Nyolc tudásterületet javasolnak az alapképzéses AI-programokhoz

Közös alap, rugalmas képzési utak

Az NSF LEVEL UP AI workshopjának új ajánlási jelentése, a Designing AI Curriculum Pathways, azt vizsgálja, milyen tudásnak és készségeknek kellene megalapoznia az egyetemi mesterségesintelligencia-oktatást. A dokumentumot olyan workshopok alapján készítették, amelyeken 29 intézmény 29 résztvevője vett részt.

A jelentés nyolc alapvető mesterségesintelligencia-területet sorol fel, amelyeket az intézményeknek érdemes figyelembe venniük az alapképzéses informatikai AI-képzési utak kialakításakor:

• matematikai alapok,
• az informatika alapjai,
• szimbolikus AI és optimalizálás,
• gépi tanulás,
• emberközpontú AI és etika,
• generatív AI,
• AI-alkalmazások és rendszerek,
• szakmai készségek.

A szerzők szerint ez a nyolc terület nem jelent automatikusan nyolc külön tantárgyat. Az intézmények a meglévő tantervük, erőforrásaik és céljaik alapján önálló kurzusokban, összevont tárgyakban vagy már létező kurzusokba épített modulokban is feldolgozhatják a kapcsolódó tanulási eredményeket.

Hét kérdést is mérlegelniük kell az intézményeknek

Az ajánlás a tantárgyi tartalmakon túl hét kérdésre is felhívja a figyelmet. Ezek között szerepel, hogy a hallgatók miként jutnak gyakorlati tapasztalathoz, hogyan egyensúlyozható az elméleti és az alkalmazott AI oktatása, valamint milyen előfeltételekre van szükség.

A jelentés szerint azt is át kell gondolni, hogyan kapcsolódhat be az ipar a képzésbe, milyen karrierutakra készíti fel a program a hallgatókat, és milyen módon maradhat naprakész a tanterv az AI fejlődésével párhuzamosan. A dokumentum a folyamatos frissítéshez szükséges mechanizmusok kialakítását javasolja, így egy új AI-képesítés elindítása nem jelentené a tantervfejlesztés végét.

Roderick L. Lee, a Pennsylvania State University docense szerint nem létezik olyan egyetlen alapképzéses AI-tanterv, amely minden intézmény számára megfelelő lenne. A Computing Research Association által közölt idézet szerint közös alapot lehet kialakítani abból a tudásból, készségekből és hozzáállásból, amelyeket a hallgatóknak fejleszteniük kell, miközben az intézmények szabadon alakíthatják ki az ehhez vezető képzési utakat.

A képzéseket a technológiával együtt kell frissíteni

Az ajánlás hátterében az áll, hogy egyre több főiskola és egyetem indít új mesterségesintelligencia-szakot, mellékszakot, tanúsítványt vagy más képesítést. A jelentés ezeknek az új programoknak, valamint a már működő tantervek értékelésének is kiindulópontot kínál.

Jodi Reeves, a National University professzora és programigazgatója szerint egy AI-program létrehozása nem egyszeri tantervi feladat. A CRA által idézett megfogalmazás alapján az intézményeknek már a kezdetektől azt is meg kell tervezniük, hogyan marad releváns a képzés a technológia, a munkaerőpiac és az AI társadalmi hatásairól alkotott tudás változásával.

A jelentés így a hallgatók számára olyan képzési utak kialakítását szorgalmazza, amelyekben az alapozó ismeretek, a gyakorlati tapasztalat, az etikai szempontok és a szakmai felkészítés együtt jelenhet meg. A tanterv rendszeres felülvizsgálata a dokumentum szerint az AI-oktatás tartós működésének része kell legyen.

Az NSF LEVEL UP AI együttműködésben működik az ACM, a CRA, az IEEE-CS, az AAAI és más partnerszervezetek részvételével. A bemutatott anyag az Egyesült Államok Nemzeti Tudományos Alapítványának CNS-2434416 számú támogatásával készült.