Технологиялардын тездик менен өнүгүшүнө жана билим берүүдө чоң өзгөрүүлөр болот деген божомолдорго карабастан, жасалма интеллектти университеттик чөйрөгө кеңири киргизүү дагы эле чектелүү бойдон калууда. Анын колдонулушу көбүнчө айрым гана дисциплиналарды жана жардамчы функцияларды камтыйт, бирок окутуу процесстерин толук камтыбайт. Адистер муну уюштуруучулук жана социалдык тоскоолдуктар менен түшүндүрүшөт, анын ичинде окутуучулардын даярдыгынын жетишсиздиги жана студенттердин маалыматтары менен иштөө боюнча так эрежелердин жоктугу.
Бул тууралуу «InoZpress» шилтеме берүү менен билдирди The Conversation
Көптөгөн окуу жайлар ИИ технологияларын медициналык, инженердик жана тил таануу программаларында жергиликтүү деңгээлде колдонушат, анткени бул тармактарда автоматташтыруу жана чоң маалыматтарды талдоо өзгөчө маанилүү. Бирок гуманитардык жана социалдык илимдерде технологиялар жай киргизилип, ар кандай адистиктеги студенттердин мүмкүнчүлүктөрүндө дисбаланс жаралууда. Ошол эле учурда коомдогу ИИ кабылдоосу этият бойдон калып, бул анын жайылыш ылдамдыгына да таасир этет.
Технологияларды колдонуудагы негизги багыттар
ИИ колдонулуп жаткан эң көрүнүктүү багыттардын бири — окууну жеке өзгөчөлүктөргө ылайыкташтыруу. Адистештирилген платформалар студенттин темпине жана материалдын татаалдыгына жараша окуу мазмунун өзгөртөт, жоопторду, иш ылдамдыгын жана каталарды анализдеп, кошумча тапшырмаларга, видео сабактарга же окуу материалдарына сунуш берет.
Дагы бир өнүгүп жаткан багыт — виртуалдык тьюторлор жана чат-ассистенттер. Алар материалды түшүндүрүп, көнүгүүлөрдү сунуштап, студентти окуу процессинде коштоп жүрүшөт. Мындай чечимдер тил үйрөнүүдө, так илимдерде жана медицинада ийгиликтүү колдонулуп, билимди бекемдөөгө жана көндүмдөрдү өнүктүрүүгө жардам берет.
Массанын ичинде киргизүүгө тоскоолдуктар
Окутуучулардын даярдыгынын жоктугу ИИ технологияларын окуу программаларына киргизүүнү чектеген негизги факторлордун бири. Көпчүлүк педагогдор жаңы инструменттер менен иштөө боюнча жетиштүү көндүмдөргө ээ эмес, бул аудиторияда алардын мүмкүнчүлүктөрүн толук пайдаланууга тоскоол болот.
Мындан тышкары, кээ бир өлкөлөрдө студенттердин жеке маалыматтарын коргоо жана ИИ этикалык колдонуу боюнча так укуктук механизмдер жок. Бул университеттерди, айрыкча Европада, технологияларды этияттык менен колдонууга мажбурлайт.
Аймактар жана дисциплиналар арасындагы ажырым
АКШ жана Кытайда билим берүүдө ИИ изилдөөлөрү жана практикалык колдонулушу кыйла ылдам өнүгүүдө, муну ири инвестициялар жана жеке сектордун активдүү катышуусу шарттайт. Кытай адаптивдүү окутууга жана «акылдуу аудиторияларга» өзгөчө көңүл буруп, ИИ технологияларын мамлекеттик «акылдуу билим берүү» программаларына интеграциялоодо.
Европада долбоорлор көбүнчө чектелүү мүнөзгө ээ, бирок Улуу Британия, Германия жана Нидерландия адаптивдүү окутуу жана автоматтык баалоо боюнча изилдөөлөрдү жүргүзүүдө. Латын Америкасы да активдүүлүгүн арттырып, билим берүү ажырымын кыскартуу жана сапаттуу ресурстарга жеткиликтүүлүктү кеңейтүү үчүн технологияларды колдонууда.
Коомдук кабылдоо
Социалдык тармактар жана ачык талкуулар көрсөткөндөй, билим берүүдө жасалма интеллект темасы коомдо күчтүү эмоция жаратпай жатат. Талкуулар көбүнчө текст түзүүчү же тил жардамчысы сыяктуу практикалык куралдарга багытталат, ал эми билим берүү системасындагы стратегиялык өзгөрүүлөр сейрек сөз болот.
Бул академиялык чөйрө менен коомдук кабылдоонун ортосунда айырма жаратат, анткени окумуштуулар технологиянын узак мөөнөттүү мүмкүнчүлүктөрүнө көңүл бурушат. Натыйжада ИИ кеңири киргизүү үчүн технологиялык даярдык гана эмес, анын мүмкүнчүлүктөрү менен тобокелдиктерин коом менен бирге түшүнүү да зарыл.
Биз буга чейин жазганыбызды эскертебиз, смарт-сааттар стрессти так эмес өлчөшүнүн себептери.
