Aukštojo mokslo kokybė vis dažniau vertinama ne tik pagal studento darbo rezultatą, publikacijų skaičių ar absolventų įsidarbinimą. Sparčiai plintantis dirbtinis intelektas keičia studijas, mokslą ir darbo rinką, todėl universitetams tenka iš naujo spręsti, ką iš tiesų reiškia kokybiškas išsilavinimas.
Šie klausimai bus aptariami spalio 14-16 dienomis Vilniuje vyksiančiame Didžiosios universitetų chartijos renginyje. Jį rengia Mykolo Romerio universitetas kartu su Didžiosios universitetų chartijos observatorija. Konferencijoje daug dėmesio bus skiriama technologijoms, akademiniam sąžiningumui, visuomenės pasitikėjimui universitetais ir jų atsakomybei.
Informacijos perdavimo universitetuose nebeužtenka
MRU profesorius dr. Marius Laurinaitis teigia, kad dirbtinis intelektas universitete jau tapo kasdienybe. Studentai technologiją pasitelkia aiškindamiesi sudėtingas temas, trumpindami tekstus, versdami informaciją ar ieškodami paprastesnių paaiškinimų.
Kita vertus, DI pateikta informacija ne visada būna patikima. Studentas gali ateiti į paskaitą jau susipažinęs su tema, tačiau jo supratimas gali būti paremtas klaidingais ar net neegzistuojančiais šaltiniais. Todėl universiteto vertė vis labiau siejama ne su informacijos perdavimu, o su diskusijomis, atvejų analize, problemų sprendimu ir gebėjimu kritiškai vertinti gautą informaciją.
Dirbtinis intelektas keičia ir mokslinį darbą. Jis padeda ieškoti literatūros, analizuoti duomenis, programuoti, redaguoti tekstus ir atlikti administracines užduotis. Tačiau galutinė atsakomybė už tyrimo ar kito darbo rezultatą lieka žmogui, nes technologija gali įtikinamai pateikti neegzistuojančią knygą, straipsnį ar teismo sprendimą.
Studentų darbuose svarbus tampa ne tik rezultatas
Iki šiol gerai parašytas darbas dažnai buvo laikomas ženklu, kad studentas suprato temą, rado tinkamus šaltinius ir savarankiškai suformulavo argumentus. Generatyvinio DI laikais tokia išvada nebėra savaime patikima.
Dėl to universitetams tenka daugiau dėmesio skirti pačiam darbo rengimo procesui. Svarbu išsiaiškinti, kaip studentas priėjo prie išvados, kodėl pasirinko konkretų sprendimą, kokius šaltinius tikrino ir ar gali savo darbą paaiškinti bei apginti.
Tai gali reikšti dažnesnius žodinius gynimus, diskusijas auditorijoje, praktines užduotis ir realių situacijų analizę. Taip pat keičiasi akademinio sąžiningumo samprata: vien plagiato sąvokos nebeužtenka, o DI naudojimą nustatančios sistemos taip pat gali klysti. Studentams turi būti aiškiai nurodyta, kada technologiją galima pasitelkti, o kada tai draudžiama.
Universitetams teks ugdyti kritiškai mąstantį absolventą
Profesoriaus M. Laurinaičio vertinimu, tobulėjant DI žmogui nereikės mažiau žinių. Priešingai, kuo galingesnis įrankis, tuo daugiau kompetencijos reikia jo rezultatams įvertinti.
Ateities absolventui neužteks vien mokėti naudotis dirbtiniu intelektu. Jam reikės gebėti tiksliai suformuluoti problemą, užduoti tinkamą klausimą, atskirti faktą nuo klaidos, patikrinti šaltinius, įvertinti riziką ir priimti sprendimą.
Universitetai taip pat susiduria su duomenų apsaugos ir lygybės klausimais. Į komercinius DI įrankius negalima neapgalvotai kelti studentų darbų, asmens duomenų ar neskelbtų tyrimų. Be to, pažangesni modeliai yra mokami, todėl skirtingos galimybės jais naudotis gali tapti nauja akademinės nelygybės forma.
Vertinimo kriterijai ne visada atskleidžia universiteto reikšmę
MRU vicerektorius doc. dr. Saulius Spurga atkreipia dėmesį, kad klausimas, kas yra aukštojo mokslo kokybė, kilo dar iki generatyvinio DI išplitimo. Aukštajam mokslui tampant masiniu, vis daugiau dėmesio pradėta skirti absolventų pasirengimui darbo rinkai, publikacijoms, formaliems rodikliams ir universitetų reitingams.
Tačiau tai, ką lengva suskaičiuoti, ne visada parodo visą universiteto veiklos vertę. Reitinguose skirtingos sritys, tokios kaip studijos, mokslas, projektai ir institucijos vaidmuo valstybėje, dažnai sutraukiamos į vieną skaičių. Ne visi kriterijai vienodai tinka skirtingoms mokslo kryptims, o publikacijos ne anglų kalba gali būti vertinamos ne taip palankiai.
S. Spurgos teigimu, ateityje svarbesnę vietą galėtų užimti realus universiteto poveikis visuomenei, atvirasis mokslas ir socialinė atsakomybė. Tokį poveikį įvertinti sudėtingiau, nes tam reikia ilgesnio laikotarpio, daugiau duomenų ir kokybinio vertinimo.
Spalį Vilniuje vyksiančioje konferencijoje bus svarstoma, ar dabartinės kokybės užtikrinimo sistemos spėja keistis kartu su technologijomis ir visuomene. Dirbtinis intelektas šių problemų nesukūrė, tačiau dar aiškiau parodė, kad aukštojo mokslo kokybė negali būti grindžiama vien tuo, ką paprasčiausia išmatuoti.
Šaltinis: elta.lt
