Jak sztuczna inteligencja (AI) wpływa na edukację?


Liliana Kotval 

 

Przetłumaczono na podstawie –  How AI Has Been Shaping Classrooms – Instytut Kościuszki (ik.org.pl)

 

AI w stosunkowo krótkim okresie, osiągnęła niezwykle imponujące sukcesy. Od przewidywania trendów na giełdzie, po tworzenie piosenek z wokalami zmarłych artystów, sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej wyrafinowana i staje się częścią życia codziennego. Zaczęliśmy ją wdrażać w wirtualnych asystentach w smartfonach i IoT (Internet of Things), w przeglądarkach internetowych, klasach, w chatbotach do obsługi klienta, w rozpoznawaniu twarzy w systemach bezpieczeństwa oraz w diagnostyce medycznej i systemach opieki zdrowotnej. Szczególnie w dziedzinie szkolnictwa i środowiska akademickiego obserwujemy ogromny wpływ na spersonalizowane nauczanie. Uczenie się nigdy nie było tak dostosowane do studentów, a planowanie lekcji nie było tak skuteczne. Siedzenie przez cały dzień w klasie, podczas gdy nauczyciel pisze notatki na tablicy, nie jest ani wciągające, ani skuteczne. Sztuczna inteligencja ma moc kwestionowania typowych metod nauczania oraz pozwala określić preferencje i potrzeby edukacyjne danej osoby.  

Zanim przejdziemy do szczegółów, w jaki sposób AI ukształtowała techniki uczenia się i badań, lepiej zrozummy, czym naprawdę ona jest. Pierwsza świadomość kulturowa terminu AI pochodzi z filmu z 1968 roku „2001: Odyseja kosmiczna”, w którym podobny do człowieka statek kosmiczny pomógł astronaucie w jego podróży przez kosmos (3). W tamtych czasach koncepcja technologii na wzór człowieka była wytworem wyobraźni. Teraz, zaledwie 56 lat później, sztuczna inteligencja nie jest niczym wyimaginowanym – jest realna. Jej dzisiejsza koncepcja tylko nieznacznie różni się od tej przedstawionej w filmie. Nadal identyfikujemy sztuczną inteligencję jako podobną do człowieka w taki sposób, że może symulować przetwarzanie ludzkiej inteligencji i z nami rozmawiać, wyszukiwać informacje itp.; jednak sposób, w jaki wykonuje te zadania, polega na bezemocjonalnym i bezkrytycznym przetwarzaniu informacji, co stanowi zupełne przeciwieństwu ludzkiego rozumowania. Systemy sztucznej inteligencji działają poprzez przyjmowanie dużych ilości oznaczonych danych treningowych, następnie ich analizowanie pod kątem wzorców, a na końcu używają tych wzorców do przewidywania. Programowanie AI wykorzystuje 4 główne umiejętności kognitywne (10): 

  1. Uczenie się: Algorytmy są tworzone poprzez pozyskiwanie danych i tworzenie reguł. Algorytmy te dostarczają urządzeniom instrukcje krok po kroku, jak wykonać zadanie. 
  2. Wyciąganie wniosków: Odpowiedni algorytm jest wybierany w zależności od sytuacji. 
  3. Samokorekta: Algorytmy ciągle się zmieniają, aby zapewnić najdokładniejsze wyniki. 
  4. Kreatywność: Sieci neuronowe, systemy oparte na regułach i metody statystyczne są wykorzystywane do generowania nowych obrazów, tekstów i pomysłów. 

Przykładem tego procesu jest sytuacja, w której chatbot otrzymuje przykłady odpowiedniego tekstu do wykorzystania w odpowiedzi na określone elementy zawarte w zapytaniach klientów. Bardziej zaawansowana generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć realistyczne dzieła sztuki, muzykę lub obrazy. Z drugiej strony można argumentować, że pod pewnymi względami AI jest podobna do nas, ponieważ wykorzystuje wyuczone informacje i tysiące przykładów (osobiste doświadczenie, w kategoriach ludzkich), aby wygenerować odpowiedź. Jednak te zaprogramowane odpowiedzi nie są autentyczne i brakuje im personalizacji i emocji, które może dać tylko człowiek. Niemniej jednak, wkrótce będziemy mogli zobaczyć AI z funkcją samoświadomości. 

 Wielu dorosłych zgodziłoby się, że nauczyciele stosowali przestarzałe, zbędne i nieefektywne techniki uczenia się, gdy byli w szkole. Jak wynika z badania przeprowadzonego w 2016 r., 59% młodych ludzi w UE stwierdziło, że ich krajowe wykształcenie jest dobrze dostosowane do obecnego świata pracy (5). Za oceanem, z jeszcze niższą oceną, tylko 43% dorosłych w USA było zadowolonych z amerykańskiego systemu edukacji w ankiecie z 2010 roku (2). Liczby te z pewnością można by poprawić poprzez integrację narzędzi sztucznej inteligencji, choć nie jest to jedyna opcja, ponieważ Finlandia pokazała światu swoje wysoce skuteczne metody uczenia się za pomocą bardziej konwencjonalnych metod. Finlandia ma jednak kilka innych czynników przyczyniających się do sukcesu edukacyjnego, takich jak konkurencyjny sektor edukacji i niski poziom ubóstwa, których inne kraje mogą nigdy nie osiągnąć. W tym przypadku i niektóych innych krajach, w których całkowita reforma sektora edukacji wydaje się niemożliwa, sztuczna inteligencja może być odpowiedzią. Tam gdzie jest technologia, jest sztuczna inteligencja, którą można łatwo włączyć do nauczania za pomocą platform internetowych lub oprogramowania, takiego jak ChatGPT lub OpenAI. 

Chociaż pierwsze zastosowania sztucznej inteligencji w edukacji sięgają lat 70’, użycie AI w szkołach gwałtownie wzrosło w ubiegłym roku. Badanie Forbesa z 2023 r. wykazało, że 60% amerykańskich nauczycieli używa sztucznej inteligencji w swoich klasach, a 55% stwierdziło, że spowodowała ona poprawę wyników edukacyjnych (7). Nowo pojawiające się trendy w adaptacji sztucznej inteligencji w klasach obejmują lepszą retencję uczniów, wzrost dostępności, wysoce spersonalizowane treści i większą satysfakcję z zajęć (12). Dodatkowo, nauczyciele i wykładowcy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję, by przewidzieć, którzy studenci z powodu niewystarczających wyników, mogą być skłonni do rezygnacji z dalszej nauki, po to, by następnie byli oni w stanie podjąć proaktywne działania w celu poprawy jakości kształcenia takich osób. Niesatysfakcjonujące doświadczenia w trakcie edukacji mogą spowodować, że uczeń, który raz zrezygnował z kontynuowania danego kierunku, może nie być skłonny do późniejszego powrotu na studia, tak więc kadra naukowa, poprzez wczesne zidentyfikowanie problemu, może skutecznie temu zapobiec. Ponadto usługi oparte na sztucznej inteligencji pozwalają nauczycielom szybko i skutecznie dostosować pracę uczniów, planować lekcje adekwatne do potrzeb każdego z nich oraz zwiększać wsparcie dla osób niepełnosprawnych lub mających trudności z nauką. Systemy AI mogą analizować dane ucznia, takie jak jego mocne i słabe strony oraz preferencje edukacyjne, aby oferować dostosowane do jego potrzeb plany lekcji. Informacje zwrotne na temat pracy studentów są natychmiastowe, a poprawa jest łatwiejsza dzięki wirtualnym asystentom, którzy mogą udzielać niezwłocznych informacji na dowolny temat. Ponadto, ciekawe zajęcia szkolne mogą symulować wirtualne laboratoria, na które szkoła może nie mieć budżetu. Dla niektórych edukacja jest przywilejem, a nie prawem, a sztuczna inteligencja ma możliwość przekraczania barier językowych i zaspokajania różnorodnych potrzeb edukacyjnych. 

Mimo, że korzystanie z narzędzi AI przez nauczycieli i wykładowców jest stosunkowo nowe, już teraz możliwe jest zauważenie poprawy efektywności edukacji przy jej użyciu, analizując niedawne badania naukowe dotyczące skuteczności zastosowaia sztucznej inteligencji w instytucjach edukacyjnych. Po pierwsze, w badaniu przeprowadzonym przez Uniwerystet Stanforda, program sztucznej inteligencji został wykorzystany do monitorowania nauki języka angielskiego przez studentów z Ugandy i zaproponowania im konkretnego rozwiązania, gdy nie potrafili oni poradzić sobie z jakimś zadaniem (1). Okazało się, że system sztucznej inteligencji oferował uczniom takie same rozwiązania jak człowiek, demonstrując, że AI może zaspokoić indywidualne potrzeby każdego ucznia, zwłaszcza gdy jest ich duża grupa i niewystarczająca liczba nauczycieli. Po drugie, w badaniu przeprowadzonym przez stronę internetową zajmującą się adaptacyjnym uczeniem – Knewton, odkryto, że uczniowie korzystający z programu adaptacyjnego uczenia się opartego na sztucznej inteligencji poprawili wyniki testów o 62% w porównaniu do studentów, którzy z niego nie korzystali (8). Spersonalizowane opinie i rekomendacje AI mogą zmotywować uczniów i pomóc im w przygotowaniu się do egzaminu. Trzecim przykładem jest Georgia Institute of Technology, gdzie chatbot oparty na sztucznej inteligencji opracowany przez IBM Watson pełnił funckję asystenta w trakcie kursu, w którym brało udział 300 studentów. Chatbot był w stanie odpowiedzieć na 10 000 pytań studentów ze wskaźnikiem dokładności 97%, co byłoby przytłaczające dla tylko jednego nauczyciela (9). W kolejnym przykładzie sztuczna inteligencja została wykorzystana do przewidzenia końcowej oceny ucznia i zapobieżenia jego niepowodzeniu. Ivy Tech Community College w Indianie zidentyfikował 16 000 studentów, których słabe wyniki w nauce groziłyby nieukończeniem studiów i zainterweniował, pracując nad metodami wspomagającymi ich naukę (6). Finalnie, 98% studentów, ryzykujących niezaliczeniem i poinforowanych o tym wcześniej, dzięki systemowi AI, uzyskało ocenę co najmniej C (73-76%). Wreszcie, sztuczna inteligencja stała się istotnym narzędziem oceniania, ponieważ wykazano, że skraca ona czas poświęcany przez nauczycieli na ocenianie o 70% (4). Platforma Gradescope umożliwia uczniom przesyłanie zadań, które następnie są oceniane, a spostrzeżenia na temat wyników są wysyłane zarówno do nauczyciela, jak i samego ucznia. Systemy sztucznej inteligencji przynoszą wiele korzyści środowisku akademickiemu, jak widać w badaniach dotyczą one wpsarcia w uczeniu się, natychmiastowego i dokładnego reagowania na zapytania uczniów, a także znacznie skracają czas korekty. Rynek edukacyjny sztucznej inteligencji stale się rozwija, a jego korzyści rosną; AI z pewnością wkrótce stanie się istotnym aspektem każdej szkolnej klasy.  

Wszystko wiąże się jednak z ryzykiem, a w przypadku sztucznej inteligencji nauczyciele i uczniowie muszą być świadomi problemów związanych z prywatnością i bezpieczeństwem danych, ponieważ AI ma do nich szeroki dostęp. Wykraczają one poza konwencjonalne zapisy studentów, dzienniki ocen i spisy, do których byliśmy przyzwyczajeni (3). Teraz profil ucznia będzie zawierał nie tylko jego dane osobowe, ale będzie także dostępny online i zawierał szczegóły nadzoru nad jego zdolnościami do nauki. Co więcej, wykorzystanie sztucznej inteligencji może utrudnić uczniom tworzenie oryginalnych prac, ponieważ już od końca 2022 r. użytkownicy byli w stanie używać chatbotów AI do pisania esejów, prac graficznych i pobierania streszczeń tekstowych zamiast ich czytania. Z pewnością, wszyscy rozmawialiśmy ze starszym członkiem rodziny o tym, jakie mamy teraz szczęście, mogąc korzystać z różnego rodzaju technologii w trakcie nauki, ponieważ jedyne co oni mieli do dyspozycji to książki i własna wyobraźnia, do których można było się odwołać. Musimy więc bardzo uważać, aby sztuczna inteligencja nie zaszkodziła kreatywności i powstawaniu nieszablonowych pomysłów, gdy jest ona wykorzystywana podczas nauki. Zarówno nauczyciele, jak i studenci będą musieli wspólnie kontrolować, czy jej metody są skuteczne, ale także czy nie ograniczają one powstawania oryginalnych treści, nie pochodzących od sztucznej inteligencji. AI można na przykład wykorzystać do stworzenia streszczenia rozdziału książki, jednak krytyczne myślenie i synteza rozdziału powinna być wykonana przez samego ucznia. Kolejnym potencjalnym problemem związanym ze sztuczną inteligencją może być wzmocnienie się dysproporcji, pomiędzy bezproblemowymi studentami, którym nauka przychodzi z łatwością, a tymi, którzy wymagają więcej skupienia i czasu, ponieważ spersonalizowane metody uczenia się z pomocą AI, mogłyby w długiej perspektywie jedynie nasilać te różnice. Byłoby to objęte klasyfikacją dyskryminacji algorytmicznej, w ramach której algorytmy sztucznej inteligencji mogłyby wykorzystywać dane historyczne, wskazujące na przykład na korzystanie z tzw. ściąg przez danego ucznia w czasie egzaminu, czemu następnie starałaby się ona zapobiec, dostosowując swoje metody nauczania do takiego ucznia (3). Bardzo ważne jest, aby przy wprowadzaniu sztucznej inteligencji do szkół, od razu dobrze zrozumieć jej funkcjonowanie i kontrolować ją, zapobiegając pojawieniu się jakichkolwiek zagrożeń, które mogłyby być później niemożliwe do odwrócenia. Istnieje kilka oczywistych korzyści z używania sztucznej inteligencji w szkołach, jednak mogą być one bez znaczenia, jeżeli miałaby ona zagrażać samodzielności uczniów i ograniczać ich kreatywność, a tym samym pojawianie się indywidualnych pomysłów. 

Przewiduje się, że wartość AI na rynku edukacyjnym przekroczy 20 mld USD do 2027 r. (11). Widzieliśmy już kilka przykładów sztucznej inteligencji wdrażanych w szkołach, takich jak sprawdzanie napisanych testów, tworzenie spersonalizowanych planów lekcji, ale co więcej, można zaobserwować realną poprawę w nauce, przy wykorzystaniu narzędzi AI. Sięganie po sztuczną inteligencję może stworzyć otwarte i zróżnicowane środowisko kształcenia się, jednak potencjalnie zagraża ono zdolności uczniów do indywidualnego myślenia. Aby tego uniknąć, nauczyciele i uczniowie będą więc musieli współpracować, aby zapewnić skuteczność edukacji, nie ograniczającej samodzielnej pracy i dającej dużo satysfakcji. 

 

Więcej informacji na ten temat zostanie omówionych podczas CYBERSEC CEE EXPO & FORUM 2024. 

 

Bibliografia: 

  1. Andrews, Edmund L. “Using Artificial Intelligence to Understand Why Students are Struggling”. Stanford University. July 2021. https://hai.stanford.edu/news/using-artificial-intelligence-understand-why-students-are-struggling  
  2. Brenan, Megan. “K-12 Education Satisfaction in U.S. Ties Record Low”. Gallup. August 2023. https://news.gallup.com/poll/510401/education-satisfaction-ties-record-low.aspx#:~:text=8%25%20of%20U.S.%20adults%20and,%25%20of%20K%2D12%20parents 
  3. Cardona, Miguel A. et al. “Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning”. Office of Educational Technology. May 2023. https://tech.ed.gov/files/2023/05/ai-future-of-teaching-and-learning-report.pdf  
  4. Crockett, Emma. “How AI is Being Used in Education”. Datamation. March 2023. https://www.datamation.com/artificial-intelligence/how-ai-is-being-used-in-education/  
  5. Eurobarometer. “European Youth in 2016”. https://europa.eu/eurobarometer/surveys/detail/2372  
  6. Google. “Ivy Tech Develops Machine Learning Algorithm to Identify At-Risk Students and Provide Early Intervention”. https://edu.google.com/why-google/customer-stories/ivytech-gcp/  
  7. Hamilton, Ilana. “Artificial Intelligence in Education: Teachers’ Opinions on AI in the Classroom”. Forbes. December 2023. https://www.forbes.com/advisor/education/it-and-tech/artificial-intelligence-in-school/#:~:text=60%25%20of%20Educators%20Use%20AI,reporting%20the%20highest%20usage%20rates 
  8. Harvard University. “Knewton Personalizes Learning with the Power of AI”. April 2021. https://d3.harvard.edu/platform-digit/submission/knewton-personalizes-learning-with-the-power-of-ai/  
  9. Korn, Melissa. “Imagine Discovering That Your Teaching Assistant Really is a Robot”. The Wall Street Journal. May 2016. https://www.wsj.com/articles/if-your-teacher-sounds-like-a-robot-you-might-be-on-to-something-1462546621  
  10. Laskowski, Nicole, et al. “Artificial Intelligence (AI)”. TechTarget. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-Artificial-Intelligence  
  11. PR Newswire. “AI in Education Market Revenue to Cross $20B by 2027; Global Market Insights, Inc.”. June 2021. https://www.prnewswire.com/news-releases/ai-in-education-market-revenue-to-cross-20b-by-2027-global-market-insights-inc-301318889.html  
  12. Schiller. “The Impact of Artificial Intelligence on Higher Education: How it is Transforming Learning”. August 2023. https://schiller.edu/blog/the-impact-of-artificial-intelligence-on-higher-education-how-it-is-transforming-learning#:~:text=AI%20systems%20can%20analyze%20student,it%2C%20enhancing%20their%20learning%20experience.