Az MIT oktatókat képez, hogy több szakon taníthassanak mesterséges intelligenciát

Oktatókat készítenek fel az AI tanítására

Az MIT Schwarzman College of Computing nyáron rendezte meg első AI Educators Pilot programját. A kezdeményezés célja, hogy bővítse a mesterséges intelligencia oktatását a különböző tudományterületeken és tanulási környezetekben. A workshopra a Greater Boston térségéből, Dél-Karolinából, Nyugat-Virginiából és Texasból érkeztek oktatók felsőoktatási intézményekből.

A programot az MIT C01/C51, Modeling with Machine Learning című kurzusa ihlette. A Common Ground for computing and AI education részeként fejlesztett tárgy arra összpontosít, hogy a hallgatók megértsék az AI és a gépi tanulás alapfogalmait, majd ezeket saját szakterületük problémáinak megoldására alkalmazzák.

Dan Huttenlocher, az MIT Schwarzman College of Computing dékánja szerint a szélesebb cél az, hogy több hallgató tanulhasson mesterséges intelligenciát az oktatók képzésébe történő befektetéssel. Asu Ozdaglar, a főiskola akadémiai ügyekért felelős dékánhelyettese úgy fogalmazott, hogy a hallgatókat kritikus gondolkodókká szeretnék tenni az AI kapcsán, nem pusztán a technológia felhasználóivá.

Tizenkilenc résztvevő dolgozott az MIT oktatóival

A júliusban megrendezett, egyhetes workshopon 19 oktató vett részt az Allen University, a Babson College, a Brandeis University, a Marshall University, a University of Massachusetts at Lowell, a University of North Texas és a Wentworth Institute of Technology képviseletében. A programot Jake és Robin Reynolds támogatása tette lehetővé.

A résztvevők az MIT oktatóival együtt vizsgálták a Modeling with Machine Learning pedagógiai megközelítését. Bemutatókon, videókon és gyakorlatokon keresztül dolgozták fel az anyagot, majd gyakorlati feladatokban alakították át a kurzus módszereit saját óráik és szakterületeik számára.

A workshop kialakításában az MIT Schwarzman College of Computing vezetői és munkatársai mellett több mint fél tucat oktató vett részt. A közreműködők a pénzügy, a számítástechnika és a fenntarthatóság területéről érkeztek, így a technikai alapokat különböző oktatási környezetekben használható példákkal kapcsolták össze.

Saurabh Amin, az AI Educators Pilot kari igazgatója szerint ritkán látott olyan kezdeményezést, amelyben ennyi elkötelezett oktató ilyen gazdag anyagokat állít össze az oktatók támogatására. Wenjin Zhou, a University of Massachusetts at Lowell számítástechnikai adjunktusa azért tartotta időszerűnek a programot, mert tanszékén AI- és adattudományi programot indítanak.

Az AI-t nem fekete dobozként akarják tanítani

Amin szerint a mesterséges intelligenciáról már számos jó minőségű oktatási anyag elérhető, gyakran azonban hiányzik a kontextus. Az oktatóknak és a hallgatóknak össze kell kapcsolniuk az AI-fogalmakat az adott tudományterület problémáival, gondolkodásmódjával és gyakorlati kérdéseivel. Ezt a kapcsolatot szerinte párbeszéd és érvelés építheti fel, nem egy rögzített fogalomkészlet egyszerű átadása.

Az MIT szerint az egyik legszűkösebb erőforrás az AI oktatására felkészült tanár. Amin megfogalmazása szerint olyan oktatókra van szükség, akik az AI-t saját területükön tudják értelmezni, segítenek a hallgatóknak megfontoltan használni, és érthetővé teszik a működését. A cél, hogy a diákok ne csak alkalmazzák a modelleket, hanem kérdezni, módosítani és építeni is megtanuljanak velük.

Shen Shen, az MIT EECS oktatója szerint a gépi tanulásnak nem szabad fekete dobozként vagy varázslatos új technológiaként megjelennie. Megközelítésében eszköz, illetve olyan új nézőpont, amely segíthet egy adott terület problémáinak megoldásában.

A pilotból oktatói hálózat alakulhat

A résztvevők a hét végén áttekintették, mely anyagokat és oktatási módszereket alkalmaznák saját szakterületükön és kurzusaikon. Visszajelzéseik alapján az MIT a program következő változatait is alakítja, valamint egy szélesebb oktatói hálózat létrehozását tervezi. Ennek tagjai különböző tanulási környezetekben dolgoznának a mesterséges intelligencia oktatásának bővítésén.

Weijie Pang, a Wentworth Institute of Technology számítástechnikai adjunktusa a különböző szakokról érkező oktatók közösségének építését várja a leginkább. Dylan Cashman, a Brandeis University adjunktusa szerint az eltérő egyetemeken és tudományterületeken dolgozó oktatók ugyanazokkal a kérdésekkel szembesülnek, miközben a technológia változik.

A kezdeményezés így a forrás szerint az oktatók felkészítésén keresztül próbálja szélesíteni az AI-oktatást. A hangsúly azon van, hogy a hallgatók saját szakterületükön, ítélőképességgel és a technológia működését értve használják a mesterséges intelligenciát.