Kako lahko vodje šol obravnavajo neenakosti digitalnega razkoraka z umetno inteligenco

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Umetna inteligenca že spreminja izobraževanje na nepredstavljive načine – ohranja nujno potrebo, da šolska okrožja vzpostavijo politike v zvezi z njim ter da učitelji in učenci razumejo njegove prednosti – in omejitve.

Ker pa se umetna inteligenca še naprej razvija, se pojavljajo vprašanja izobraževalne pravičnosti in etike. Razmislite:

Katere ustrezne načine je mogoče uporabiti z umetno inteligenco za spodbujanje učenja učencev in ne za njegovo nadomestitev?
Kaj je mogoče storiti za odpravo pristranskosti, kodirane v programih AI?
Ali bodo temnopolti študenti in tisti iz gospodinjstev z nizkimi dohodki imeli enak dostop?

Podatki rišejo grozljivo sliko. Raziskave kažejo, da razlike v dostopu do računalnikov in širokopasovnih povezav padajo po rasni in ekonomski liniji. Algoritmi umetne inteligence kažejo tudi rasne, kulturne in ekonomske pristranskosti.

Nedavna raziskava Pew osvojili naslovnice z dokazi, da se goljufanje NI povečalo od pojava velikih jezikovnih modelov AI. Vendar je temeljni in tiho omenjen niz vdelanih dejstev okrepil obstoječe pomisleke:

– 72 % belih najstnikov je že slišalo za ChatGPT v primerjavi s 56 % črnih najstnikov.
– V gospodinjstvih, ki letno zaslužijo 75,000 $ ali več, je 75 % najstnikov poznalo ChatGPT, medtem ko je zanj vedelo le 41 % najstnikov v gospodinjstvih z dohodkom manj kot 30,000 $.

Lahko bi razpravljali o tem, da ostra resničnost znatnih dokazov o neenakosti ne dobiva naslovnic, temveč pomanjkanje dokazov o goljufanju krepi takšne neenakosti.

Izgradnja protokolov lahko pomaga zmanjšati in ublažiti tveganja. Zato bi morale šolske skupnosti razmisliti o organizaciji, ki temelji na načelih, ki zagotavljajo:

Vsi učenci imajo dostop do orodij, ki jih potrebujejo za uspeh pri svojih učnih priložnostih.
Študente učijo tehnologij umetne inteligence, ki predstavljajo različne perspektive in ozadja.

Dijaki in barvne skupnosti ter šole, ki jim služijo, morajo imeti celovito razumevanje vpliva umetne inteligence, tako pozitivnega kot negativnega, da ne bodo zapostavljeni. To znanje bo učiteljem, študentom in njihovim družinam omogočilo aktivno sodelovanje pri oblikovanju prihodnosti izobraževanja in zagovarjanje njihovih potreb – vključno z dostopom do razvijajočih se tehnologij umetne inteligence.

Korake za zagotovitev akademskih orodij, vsebine, ki odraža široko kulturno in nevrodiverziteto študentske populacije, ter načine za preprečevanje nastanka novega in še širšega digitalnega razkoraka je treba skrbno načrtovati, dobro komunicirati in izvesti.

Vpliv omejenega dostopa do umetne inteligence v izobraževanju na uspešnost študentov je lahko pomemben in večplasten. Razmislite, kako lahko to vpliva na učence:

Omejene možnosti učenja

Študenti s slabim dostopom do orodij AI lahko zamudijo dragocene priložnosti za učenje. Umetna inteligenca lahko izboljša izobraževalno izkušnjo s ponudbo prilagojenih učnih virov, prilagodljivih ocen in inteligentnih sistemov za poučevanje. Brez dostopa do teh orodij so učenci lahko v slabšem položaju v primerjavi s svojimi vrstniki.

Povečanje vrzeli v dosežkih

Neenakost pri dostopu do orodij umetne inteligence lahko prispeva k povečevanju vrzeli v dosežkih. Študenti, ki si ne morejo privoščiti ali dostopati do orodij umetne inteligence, lahko zaostajajo pri pridobivanju veščin in znanja, okrepljenih z učinkovitostjo in uspešnostjo umetne inteligence. To verjetno povzroča razlike v akademskih dosežkih.

Razlike v razvoju spretnosti

Orodja umetne inteligence lahko študentom pomagajo razviti bistvene veščine, kot so kritično mišljenje, reševanje problemov in digitalna pismenost. Učenci z omejenim dostopom se morda trudijo pridobiti te veščine, zaradi česar so v razvijajočem se svetu umetne inteligence v slabšem položaju.

Finančne ovire

Stroški, povezani z orodji umetne inteligence, lahko ustvarijo finančne ovire za študente iz ekonomsko prikrajšanih okolij, ki imajo lahko dostop do teh virov omejen, kar dodatno zmanjša njihovo zmožnost izkoriščanja prednosti umetne inteligence v njihovi učni izkušnji.

Pomanjkanje podatkov in težave s povezljivostjo

Nezanesljiv in neustrezen dostop do podatkov, zlasti med prikrajšanimi družinami, predstavlja velik izziv, saj ovira popoln dostop do tehnologije, ki jo večina družin in učencev potrebuje in se nanjo zanaša. To ovira dostop do virov kritičnega učenja in zbiranja informacij. To vprašanje prevladuje v socialno ekonomsko prikrajšanih regijah, vključno z deli urbanih območij, podeželjem in globoko južnimi grozdi, kjer je pomanjkanje podatkov pomembna ovira za te skupnosti. Omejitve umetne inteligence bodo to težavo še povečale, saj se bodo tisti z dostopom še bolj oddaljili.

Pomisleki glede poštenega dostopa

Pravičen dostop in uporaba orodij umetne inteligence kažeta na vse večjo zavest o morebitnih razlikah.

Vpliv na vključenost in raznolikost

Če orodja umetne inteligence niso dostopna vsem učencem, to nosi stroške vpliva na inkluzivnost in raznolikost med izobraževalnimi izkušnjami. Določene skupine, na primer tiste iz marginaliziranih skupnosti ali okolij z nizkimi dohodki, se lahko soočajo z dodatnimi ovirami, ki ohranjajo obstoječe razlike v izobrazbi.

Podpiranje odgovorne uporabe umetne inteligence

Za obravnavo teh izzivov morajo deležniki šolske skupnosti sodelovati, da bi zagotovili pravično izobraževanje in dostop do orodij umetne inteligence ter preprečili povečevanje digitalnega razkoraka v izobraževanju.

Lahko se zdi, da veliki jezikovni modeli (LLM), iz katerih AI pridobi informacije, posnemajo človeško inteligenco, vendar v resnici prečesavajo ogromen splet in sestavljajo odgovore na vaše ukazne pozive (iskanje) na načine za razlago vaše zahteve. LLM uporabljajo statistične modele za analizo ogromnih količin podatkov, učenje vzorcev in povezav med besedami in frazami.

Rešitve je treba predvajati in poučevati.

Zagotavljanje ozaveščenosti in navodil, kako zagotoviti, da bodo posamezniki uvedli takšne postopke, poveča pravičen dostop, saj je manj verjetno, da se bodo skupnosti z večjimi ovirami in posamezniki v njih soočili z ločnicami, ki obstajajo znotraj internetne orbite, ki prežema naše vsakdanje izkušnje.

Tukaj je nekaj dodatnih strateških korakov, ki jih lahko vodje šol in njihove skupnosti vzpostavijo, da se razkorak zmanjša, celo odpravi, da se zagotovi dostop do virov in informacij umetne inteligence na sorazmeren in uravnotežen način.

Odgovorna uporaba AI:

Poudarite možna tveganja, vključno z implicitno pristranskostjo in halucinacijami. Halucinacija je, ko AI ustvari napačne informacije, kot da bi bile resnične. Halucinacije umetne inteligence so pogosto posledica omejitev podatkov in algoritmov za usposabljanje, ki ustvarjajo napačno ali celo škodljivo vsebino. Odlična vadnica o razumevanje halucinacij lahko najdete tukaj.
Spodbujajte kritično razmišljanje in preverjanje dejstev pri uporabi vsebine, ustvarjene z umetno inteligenco. Uporaba takih virov zmedenost.ai in consensus.app so primeri virov umetne inteligence, ki vas želijo usmeriti na dejanske informacije. Poučevanje o tem in postopek preverjanja dejstev sta ključnega pomena za proces. Preverite to seznam brezplačnih zanesljivih virov AI ki ga posodabljam mesečno.
Izobraževanje in ozaveščanje. Zavežite se k rednemu izobraževanju umetne inteligence za študente in osebje. Sporočite primerno uporabo umetne inteligence v šoli, s poudarkom na poštenosti in varnosti.

Vzpostavitev jasne in pravične politike umetne inteligence za šole je proaktiven pristop za dostop do prednosti umetne inteligence, hkrati pa obravnava morebitna tveganja, zlasti tista etike. Z določitvijo jasnih smernic, spodbujanjem odgovorne uporabe in spodbujanjem učnih izkušenj lahko šole učence naučijo krmariti po razvijajoči se digitalni pokrajini z etično integriteto in akademskim uspehom ter najdejo ravnovesje pri izkoriščanju moči umetne inteligence in čim bolj zmanjšajo tveganje poglabljanja digitalnega razdeliti.

Z dajanjem prednosti pravičnemu dostopu do teh virov in obravnavanjem morebitnih pristranskosti lahko šole izkoristijo Izjemno nepopolna produktivnost AI, tako da imajo vsi učenci, ne glede na njihovo ozadje, možnost izkoristiti prednosti učnih virov, ki jih poganja AI.