Nors dirbtinio intelekto (DI) sprendimai švietimo srityje naudojami jau seniai, daugelis sutinka, kad 2022 m. pabaigoje plačiai atvertos didžiųjų kalbos modelių galimybės (žinomiausias pokalbių robotas, paremtas tokiais modeliais, yra ChatGPT) sukėlė daug esminių pokyčių.

Pradžioje dar buvo nemažai svarstymų apie DI įrankių žalą ar net jų ribojimą, bet dabar jau tapo akivaizdu, kad tiek tobulėjančių tokių įrankių augančios pasiūlos, tiek kasdienio naudojimosi jais tikrai nesustabdysime. Greitai naudosime jau ir naujus multimodalinį turinį generuojančius įrankius.

Atrodo, darbdaviai vis dažniau dairysis darbuotojų, kurie geba dirbti efektyviai ir greitai būtent pasitelkdami DI, o ne be jo pagalbos. Todėl ir universitetams svarbu studentus parengti atsižvelgiant į darbo rinkos poreikius.

KTU darbo grupė, vadovaujama Socialinių, humanitarinių mokslų fakulteto profesorės Ramunės Kasperės, baigė rengti generatyvinių dirbtinio intelekto įrankių naudojimo politiką ir rekomendacijas dėstytojams ir studentams. Dokumente pateikiami svarbiausi patarimai, kaip generatyviniais DI įrankiais pasinaudoti efektyviai ir užtikrinant akademinį sąžiningumą. Be abejo, kol kas ten visko sutalpinti nepavyko, nes tai itin nauja ir greitai kintanti sritis.

Buvimas šioje universiteto darbo grupėje leido dalyvauti reguliariose diskusijose, gilintis į kitų universitetų praktikas, stebėti DI įrankių pasiūlą, jų galimybių plėtrą ir, svarbiausia, išbandyti naujus sprendimus su savo studentais.

Labiausiai gilintis teko į tokius aspektus, kaip naujų mokymo(si) veiklų kūrimas ir jų vertinimas, apie kuriuos ir dalijuosi savo asmeninėmis įžvalgomis. Svarbu paminėti, kad universitetuose pirmiausia pradėta kalbėti apie akademinį sąžiningumą, sugeneruotų faktų teisingumą ar šališkumą, o tokios sritys kaip naujų mokymo(si) veiklų organizavimas ir jų vertinimas dar labai mažai aptartos.

Pradžioje dar buvo nemažai svarstymų apie DI įrankių žalą ar net jų ribojimą, bet dabar jau tapo akivaizdu, kad tiek tobulėjančių tokių įrankių augančios pasiūlos, tiek kasdienio naudojimosi jais tikrai nesustabdysime.

Nebijoti pokyčių

Visų pirma, jei to dar nepadarėme, svarbiausias pokytis, kurį turime drąsiai priimti, – atsisakyti dalies tradicinių sprendimų tiek organizuojant mokymo(si) veiklas, tiek jas vertinant. Žinoma, svarbu nepamiršti, kad ir toliau turėtume laikytis esminių vertinimo principų – vertinimas turi derėti su mokymosi veiklomis ir laukiamais rezultatais, jis turi būti patikimas,  teisingas, aiškus ir pateikiamas laiku.

Turime galvoti ne tik ką ir kaip vertiname, bet ir dėl ko vertiname, – vertinimas besimokančius turi motyvuoti ir jiems padėti pasiekti geresnių mokymosi rezultatų. Neabejotina, kad seniau vertinome tik tai, ką padarė studentas ar jų grupelės, o dabar sunkiausia bus vertinti tai, ką padarė DI ir studentai kartu.

Universitetuose dar dažnai daugiausia dėmesio skiriama dalykinėms žinioms ar tam tikroms procedūroms išmokyti, kai vėliau tikrinami studentų gebėjimai tai atsiminti. Dažnai tai gali būti išmokstama prieš pat egzaminą ir greitai pamirštama, taip pat neaišku, kurių konkrečių žinių prireiks realiame gyvenime ir ar dalis jų jau nebus pasenę.

Vietoj to didesnį dėmesį turėtume skirti aukštesniems gebėjimams lavinti ir jiems tikrinti – gebėti naujai įgytas dalykines žinias vertinti kritiškai, jas pritaikyti realaus gyvenimo kontekstui ir situacijoms, problemoms spręsti ar inovacijoms kurti, geriausia tai darant bendradarbiaujant su kitais (kartu tai būtų ir pasiruošimas vis populiarėjančiam projektiniam darbui).

Pavyzdžiui, studentų gali būti prašoma atlikti ir įrašyti realų interviu su mokslininku, dirbančiu kurioje nors studijuojamo dalyko srityje, ar su kitais tos srities atstovais (darbdaviais, darbuotojais ar klientais). Tokių užduočių pokalbių robotai tikrai neatliks, nebent padės joms pasiruošti pasiūlydami tinkamų klausimų.

Vertinimo svarbos kaita

Tradiciškai didžiausias vertinimo balas būdavo skiriamas už dalykines žinias, kurias DI įrankiai gali sugeneruoti akimirksniu, o dabar galbūt pagrindinę svarbą reikia teikti visai kitiems aspektams vertinti, pvz., kūrybiškumo, originalumo, gebėjimo atsirinkti tinkamus įrankius mokymosi proceso palengvinimui ar refleksijoms apie metakognityvinių gebėjimų kaitą.

Vertinimo dėmesį turėtume perkelti nuo tų dalykų, kurie buvo svarbūs anksčiau, į naujas kompetencijas (pvz., pereiti nuo gebėjimo esė parašyti pačiam vertinimo į gebėjimą ją parašyti pasitelkiant DI įrankius, gebėjimą atskirti DI sugeneruoto turinio šališkumą ir netikrus faktus). Nereikėtų vertinti tik galutinių mokymosi įrodymų, svarbu vertinti ir patį procesą (pvz., paprašyti studentų pasidalyti nuoroda į bendrą rašymo dokumentą ir stebėti procesą jame).

Kalbant apie įvairaus tipo rašymo užduotis, turėtume atsisakyti tokių užduočių, kurias studentai gali atlikti pasitelkdami DI įrankius nuo pat pradžių iki galo. Nauja užduotis, pvz., galėtų būti surasti (net nereikia sakyti, kad studentai tai darys padedant DI) ir įvertinti, ką ta pačia tema ar klausimu parašė kiti, įvertinti surastą nuomonę ar faktus ir tik tada išdėstyti savo argumentus. DI įrankių naudojimas gali būti pasiūlytas ir teksto taisyklingumui ir sklandumui užtikrinti ar tyrimui greičiau atlikti. Dėstytojai turėtų pergalvoti ir pačią rašymo paskirtį, pavyzdžiui, ar tikrai tam tikrų techniškųjų specialybių studentams svarbu išmokti kažkurio konkretaus formato rašymo reikalavimų, ar užtektų tik trumpesnių kūrybiškų rašymo užduočių, kuriose būtų užtikrinama teksto kokybė ir originalumas. Esant galimybei, rašymo užduotys galėtų būti keičiamos į atsiskaitymus žodžiu.

Dažna praktika universitetuose yra ir atsiskaitymai žodiniais iliustruotais pranešimais. Kadangi jau yra gausybė DI įrankių (pvz., „SlidesGPT“, „Canva“, „Simplified“ ar „Gamma“), kurie gali sukurti gana kokybiškų iliustruotų pranešimų bet kokia tema akimirksniu, šio formato naudojimas turėtų būti mažinamas ir keičiamas įvairesnėmis formomis.

Jei vis dėlto šis vertinimo būdas naudojamas, dėstytojai galėtų sugalvoti netradicinių reikalavimų žodinių iliustruotų pranešimų kūrimui rengti (pvz., įtraukti tik tam tikrų elementų) ar visą pranešimą iliustruoti tik vaizdų rinkiniu, plakatu, infografiku, grafiniu abstraktu ar net gyvais klausimais-apklausa studentams paties pranešimo metu (tam yra sukurta puikių programėlių, leidžiančių klausimus ir kartu atsakymus matyti savo mobiliųjų telefonų ekranuose). Dėstytojai galėtų paprašyti ir atvirkštinio proceso – DI sukurtą pateiktį sutrumpinti, kritiškai įvertinti ar pritaikyti kontekstui.

Kaip organizuoti atsiskaitymus

Organizuojant galutinius egzaminus, reikėtų mažiau taikyti užverstos knygos metodą, kuris dažnai tikrina tik trumpalaikes studentų dalykinių žinių įsiminimo galimybes. Pvz., tradicinis uždarų ar / ir atvirų klausimų egzaminas (kartais dėl didelio studentų skaičiaus akademinį sąžiningumą jo metu sunku užtikrinti) galėtų būti pakeistas į studentų diskusijas mažose grupelėse, kurių metu jie galėtų pademonstruoti iš anksto pateiktos egzamino medžiagos supratimą ar kritinį vertinimą.

Tiek universitetų dėstytojams, tiek studentams vien tik naudojimosi DI įrankiais praktikos gali būti negana, svarbu ir universiteto iniciatyvos, užtikrinančios papildomų mokymosi galimybių apie DI integravimą universitetinėse studijose ir vėlesnį pritaikymą realiame gyvenime.

Studentai galėtų ir patys būti įtraukiami į egzamino klausimų ar net visos medžiagos ruošimą, taip pat ir įvertinimo ar įsivertinimo kriterijų atranką. Juk kiekvienas jaučiamės svarbus ir gerbiamas, kai yra klausiama ir atsižvelgiama į mūsų nuomonę, o ne priimami sprendimai, nuleisti iš viršaus.

Manau, kad dabartinė situacija suaktyvino diskusijas ir apie nevertinimo balais (angl. „ungrading“) metodų grupės taikymą. Esame įpratę, kad vertinimas visuomet pasibaigia galutiniu pažymiu ar balais, ir tai dažnai motyvuoja studentus atlikti jiems skirtas užduotis.

Puikiai žinome, kad kai studentai gauna pažymį ir dar kažkokių komentarų apie užduotį, juos domina tik galutiniai balai. Tačiau viso to trūkumas yra tai, kad patys pažymiai mažai vertingi studentams. Daug vertingiau yra dėstytojų komentarai arba jų pačių savirefleksijos apie mokymąsi, kurios galėtų pasibaigti įsivertinimu balais (taip būtų telpama į reikalaujančios įvertinimų balais sistemos rėmus).

Studentų gali būti prašoma reflektuoti apie tai, kokių naujų dalykinių žinių įgijo, kokie aspektai sekėsi geriausiai, kas buvo naudingiausia, su kokiais sunkumais susidūrė, kiek pastangų įdėjo, kaip sekėsi bendradarbiauti ir pan.

Pačių studentų įsivertinimo taikymas rodytų pasitikėjimą jais. Tačiau mano asmeninė patirtis rodo, kad, prašant studentų rašyti refleksijas, labai svarbu detalizuoti tą procesą ir, pvz., iš anksto pateikti konkretesnių smulkesnių klausimų ar aspektų, nes jie stokoja gebėjimo tinkamai reflektuoti savo mokymąsi.

Tai neabejotinai juos labiau įtrauktų į mokymosi procesą nei vien tik galutinio pažymio gavimas. Dar vienas tradicinis supratimas, kurio dažnai reikėtų atsisakyti, – kad geriausiai vertinti gali tik dėstytojai. Pačių studentų vienas kito vertinimas ne mažiau svarbus.

Trūksta DI raštingumo

Šiuo metu itin dažni yra pastebėjimai apie DI raštingumo trūkumą visuomenėje. Tiek universitetų dėstytojams, tiek studentams vien tik naudojimosi DI įrankiais praktikos gali būti negana, svarbu ir universiteto iniciatyvos, užtikrinančios papildomų mokymosi galimybių apie DI integravimą universitetinėse studijose ir vėlesnį pritaikymą realiame gyvenime.

Dėstytojai turbūt jau yra girdėję, kad šiuo metu svarbiausias gebėjimas DI raštingumo ir taikymo srityje yra tinkamų užklausų formulavimas (angl. „prompt engineering“). Būtent šio aspekto mokymasis galėtų būti svarbus tiek dėstytojams, tiek studentams.

„OpenAI“ jau pasidalijo bendrosiomis užklausų formulavimo strategijomis siekiant gauti geresnių rezultatų, tačiau gali būti ir specifinių tam tikrai sričiai ar funkcijai atlikti užklausų, kurių taikymo gebėjimą galėtų plėtoti kiekvieno dalyko dėstytojas, atsižvelgdamas į konkretaus dalyko specifiką.

Šiuo metu rengiu bendrauniversitetinį mikromodulį problemų sprendimo gebėjimui tobulinti, kai integruojamas DI ir žmogaus partnerystė sprendžiant problemas, ir lavinu studentų gebėjimą tinkamai pasinaudoti DI galimybėmis šioje srityje.

Dėstytojai studentams galėtų paaiškinti, kaip pasinaudoti moderniais DI įrankiais efektyviai ir kūrybiškai. Pvz., jie gali būti puikūs mokymosi pagalbininkai – perkurti ar apibendrinti mokomąją medžiagą, išversti, paaiškinti sąvokas, atsakyti klausimus apie mokomąją medžiagą ar patį mokymosi procesą, parodyti pavyzdžių, suteikti grįžtamąjį ryšį apie jau atliktą veiklą, paaiškinti konkrečias užduotis išsamiau, padėti planuoti mokymosi procesą ar bendradarbiauti su kitais studentais ar dėstytojais ir pan.

Dėstytojams ir patiems svarbu gilinti žinias, kaip naudoti DI įrankius kuriant naujas mokymo / si veiklas ir planuojant jų vertinimą. Mano asmeninė patirtis parodė, kad tokių įrankių naudojimas gali reikšmingai sutrumpinti laiką ruošiantis paskaitoms ir profesionalesniems vertinimo metodams parengti.

[...] Apibendrinant, manau, kad drąsūs pokyčiai, netradiciniai sprendimai, nesustojantis ir dar intensyvesnis mokymasis (to reikalauja mūsų laikmetis), ilgesnė praktika tiek kuriant naujas mokymo(si) veiklas, tiek parenkant jų vertinimą kartu su universitetų suteikta laisve tai taikyti, galėtų prisidėti prie dar šaunesnių būsimų darbdavių ar darbuotojų, gebančių nesunkiai prisitaikyti prie sparčiai besikeičiančios darbo rinkos poreikių ir lengviau spręsti suintensyvėjusias įvairias pasaulio problemas, paruošimo.