Mākslīgais intelekts augstākajā izglītībā
Mākslīgais intelekts ir kļuvis par neatņemamu sociālās un arī izglītības vides sastāvdaļu, īpaši kopš ģeneratīvā intelekta pārtapšanas par plaši pieejamu rīku ikvienam, kuram ir piekļuve internetam. RSU Pedagoģiskās izaugsmes centra eksperti izstrādājuši mākslīgā intelekta vadlīnijas*, kurās raksturota pieeja mākslīgā intelekta lietošanai studiju procesā, balstoties izglītības pētnieku paustajās nostādnēs, pasaulē vadošo universitāšu praksē un RSU pedagoģiskajā praksē.
RSU atbalsta jēgpilnu mākslīgā intelekta pielietošanu caurredzamā un atbildīgā veidā.
RSU Pedagoģiskās izaugsmes centra izstrādātajas vadlīnijās “Mākslīgais intelekts augstākajā izglītībā” sniegts:
- mākslīgā intelekta risinājumu raksturojums un to atbilstība pedagoģijas paradigmām,
- ieteikumi akadēmiskajam personālam un studējošajiem atbildīgai mākslīgā intelekta izmantošanai,
- praktisks ieskats stratēģijās, kā izmantot mākslīgā intelekta rīkus studiju pieredzes uzlabošanai,
- pieeja mākslīgā intelekta risinājumu apvienošanai ar tradicionālajām mācīšanās un mācīšanas metodēm, tādējādi stiprinot studentcentrētas izglītības pieejas vērtības,
- ģeneratīvā intelekta rīku apkopojums, kas papildināts ar to izmantošanas idejām augstākās izglītības kontekstā.
Vadlīniju mērķis ir sniegt praktiskus ieteikumus docētājiem un studējošajiem mākslīgā intelekta izmantošanai, ierobežošanai un lietošanas apguvei studiju procesā.
Vadlīnijas "Mākslīgais intelekts augstākajā izglītībā" *
Vadlīnijas kalpo kā praktisks atbalsts un ideju krātuve mākslīgā intelekta risinājumu piemērotai iesaistei studiju procesā. Vadlīnijas skaidro docētāja lomu un iespējas mākslīgā intelekta risinājumu integrēšanā, ierobežošanā un aizliegšanā. Docētāji tiek aicināti:
- pirmkārt pārdomāt, kā MI izmantojams lietderīgi un kāds MI pielietojums būtu atļaujams un veicināms vadītajos studiju kursos,
- otrkārt lemt, kāda MI izmantošana būtu ierobežojama, piedāvājot specifiskus un ar konkrētām situācijām un iemesliem saistītus ierobežojumu skaidrojumus,
- un tikai noslēgumā apsvērt, kādos gadījumos MI lietošana studiju kursa ietvaros ir aizliegta.
Studiju kursu līmenī docētājam ir tiesības un pienākums definēt specifiskus noteikumus mākslīgā intelekta risinājumu lietošanai savā studiju kursā, t.i., kurās studiju aktivitātēs (lekcijās, pārbaudes darbos, mājasdarbos, praktiskajos darbos, u.c.) un kādā apjomā tie ir izmantojami, kādos nolūkos tos nav atļauts izmantot, kā tiks identificēta šādu rīku izmantošana un kādas būs sekas risinājumu negodīgai vai neatļautai izmantošanai.
Pirms studiju kursa sākuma docētājam ieteicams:
- izvēlēties un padziļināti izpētīt izvēlēto MI rīku, tajā izmantotos algoritmus un veicamās darbības, datu ievades veidus un paņēmienus, kā arī tā piedāvātos rezultātus;
- pārbaudīt esošo augstskolas regulējumu MI balstītu rīku izmantošanai studiju procesā, lai saskaņā ar tiem izstrādātu studiju kursam specifiskus nosacījumus;
- izvēlēties konkrētas mācīšanās un mācīšanas metodes un studiju uzdevumus, kuru ietvarā tiks izmantots MI risinājums, kā arī apzināt izmērāmus rādītājus, kas palīdzēs novērtēt šo rīku ietekmi uz studējošo sniegumu un studiju rezultātu sasniegšanu;
- sagatavot informatīvus un atbalsta materiālus (instrukcija, vadlīnijas, lietotāja rokasgrāmata vai bieži uzdoto jautājumu sarakstu), lai palīdzētu studējošajiem izmantot rīku studiju procesā.
Studiju kursa īstenošanas laikā docētājam ir ieteicams:
- informēt studējošos par studiju kursa nosacījumiem MI balstītu rīku lietošanā;
- nodrošināt rīku demonstrēšanas un izmēģināšanas aktivitātes, lai attīstītu studējošo prasmes lietot rīkus un interpretēt to rezultātus;
- piedāvāt papildu konsultācijas un atbalstu, tai skaitā iesaistot augstskolas tehnisko personālu;
- veicināt atvērtu diskusiju un MI balstītu rīku izvērējumu, kurā studējošie var sniegt atgriezenisko saiti, uzdot jautājumus un dalīties savās atziņās par to izmantošanu mācīšanās mērķu sasniegšanai.
* Pedagoģiskās izaugsmes centrs rūpīgi seko līdzi attīstībai mākslīgā intelekta jomā un atbilstoši atjaunos šīs vadlīnijas.