Высшее образование — это институт, построенный на идеях, исследованиях и обучении. На протяжении долгого времени инструменты, используемые в преподавании и учёбе, развивались по привычной траектории. Сегодня же создаётся новый инструмент, способный не просто находить контент, но и создавать его. Эта новая технология — генеративный искусственный интеллект — имеет огромное значение для университетов по всему миру . Она открывает колоссальные возможности для совершенствования преподавания и обучения, однако ставит и ряд принципиальных вопросов, требующих ответа.
Это шанс для вузов переосмыслить свою организацию — от приёмной кампании до аудитории. Именно сейчас необходимо провести тщательное планирование, чтобы учреждения могли задействовать эти технологии во благо, оставаясь верными своей основной миссии. Подробнее об этом можно узнать, ознакомившись с тем, как уже происходит революция искусственного интеллекта в высшем образовании . Масштаб трансформации поражает: объём мирового рынка ИИ в высшем образовании составил около 1,6 млрд долларов в 2023 году, и, по ряду рыночных оценок, ожидается, что он превысит 25 млрд долларов к 2033 году .
Что такое генеративный ИИ в высшем образовании?
Простыми словами, генеративный искусственный интеллект — это компьютерная программа, способная создавать новое. В отличие от старых программ, которые лишь обрабатывают информацию или применяют правила, он умеет порождать новый контент, изображения и программный код. Наглядный пример — программа вроде ChatGPT, которая может сгенерировать полноценную статью или черновик плана урока по нескольким направляющим фразам. Другие приложения принимают текстовое описание и создают по нему уникальные изображения или даже музыкальные произведения.
Для университетов это колоссальный шаг вперёд по сравнению с обычными поисковыми системами. Речь идёт о появлении нового поколения инструментов, способных помочь с задачами, которые прежде требовали человеческого участия и творческого подхода. Эти компьютеры обучаются на огромных массивах данных из интернета, книг и журналов, а потому умеют улавливать закономерности и создавать новый контент в соответствии с заданным стилем или требованием. Будущее ИИ в образовании формируется этими самыми компьютерами прямо сейчас. Трансформация уже идёт в полную силу. Согласно одному из недавних опросов Deloitte , 81% студентов университетов в Азиатско-Тихоокеанском регионе используют генеративный ИИ в учёбе.
Внутри аудитории: роль генеративного ИИ в преподавании и обучении
Одно из наиболее непосредственных проявлений этой технологии касается самого учебного процесса. При грамотном применении эти инструменты способны персонализировать обучение для каждого студента и оказывать поддержку преподавателям в их работе.
Персонализированное обучение: Главное преимущество — возможность индивидуализировать учёбу. Преподаватель может воспользоваться инструментом генеративного ИИ для создания учебных пособий или практических заданий, разработанных с учётом потребностей конкретного студента. Инструмент адаптируется к стилю обучения учащегося: одному предоставляет больше визуальных материалов, другому — пошаговые объяснения.Помощь в повседневных задачах: Для преподавательского состава инструменты служат экономией времени. Профессор может использовать их для составления программы курса, разработки плана урока или создания резюме сложного текста для группы. Это позволяет уделять больше времени общению со студентами и меньше — рутинным письменным задачам.Помощь в учёбе студентов: Для студентов инструмент становится партнёром в учёбе. Он может объяснить сложную идею более простыми словами или помочь с мозговым штурмом при написании эссе. Такая поддержка позволяет студенту преодолеть трудный раздел в работе и продвинуться в своём проекте. Это форма помощи, доступной круглосуточно. Британский опрос показал, что 92% студентов пользуются инструментами ИИ — преимущественно для повышения эффективности и качества работы.
За пределами аудитории: администрирование и трудоустройство
Применение генеративного ИИ выходит далеко за рамки учебного процесса. Вузы также открывают для себя способы использования этих технологий для оптимизации и совершенствования повседневной операционной деятельности. Внедрение инноваций на основе ИИ в высшем образовании приобретает особое значение именно в этих аспектах.
Рекрутинг и приёмная кампания: Сфера ИИ в работе со студентами развивается стремительно. По данным одного из исследований , прогнозируется, что около 48% приёмных комиссий университетов используют ИИ для принятия решений с более высокой эффективностью, чем когда-либо прежде. Вместо рассылки заранее написанных писем система способна формулировать персонализированные сообщения, учитывающие вопросы и интересы конкретного абитуриента. Она также может помочь сотрудникам приёмной комиссии справляться с большим потоком заявок: давать стандартизированные ответы на типичные запросы и сопровождать студентов на всех этапах процесса.Поддержка административной работы: Сотрудники могут использовать эти инструменты для автоматизации многих рутинных и трудоёмких задач. Они способны писать электронные письма, составлять протоколы совещаний или даже отвечать на часто задаваемые вопросы студентов через виртуального ассистента. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных проблемах, требующих человеческого участия.
ИИ в научных исследованиях и новых открытиях
Научные исследования — это пульс любого университета. Вузы, внедряющие ИИ, используют эти инструменты для помощи исследователям — от сбора информации до анализа данных.
Анализ данных: Инструменты помогают исследователям быстро просматривать тысячи отчётов и систематизировать их, чтобы с лёгкостью выявлять тенденции и закономерности.Помощь в написании текстов: Инструменты также могут помочь с написанием — от генерации новых исследовательских идей до составления различных разделов статьи. Ничто из этого не призвано заменить мышление или экспертизу исследователя, однако помогает ему справляться с более рутинными аспектами процесса, позволяя сосредоточиться на самом познании. Роль генеративного ИИ в университетах уже меняет подходы к проведению научных исследований.
Вызовы и риски
Несмотря на очевидный потенциал, использование ИИ в высшем образовании сопряжено с реальными трудностями. Университеты должны осмыслить, как применять эти инструменты ответственно.
Академическая честность: Наиболее широко обсуждаемый риск — плагиат. По данным одного из опросов, 63% преподавателей сообщили, что за определённый учебный год им стало известно о случаях академических взысканий в отношении студентов, использовавших генеративный ИИ для выполнения домашних заданий, — что значительно больше по сравнению с предыдущим годом. Это создаёт новые вызовы для академической честности.Этические соображения: На первый план выходят также вопросы предвзятости и дезинформации. Поскольку эти инструменты обучаются на информации из интернета, они порой демонстрируют информационную предвзятость. В результате инструмент может давать несбалансированные ответы или распространять вводящие в заблуждение сведения.Профессиональное развитие преподавателей: Для большинства педагогов это нечто принципиально новое. Согласно исследованию EDUCAUSE 2024 года , главным стимулом для нового планирования в университетах в связи с ИИ стало возросшее использование ИИ студентами — что свидетельствует о том, что учебные заведения в основном реагируют на технологию, а не готовятся к ней заблаговременно.
Стратегии на будущее
Университетам необходима стратегия, позволяющая в полной мере использовать потенциал этой развивающейся технологии. Речь идёт не только о том, чтобы люди начали пользоваться инструментами; за этим должен стоять продуманный план.
Обучение и политики: Университетам необходимо обеспечить качественную подготовку преподавательского состава и сотрудников. Это насущная необходимость: по данным недавнего опроса, несмотря на то что 67% студентов указывают на важность навыков работы с ИИ, лишь 36% прошли соответствующую подготовку в своём учебном заведении. Также необходимы чёткие институциональные политики, определяющие, когда и как студенты могут использовать эти инструменты при выполнении заданий.Сбалансированный подход: Оптимальный путь — сбалансированный подход, сочетающий новаторство с должным вниманием к этике. Речь идёт о задействовании инструментов во благо: для облегчения обучения и повышения эффективности работы университета при одновременном взвешенном отношении к рискам.Сотрудничество с другими: Ни один университет не располагает исчерпывающими решениями. Взаимодействие между различными университетами и компаниями, разрабатывающими эти инструменты, позволит всем участникам определить наилучший путь вперёд. Сотрудничество — ключ к инновациям на основе ИИ в высшем образовании.
Будущее ИИ в университетах
Будущее образования с применением ИИ — это не вопрос о том, стоит ли использовать эти технологии. Вопрос в том, как с ними работать. Вузы, осуществляющие переход уже сегодня, смогут поставить эту новую технологию себе на службу. Они могут использовать её для создания лучшего студенческого опыта и повышения продуктивности своей деятельности. Применяя инструменты обучения на основе ИИ, высшее образование способно способствовать построению более открытого и инклюзивного образовательного будущего. В UniNewsletter мы убеждены, что выработка новых способов получения знаний и новых форм аккредитации является частью этой революции — подробнее об этом можно узнать из статьи о микрокредитах в сравнении с учёными степенями .
17-05-2024
Американский университет Рас-эль-Хаймы
Избранное видео
