​​AI literacy становится обязательной частью образования
MIT предлагает системно обучать студентов:
эффективно пользоваться ИИ;
правильно формулировать задачи;
проверять результаты;
понимать ограничения моделей;
знать, когда ИИ вообще не следует использовать;
различать augmentation и automation;
раскрывать использование ИИ;
понимать проблемы предвзятости, авторства, интеллектуальной собственности, экологических затрат и происхождения данных.
ИИ и преподаватели
Комитет предлагает симметрию: если студенты должны раскрывать использование ИИ, то преподаватели также должны быть прозрачными, когда используют его для создания материалов, обратной связи, оценивания или выставления оценок. ИИ может помогать преподавателю, но окончательная ответственность остаётся за человеком.
ИИ и научные исследования
Для исследований действует тот же принцип: ИИ — инструмент, управляемый человеком, который отвечает за проверку точности результатов. В диссертациях MIT предлагает указывать, каким образом использовался ИИ; сам ИИ не должен указываться как соавтор.
Организационная модель
MIT предлагает не создать раз и навсегда утверждённую политику ИИ, а построить постоянный механизм адаптации:
постоянно действующий комитет по AI и образованию;
AI-лидеров на уровне факультетов/кафедр;
сообщества практиков для обмена опытом;
сбор данных и обратной связи;
постоянный мониторинг развития технологий;
регулярный пересмотр учебных программ и методов оценки.
Отчёт MIT фактически предлагает не «адаптировать образование к ChatGPT», а переосмыслить, что такое университетское образование в эпоху ИИ.
Логика комитета примерно такова:
Если ИИ может легко автоматизировать получение ответа, университет должен гораздо больше ценить процесс формирования способности самостоятельно задавать вопросы, думать, экспериментировать, сотрудничать, принимать решения и нести за них ответственность.
Поэтому парадоксальный вывод отчёта: чем сильнее становится ИИ, тем важнее для MIT становятся человеческое присутствие, проектная работа, наставничество, совместное решение задач, очное обучение и интеллектуальное усилие.
С точки зрения EdTech: MIT рассматривает GenAI не как очередной EdTech tool, а как технологию, которая заставляет пересмотреть архитектуру обучения, оценивания, студенческой жизни и самой ценности университета.
Читать 50мин)