.

7. mar 2025 * 3 minúty čítania

Prepojenie AI gramotnosti, študijných výsledkov a pripravenosti na kariéru

Prepojenie AI gramotnosti, študijných výsledkov a pripravenosti na kariéru

Prednášajúci

6b114c_b5aec16e3ffc4fa4a42db4a9ce813f1e~mv2.png (600×231)

6b114c_9484402927b54c61b63b69fde2b3d8b2~mv2.png (600×231)

6b114c_c1b77cfb3505485ba6a677d129283c9b~mv2.png (600×231)

Moderátori

6b114c_fd364aad378248f6824641dde0047d9a~mv2.png (600×231)

6b114c_14116ca6a91d4263ba996050306a04b7~mv2.png (600×231)

Ak chcú inštitúcie vyššieho vzdelávania integrovať generatívnu AI do osnov, musia nájsť zmysluplné prepojenia medzi každodennou akademickou prácou študentov, ich vzdelávacími výsledkami a rastúcim dopytom po AI gramotnosti.

Na našom stretnutí Digital Literacy Café, ktoré sa konalo 5. marca, sme spojili lídrov z oblasti vyššieho vzdelávania a priemyslu. Ich cieľom bolo zamyslieť sa nad zručnosťami a vzdelávacími skúsenosťami, ktoré študenti potrebujú na to, aby zvládli budúce vzdelávanie a neistú budúcnosť trhu práce.

Ako AI ovplyvní vysoké školstvo v priebehu nasledujúcich troch až piatich rokov

Dr. Megan Workmon, riaditeľka oddelenia pre návrh vzdelávacích procesov v oblasti podnikových technológií na Arizona State University, otvorila diskusiu vyjadrením, že so svojím tímom uvažuje o AI z hľadiska hľadania nových spôsobov formulovania problémov, kontextualizácie riešení a vytvárania nových možností. Vyjadrila svoje presvedčenie, že:

  • AI sa stáva nenahraditeľným pomocníkom pri kreatívnom hľadaní. Pomáha nám zorientovať sa v mori informácií a spájať ich do nových prekvapivých súvislostí.
  • Inštitúcie musia inovovať s využitím AI zásadovým spôsobom, pričom prioritou má byť kritická empatia a etická predstavivosť.
  • V tomto novom prostredí je spolupráca superschopnosťou, pretože interdisciplinárne a multimodálne tímy prepájajú ľudskú, strojovú a komunitnú inteligenciu.
  • V nejednoznačných a neustále sa meniacich priestoroch, ktoré vytvára AI, musíme vyučovať odolnosť a systémové myslenie.

Následne Dr. Bob Caron, špecialista na vysokoškolské vzdelávanie zo spoločnosti Deloitte, poznamenal, že jedna tretina zručností na dnešných pracovných pozíciách sa za posledné tri roky zmenila. S tímom v spoločnosti Deloitte uvažujú o troch oblastiach zručností, na ktoré sa univerzity musia zamerať, aby pripravili študentov na kariérny úspech:

  1. Technické zručnosti. Študenti musia vedieť používať nástroje, ako je AI, na zvýšenie hodnoty, ktorú prinášajú na pracovisko.
  2. Ľudské zručnosti. Vysokoškolské inštitúcie musia zabezpečiť, aby sa študenti dokázali orientovať v nejednoznačných situáciách, myslieť kriticky a sociálne a spájať rôzne pohľady.
  3. Etické zručnosti. Študenti musia chápať vplyv svojich rozhodnutí a nástrojov, ktoré používajú, a to aj v oblastiach, ako sú ochrana osobných údajov, bezpečnosť a výzvy týkajúce sa duševného vlastníctva.

Zástupkyňa rektora pre akademický rozvoj na San José State University, Dr. Magdalena Barrera, následne priblížila víziu svojho tímu. Ich cieľom je budovať takú digitálnu budúcnosť, v ktorej centre zostáva človek. Aktuálne sa sústreďujú na štyri hlavné piliere:

  1. Etické uvažovanie a zodpovedné používanie AI. Študenti musia dokázať kriticky posúdiť spoločenský vplyv AI z hľadiska zaujatosti, ochrany osobných údajov, transparentnosti a ďalších faktorov.
  2. Digitálna komunikácia a tvorba obsahu. Študenti by si mali osvojiť zručnosti, ako je digitálne rozprávanie príbehov, mediálna gramotnosť a zodpovedné používanie obsahu generovaného umelou inteligenciou, aby dokázali vo svojich budúcich povolaniach hodnotiť, spravovať a odovzdávať zložité informácie.
  3. Spolupráca ľudí a AI. Študenti musia dokázať pracovať s AI nástrojmi s cieľom efektívne riešiť problémy, pričom si musia zachovať vlastný úsudok.
  4. Prispôsobivosť a celoživotné vzdelávanie. Keďže AI technológie sa neustále vyvíjajú, inštitúcie musia pomôcť študentom osvojovať si rozširovanie zručností, mikrovzdelávanie a interdisciplinárne myslenie.

Výzvy, zmeny a prvé úspechy

Účastníci diskusie sa podelili aj o svoje pohľady na výzvy spojené so zvyšovaním kvalifikácie vyučujúcich aj študentov, ako aj o niektoré sľubné iniciatívy, ktoré zaviedli:

  • Caron poznamenal, že vysokoškolské vzdelávanie bojuje so zmenami, a preto inštitúcie musia pomôcť pedagógom so zlepšovaním vzdelávania v triedach a pri tvorbe aktuálnych študijných osnov spolupracovať s firmami.
  • Barrera upozornila, že aj samotní študenti chcú byť usmernení. Chcú totiž využívať AI zmysluplnejšie a efektívnejšie. Aj to bol dôvod, prečo univerzita SJSU spojila sily so spoločnosťou Adobe. Spoločne navrhli inovatívne vzdelávacie postupy, ktoré prepájajú digitálne úlohy, rozprávanie príbehov a férový systém hodnotenia.
  • Workmon uviedla, že univerzita ASU vytvorila základný kurz umelej inteligencie, ktorý doteraz absolvovalo 3 500 zamestnancov a pedagógov. Každý semester navyše zorganizujú viac ako 200 praktických workshopov. Podarilo sa im vybudovať fungujúcu komunitu zameranú na AI a úspešne začleňujú umelú inteligenciu aj do kurzov písania.

Pokiaľ ide o AI, za posledný rok zaznamenala Workmon posun od strachu k istote.

„Študenti prešli od otázky ‚Čo pre mňa môže AI urobiť?‘ k otázkam ‚Čo AI robí so spoločnosťou, aké uhly pohľadu chýbajú a ako ju môžem zodpovedne používať?‘,“ uviedla. „Pre mňa ako pedagóga je to obrovská radosť, keď sú študenti hnacou silou a kladú skutočne náročné otázky.“

Pozrite si záznam webinára a zistite viac o tom, ako inštitúcie spájajú AI gramotnosť s akademickými a kariérnymi výsledkami. Pripojte sa k nám 9. apríla na náš posledný webinár Digital Literacy Café tohto školského roka a pokračujte v diskusii.

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