.

7. märts 2025 * 3 min lugemist

Tehisintellekti kirjaoskuse, õpitulemuste ja karjäärivalmiduse ühendamine

Tehisintellekti kirjaoskuse, õpitulemuste ja karjäärivalmiduse ühendamine

Kõnelejad

6b114c_b5aec16e3ffc4fa4a42db4a9ce813f1e~mv2.png (600×231)

6b114c_9484402927b54c61b63b69fde2b3d8b2~mv2.png (600×231)

6b114c_c1b77cfb3505485ba6a677d129283c9b~mv2.png (600×231)

Moderaatorid

6b114c_fd364aad378248f6824641dde0047d9a~mv2.png (600×231)

6b114c_14116ca6a91d4263ba996050306a04b7~mv2.png (600×231)

Generatiivse tehisintellekti õppekavasse lõimimiseks peavad kõrgharidusasutused leidma sisukas seoseid tudengite igapäevase akadeemilise töö, nende õpitulemuste ja kasvava tehisintellekti kirjaoskuse vajaduse vahel.

Meie 5. märtsi digitaalse kirjaoskuse kohviku sessioonis koondusime kõrghariduse ja tööstuse esmased, et kaaluda oskusi ja õppimiskogemusi, mida tudengid vajavad tuleviku klassiruumi ja ebakindla tööturu ees seismiseks.

Kuidas tehisintellekt mõjutab järgmisi kolm-viit aastat kõrghariduses

Dr. Megan Workmon, Arizona Riikliku Ülikooli ettevõtte tehnoloogia õppimiskogemuse disaini direktor, alustas arutelu, öeldes, et tema ja tema meeskond mõtlevad tehisintellektist uute viiside leidmise kontekstis probleemide lähenemisel, lahenduste kontekstualiseerimiseks ja uute võimaluste genereerimiseks. Ta ütles, et usub:

  • „Tehisintellekt muutub oluliseks abivahendiks „loominguliseks uurimiseks“ ehk ulatuslike teabemaastike navigeerimiseks ja nende ootamatute kombinatsioonide loomiseks.“
  • „Asutused peavad tehisintellektiga innovatsiooni looma põhimõtteliselt, seades esikohale kriitilise empaatia ja eetilise ettekujutluse.“
  • „Koostöö on sel uuel maastikul supervõime, kuna interdistsiplinaarsed, multimodaalsed meeskonnad ühendavad inimese, masina ja kogukonna intelligentsuse“.
  • „Peame õpetama vastupidavust ja süsteemset mõtlemist „ebaselgetes, kujumuutvates ruumides“, mida tehisintellekt loob.“

Järgmisena märkis dr. Bob Caron, Deloitte kõrghariduse erispetsialist, et kolmandik tänaste töökohtade oskustest on viimase kolme aasta jooksul muutunud. Tema ja tema meeskond Deloitte's mõtlevad kolmest oskuste valdkonnast, millele ülikoolid peavad keskenduma, et valmistada tudengeid karjääri eduks ette:

  1. Tehnilised oskused. Tudengid peavad teadma, kuidas kasutada tööriistu nagu tehisintellekt, et kiirendada väärtust, mida nad töökohal loovad.
  2. Inimlikud oskused. Kõrgharidusasutused peavad tagama, et tudengid oskavad navigeerida ebaselguses, mõelda kriitiliselt ja sotsiaalselt ning liita erinevaid vaatenurki.
  3. Eetilised oskused. Tudengid peavad mõistma nende otsuste ja kasutatavate tööriistade mõju, sealhulgas privaatsuse, turvalisuse ja intellektuaalomandi väljakutste valdkondades.

Dr. Magdalena Barrera, San José Riikliku Ülikooli õppejõudude edu asekantsler, selgitas, et tema meeskonna visioon on panustada digitaalsesse tulevikku, mille keskmes on inimlikkus. Neil on fookuses neli põhivaldkonda:

  1. Eetiline arutlemine ja vastutustundlik tehisintellekti kasutamine. Tudengid peavad oskama kriitiliselt hinnata tehisintellekti ühiskondlikku mõju eelarvamuste, privaatsuse, läbipaistvuse ja muude aspektide osas.
  2. Digitaalne suhtlus ja sisu loomine. Tudengid peaksid omandama oskused nagu digitaalne jutustamine, meediakirjaoskus ja tehisintellekti loodud sisu vastutustundlik kasutamine, et nad saaksid hinnata, kureerida ja edastada keerukast teavet oma tulevastes karjäärides.
  3. Inimese ja tehisintellekti koostöö. Tudengid peavad oskama koos tehisintellekti tööriistadega töötada, et lahendada probleeme tõhusalt ja siiski kasutada oma otsustusvõimet.
  4. Kohanemisvõime ja elukestva õppimise. Kuna tehisintellekti tehnoloogiad arenevad pidevalt, peavad asutused aitama tudengitel omaks võtta täienduskoolitust, mikroõpet ja interdistsiplinaarset mõtlemist.

Väljakutsed, muutused ja varajased edukused

Panelistid jagasid ka oma vaatenurki õppejõudude ja tudengite täienduskoolituse väljakutsetest ning mõnedest paljutõotavatest algatustest, mille nad on teedrajavalt käivitanud:

  • Caron märkis, et kõrgharidus võitleb muutustega, seega peavad asutused aitama õppejõududel täiustada klassiruumi õppimist ja tegema koostööd tööstusega asjakohaste õppekavade kavandamiseks.
  • Barrera sõnul soovivad üliõpilased juhendamist tehisintellekti kasutamiseks läbimõeldumalt ja mõjusamalt. Selleks on SJSU teinud koostööd Adobega, et töötada välja uuenduslikke õppemeetodeid, mis hõlmavad digitaalseid ülesandeid, lugude jutustamist ja õiglast hindamist.
  • Workmoni sõnul on ASU loonud tehisintellekti aluskursuse, milles on siiani osalenud 3500 õppejõudu ja töötajat, korraldanud igal semestril üle 200 tehisintellekti töötoa, loonud tehisintellekti praktikakogukonna ja töötanud selle nimel, et integreerida tehisintellekt kirjutamisprogrammidesse.

Viimase aasta jooksul on Workmon näinud muutust hirmust vilumuseni tehisintellekti suhtes.

„Üliõpilased on liikunud küsimuselt „Mida saab tehisintellekt minu jaoks teha?“ küsimusele „Mida teeb tehisintellekt ühiskonnaga, kelle vaatenurgad puuduvad ja kuidas seda vastutustundlikult kasutada?“,“ ütles ta. „Minu jaoks haridustöötajana täidab see inimsüdame rõõmuga – kui üliõpilased on liikumapanevaks jõuks ja esitavad tõeliselt keerulisi küsimusi.“

Vaadake veebiseminari salvestust, et kuulda rohkem selle kohta, kuidas õppeasutused ühendavad tehisintellekti kirjaoskust akadeemiliste ja karjääritulemustega, ning liituge meiega 9. aprillil meie viimases Digital Literacy Café veebiseminaris sellest kooliaastast, et jätkata vestlust.

word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word word

mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1
mmMwWLliI0fiflO&1