Stanfordi kutató szerint az AI miatt újra kell gondolni a tanulást

Az AI elmoshatja a határt válasz és tanulás között

Az elmúlt négy évben a generatív AI minden területen megjelent. Az egyetemi hallgatók írásra, információkeresésre és problémamegoldásra használják, miközben a kutatók is széles körben beépítették ezeket az eszközöket a munkájukba.

A tanárok számára az jelenti a kihívást, hogy az AI néhány másodperc alatt képes elvégezni több olyan feladatot, amelyeket korábban a hallgatóknak adtak. Emiatt egyre nehezebb megállapítani, hogy egy hallgató valóban megtanult-e valamit, vagy csak a megfelelő választ szerezte meg.

Schwartz, a Stanford Graduate School of Education oktatástechnológiai professzora és a Stanford Accelerator for Learning egyik vezetője szerint a felsőoktatásban többféle hozzáállás létezik. Egyes oktatók tanításra is használják az AI-t, mások a csalás megelőzésére koncentrálnak, megint mások pedig a tiltását sürgetik.

Az értékelést is át kell alakítani

Schwartz szerint a hallgatók pályafutásuk során várhatóan használni fogják az AI-t, ezért az egyetemeknek azt is át kell gondolniuk, milyen vizsgákon és milyen módon engedélyezik az alkalmazását. A kutató a számológépek megjelenéséhez hasonlítja a helyzetet: annak idején az oktatóknak el kellett dönteniük, mely műveleteket kell a diákoknak önállóan tudniuk.

Az egyik lehetséges irány az lehet, hogy a vizsga nem kizárólag a megtanított anyag ismeretét méri, hanem azt is, hogyan tanul a hallgató egy probléma megoldása közben. Egy AI-rendszer például követhetné a próbálkozásokat, felismerhetné, ha valaki újra és újra ugyanazt a sikertelen stratégiát alkalmazza, és mérhetné azt is, képes-e másik megközelítést választani.

A kutató szerint továbbra is szükség van alapvető tudásra. Ez teszi lehetővé, hogy valaki értelmezze az AI válaszait, és felismerje, ha azok nem megfelelőek. A matematikában ilyen alapfogalom lehet az arányosság, a százalék és az arány. Azokat az eljárásokat viszont, amelyek mögött nincs alapvető fogalmi megértés, adott esetben át lehet engedni az AI-nak.

Az ember és az AI együttműködése kerülhet előtérbe

Schwartz olyan oktatási helyzeteket tart ígéretesnek, amelyekben az AI támogatja az embert, és nem helyettesíti. Egy nagy előadáson például a hallgatók használhatják jegyzetelésre, de ennél érdekesebb lehet, ha kisebb csoportokban dolgoznak, az AI pedig segít a csoportfolyamatokban.

A rendszer észlelhetné például, ha egy hallgató uralja a beszélgetést, és ösztönözhetné egy másik résztvevő kérdését. Az AI az oktatói pályájuk elején járó tanárokat is támogathatja. Schwartz szerint az ilyen együttműködési formákhoz azonban az oktatóknak meg kell változtatniuk a megszokott tanítási gyakorlataikat, ami egy teljes kurzus átalakításával jelentős munkát igényel.

Az AI a hozzáférhetőséget is javíthatja. Schwartz egy olyan példát említ, amelyben egy siket családtaggal rendelkező angoltanár olyan szoftvert fejlesztett AI segítségével, amely szöveget olvas be, majd jelnyelvet használó karaktert hoz létre. A kutató szerint az egyedi igényekre szabott megoldások fejlesztése azért is válhat könnyebbé, mert olyan problémákra is készülhetnek alkalmazások, amelyekhez egy nagyvállalat számára túl kicsi lenne a piac.

Schwartz szerint az AI-korszak sikeres oktatásának egyik mércéje az lehet, hogy a hallgató valóban megért-e valamit. Ez a tudás segíthet felismerni, mikor elegendő az alapok ismerete, és mikor van szükség további tanulásra egy új témában.