Gradimo letalo med letom, bomo pristali na vlogo (so)potnika ali bomo zakorakali v pilotsko kabino?

Teden smo začeli z zelo močnim sporočilom oz. opozorilom. Današnji razvoj orodij umetne inteligence vodijo predvsem zasebna podjetja, običajno z dobičkonosnimi motivi. Ideje za uporabo novonastajajočih orodij se predstavljajo kot nove, kljub temu, da so s podobnimi vizionarskimi idejami in rešitvami prihajali že strokovnjaki v 60-ih letih. Če kaj, si moramo zapomniti lekcije, ki smo se jih naučili že takrat: tehnologija naj bo orodje, ki ga študenti razumejo in sooblikujejo; prilagodljivi UI tutorji naj prispevajo k bolj poglobljenemu učenju in več časa za bolj kakovostne interakcije s pedagogi; tehnologije naj krepijo družbeno in kontekstualno plat učenja; ter naj ne zasledujejo zgolj učinkovitosti, ampak tudi večji pomen ter angažiranost. In ravno tukaj imamo ključno vlogo univerze, saj lahko s temi načeli ohranimo izobraževanje kot javno dobro, usmerjeno v vseživljenjsko, fleksibilno in učečemu se prijazno učenje ter se izognemo “suženjstvu strojem” temveč krepimo razvoj kritičnih, ustvarjalnih in družbeno odgovornih posameznikov (povezava).   

Sredi tedna smo bili priča različnim pristopom pri ocenjevanju znanja študentov.

John Robison (povezava) je ponudil praktičen “protinapad” orodjem generativne umetne inteligence na področju družboslovja in humanistike pri pisanju esejev. Uporabil je spletno učilnico in varni brskalnik za večdnevno seminarsko esejsko pisanje v predavalnici, kjer imajo študenti zaklenjene brskalnike in na voljo zgolj gradiva, ki so jih vnaprej pripravili. Avtor zagovarja, da s tem formatom ocenjevanja v ospredje stopita proces pisanja in razmišljanje, ne pa ChatGPT (kot je to doživel v prejšnjem študijskem letu). Skoraj hkrati lahko beremo tudi zgodbo pedagoginje s področja strateškega managementa, Maje Korica, ki bo potegnila črto pri predmetu odgovornega vodenja in generativno umetno inteligenco pri izpitih pri njenem predmetu prepovedala (povezava). Zagovarja, da je učenje težak proces in če ga poenostavimo, to več ni pravo učenje, kjer bi študenti razvijali spretnosti kritičnega dialoga, radovednosti ter sočutja. Čeprav razume stiske študentov (povezava), od katerih se zahteva vse večja učinkovitost (npr. dolgi urniki, ponekod finančni dolgovi zaradi cen študija, velike skupine, družbeni tokovi), se bo pri svojem predmetu vrnila nazaj k papirju in pisalu ter izpitom v esejski obliki, ki se opravljajo v živo. Tudi Rob Jenkins vztraja, da mora glavno orodje študentov ostati njihovo lastno mišljenje in glas, zato pri svojih predmetih uporablja tridelno strategijo (povezava), preko katere se že več let skuša izogniti generičnim izdelkom študentov, ki so brez napak in osebne perspektive. Čeprav priznava, da bo ločevanje med izdelki stroja in človeka vse težje, je odločen, da “danes še ni ta dan”.

Četudi razmišljamo o vrnitvi v čas, ko orodja UI niso bila del našega vsakdana, nas članek v reviji Forbes (povezava) spomni, da delodajalci že zdaj pričakujejo diplomante, ki so vešči dela z UI. Kar sovpada s prispevkom (povezava), ki predstavi nekoliko drugačen pogled na naše dipolmante. Množična dostopnost orodij UI postavlja visoko šolstvo pred ogledalo – ali študij res služi razvoju znanj in spretnosti ali je predvsem signal (oz. tržna vrednost) za delodajalce? Diploma je namreč drag, težko ponaredljiv dokaz inteligence in delavnosti. In če na študij gledamo kot na signal, potem UI preoblikuje sistem, saj bodo uspešni tisti, ki znajo UI pametno in prikrito vključiti v delo ter tako pokažejo tehnološko spretnost in prilagodljivost. In študenti se zavedajo, da bodo pred delodajalci morali dokazovati, da znajo z UI sodelovati, ne samo prepisovati od nje.

In če iščete srednjo pot med prepovedjo UI in prosto uporabo, lahko kot izhodišče za razmisleke in posodobitev lastnega poučevanja uporabite model THRIVE (povezava), ki ravno tako kot zagovarja, da je umetna inteligenca predvsem “ogledalo”. Če lahko orodje zlahka opravi študentsko nalogo, je skrajni čas, da premislimo o njeni smiselnosti. Model sestavljajo naslednje ključne faze: Transformative engagement – spodbujanje uporabe UI za ustvarjalne debate in personalizirano učenje; High productivity – več časa za pedagoge za povratne infomacije; Resilent adaptability – krepitev kulture nenehnega preizkušanja orodij; Imagination and Creativity – UI v vlogi spodbujevalca kognitivnega napredka v inovativnih projektih; Value through ethic – skupno oblikovanje etičnih pravil; Efficient optimisation – boljša analiza podatkov o napredku študentov. Pravilna uporaba UI lahko vrne pedagogom poglobljene pogovore s študenti, ustvarjalnost ter trenutke kognitivnega konflikta, ki so (po mnenju avtorja) ključni dejavniki, zakaj smo se odločili za pedagoški poklic.

Institucije so tudi v tem tednu odgovorile na več ravneh. Univerzitetne knjižnice se preoblikujejo v središča UI-pismenosti in niso več tihi skladi knjig (povezava).  Alejandro Armellini opozarja, da je pri uvajanju generativne umetne inteligence v visokošolske ustanove ključno ravnotežje med navdušenjem in previdnostjo. UI že prinaša koristi (kot smo že večkrat izpostavili), a hkrati odpira resne dileme na področju transparentnosti, pristranskosti, prekomerne odvisnosti od tehnologije in straha pred degradacijo človeške presoje. Rešitev po njegovem mnenju ni v prepovedih ali brezglavem sprejemanju, temveč v agilnih pravilnikih in praksah, ki spodbujajo “UI-fluentnost” (ne samo UI-pismenost) zaposlenih in študentov ter postavljajo etiko in akademsko integriteto v ospredje. UI naj podpira, ne nadomešča kakovostnega pedagoškega dela. Če želimo preprečiti drage in nevarne spodrsljaje, mora človek ostati tisti, ki vodi izobraževanje, saj po mnenju avtorja še ni algoritma, ki bi uspešno izpeljal seminar, kjer študenti niso prebrali gradiva (povezava).

• Ocenjevanje je postalo strateško upravljanje tveganj, lahko se ga lotimo eksperimentalno (Robison) ali regulativno (Korica).
• Modeli, kot je THRIVE, lahko UI spremenijo iz “bližnjice” v sopotnika. 
• Študentje že živijo v prihodnji delovni realnosti, ki jo opisuje Forbes, in temu morajo slediti tudi univerze. 
• Pri sledenju trendom ne smemo pozabiti na Armellinijev moto: “Izziv je torej ohraniti nadzor, se osredotočiti na uspešne učne izkušnje v njihovih številnih pojavnih oblikah in nikoli ne prepustiti umetni inteligenci, da bi sama vodila predstavo.” 

Zgodbe tega tedna ponovno kažejo, da prisotnost UI v izobraževanju ni nekaj, kar bo treba sčasoma odpraviti, je točka preloma, ki zahteva ustvarjalno in na vrednotah vodeno ukrepanje. Naslednja poteza je naša.

Avtorice: Sanja Jedrinović, Mateja Bevčič, Eva Kern Nanut, Eva Škraba, Center UL za uporabo IKT v pedagoškem procesu