Rychlý nástup umělých inteligencí (AI) způsobil na univerzitách po celém světě i rychlé změny v jejich fungování. Jedna z těch nejslavnějších – Massachusettský technologický institut neboli MIT – teď navrhuje nová pravidla, která by mohla vést studenty i učitele ke smysluplnému využívání této technologie.
MIT patří dlouhodobě mezi nejlepší univerzity světa – zejména, co se týká technologií a počítačů. I tam ale intenzivně řeší, jak zásadním způsobem mění umělé inteligence způsob vzdělávání, chování studentů a vlastně i samotný smysl univerzit v době, kdy má i volně přístupný model AI víc informací o libovolném tématu než většina vyučujících.
MIT začátkem nového akademického roku zveřejnil čtyřicetistránkovou zprávu o AI ve výuce. Zatímco u nás je v popředí zájmu, jak zabránit ve věku AI studentům v podvádění, tato zpráva se dívá do mnohem větší hloubky.
Zpráva konstatuje, že studenti na MIT už nyní umělé inteligence rozsáhle využívají – ale z různých důvodů a s odlišnými výsledky. Někteří považují AI za zdroj pomoci, jiní vidí, že jsou s ní výkonnější, dalším zase pomáhá v kreativitě. Ale popisují i negativní vlivy: úzkost, nadměrný tlak na jejich schopnost se adaptovat a také značnou nejistotu, protože netuší, co je v rámci AI na univerzitě ještě povolené, a co už ne.
Sociální rozměr AI
Zajímavé je, jak tato zpráva popisuje dopady na sociální chování studentů a celkový společenský aspekt učení se. Každý, kdo na univerzitě někdy studoval, ví, že velmi často bývá společné učení se aktivitou, kde vznikají nové nápady, ale i vztahy, které mnohdy vydrží na celý život. Problém je, že teď toto z mnoha důvodů prospěšné chování zaniká, respektive ubývá ho, a to poměrně výrazně.
Zpráva říká, že ubývá studentů, kteří vyhledávají konzultace u profesorů, naopak přibývá těch, kteří se nezapojují do diskuzí a nechodí na studijní skupiny, které jsou v USA výrazně oblíbenější než v Česku. Když se studenti podle MIT okamžitě obrací na umělou inteligenci, tak přicházejí o diskuze, debaty a hádky spojené s kolektivním učením, ztrácejí schopnost vést diskuzi i přijímat zaslouženou i nespravedlivou kritiku. A samozřejmě se také nenaučí dost dobře to, jak vypadá koordinovaná týmová práce.
Jak hodnotit studenty v době AI?
Klíčovým problémem podle zprávy je, jak vlastně hodnotit studenty a to, jestli chápou látku a zlepšují se v jejím osvojování. Jak to zjistit, když AI je dnes schopná napsat esej, vyřešit inženýrský problém nebo napsat počítačový kód? A to vlastně už bez asistence člověka, pokud umí student základy práce s takzvanými agentskými systémy, jež si umí samy rozdělit role v týmu, plnit rozlišné úkoly a pak i vyhodnocovat, jak kvalitní a originální je výsledek.
MIT proto navrhuje radikální změnu, která by mohla ale vypadat jako návrat do minulosti, do doby před výpočetní technikou. Místo písemných testů ve zprávě navrhuje ústní zkoušky, předvádění dlouhodobějších projektů, ale také – a to hlavně – hluboké diskuze nad odevzdanými pracemi.
Doporučuje také častější pravidelné přezkušování a nebo odevzdávání prací v různých fázích rozpracování, aby vyučující mohl sledovat vývoj a pokrok studenta.
Vyrábění překážek
Autoři zprávy kladou také důraz na něco, co se se studiem mnohdy příliš nespojuje. A to jsou neúspěchy. Jen pomocí nich se mladý člověk naučí, jak řešit krize.
AI mnohdy vedou k tomu, že se student se selháním, neúspěchem nebo slepou uličkou nesetká – a v reálném životě mu pak taková zkušenost zásadně chybí. Studenti podle MIT potřebují narazit občas do zdi, musí dělat chyby, ze kterých se poučí, musí také sami zjistit, že šli úplně špatnou cestou – aby se naučili, kudy se vydat.
Zneužívání AI vede k opačnému vývoji – snaha obracet se hned napoprvé k umělé inteligenci, která si projde těmito výše popsanými stavy vlastně místo studenta, omezuje vývoj těchto zkušeností u člověka.
Hledání střední cesty a transparentnosti
MIT zdůrazňuje, že umělé inteligence toho mohou studentům také spoustu nabídnout – když se s nimi pracuje zodpovědně a smysluplně. Vyzdvihuje například roli AI ve zpětné vazbě a procvičování. Ale skvělé možnosti nabízí také ve zjednodušování příliš složité látky nebo pro studenty s nějakou formou zdravotního nebo psychického omezení. MIT označuje tento proces za „augmentaci“ neboli „vylepšování“. Při něm student zůstává stále plně zapojen, jeho intelekt i další vlastnosti jsou podrobovány zkouškám, ale současně AI proces učení zlepšuje a urychluje.
Univerzita podotýká, že studenti musí hned při nástupu do studia vědět, co je pro ně ohledně AI povolené, a co zakázané. Jasně vymezené hranice napříč celou školou by měly být základem – nemělo by tedy platit, že se na různých předmětech setkají studenti s odlišnými pravidly, požadavky a normami. Stejné zásady by měly platit, ať už studují medicínu, architekturu, žurnalistiku nebo sport.
Na tomto místě je důležité podotknout, že v USA je možnost kombinovat různé obory a předměty zpravidla mnohem větší než na evropských univerzitách.
Problematické je naopak pro univerzity používat automatické detektory AI, protože tyto systémy jsou značně nespolehlivé a mohou vyvolávat mezi studenty a profesory zbytečné konflikty. K pocitu loajality a spravedlnosti by měl sloužit ještě jeden nástroj – výše zmíněná pravidla by se totiž neměla týkat jen studentů, ale také vyučujících. Ti by měli zcela transparentně uvádět, jestli (a za jakých okolností) využívají sami nějaké AI nástroje, ať už pro přípravu studijních materiálů, vytváření zpětné vazby, anebo pro hodnocení studentské práce.
Nemělo by tak docházet k situacím, kdy si student nechá AI chatbotem napsat esej, kterou pak učitel nechá ohodnotit jinou umělou inteligencí – taková „výuka“ je k ničemu.
