W ostatnich latach systemy sztucznej inteligencji zaczęły przewyższać ludzkie umiejętności w kilku obszarach, takich jak czytanie ze zrozumieniem, rozumienie języka i rozpoznawanie obrazów. Jednak nie wszystkie umiejętności są równie łatwe do opanowania przez sztuczną inteligencję. W badaniach PISA, sztuczna inteligencja wykazała się szczególną siłą w czytaniu, podczas gdy ludzie nadal utrzymują przewagę w matematyce – fascynujący kontrast, w którym ludzie nadal wydają się przewyższać te systemy.
Te różnice między ludzkimi umiejętnościami a możliwościami sztucznej inteligencji nie umkną uwadze następnemu pokoleniu. Studenci już teraz zastanawiają się, jakie umiejętności będą naprawdę ważne w świecie, w którym maszyny mogą przewyższać nas na tak wiele sposobów. Badania pokazują, że zdecydowana większość uważa, że sztuczna inteligencja odegra kluczową rolę w ich przyszłości zawodowej. Wiele osób obawia się, że sztuczna inteligencja może pogłębić różnice między rówieśnikami. Niektórzy uważają, że ich szkoły dobrze przygotowują ich do ery AI, podczas gdy inni są mniej pewni tego, jak dobrze ich nauczyciele są przygotowani do korzystania z AI w edukacji. To sprawia, że rola szkół i nauczycieli we wspieraniu umiejętności korzystania ze sztucznej inteligencji jest ważniejsza niż kiedykolwiek.
Uznając tę potrzebę, ramy AI Literacy (AILit) i ocena PISA 2029 Media & AI Literacy (MAIL) to dwie inicjatywy, które zapewniają komplementarne podejścia i które mają na celu przygotowanie uczniów na możliwości i wyzwania świata, na który coraz większy wpływ ma sztuczna inteligencja.
W jaki sposób powiązane są ramy AILit i PISA 2029 MAIL?
Zaprojektowany jako praktyczny zestaw narzędzi dla nauczycieli szkół podstawowych i średnich, AILit Framework zapewnia uczniom nie tylko wiedzę techniczną, ale także trwałe umiejętności i nastawienie na przyszłość. Ramy zachęcają uczniów do angażowania się w sztuczną inteligencję, tworzenia wraz z nią nowych pomysłów, mądrego zarządzania jej wykorzystaniem i projektowania – a wszystko to przy jednoczesnym uwzględnieniu korzyści, zagrożeń i dylematów etycznych związanych ze sztuczną inteligencją.
Obecna wersja robocza AILit Framework podkreśla cztery wymiary umiejętności korzystania ze sztucznej inteligencji. Pierwszy z nich podkreśla zaangażowanie AI w generowanie nowych treści, rekomendacji i informacji. Drugi zachęca uczniów do współpracy z tymi narzędziami w kreatywnych projektach i rozwiązywaniu problemów. Następny to świadome decydowanie o tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja może uzupełniać i ulepszać naszą pracę i życie. Wreszcie, ostatni wymiar obejmuje badanie danych stojących za modelami sztucznej inteligencji i podejmowanie przemyślanych decyzji w całym procesie projektowania.
Ocena MAIL ma na celu ocenę umiejętności, których potrzebujemy, aby skutecznie, etycznie i odpowiedzialnie angażować się w treści cyfrowe, platformy medialne i samą sztuczną inteligencję – umiejętności, które mają największe znaczenie w erze cyfrowej. Wiele z tego, co jest mierzone w ocenie MAIL, jest zgodne z wymiarami, które ma na celu rozwój AILit Framework. Na przykład ocena MAIL ma na celu krytyczną ocenę treści cyfrowych generowanych zarówno przez człowieka, jak i sztuczną inteligencję, ocenę tworzenia za pomocą systemów sztucznej inteligencji oraz ocenę sposobu, w jaki uczniowie wykorzystują systemy sztucznej inteligencji do współpracy i ulepszania ludzkiej pracy. Jednak zachęcanie uczniów do głębszego myślenia o danych szkoleniowych i decyzjach projektowych stanowi kolejny krok, który jest procesem trudniejszym do uchwycenia w ocenie na dużą skalę – a więc wykracza poza zakres MAIL.
Jak będzie wyglądać ocena MAIL?
Każdy uczeń weźmie udział w godzinnej serii zadań, które obejmą komponent umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji, a następnie krótką ankietę na temat ich doświadczeń i postrzegania sztucznej inteligencji. Aby podać konkretny przykład, AILit Framework oczekuje, że uczniowie ocenią, czy wyniki AI powinny zostać zaakceptowane, poprawione lub odrzucone. Tymczasem ocena MAIL poprosi uczniów o krytyczną ocenę wiarygodności, stronniczości i celu wszelkiego rodzaju treści cyfrowych. Mówiąc dokładniej, w potencjalnym zadaniu, takim jak „oznacz sztuczną inteligencję”, uczniowie mogą zostać poproszeni o wykrycie przypadków, w których media zostały stworzone lub zmanipulowane przez sztuczną inteligencję – a co najważniejsze, o podanie powodów, dla których tak uważają. Ocena ta zapewni cenne spostrzeżenia informujące o decyzjach politycznych, które promują rozwój tych podstawowych kompetencji potrzebnych do odniesienia sukcesu w tym stale ewoluującym cyfrowym krajobrazie.
Podejścia uzupełniające
Postęp technologiczny postępuje szybko. Jednak te dwie inicjatywy zapewniają komplementarne podejścia do przygotowania uczniów do odpowiedzialnego angażowania się w sztuczną inteligencję i mają nadzieję pomóc przygotować przyszłe pokolenia do poruszania się po zmieniających się krajobrazach edukacyjnych i zawodowych. Aby dowiedzieć się więcej na temat ram oceny PISA 2029 MAIL, odwiedź poniższy link: PISA 2029 Media and Artificial Intelligence Literacy | OECD.
