.

2025 m. kovo 7 d. * 3 min. skaitymo

DI raštingumo, mokymosi rezultatų ir pasirengimo karjerai sąsajos

DI raštingumo, mokymosi rezultatų ir pasirengimo karjerai sąsajos

Pranešėjai

6b114c_b5aec16e3ffc4fa4a42db4a9ce813f1e~mv2.png (600×231)

6b114c_9484402927b54c61b63b69fde2b3d8b2~mv2.png (600×231)

6b114c_c1b77cfb3505485ba6a677d129283c9b~mv2.png (600×231)

Vedėjai

6b114c_fd364aad378248f6824641dde0047d9a~mv2.png (600×231)

6b114c_14116ca6a91d4263ba996050306a04b7~mv2.png (600×231)

Siekdamos integruoti generatyvinį DI visose studijų srityse, aukštojo mokslo institucijos turi rasti prasmingus ryšius tarp kasdienio studentų akademinio darbo, jų mokymosi rezultatų ir augančio DI raštingumo poreikio visur.

Kovo 5 d. „Skaitmeninio raštingumo kavinės“ sesijoje suvienijome aukštojo mokslo ir pramonės lyderius, kad galėtume apmąstyti įgūdžius ir mokymosi patirtis, kurių studentams reikia, kad galėtų susidoroti su ateities auditorija ir neaiškia darbo ateitimi.

Kaip DI paveiks artimiausius tris–penkerius metus aukštajame moksle

Dr. Megan Workmon, Arizonos valstijos universiteto mokymosi patirties dizaino įmonėms direktorė, pradėjo diskusiją sakydama, kad ji ir jos komanda galvoja apie DI kaip apie naujų problemų formulavimo, sprendimų pagrindimo ir naujų galimybių generavimo būdus. Ji tikino kad:

  • DI tampa neatsiejamu padėjėju „kūrybinių paieškų darbe“ – navigacijos didžiuliuose informacijos plotuose ir jos sujungimo netikėtais būdais srityje.
  • Institucijos turi principingai ir naujais būdais naudoti DI pirmenybę teikiant kritinei empatijai ir etinei vaizduotei.
  • Bendradarbiavimas šioje naujoje eroje tampa supergalia: tarpdisciplininės, multimodalios komandos suvienija žmonių, mašinų ir bendruomenės intelektą.
  • Turime mokyti atsparumo ir sisteminio mąstymo „dviprasmiškose, formas keičiančiose erdvėse“, kurias kuria DI.

Toliau dr. Bob Caron, „Deloitte“ specialistas aukštojo moksle srityje, pažymėjo, kad trečdalis šiandieninių darbo įgūdžių pakito per paskutinius trejus metus. Jis ir jo „Deloitte“ komanda galvoja apie tris įgūdžių sritis, į kurias universitetai turi sutelkti dėmesį, kad studentus parengtų sėkmingai karjerai:

  1. Techniniai įgūdžiai. Studentai turi mokėti naudoti tokius įrankius kaip DI, kad padidintų savo vertę darbo rinkoje.
  2. Žmogiškieji įgūdžiai. Aukštojo mokslo institucijos turi užtikrinti, kad studentai galėtų suprasti dviprasmiškumą, mąstyti kritiškai ir socialiai bei matyti įvairiomis perspektyvomis.
  3. Etiniai įgūdžiai. Studentai turi suprasti savo sprendimų ir naudojamų įrankių poveikį, įskaitant privatumo, saugumo ir intelektualiosios nuosavybės iššūkių sritis.

Dr. Magdalena Barrera, San Chosė valstijos universiteto prorektorė fakultetų inovacijoms, aiškino, kad jos komandos vizija – prisidėti prie skaitmeninės ateities, kurios centre yra žmogiškumas. Ji išskyrė keturias pagrindines sritis:

  1. Etinis pagrindimas ir atsakingas DI naudojimas. Studentai turi mokėti kritiškai vertinti DI poveikį visuomenei šališkumo, privatumo, skaidrumo ir kitų aspektų kontekste.
  2. Skaitmeninė komunikacija ir turinio kūrimas. Studentai turėtų įgyti įgūdžius, tokius kaip skaitmeninis pasakojimas, medijų raštingumas ir atsakingas DI generuoto turinio naudojimas, kad galėtų vertinti, kuruoti ir komunikuoti sudėtingą informaciją savo būsimoje karjeroje.
  3. Žmogaus ir DI bendradarbiavimas. Studentai turi mokėti dirbti kartu su DI įrankiais, kad efektyviai spręstų problemas, bet vis tiek gebėtų remtis savo nuovoka.
  4. Prisitaikymas ir mokymasis visą gyvenimą. Kadangi DI technologijos toliau vystosi, institucijos turi padėti studentams siekti įgūdžių tobulinimo, įvaldyti mikromokymąsi ir tarpdisciplininį mąstymą.

Iššūkiai, pokyčiai ir pirmieji pasiekimai

Diskusijos dalyviai taip pat pasidalijo savo požiūriais į fakulteto ir studentų įgūdžių tobulinimo iššūkius bei kai kurias perspektyvias iniciatyvas, kurias jie pradėjo:

  • Caron pažymėjo, kad aukštasis mokslas sunkiai priima pokyčius, todėl institucijos turi padėti fakultetui tobulinti mokymą auditorijoje ir bendradarbiauti su pramone kuriant aktualias mokymo programas.
  • Barrera pabrėžė, kad studentai ieško patarimų, kaip naudoti dirbtinį intelektą apgalvotais ir poveikio kupinais būdais. Šiuo tikslu „SJSU“ bendradarbiauja su „Adobe“ kurdamas novatoriškus mokymo metodus, apimančius skaitmeninių užduočių atlikimą, pasakojimų kūrimą ir teisingą vertinimą.
  • Workmon pasakojo, kad „ASU“ sukūrė dirbtinio intelekto pagrindų kursą, kurį jau baigė 3 500 dėstytojų ir darbuotojų, kiekvieną semestrą organizuoja daugiau nei 200 praktinių dirbtinio intelekto naudojimo seminarų, sukūrė dirbtinio intelekto bendradarbių bendruomenę ir integruoja dirbtinį intelektą į rašymo programas.

Pastaraisiais metais Workmon pastebėjo pokyčius nuo baimės iki įgūdžių įgijimo (kalbant apie dirbtinį intelektą).

„Studentai pereina nuo klausimo „Ką dirbtinis intelektas gali man padaryti?“ iki klausimo „Kaip dirbtinis intelektas paveiks visuomenę, kieno požiūris lieka neišgirstas ir kaip aš galiu jį naudoti atsakingai?“, – pasakojo ji. „Man, kaip pedagogei, labai džiugu matyti studentus, kurie ima iniciatyvą į savo rankas ir užduoda itin sudėtingus klausimus.“

Žiūrėkite internetinio seminaro įrašą, kad sužinotumėte daugiau apie tai, kaip institucijos sieja dirbtinio intelekto raštingumą su akademiniais rezultatais ir karjeros galimybėmis. Prisijunkite prie mūsų balandžio 9 d., paskutinio „Skaitmeninio raštingumo kavinės“ internetinio seminaro šiais mokslo metais, metu, kad galėtumėte tęsti diskusiją.

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