Kritična raba umetne inteligence pri analizi strateških dokumentov

Lana K. Gotvan je asistentka na Pravni fakulteti, ki v poučevanje sistematično vključuje IKT in inovativne pedagoške pristope. Sodelovala je pri ustvarjanju digitalnega učbenika, repetitorja in slovarja na katedri ter razvoju strukturirane spletne učilnice. Oblikuje tudi interaktivne vaje, pripravlja razlagalne videoposnetke, študentom pomaga pri uporabi digitalnih orodij za izdelavo ekonomskih grafov in v učni proces uvaja uporabo umetne inteligence na reflektiran način.
V vlogi multiplikatorje želi deliti preizkušene pristope pri smiselni in pedagoško utemeljeni uporabi umetne inteligence ter drugih digitalnih orodij v poučevanju. Kolegom na članici je pripravljena nuditi podporo pri načrtovanju nalog, oblikovanju kriterijev za kritično rabo umetne inteligence ter evalvaciji učinkov na učenje. Prav tako želi sodelovati pri internih predstavitvah, delavnicah in skupnih razvojnih aktivnostih ter prispevati k oblikovanju prenosljivih modelov dobre prakse na članici.

Izziv – kako usmerjati rabo umetne inteligence v nepredvidljivem učnem okolju

Raba generativne umetne inteligence med študenti prinaša številne izzive in priložnosti, ki zahtevajo premišljen pedagoški pristop. Študenti generativno umetno inteligenco že redno uporabljajo pri študiju, pogosto nekritično in brez razumevanja njenih omejitev. Mnogo študentov se ne zaveda, da so rezultati različnih modelov lahko kakovostno zelo različni, kar lahko vpliva na razumevanje in interpretacijo zapletenih gradiv. Izziv za izvajalca je, kako to spontano rabo preusmeriti v premišljen in pedagoško smiseln proces, ki spodbuja poglobljeno razumevanje kompleksnih dokumentov ter razvoj kritičnega mišljenja. Dodatno nepredvidljivost predstavlja dejstvo, da se kakovost odgovorov umetne inteligence lahko hitro spreminja, zato je potrebno učne aktivnosti ves čas prilagajati trenutnim izkušnjam in primerom iz prakse. Prav zato je ključno, da učitelji usmerjajo študente k primerjalni analizi rezultatov, preverjanju z izvirnimi viri ter spodbujajo refleksijo o primernosti uporabe posameznega modela v različnih situacijah.

Rešitev – izvajalec kot soustvarjalec učnega procesa

V posodobljenem predmetu izvajalec ne nastopa zgolj kot predavatelj, temveč kot soustvarjalec učnega okolja, ki aktivno gradi proces učenja skupaj s študenti. Njegova vloga je večplastna:

  • Študente usmerja k primerjavi rezultatov UI, preverjanju skladnosti z izvirnimi viri in k argumentirani presoji kakovosti analiz.
  • Pri tem spodbuja razvoj kritičnega mišljenja, saj UI uporablja kot orodje za razpravo, preverjanje in refleksijo, ne pa kot nadomestilo za njihovo lastno razmišljanje.
  • Izvajalec skrbi, da študenti prepoznajo omejitve in pristranskosti posameznih modelov ter kritično ovrednotijo relevantnost pridobljenih rezultatov.

S tem se krepi odgovorna, poglobljena in reflektirana raba umetne inteligence, kar je bistveno za učinkovito reševanje kompleksnih nalog in samostojno strokovno rast študentov.

Kako bo potekalo delo pri posodobljenem predmetu?

Delo bo potekalo v živo, v obliki predavanj in vaj, kjer bo poudarek na problemskem pristopu, sodelovanju v skupinah in kritičnih razpravah.

  • Študenti bodo s pomočjo različnih modelov UI analizirali izbrane strateške dokumente EU, kot sta Draghijevo poročilo o konkurenčnosti in Lettojevo poročilo o enotnem trgu.
  • Pri delu bodo rezultate posameznih modelov medsebojno primerjali, preverjali njihovo skladnost z izvirnimi besedili in prepoznavali morebitna odstopanja ali napake.
  • Svoja dognanja bodo predstavili na vajah, kjer bo sledila kritična razprava in skupinsko ovrednotenje kakovosti analiziranih rezultatov.

Tak način dela spodbuja tako poglobljeno razumevanje vsebine kot tudi razvoj digitalnih kompetenc, kritičnega mišljenja in sposobnosti argumentirane presoje rezultatov umetne inteligence.

Vloga digitalnih tehnologij

Digitalne tehnologije, zlasti generativna UI, se uporabljajo kot analitično, primerjalno in refleksijsko orodje. Inovativnost pristopa je v tem, da študenti primerjajo odgovore različnih modelov, prepoznavajo poenostavitve in napake ter UI uporabljajo tudi kot »nasprotnika« v argumentaciji. Dodatno se UI uporablja za vizualizacijo ekonomskih učinkov predlaganih ukrepov.

Zakaj je ta pristop zanimiv tudi za druge pedagoge?

Pristop ponuja prenosljiv model, kako UI vključiti v pouk na način, ki krepi kritično mišljenje, metodološko natančnost in analitično samostojnost študentov. Primeren je za različna področja, kjer študenti delajo s kompleksnimi besedili in javnimi politikami. Pedagogom omogoča, da UI obravnavajo kot predmet učenja, ne le kot tehnično podporo.