare i framtiden eller inte?

Representanter från lokala museer och arkiv samt personal vid RMIT Vietnam fick uppleva användningen av avancerad 3D-teknik för att bevara kulturarvet. Foto: RMIT

Påverkas föreläsarens roll av AI?

Enligt forskning av Dr. Nguyen Van Dong (Saigon University) är innovation inom högre utbildning avgörande för att koppla samman undervisning med teknikutveckling. Användningen av artificiell intelligens (AI) erbjuder stor potential att förbättra utbildningsledningen inom högre utbildning genom att optimera undervisnings- och inlärningsprocessen.

Forskning visar att AI har stor potential att förändra landskapet för högre utbildning i riktning mot integration och utveckling.

För det första möjliggör AI inlärningsmetoder som är skräddarsydda för individuella behov. Med djupgående dataanalys av elevers inlärningsstilar och framsteg struktureras adaptiva inlärningssystem för att leverera mer effektiva och ändamålsenliga inlärningsupplevelser.

För det andra kan AI analysera historiska data för att förutsäga elevers beteende, såsom akademiska prestationer, närvaro eller till och med potentiella inlärningssvårigheter. Detta gör det möjligt för institutioner att vidta förebyggande åtgärder eller ingripa tidigt för att hjälpa elever i nöd.

Dessa fördelar visar alla att AI är ett verktyg som används för att stödja lärare i effektiv undervisning.

I samma fråga bekräftade Dr. Nguyen Minh Huyen Trang - biträdande chef för studentavdelningen vid Ho Chi Minh City National University: "AI kan sannerligen inte ersätta föreläsare. Eftersom studenter inte effektivt kan utnyttja denna teknik utan att de får bakgrundskunskap av föreläsarna."

Fru Trang förklarade att om studenter inte får bakgrundskunskap kommer de inte att kunna kontrollera om utkasten och innehållet som AI tillhandahåller är rimliga och korrekta. Enligt henne bör effekterna av AI ses positivt. Eftersom AI är ett verktyg som bidrar till att förbättra kvaliteten på högre utbildning.

Problemet är att för att kunna ge studenterna kunskap måste föreläsarna själva uppdatera sina kunskaper. Hon anser att högre utbildningsinstitutioner bör investera i infrastruktur, samtidigt som de utbildar föreläsare för att ha kapacitet att använda, tillämpa och utnyttja AI-teknik.

En annan studie av två författare, Wahyudi & Sunarsi (2021), med forskningsämnet "Fördelar med att implementera kunskapshantering för föreläsares prestationer under Covid-19-pandemin" visade att AI bidrar till att upprätthålla effektiviteten i föreläsares utbildningsaktiviteter. Enligt studien uppmuntrar kunskapshantering framväxten av ett teknikbaserat online-utbildningssystem så att föreläsares prestationer inom utbildningssektorn inte minskar.

Utmaningar med att använda AI effektivt i undervisningen

I takt med att avancerade AI-system blir alltmer allestädes närvarande, kommer studenter att behöva lära sig att använda AI kritiskt, etiskt och på ett sätt som är lämpligt för syfte och sammanhang. Foto: RMIT

Även om det erbjuder stor potential för pedagogisk utveckling finns det fortfarande utmaningar med att använda AI effektivt.

Studien "Tillämpning av artificiell intelligens i universitetsledning: Potential och utmaningar" av två författare Pham Thi Phuong Dung och Ho Xuan Vinh (Hung Vuong-universitetet, Ho Chi Minh-staden) har pekat på anmärkningsvärda utmaningar för lärare i synnerhet och högre utbildningsinstitutioner i allmänhet.

För det första, för säkerhet och integritet. Användningen av AI inom utbildningsledning kräver tillgång till stora mängder data, inklusive personlig information om studenter, lärare och personal. Om känslig information läcks ut eller missbrukas kommer det inte bara att påverka utbildningsinstitutionens rykte utan också skada studenterna.

För det andra är bristen på kompetent personal. Många lärare och personal inom utbildningssektorn är inte utbildade i AI och dataanalys. Denna brist på kompetens kan leda till ineffektiv implementering av teknik, vilket slösar resurser. Att hitta och rekrytera högkvalificerad personal inom detta område är också svårt, särskilt i samband med hård konkurrens mellan olika utbildningsinstitutioner.

För det tredje är det svårt att integrera teknik. Många nuvarande utbildningssystem är inte utformade för att integreras med AI och stordata, vilket leder till svårigheter att synkronisera data och arbetsflöden. Bristen på kompatibilitet kan bromsa transformationsprocessen och tvinga skolor att investera mer i att uppgradera systemet.

För det fjärde, höga investeringskostnader. Implementering av AI och big data kräver stora initiala investeringar i programvara, hårdvara och utbildning av personal. Detta kan bli en ekonomisk börda, särskilt för utbildningsinstitutioner med begränsade budgetar. Dessutom kan kostnaden för att underhålla och uppdatera teknik också vara en betydande faktor, vilket ökar den ekonomiska pressen på utbildningsinstitutioner.

Slutligen finns det svårigheter med analys och beslutsfattande. Ofullständiga, felaktiga eller föråldrade data kan leda till dåliga beslut och negativt påverka lärande och ledningsprestanda. Dataanalys kräver högt specialiserade färdigheter, och många anställda kan ha svårt att få tillgång till komplexa analysverktyg.

Vad man ska göra för att använda AI effektivt i undervisningsprocessen

För att använda AI effektivt föreslår forskning av MSc. Pham Thi Phuong Dung och MSc. Ho Xuan Vinh (Hung Vuong-universitetet, Ho Chi Minh-staden) fem åtgärder.

Först, implementera starka säkerhetsåtgärder med hjälp av krypteringsteknik för att skydda data under lagring och överföring. Detta säkerställer att informationen förblir säker även om data komprometteras. Tillämpa flera lager av autentisering för att förhindra obehörig åtkomst, utöver lösenordsinloggning, vilket kräver att användare autentiserar sig via telefon eller e-post.

För det andra, utbildning och kompetensutveckling, tillhandahållande av kurser i AI, dataanalys och informationsteknik för fakultet och personal. Kurser kan utformas från grundläggande till avancerade. Utöver det, organisering av evenemang för att dela kunskap och erfarenheter mellan branschexperter samt samarbete med teknikföretag för att organisera utbildningsprogram och dela resurser.

För det tredje, före implementeringen, är det nödvändigt att undersöka och välja tekniska lösningar som kan integreras väl med det nuvarande systemet. Genomföra pilotprojekt för att utvärdera teknikens genomförbarhet före fullständig implementering. Utforma ett enhetligt datasystem så att alla datakällor kan kopplas samman och användas effektivt.

För det fjärde, istället för att investera kraftigt i början, kan skolor börja med små projekt och gradvis expandera baserat på uppnådda resultat. Genomföra regelbundna översyner för att justera strategier och optimera kostnaderna.

För det femte, etablera tydliga rutiner för datainsamling, lagring och bearbetning för att säkerställa noggrannhet och fullständighet. Genomför regelbundna revisioner för att upptäcka och korrigera felaktiga uppgifter. Organisera kunskapsdelningssessioner med experter för att förbättra den gemensamma förståelsen av dataanalys för att stödja datahanteringspersonal i att upptäcka och hantera problem med datakvaliteten.

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