DI raštingumas (angl. AI Literacy) — ne pasirinkimas, o būtinybė!
„Dirbtinio intelekto raštingumas (toliau – DI) reiškia supratimą, kaip DI naudoti apgalvotai, saugiai ir strategiškai. DI turėtų didinti produktyvumą, o ne kurti chaosą. Žmogus šiame procese yra svarbesnis nei bet kada anksčiau <…> mes teikiame „žmogiškumą kaip paslaugą“, nes be žmogaus sprendimo technologijos žlunga“, – JAV technologijų švietimo ekspertas Andres Espinosa.
Dirbtinis intelektas sulaužė prielaidą, kad namų darbai, testai ir kt. atspindi mokymosi procesą. Pasak Stanfordo inžinerijos mokyklos profesorius Mehran Sahami, dabar mokiniai neįsitraukę į prasmingą mokymąsi procesą, gali kurti įspūdingus produktus. Tai skatina mokytojus sutelkti dėmesį į paties mokymosi proceso vertinimą ir palaikymą, o ne tik į galutinių produktų vertinimą. Be to, mokiniams reikia sisteminės dirbtinio intelekto mokymo programos, kurioje būtų mokoma, kas yra dirbtinis intelektas; kas yra haliucinacijos ir šališkumas; kaip patikrinti dirbtinio intelekto rezultatus ir kt. Neturėdami šio struktūrizuoto požiūrio, mokiniai mokosi patys ir 70–80 % naudoja dirbtinį intelektą mokymuisi sutrumpinti, o ne jį pagerinti. Taip pat Wendy Kopp, „Teach for All“ įkūrėjos teigimu, gerus ištėklius (mokymus, įrankius, laiką ir kt.) turinčiose mokyklose, mokiniai DI pasitelkia kūrybai (pavyzdžiui: 3D spausdinimas, programavimas ir kt.), tačiau be tvirtos pedagoginės bazės, įgūdžių ir aiškių gairių DI virsta tik blaškymo priemone — technologija be tikslo.
Remiantis Mediasensus atlikta patikimų mokslinių šaltinių analizę Dirbtinio intelekto raštingumas apima gebėjimą naudotis, suprasti ir sąmoningai bei kritiškai pritaikyti DI kuriamas funkcijas. Nepaisyti triukšmo, patikrinti savo šaltinius, skirti tam savo laiko. Vien tai, kad DI naudotis yra ,,lengva“ tai nenusako gebėjimo naudotis pilnavertiškai.
Kviečiame susipažinti su Dirbtinio intelekto raštingumo sistema, kurioje vyrauja 4 sritys, kuriose atsiskleidžia svarbūs klausimai:
Funkcinis raštingumas (angl. Functional literacy): kaip veikia dirbtinis intelektas? Etinis raštingumas (angl. Ethical literacy): kaip sprendžiame dirbtinio intelekto etinius klausimus? Retorinis raštingumas (angl. Rhetorical literacy): kaip naudojame natūralią ir dirbtinio intelekto generuojamą kalbą, tam kad pasiektume savo tikslus? Pedagoginis raštingumas (angl. Pedagogical literacy): kaip naudojame dirbtinį intelektą mokymui ir mokymuisi gerinti? Kiekviena sritis turi progresyvius kompetencijos lygius — nuo pradinio supratimo formavimo iki sudėtingesnių įgūdžių ir, galiausiai, naujų žinių kūrimo bei indėlio į akademinę bendruomenę.
Supraskime DI keliamus iššūkius
Stanford Graduate School of Education doc. Guilherme Lichand tyrė DI poveikį vidurinių klasių moksleivių kūrybiškumui. Mokiniai, turėję DI pagalbą, užduotis atliko geriau — tol, kol turėjo prieigą prie įrankio. Kai pagalba buvo pašalinta to paties testo metu, pranašumas akimirksniu išnyko. Tiesioginio mokymosi perdavimo nebuvo. Tolimesni rezultatai kelia dar didesnį nerimą: mokiniai, kurie niekada nenaudojo DI, parodė geriausius kūrybinius rezultatus. Tuo tarpu mokiniai, praradę prieigą prie DI po to, kai ją turėjo, pasirodė keturis kartus blogiau nei jų bendraamžiai, niekada nenaudoję DI. Tai ne tik įrankio trūkumo pasekmė. Tyrimas atskleidė gilesnę problemą: mokiniai pradėjo tikėti, kad DI yra kūrybiškesnis nei jie patys — ir tai pakenkė jų kūrybinei savivokai.
„Per daug bandomųjų projektų“
Stanfordo Graduate School of Business prof. Susan Athey pastebi: šiandieną netrūksta DI mokymų ir produktų, tačiau trūksta veiksmingo jų įgyvendinimo ir pritaikymo.Švietimo priemonėms reikalingi daugialypiai matavimo metodai: žmonių priežiūra, simuliaciniai mokiniai (DI „bandomieji triušiai”, išbandantys produktus anksčiau nei tikri vaikai) ir kruopštus vertinimas to, kas iš tikrųjų matuojama. „Technologijos keičiasi taip greitai, kad turinys turi būti nuolat atnaujinamas. Jei prieš kelis mėnesius pradėtas kursas remiasi senesniu dirbtinio intelekto modeliu, jį reikia nedelsiant atnaujinti. Tai verčia mus būti budriems, bet tai vienintelis būdas išlaikyti technologijų švietimą prasmingą“, – teigia JAV technologijų švietimo ekspertas Andres Espinosa. Taip pat „The Evidence Base on AI in K-12: a 2026 Review” ataskaita, peržvelgusi 800 publikacijų apie DI mokyklose, nustatė, kad tik 20 iš jų atitinka reikiamus kokybės kriterijus. Tai reiškia, kad 780 publikacijų aukštos kokybės priežastinių tyrimų, skirtų mokiniams, nerasta, o mokytojams — labai mažai.
Be to, Stanfordo SCALE tyrėjai analizavo daugiau nei 9 000 JAV mokytojų „SchoolAI” naudojimą 2024–2025 mokslo metais. Mokytojai buvo suskirstyti pagal aktyvumą per 90 dienų: – 16 % — prisijungė vieną kartą ir nebegrįžo. – 43 % — platformą naudojo 2–7 dienas. – 41 % — tapo nuolatiniais vartotojais (8–49 dienos). – 1 % — intensyvūs vartotojai (50+ dienų).
Nors maždaug trečdalis mokytojų nustojo naudotis platforma po trečios dienos, daugiau nei 40 % tapo reguliariais vartotojais — tai viršija įprastus programinės įrangos diegimo rodiklius kituose sektoriuose, kur trijų mėnesių išlaikymo rodiklis dažnai siekia tik apie 30 %.
Dirbtinis intelektas niekada neturėtų pakeisti žmogiškojo ryšio
Beveik pusė visų dirbtinio intelekto naudotojų yra jaunesni nei 25 metų, teigė Amanda Bickerstaff, „AI for Education“ generalinė direktorė; tai yra daugiau nei 300 milijonų aktyvių „ChatGPT“ naudotojų per mėnesį, kurie yra jaunesni nei 25 metų. Studentai dirbtinį intelektą naudoja labiau psichologinei sveikatai ir gerovei – ieškodami ryšio, palaikymo ir supratimo – negu mokymosi darbams atlikti. Dirbtinis intelektas iš esmės formuoja žmonių mąstyseną, o vos keturi ar penki pokalbių robotų kūrėjai daro didžiulę įtaką milijardams naudotojų. Dėl to, tampa svarbu žmonėms suteikti žinių, įgūdžių ir sąmoningumo, tam kad jie suprastų, kada ir kaip naudoti dirbtinį intelektą ir, svarbiausia, kada jo nenaudoti. Taip pat, Stanfordo universiteto psichologijos prof. Pilyoung Kim (Center for Brain, AI, and Child) tyrė daugiau nei 260 vidurinės mokyklos mokinių ir jų tėvų patirtis su dviem skirtingais pokalbių robotų modeliais: – Pirmasis veikė kaip „geriausias draugas” — užmezgė santykius, dalino patarimus, pritarė jaunuolių jausenai. – Antrasis turėjo aiškias ribas ir nuolat primindavo, kad tai yra DI robotas.
Pirmasis modelis buvo populiaresnis — tėvai tikėjosi jame rasti pagalbos priemonę, kai vaikai nenori dalintis išgyvenimais šeimoje. Tačiau tyrimas atskleidė nerimą keliantį faktą: šio modelio pasirinkimas buvo susijęs su didesniu nerimo ir streso lygiu bei žemesne šeimos santykių kokybe. Pasak profesorės, jeigu vaikai turi nepatenkintų socialinių poreikių, juos labiau traukia DI, teikiantis socialinius ryšius — tačiau tai gali pastatyti juos į dar pažeidžiamesnę poziciją, kai pasikliaujama ne tikrais, o „roboto santykiais”.
Naudingi šaltiniai ir įrankiai mokytojams:
Naujausiame „EdTech Insiders“ generatyviniame DI žemėlapyje, kurį finansavo „Overdeck Family Foundation“, nurodoma daugiau nei 300 DI įrankių ir naudojimo atvejų švietimo technologijų bendruomenei. Mediasensus dalinasi nuoroda, kurioje galėsite atsisiųsti šį žemėlapį ir pritaikyti jį savo darbe: https://www.edtechinsiders.ai/
UNESCO dirbtinio intelekto kompetencijų sistema mokytojams: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391104
Dalinamės šaltiniu, kuriame išsamiai aprašomas Dirbtinio intelekto raštingumas: https://teachingcommons.stanford.edu/teaching-guides/artificial-intelligence-teaching-guide/understanding-ai-literacy
