Plačios dirbtinio intelekto (DI) pritaikymo galimybės neaplenkia ir švietimo srities, ypač suaugusiųjų ugdymo. DI pagalba galima kurti individualizuotus mokymus, uždavinius, pritaikytus ugdymo poreikiams, panaudojant interaktyvias mokymosi priemones, kurios padeda geriau suprasti ir įsisavinti mokomąją medžiagą. Galima stebėti besimokančiųjų pažangą ir elgseną ugdymo procese, o tai suteikia suaugusiųjų švietėjams galimybę identifikuoti problemas ir pritaikyti mokymo strategijas, kad būtų pasiekti geresni rezultatai. DI leidžia automatizuoti besimokančiųjų darbų vertinimą taupant pedagogų laiką.
Dirbtinis intelektas – šių dienų rašiklis ir mokymų režisavimo įrankis
Reaguojant į pasikeitusias mokymosi sąlygas, Vytauto Didžiojo universiteto Žemės ūkio akademijos (VDU ŽŪA) projekto „Distance Educator“ komanda įvertino esamas technologijas ir skaitmeninius įrankius, skirtus nuotoliniam mokymuisi, išanalizavo gerąsias patirtis skirtingose šalyse – Kipre, Lenkijoje, Lietuvoje, Slovėnijoje, Graikijoje. Projekto metu buvo parengta medžiaga ir mokymosi kursai apie patrauklių ir įtraukių nuotolinių kursų kūrimą.
„Labai svarbu jausti besikeičiančio pasaulio tempą, stengtis nuolat tobulėti ir pateikti švietimo bendruomenei sprendimus, palengvinančius skaitmeninių įgūdžių ir dirbtinio intelekto integraciją į studijų procesą. Kaip yra sakęs Davidas Warlickas, technologijos reikalingos kiekvienoje klasėje ir kiekvieno besimokančiojo ir dėstytojo rankose, nes tai yra šių laikų rašiklis ir popierius, leidžiantys pažinti pasaulį. Šie žodžiai puikiai atitinka šių dienų aktualijas“, – sako projekto vadovė VDU ŽŪA doc. dr. Aistė Čapienė.
Kaip DI grėsmes paversti galimybėmis?
Šiuo metu dr. Brigita Pantelejeva kartu su Švedijos Karališkuoju technologijos instituto (KTH) lektore Jane Bottomley vykdo tyrimą apie kritiško ir etiško DI rašymo priemonių naudojimo skatinimą studentams dialogo ir savirefleksijos pagalba.
Nuo „ChatGPT“ atsiradimo 2022 m. lapkričio mėn. vyksta daugybė diskusijų apie dirbtinio intelekto poveikį mokymui ir mokymuisi universitetuose. Anot šią sritį tyrinėjančių mokslininkų, reakcijų būta įvairių: nuo susirūpinimo, ypač dėl rašytinių vertinimų ir plagijavimo rizikos, iki pritarimo naujajai tikrovei ir susižavėjimo dirbtinio intelekto galimybėmis palengvinti ir pagerinti mokymosi kokybę.
Daugeliu atžvilgių šis klausimas nėra naujas. Jau seniai yra DI įrankių, kuriais gali naudotis studentai, ieškantys pagalbos rašydami tekstus. Dauguma studentų vardija tokius įrankius kaip „Grammarly“, „Word“/„Google“, „Docs“/„Overleaf“/„LaTeX“. Pasak jų, šie įrankiai padeda patikrinti gramatiką, tinkamesnių žodžių pasirinkimą ar rašybą. Be tradicinių žodynų ir tezaurų, jie naudojasi ypač populiariomis vertimo programėlėmis.
„Aišku viena, jog mes, mokytojai, turime atvirai kalbėtis su savo mokiniais apie šių programėlių pobūdį ir vaidmenį ugdymo procese. Mūsų bendras tyrimas yra žingsnis šia linkme, o pagrindinis jo tikslas – per dialogą ir savirefleksiją skatinti kritišką ir etišką studentų požiūrį į visų rašymo priemonių, įskaitant dirbtinį intelektą, naudojimą“, – teigia komunikacijos mokslininkė dr. B. Pantelejeva.
Tyrimo metu, mokslininkai atliko duomenų analizę, pagrįstą dviejų technikos universitetų studentų darbais: KTH Švedijoje ir Kauno technologijos universitete (KTU) Lietuvoje. Visų pirma buvo analizuojama, kokius DI įrankius studentai naudoja savo rašto darbams ir kokiems tikslams.
„Įdomiausia tyrimo dalis – studentų savirefleksija bei dialogu paremta diskusija. Mūsų nuostabai dauguma studentų, išanalizavę savo tekstus ir tekstus, parašytus su DI pagalba, išreiškė nuogąstavimą, kad: „tekste dingsta jų balsas“; lieka neaišku „kas yra teksto realus autorius“; „jeigu naudoju „ChatGPT“ viskam, tai stabdo mano mokymąsi, nebelieka progreso“; „DI „žudo“ kūrybiškumą bei kritinį mąstymą, man pačiam nebereikia galvoti“. Šias ir daugybę kitų labai įdomių nuomonių gavome dirbdami su studentais. Svarbu paminėti, kad studentų nuomonės labai stipriai persipina abiejų šalių universitetuose“, – pasakoja dr. B. Pantelejeva.
Studentai DI įrankius naudoja retai, mokiniai jų panaudojimą deleguoja tėvams
VDU projekte „Distance Educator“ tyrimus atliekant i, KTU Ekonomikos ir verslo fakulteto (EVF) Verslo Skaitmeninių transformacijų centro docentė praktikė , „Neuromarketing & AI Lab“ vadovė Eglė Vaičiukynaitė, vedanti mokymus ir įmonių vadovams, sako, kad ši auditorija gana dažnai DI išnaudoja tam tikrose kasdienėse veiklose. Tuo metu studentai DI įrankius naudoja kur kas rečiau, o štai mokiniai jų panaudojimą deleguoja tėvams.
„Vadovai DI naudoja atsakant el. laiškus, kuriant maisto ar papildų pakuočių aprašus, rengiant skaitmeninės komunikacijos planus bei žinutes. Rečiau – idėjų generavimo procese ar verslo analitikoje. Intriguoja tai, kad viena iš DI panaudojimo sričių, anot vadovų, yra asmeninių/romantiškų santykių palaikymas. Štai studentai dažnai pažymi, jog yra bandę vieną ar kitą DI įrankį – dažniausiai teksto ar vizualų kūrime, tačiau nenaudoja šių įrankių itin dažnai. Mokiniai taip pat yra išbandę populiariausius DI įrankius, kaip pvz. „ChatGPT“, tačiau su jais dirbti ir taip padėti su namų darbais mokyklose, dažniau prašo tėvų. Platesnio DI sprendimų panaudojimo pasigendama ir dėstytojų ar mokytojų darbe,“ – savo pastebėjimais dalinasi docentė praktikė E. Vaičiukynaitė.
Pasitelkiant DI sprendimus matuojamos emocijos
Neuromarketingo tyrėja E. Vaičiukynaitė investuoja nemažai laiko ir resursų ne tik į naujų DI ir ar su neuromarketingu susijusių įrankių išbandymą, bet ir jų didesnį pritaikymą praktikoje. Todėl į daugelį savo vedamų paskaitų, interaktyvių užsiėmimų/dirbtuvių universitetuose ir įmonėse stengiasi integruoti generatyvinio DI įrankius. Štai kartu su kolege neuromokslininke dr. Laura Daniusevičiūte-Brazaite pavedė studentams analizuoti kaip žiūrovai mato ir kokias emocijas patiria žiūrėdami į garsaus fotomenininko Remio Ščerbausko „Kaunas 2022“ menines fotografijas „Bučkis“, šiuo metu eksponuojamas Kaune PC ,,Akropolis". Šie kūriniai tyrimui buvo pasirinkti tuomet, kai menininkas išreiškė susirūpinimą, jog kai kurios fotografijos sulaukia neigiamų reakcijų ar net chuliganiškų išpuolių .
„Pasitelkiant šį patirtinio mokymosi studijų̨ metodą, skatinamas stimulų kūrimas naudojant generatyvinius DI įrankius, išbandomas inovatyvius emocijų matavimo įrankis, ugdomi tyrimo atlikimo gebėjimai. Kiekvienas studentas gali patirti, ką reiškia dalyvauti tokio pobūdžio tyrime-demonstracijoje, dalintis emocijomis kartu su kolegomis. Taip pat mokosi, kaip surinktus duomenis apdoroti su „greitąja“ ir ne tik programinės įrangos analitika bei pateikti šių rezultatų pristatymą“, – pasakoja E. Vaičiukynaitė.
Tyrime buvo naudojama žvilgsnio sekimo technologija, kuri atskleidė dalyvių vizualinio dėmesio trajektoriją ir intensyvumą. 1 pav. matyti, kad žiūrint į vyro nuotrauką, vartotojų vizualinis dėmesys daugiausiai yra sutelkiamas į kairę akį ir nosį (žr. raudona spalva). Moters atžvilgiu – rezultatai rodo, kad itin daug vizualaus dėmesio gauna jos nosis ir viršutinė lūpa.
„Remiantis programinės įrangos emocijų iš dalyvių veido matavimo rezultatais, identifikuota, kad meninė fotografija su vyru jau pačiomis pirmomis sekundėmis dalyviams sukelia nustebimo emociją, o meninė fotografija su moterimi – džiaugsmo emociją“, – tyrimo rezultatais dalijasi neuromarketingo tyrėja.
1 pav. Dalyvių vizualinio dėmesio intensyvumas, sugeneruotas pasitelkiant „CoolTool“ įrankį interaktyvios demonstracijos su meninės fotografijos „Bučiniai“ (fotomenininko Remio Ščerbausko) stimulų atveju.
DI įrankiai leidžia identifikuoti auditorijos lūkesčius ir įgyvendinti kelis paskaitos scenarijus
Vaičiukynaitė sako, kad mokymuose „Generatyvinio dirbtinio intelekto (DI) įrankiai edukacijoje“ akcentuoja taikomuosius DI aspektus iš abiejų pusių – dėstytojo/mokytojo ir studento/mokinio.
„Įvairūs skaitmeniniai ir generatyvinio DI įrankiai dėstytojui leidžia praturtinti mokymų turinį ir jį inovatyviai perteikti savo auditorijai. Be to, tie patys DI įrankiai prieš vedant mokymus ar paskaitas leidžia identifikuoti besimokančiųjų lūkesčius ir jais remiantis, leidžia įgyvendinti net kelis paskaitų vedimo scenarijus. Todėl paskaita ar seminaras tampa ne tik vieno turinio vieneto visiems pritaikymu. Pasitelkus DI, dėstytojas/mokytojas tampa paskaitos režisieriumi ir geba paskaitą „padalinti“ skirtingoms auditorijos grupėms, atsižvelgiant į jų turimas žinias bei patirtį. Tokiu būdu galime suteikti tai, kas jiems naudingiausia“, – dalinasi įdėjomis E. Vaičiukynaitė.
Neuromarketingo tyrėjos E. Vaičiukynaitės vedamos paskaitos apie individų emocijas yra praturtintos DI sprendimais. Studentai, naudodami neuro mokslų žiniomis grįstą modelį (teoriją), pasitelkę generatyvinio DI sprendimą playgroundai.com kuria emocionalias žinutes, jas testuoja su mašininio mokymosi įgalinta funkcija emocijas matuoti iš veido, pasitelkiant išmaniuosius telefonus.
„Skaitmeniniai įrankiai leidžia kiekvienam paeksperimentuoti net ir su emocijomis veide. Tereikia, atidarius nuorodą , paspausti viršuje akį primenantį rutuliuko formos mygtuką, tuomet bus galima atvaizduoti skirtingas emocijas ir matyti rezultatus telefono ar kompiuterio ekrane“, – išbandyti įrankį kviečia E. Vaičiukynaitė.
Akivaizdu, kad DI neaplenkia švietimo srities ir DI įrankiai gali būti pagalba tiek besimokantiems, sprendžiant uždavinius, tiek pedagogams, kuriant individualizuotus, skaitmeninėmis technologijomis grįstus mokymus, panaudojant interaktyvias mokymosi priemones, padedančias geriau suprasti ir įsisavinti mokomąją medžiagą, sugeneruoti rezultatus bei efektyviau atlikti vertinimą.