Dirbtinis intelektas aukštajame moksle: ateitis yra dabar!

Dirbtinis intelektas aukštajame moksle: ateitis yra dabar!

Generatyvaus dirbtinio intelekto (GenKI) ir didelių kalbų modelių (LLM) integravimas į aukštąjį mokslą pastaraisiais metais tampa vis svarbesnis. Ypatingas dėmesys skiriamas Europos projektui ADMIT, kuris 2025 m. birželio 13 d. pristatė pirmuosius išsamios apklausos rezultatus. Projekto tikslas – sukurti GenKI ir LLM naudojimo universitetuose etikos gaires ir didaktikos principus, siekiant prasmingai integruoti šias technologijas į mokymą. Projektą vykdo FernUniversität Hagen, vadovaujant prof. dr. Claudia de Witt ir Silke E. Wrede, kuriuos pastūmėjo ir koordinuoja EADTU. FernUniversität Hagen praneša, kad...

ADMIT, kuris reiškia „generatyvinį AI ir didelių kalbų modelius aukštajame moksle“, apima vienuolika nuotolinių ir atvirų universitetų Europoje. Pagrindinis projekto tikslas yra surinkti geriausios praktikos pavyzdžius ir sukurti atsakingą LLM ir GenKI integravimą į mokymo ir mokymosi kontekstus. Tai apima atviros prieigos internetinio kurso, skirto suteikti praktinę informaciją apie GenKI galimybes ir iššūkius, sukūrimą. Šią iniciatyvą remia Europos Komisija ir FernUniversität vidinis mokslinių tyrimų finansavimas.

GenKI naudojimo apklausos ir analizė

Pirminiai tyrimo rezultatai suteikia įžvalgų apie mokytojų individualų, institucinį ir nacionalinį požiūrį į GenKI ir LLM. Siekiant atsižvelgti į pokyčius ir kintančius naudojimo įpročius, birželio mėn. planuojamas naujas apklausų etapas, kuriame bus registruojami atsiliepimai ir koregavimai, atsižvelgiant į etiškai pagrįstą naudojimą. Apklausose analizuojama, kaip šios technologijos veikia švietimo kraštovaizdį ir į kokius etinius klausimus reikia atsižvelgti.

Be to, pabrėžiamas poreikis giliai suprasti esamas strategijas kuriant tvarias GenKI programas. FernUniversität rodo tvirtą įsipareigojimą tokioms temoms kaip įvairovė, lygybė ir įtraukimas, susijęs su šių technologijų naudojimu.

LLM technologiniai aspektai

Kalbant apie technologijų tendencijas, įvairūs šaltiniai pateikia informaciją apie LLM, tokių kaip ChatGPT, GPT-4 ir Llama 2, funkcionalumą ir pritaikymą. Šie galingi žmogaus kalbos apdorojimo ir generavimo modeliai vis dažniau naudojami natūralios kalbos apdorojimo, turinio kūrimo ir klientų aptarnavimo įmonėse, dažnai nereikalaujant papildomo koregavimo. Fraunhofer IESE praneša, kad...

Renkantis LLM, labai svarbūs kriterijai, tokie kaip techninis suderinamumas, pritaikomumas, sąnaudos, taip pat teisinės ir etinės pasekmės. Taip pat pabrėžiama tvarumo svarba: įmonės turėtų apsvarstyti, ar LLM yra būtinos jų poreikiams, ar pakanka mažesnių, ne tokių sudėtingų modelių. Kruopštus įgyvendinimas taip pat reikalauja struktūrinio požiūrio, apimančio konkrečių užduočių apibrėžimą ir atitinkamų duomenų nustatymą.

Švietimo politikos parama ir tarpdisciplininiai metodai

Dirbtinį intelektą aukštajame moksle skatina ir Federalinė švietimo ir tyrimų ministerija (BMBF), kuri nuo 2021 m. pabaigos remia projektus, skirtus studijų programų ir dirbtiniu intelektu pagrįstų mokymosi sistemų kūrimui. Šios iniciatyvos ne tik skatina technologijas, bet ir joms reikalingus įgūdžius bei infrastruktūrą. Education Server praneša, kad...

Daugybė dirbtinio intelekto projektų švietimo sektoriuje plėtojami tarpdalykiniu būdu, siekiant tobulinti mokymo ir mokymosi procesus. Tokie sklaidos projektai kaip „Cyber ​​​​Valley“ ir „AI ​​Campus“ suteikia papildomų išteklių ir medžiagos, skirtos AI integracijai į aukštąjį mokslą. Leopoldinos paskaitos ir diskusijų pranešimai, taip pat BMBF AI veiksmų planas iliustruoja diskursą apie atsakingą GenKI plėtrą ir jos vaidmenį švietimo srityje.