A mesterséges intelligencia feltöri az oktatás fekete dobozát
A mesterséges intelligencia koncepciója megragadja a képzeletet. Az emberi teljesítmény csúcsa egy olyan gép megalkotása, amely rendelkezik a legmagasabb szintű emberi képességekkel: képes a tanulásra és a problémamegoldásra. Át fogják-e alakítani a tanuló gépek magát a tanulást? Boldogtalan munkanélküliek leszünk miattuk, ahogy azt néhányan jósolják? Mindenhol elérhetővé válik-e általuk az egész életen át tartó tanulás, vagy a kevés gazdag monopóliuma lesz? Az EPALE Rose Luckin és Keng Siau professzorokkal vitatta meg, milyen jelentőséggel bír a mesterséges intelligencia az oktatás tekintetében.
A két tudományos szakember nagy reményeket fűz a mesterséges intelligenciához, amely demokratikussá teheti az oktatást, amennyiben a pedagógusokkal szorosan együttműködve fejlesztik.
Mesterséges intelligencia: megfigyelés és optimalizálás
Rose Luckin szerint a mesterséges intelligencia kettős szerepet tölt be az oktatásban: egyrészt intelligens infrastruktúrát teremt a tanuláshoz, másrészt pedig működteti azokat a konkrét technológiákat (okostelefonok, virtuális valóság, robotok stb.), amelyek lehetővé teszik számunkra ezen infrastruktúra kiaknázását.
A szakértő az első elemet, azaz az infrastruktúrát (amilyen például egy online kurzus alapjául szolgáló technológia) nagyon ígéretesnek tartja, mivel a mesterséges intelligencia megvilágíthatja a tanulás metaszintjét, feltárva, hogy miként működnek annak mechanizmusai.
„A mesterséges intelligencia megmutathatja számunkra, hogyan tanulunk a legjobban, pontosan mely feladatokat találjuk nehéznek, és hol teljesítünk kimagaslóan” – magyarázza Rose Luckin.
A tanulásnál tapasztalható szűk keresztmetszetek feltárása azt jelenti, hogy a tanárok ezt követően megpróbálhatják megszüntetni azokat, ezáltal optimalizálva munkájuk minőségét.
A mesterséges intelligencia képes feltérképezni tanulási utunk ezen zökkenőmentes, illetve hepehupás szakaszait, köszönhetően annak, hogy nagyszámú tanulótól összegyűjtött hatalmas mennyiségű adatból tud következtetéseket levonni. A mesterséges intelligencia végső soron nem csupán oktató, hanem éles szemű megfigyelő is, csakúgy, mint egy valódi tanár, és ez a szerepe fontosabb lehet.
A megfigyelői szerephez még csak az se szükséges, hogy a diákok be legyenek jelentkezve egy online felületre. Ellenkezőleg, Rose Luckin meglátása szerint a mesterséges intelligencia végül időt szabadíthat fel az offline órákhoz.
„Passzív módon, szenzorokkal és kamerákkal tudjuk rögzíteni az adatokat, miközben a diákok egymással dolgoznak. Ha jól alakítjuk a mesterséges intelligenciát és az oktatást, több idő marad olyan tevékenységekre, amelyekhez nem szükséges digitális technológia, ideértve a művészeteket, a sportot és a színjátszást.”
A tanuló így profitál a mesterséges intelligencia által lehetővé váló személyre szabott tanulásból. Keng Siau rámutat arra, hogy mindezzel valószínűsíthetően az oktatási szolgáltatók is nyernek, és széles körű előnyöket tapasztalhatnak meg:
„A mesterséges intelligencia lehetővé teszi az intézmények számára, hogy csökkentsék a minőségi oktatás költségét. Ennek eredményeképpen több embert lehet képezni. Globális szinten ez az elmaradott és a fejlődő országokban élő lakosság javát fogja szolgálni.”
Keng Siau emellett úgy látja, hogy a mesterséges intelligencia növekedése és a tanulás játékosítása kéz a kézben jár.
„A tanulás játékosítása intenzíven vizsgált kutatási téma, és benne rejlik az oktatás élvezetessé és lebilincselővé tételének lehetősége” – mutat rá a szakember.
A mesterséges intelligencia pedagógiaorientált fejlesztése
Mindkét kutató rámutat arra, hogy a mesterséges intelligenciával támogatott tanulás globális felhasználása még gyerekcipőben jár, de az alkalmazások jelentős növekedése várható. Ez vajon azt jelenti, hogy hamarosan állandó kísérőnk lesz egy mesterséges intelligencián alapuló, az egész életen át tartó tanulást segítő mentor, amint azt a Pearson oktatási kiadóvállalat sugallja? Vagy a mesterséges intelligencia csak azoknak való, akik meg tudják fizetni?
Keng Siau úgy látja, a mesterséges intelligencia alkalmazása a technológiák elterjedésének általános életciklusát követi – innováció, első alkalmazók, kiforrottság, majd széles körben való elterjedés.
„Jelenleg az első alkalmazások szakaszában vagyunk. Mihelyt a technológia kiforrottá válik, a felhasználók száma nő, az árak pedig csökkennek.”
„Az oktatást támogató mesterséges intelligencia esetében lehetséges, hogy néhány jó, mesterséges intelligencián alapuló program fog uralni bizonyos témaköröket. Amennyiben ez bekövetkezik, nehéz lesz biztosítani a sokszínűséget és az ötletek közötti termékeny kölcsönhatásokat” – hangsúlyozza.
Végső soron a mesterséges intelligenciának ténylegesen hozzáférhetőnek kell lennie a tömegek számára. Rose Luckin úgy látja, a mesterséges intelligencia demokratikusabbá teheti a tanulást, de óvatosságra int ezzel kapcsolatban. A széles körű elterjedés szakaszában az új oktatási ideál a mesterséges intelligencia és a humán oktatók által biztosított oktatás megfelelő ötvözése lesz.
„Fennáll annak veszélye, hogy kiváltságos helyzetben lévő tanulók megkapják a technológia és a humán interakciók ideális ötvözetét, míg a szegényebb diákok a mesterséges intelligencián alapuló technológiát kapják, és mellette csekély humán interakcióban részesülnek” – figyelmeztet a szakember.
Emellett utal egy másik veszélyre is. Az oktatási célú alkalmazásokat a pedagógusokkal, az oktatáskutatókkal és más érdekelt felekkel szorosan együttműködve kell kifejleszteni.
„Nem akarjuk, hogy rosszul megtervezett, mesterséges intelligencián alapuló rendszerek aláássák a technológiában rejlő ígéreteket.”
|
Keng Siau az egyesült államokbeli Missouri Technológiai és Tudományegyetem Üzleti és Információtechnológiai Tanszékének vezetője. Kutatási területe a mesterséges intelligencia gazdasági és társadalmi hatása. Fotó: Keng Siau archívuma |
Rose Luckin az egyesült királyságbeli University College London Tudáslaboratóriumának tanulóközpontú tervezést oktató tanára. Kutatásaiban különösen azt vizsgálja, miként lehet felhasználni a mesterséges intelligenciát magának a tanulási folyamatnak a megvilágítására a tanulók és a tanárok érdekében. Fotó: UCL |
|
Fogalomtár Mesterséges intelligencia A mesterséges intelligencia (MI vagy AI) általában véve olyan gépekre és számítógépekre utal, amelyek képesek utánozni a tanulás és a tanultak alapján történő problémamegoldás humán kognitív funkcióit. A mesterséges intelligenciának számos alkalmazási módja van, az internetes keresőmotorok és az online hirdetési algoritmusok támogatásától kezdve a vezető nélküli gépkocsikon és a katonai drónokon át az oktatásig. Gépi tanulás A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik alterületének tekinthető, amely átfedésben van a statisztikával is. A gépi tanulás célja a számítógépes programok „tanítása” annak érdekében, hogy egy adott adatkészletből tanuljanak és következtetéseket vonjanak le, anélkül, hogy programozva lennének az adott feladatra. Ennek alkalmazási módjai közé tartoznak a robotika, az archiválás, a részvénypiaci elemzések, valamint a számítógépes játékok. |
Továbbiak a témában az EPALE honlapján
- Egész életünkben folyamatosan tanulnunk kell – de hol és hogyan? (EN)
- Fel vagyunk-e készülve digitálisan a jövőre? (EN)
Források és további olvasnivalók
- A mesterséges intelligencia hét szerepe az oktatásban (EN)
- Első ízben az Egyesült Királyságban áll fel olyan intézet, amely a mesterséges intelligencia oktatáson belüli etikus alkalmazását vizsgálja (EN)
Markus Palmén újságíró, író, audiovizuális producer és szabadúszó. 2017 augusztusa óta ő az EPALE szakpolitikáért felelős témakoordinátora. Markus nyolc éven át volt a European Lifelong Learning Magazine vezető szerkesztője és főszerkesztője.
