Искусственный интеллект в университетах: раскол в применении и путь к справедливому образованию

Исследование, проведенное в Virginia Tech, раскрыло значительные различия в использовании и восприятии генеративного искусственного интеллекта (ИИ) среди студентов и преподавателей. В центре внимания оказались инструменты, такие как ChatGPT, Gemini и Copilot, и их влияние на академическую среду. Выявленный «ИИ-раскол» демонстрирует, что студенты, изучающие естественные науки, технологии, инженерию и математику (STEM), гораздо более комфортно и часто используют ИИ, чем их коллеги из других областей.
Искусственный интеллект в университетах: раскол в применении и путь к справедливому образованию
Изображение носит иллюстративный характер

Основные результаты исследования, проведенного в 2023 году, указывают на то, что 70% студентов применяют ИИ реже одного раза в неделю. При этом, студенты STEM-направлений не только чаще прибегают к помощи ИИ, но и находят эти инструменты более удобными и приятными в использовании, чем преподаватели. Выявлена и гендерная разница: наибольшая активность в использовании ИИ наблюдается среди студентов мужского пола STEM, в то время как студентки из не-STEM областей используют ИИ реже всего.

Студенты, в основном, рассматривают ИИ как средство повышения академической успеваемости. Преподаватели же выражают озабоченность по поводу чрезмерной зависимости от ИИ и его потенциального негативного влияния на процесс глубокого обучения. Это создает разрыв в восприятии, который необходимо преодолеть для эффективного внедрения ИИ в образовательный процесс.

Исследование возглавили Джунгван Ким, доцент кафедры географии, и Дейл Пайк, заместитель проректора по технологиям обучения, сопредседатель рабочей группы по ИИ. Значительный вклад также внесла Мишель Клопфер, постдокторант в области инженерного образования. Их работа является частью совместного проекта с отделом технологий обучения и онлайн-стратегий Virginia Tech.

Университет Virginia Tech избрал взвешенный подход к регулированию использования ИИ, не создавая единую всеобъемлющую политику. Вместо этого, они проводят оценку существующих правил, разрабатывая конкретные рекомендации для различных вариантов применения ИИ. Главная цель – поддержание академической честности и продвижение инноваций в преподавании и обучении.

Важным принципом является сохранение автономии преподавателей, которые будут самостоятельно определять, как использовать ИИ в своих курсах. В то же время, университет планирует разработать политику, которая обеспечит этичное использование ИИ, поддержит академическую добросовестность и стимулирует инновации в обучении.

Для достижения этих целей Virginia Tech планирует сотрудничать с руководителями университета для разработки инклюзивных политик. Также будут созданы обучающие программы и ресурсы для студентов и преподавателей. Особое внимание будет уделено справедливому доступу к инструментам ИИ и развитию ИИ-грамотности.

Результаты исследования были опубликованы в журнале "Innovative Higher Education", что подчеркивает важность данной темы для всего академического сообщества. Университет намерен выпустить первые руководства по использованию ИИ уже в текущем семестре.

Таким образом, исследование подчеркивает необходимость осознанного и этичного подхода к интеграции ИИ в высшее образование. Это не только касается вопросов академической честности, но и требует обучения, адаптации и справедливого доступа к новым технологиям для всех участников образовательного процесса.


Новое на сайте

19989Шесть историй, которые умещаются на ладони 19986Как 30 000 аккаунтов Facebook оказались в руках вьетнамских хакеров? 19985LofyGang вернулась: как бразильские хакеры охотятся на геймеров через поддельные читы 19984Автономная проверка защиты: как не отстать от ИИ-атак 19983Взлом Trellix: хакеры добрались до исходного кода одной из ведущих компаний по... 19982Почему почти 3000 монет в норвежском поле перевернули представление о викингах? 19981Как поддельная CAPTCHA опустошает ваш счёт и крадёт криптовалюту? 19980Слежка за каждым шагом: как ИИ превращает государство в машину тотального контроля 19979Как хакеры грабят компании через звонок в «техподдержку» 19978Почему именно Нью-Йорк стал самым уязвимым городом восточного побережья перед... 19977Как одна команда git push открывала доступ к миллионам репозиториев 19976Зачем древние народы убивали ножами и мечами: оружие как основа власти 19975Как Python-бэкдор DEEPDOOR крадёт ваши облачные пароли незаметно? 19974Послание в бутылке: математика невозможного 19973Почему ИИ-инфраструктура стала новой целью хакеров быстрее, чем ждали все?
Ссылка