Tik maža dalis mokytojų – mažiau nei dešimtadalis – reguliariai naudoja dirbtinio intelekto (DI) technologijas pamokose, nors šie įrankiai jau spėjo tapti nepakeičiamais daugelio žmonių, ypatingai jaunų, kasdienybėje. Mokiniams DI padeda ruošiantis testams, sprendžiant sudėtingas užduotis ar gilinant tam tikras žinias, o mokytojai vis dar skeptiškai vertina šias inovacijas. Mykolo Romerio universiteto (MRU) magistrantės Jūratės Adrijos Šidlauskienės atliktas tyrimas atskleidžia, kaip šios technologijos praturtina mokymosi procesą. Tuo pačiu akcentuoja ir tai, kad švietimo sistema dar tik mokosi prisitaikyti prie šių pokyčių.
![Tyrimas: ar Lietuvos mokytojai jau įgudo naudotis DI privalumais? Tyrimas: ar Lietuvos mokytojai jau įgudo naudotis DI privalumais?](http://www.elektronika.lt/_sys/storage/2025/02/13/online-4668930_640.jpg)
Asociatyvi „Pixabay“ nuotr.
Kaip DI naudojamas mokyklose
Magistriniame darbe „Dirbtinio intelekto panaudojimo galimybės mokymui(si) III-IV gimnazijos klasėse“ detaliai pristatytame tyrime dalyvavo daugiau nei 200 mokytojų ir 340 vyresniųjų klasių mokinių iš Vilniaus rajono mokyklų.
Tyrimą J. A. Šidlauskienė, vadovaujanti Vilniaus r. Marijampolio Meilės Lukšienės gimnazijai, atliko iš praktinių sumetimų: „Tikiu dirbtinio intelekto ateitimi švietime, ypatingai mokytojams kuriant interaktyvų, įdomų, aktualų ir personalizuotą ugdymo turinį“.
Pagrindinis atradimas – mokytojų ir mokinių požiūrių į DI skirtumai. Nors mokiniai aktyviai naudoja įrankius, tokius kaip „ChatGPT“, „Duolingo“ ar „Photomath“, mokytojai DI dažniausiai pasitelkia administracinėms užduotims, pavyzdžiui, klausimams ar užduotims kurti. Pasirodo, tik mažiau nei 10 proc. mokytojų reguliariai naudoja DI pamokose.
Mokiniai drąsiai pasitelkia DI mokymuisi: pasiruošti testams, atlikti namų darbus ar išspręsti sudėtingas užduotis. Tuo tarpu mokytojams trūksta informacijos apie naujas DI platformas, tokias kaip „Google Gemini“ ar „MagicSchool AI“. Vadinasi, technologijų integracija dažnai priklauso nuo mokytojų pasirengimo ir motyvacijos eksperimentuoti.
J.A. Šidlauskienės darbe pristatomos įvairios platformos, kurios gali būti naudojamos mokyklose, bei šių DI platformų privalumai.
Pavyzdžiui, „Moodle“– lanksti, atvirojo kodo sistema, tinkama STEM sričių mokymui. „Google Classroom“ – debesų kompiuterijos platforma, kuri padeda kurti individualizuotas mokymosi aplinkas, pritaikytas net specialiųjų ugdymosi poreikių turintiems mokiniams.
„Symbolab“ ir „Wolfram Alpha“ – įrankiai, padedantys mokiniams spręsti sudėtingas matematines užduotis, pateikiant naudotojams detalius sprendimo žingsnius. „Labster“ – platforma, leidžianti atlikti virtualius eksperimentus biologijos ir chemijos pamokose.
Tyrėja išnagrinėja ir daug kitų, įvairias sritis atliepiančių DI technologijų, kurios gali palengvinti mokymosi procesą ir padėti naudotojams gilinti žinias sudėtingose srityse.
Atliekant tyrimą, paaiškėjo, kad nors Nacionalinės švietimo agentūros „EdTech“ centras (siekia Lietuvos skaitmeninės švietimo sistemos transformacijos) rekomenduoja tam tikrus DI įrankius, tik keli iš jų buvo gerai žinomi ir mokytojams, ir mokiniams. Kyla klausimas, ar „EdTech“ tikrai atsižvelgia į mokytojų ir mokinių poreikius mokant(is)? J.A. Šidlauskienės, atlikusios detalius DI naudojimo švietimo srityje tyrimus nuomone, realybėje šių asmenų žinios apie vertingus įrankius dažnai yra ribotos.
Kas stabdo pažangą?
Nepaisant potencialo, DI naudojimas švietimo srityje susiduria su rimtais iššūkiais. Vienas didžiausių – mokytojų pasirengimas. Daugelis jų neturi pakankamai žinių ir įgūdžių, kaip integruoti DI į pamokas, o mokymų pasiūla vis dar ribota. Mokytojai taip pat skeptiškai žvelgia į automatinio vertinimo sistemas, nes nėra iki galo aišku, kaip šios sistemos priima sprendimus. Skaidrumo stoka mažina pasitikėjimą technologijomis.
Kitas iššūkis – Europos Sąjungos dirbtinio intelekto akto, įsigaliojusio 2024 m., reikalavimai. Šis teisės aktas siekia užtikrinti, kad aukštos rizikos DI sistemos švietime atitiktų saugumo ir etikos standartus, mokinių teisės būtų apsaugotos ir užkirstas kelias diskriminacijai. DI sistemos, bandančios interpretuoti emocijas pagal biometrinius duomenis, dažnai yra nepatikimos, todėl švietimo įstaigose jų naudojimas draudžiamas. Pavyzdžiui, naudojant tokias technologijas, kurios analizuoja mokinių akademinius rezultatus bei asmenines savybes ir daro prognozes dėl jų galimybių baigti universitetą, kyla etiškumo klausimas.
Kodėl verta investuoti?
Taigi norint užtikrinti sėkmingą DI integraciją, būtina skirti daugiau dėmesio mokytojams apie DI mokyti bei tobulinti jų skaitmeninį raštingumą, suvienodinant mokytojų ir mokinių pasirengimą ir požiūrį dirbti su šiomis technologijomis. J.A. Šidlauskienė pabrėžia, kad mokykloms būtina skirti daugiau dėmesio mokytojams šviesti ir skatinti juos išbandyti naujus įrankius.
Remiantis tyrimo rezultatais, rekomenduojama mokiniams plačiau naudoti DI įrankius mokymosi procese, tobulinant savarankiškumo ir kritinio mąstymo įgūdžius. Mokytojams siūloma aktyviau integruoti DI į pamokas bei kelti savo skaitmenines kompetencijas, o mokyklų administracijai – užtikrinti reikalingą techninę bazę bei organizuoti mokymus. Nacionaliniu lygiu verta parengti strategiją DI integracijai į švietimą, skirti finansinę paramą ir įtraukti DI etiką į ugdymo programas.
Tekstą parengė MRU Mokslo ir inovacijų centro vadybininkė Laura Stankūnė.