Tikslingai mokyklose diegiamas DI gali ne tik padidinti ugdymo proceso efektyvumą, bet ir iš esmės pakeisti tradicinį švietimo modelį. Tačiau ši pažanga kelia ir rimtų naujų išbandymų: atsiranda poreikis iš naujo apibrėžti mokytojo vaidmenį, keliami klausimai dėl mokinių savarankiškumo, kritinio mąstymo ugdymo ir duomenų apsaugos.
2024 m. rugpjūčio 1 d. įsigaliojęs Europos Sąjungos dirbtinio intelekto aktas – pirmasis bandymas visapusiškai sureguliuoti DI naudojimą, siekiant užtikrinti, kad šios technologijos būtų diegiamos etiškai, saugiai ir gerbiant žmogaus teises. Lietuvos Respublikos akademinės etikos ir procedūrų kontrolieriaus tarnyba savo ruožtu 2024 metų balandžio mėnesį patvirtino etiško DI naudojimo gaires mokslo institucijoms ir aukštosioms mokykloms, o Švietimo, mokslo ir sporto ministerijoje (ŠMSM) suburta darbo grupė 2025 m. pavasarį pradėjo rengti saugaus ir atsakingo DI diegimo bendrojo ugdymo įstaigose tvarką.
Pastaruoju metu viešojoje erdvėje nuolat reiškiami nuogąstavimai, jog DI menkina mokytojų vaidmenį, silpnina mokinių kritinį mąstymą, kūrybiškumą bei savarankiškumą. Šie klausimai aptariami ne vien moksliniuose tyrimuose, bet ir įvairiose žiniasklaidos priemonėse (radijo laidose, socialiniuose tinkluose, tinklalaidėse), o švietimo bendruomenė skatinama ieškoti pusiausvyros tarp inovacijų ir žmogiškumo išsaugojimo. Diskusijose dėl DI naudojimo dalyvauja švietimo specialistai, neuromokslininkai, filosofai, dirbtinio intelekto ekspertai.
Mokymas(is) su DI
Generatyvinio dirbtinio intelekto taikymas švietimo srityje kelia klausimų ne tik dėl šios inovacijos technologinių galimybių, bet ir dėl jos pateikiamos informacijos patikimumo. Kadangi DI kuriamas turinys ar kiti darbo rezultatai yra pagrįsti jam prieinamų duomenų analize, būtina kritiškai įvertinti, kokia duomenų visuma dirbtinio intelekto įrankis remiasi, kaip šie duomenys interpretuojami bei koks šališkumas gali paveikti algoritmo generuojamus atsakymus. Ypač svarbu atkreipti dėmesį į šiuos darbo su DI technologijomis pavojus:
Moksleiviai, pernelyg pasikliaujantys DI sistemų pateiktų rezultatų teisingumu, gali įsisavinti klaidingą informaciją.
- DI sistemų veiksmingumas labai priklauso nuo duomenų rinkinių, kuriuos naudojant jos išmokomos. Portale „Springer Nature“ 2021 m. publikuotoje studijoje teigiama, kad švietimo aplinkoje taikomi duomenys dažnai yra riboti ir priklauso nuo kontekstinių ypatumų, tokių kaip mokymosi tikslai, mokinių amžius, klasės lygis. Dėl šių priežasčių, jei duomenys yra nepakankamai reprezentatyvūs, šališki ar netikslūs, DI atsakymai gali būti iškreipti arba visai neteisingi. Be to, ir patys algoritmai gali turėti klaidų ar statistinių nuokrypių, ypač susidūrus su mažiau tipiniais atvejais.
- Pasak leidinio „Scientific Reports“ 2023 m. publikacijos, DI pokalbių robotai veikia remdamiesi tikimybiniais skaičiavimais, t. y. generuoja atsakymus pagal tai, kokie žodžių junginiai ir mintys istoriškai dažniausiai pasitaikė panašiuose kontekstuose. Pavyzdžiui, kompanijos „OpenAI“ sukurta generatyvinio dirbtinio intelekto programa „ChatGPT“ labiau atstovauja Vakarų kultūriniam požiūriui ir geriau veikia anglų kalba. Taip pat ir priemonės, skirtos žalingo skaitmeninio turinio prevencijai, daugiausia yra išbandytos anglakalbėje aplinkoje.
Dėl šios priežasties jos gali būti mažiau efektyvios kitomis kalbomis ir kituose kontekstuose. Be to, DI modelių mokyme dalyvaujantys žmonės, jų pasaulėžiūra ir vertinimai DI generuojamus atsakymus gali paveikti. Generatyvinio DI algoritmai dažnai yra „nepermatomi“ vartotojui, o jiems būdingas šališkumas gali netyčia (o gal ir tyčia) sustiprinti egzistuojančius stereotipus. - Portalo „IEEE Xplore“ analitikai 2024 m. publikacijoje teigia, kad itin didelį pavojų kelia vadinamosios DI „haliucinacijos“. Tai įtikinamai skambanti, tačiau neteisinga generatyvinio DI pokalbių modelių pateikiama informacija. Šie modeliai gali perimti ir sustiprinti duomenų rinkiniuose užfiksuotą su kultūra, lytimi susijusį ar kitokio pobūdžio turinio iškraipymą. Kadangi generatyvinio DI programos (pvz. „ChatGPT“, „Gemini“) dažnai neatskleidžia šaltinių arba juos pateikia klaidingai, vartotojams būna sudėtinga kritiškai įvertinti gaunamos informacijos kokybę.
Moksleiviai ir kiti vartotojai, pernelyg pasikliaujantys DI sistemų pateiktų rezultatų teisingumu, gali įsisavinti klaidingą informaciją. Savo ruožtu paieškos sistemos internete alternatyva „Perplexity“ pateikia konkrečius šaltinius ir nuorodas į informaciją, tačiau remiasi siauresniu paieškos tikslu, orientuotu į aktualiausių šaltinių surinkimą, o ne į platesnę analizę ar apibendrinimą, kurį atlieka „ChatGPT“. Sprendžiant įvairias kompleksines užduotis, vienas DI įrankis gebės jas išnarplioti, supaprastinti ir paaiškinti, kitas nurodys, kur ieškoti informacijos, padėsiančios spręsti užduotį.
„ScienceDirect“ ekspertų nuomone, DI technologijos gali ženkliai prisidėti prie mokymosi efektyvumo dviem pagrindiniais būdais: (1) tiesiogiai papildydamos ugdymosi procesą ir (2) sudarydamos sąlygas aktyviai ugdytinių mokymosi veiklai – kartoti žinias, jas gilinti ar kurti naujas idėjas. Tačiau naudojant ne specialiai švietimui skirtus DI įrankius, tokius kaip „ChatGPT“, iškyla ir problemų. Kai mokiniai visiškai perleidžia mokymosi užduotis DI įrankiams, mažėja jų pačių gebėjimas spręsti problemas ir gilinti įgūdžius, o tai gali sukelti vadinamąjį atgudimo (angl. deskilling) efektą – pagrindinių žinių ir gebėjimų neįsisavinimą arba jų praradimą, teigiama Cornellio universiteto mokslininkų publikacijoje.
Netinkamas, nepamatuotas DI įrankių naudojimas trumpalaikėje perspektyvoje gali atrodyti patrauklus, tačiau ilgainiui mokiniai gali tapti priklausomi nuo DI, sumažėja jų gebėjimas savarankiškai mokytis ir spręsti sudėtingesnes užduotis. Todėl būtina skatinti sąmoningą ir apgalvotą DI naudojimą švietimo srityje, užtikrinant, kad technologijos būtų priemonė, papildanti, o ne pakeičianti mokinių pastangas.
Jaunosios kartos dirbtinio intelekto naudojimas iš esmės keičia namų darbų paskirtį įgūdžių lavinimo procese. Generatyviniai DI įrankiai leidžia daugumos mokomųjų dalykų užduotis išspręsti vos per kelias sekundes. Šiaurės licėjaus ir Balsių progimnazijos geografijos mokytojo Manto Karanausko nuomone, šiame kontekste pedagogams tenka ieškoti kūrybiškų sprendimų, o tai gali kelti tam tikrų išbandymų mažiau su DI technologijomis susipažinusiems mokytojams.
Antra vertus, patikrinti, ar mokinys pasinaudojo pagalbiniais šaltiniais, tokiais kaip DI, nėra sudėtinga – pakanka įvertinti jo bendrus mokymosi rezultatus ar papildomai patikrinti žinias pokalbio metu. Kai kurie JAV mokytojai kaip tik skatina auklėtinius naudotis dirbtiniu intelektu, kad šie įgustų atpažinti DI daromas klaidas ir taip lavintų kritinį mąstymą.
Kaip atskleidžia „The RAND American Educator Panels“ tyrėjai, svarbus veiksnys, turintis įtakos mokinių gebėjimui veiksmingai taikyti DI pagrįstas priemones, yra skaitmeninė atskirtis (angl. digital divide), apibrėžiama kaip socialinių ir ekonominių aplinkybių lemiamos nevienodos asmenų ar bendruomenių galimybės naudotis skaitmeninėmis technologijomis. JAV patirtis rodo, kad DI įrankiai greičiau įsisavinami mokyklose, kurios priklauso ekonomiškai stipresnėms bendruomenėms. Skaitmeninės atskirties rizika gali išaugti dėl nacionalinio lygmens reguliavimo stokos, nepakankamo finansavimo, reikalingo skaitmeninėms technologijoms švietimo sistemoje diegti, taip pat ugdymo, kaip su šiomis technologijomis efektyviai dirbti, spragų.
Moksleiviai, kurių socioekonominė padėtis aukštesnė, paprastai turi geresnes galimybes naudotis kokybiškomis DI pagrįstomis edukacinėmis priemonėmis, atitinkančiomis aukštus duomenų apsaugos standartus, o žemesniam socioekonominiam lygiui priklausantys jaunuoliai dažnai renkasi nemokamus DI įrankius, kuriems būdingas mažesnis funkcionalumas ir kartais prastesni duomenų apsaugos saugikliai. Taigi, siekiant užtikrinti DI technologijų naudą visiems mokiniams, būtina spręsti skaitmeninės atskirties problemas ir užtikrinti visapusišką prieinamumą bei vienodas galimybes įgyti reikiamas darbo su DI kompetencijas.
Kaip matyti, švietime populiarėjantis generatyvinis dirbtinis intelektas ne tik atveria naujas pagalbos ugdant ir ugdantis galimybes, leidžia individualizuoti mokymosi procesą, bet ir išryškina pavojus, kurių kyla aklai pasitikint automatizuotais sprendimais. Riboti, šališki ar kontekstui neadekvatūs duomenys, kuriais apmokomi DI modeliai, gali lemti klaidinančius atsakymus, sustiprinti vyraujančius stereotipus ir pan.
Generatyvinio DI algoritmai dažnai veikia „nepermatomai“ – vartotojams trūksta aiškumo, kaip formuluojami atsakymai į DI sistemoms pateiktas užklausas, kokiais šaltiniais remiamasi. Be to, priklausomybė nuo DI technologijų gali lemti mokinių gebėjimų silpnėjimą, kai jie nustoja aktyviai mąstyti ir patys spręsti problemas. Skaitmeninė atskirtis dar labiau gilina nelygybę, nes vieni moksleiviai gauna prieigą prie kokybiškesnių DI priemonių, o kiti tenkinasi ribotais, mažiau saugiais įrankiais.
Lietuvoje vykdoma mokyklų skaitmenizacija – kompiuterių klasių kūrimas, išmaniųjų įrenginių integracija į ugdymo procesus, modernių skaitmeninių programų diegimas – atvėrė platesnes galimybes dirbtinio intelekto taikymui švietimo sistemoje. Vis dėlto DI plėtra šiame sektoriuje kol kas tebėra ribota ir fragmentiška, dažnai priklausanti nuo pavienių iniciatyvų, o ne sisteminio valstybės palaikymo. Tarp skaitmeninių mokymo(si) priemonių – vos keli DI įrankiai, trūksta aiškios nacionalinės strategijos dėl DI plėtros švietime.
Pedagogų pasirengimas dirbti su DI labai priklauso nuo jų asmeninių gebėjimų ir mokyklos išteklių, todėl kyla atotrūkio tarp dalies mokytojų ir naujovėms imlesnių moksleivių rizika. Nors DI temos įtrauktos į bendrojo ugdymo turinį, stinga nuoseklių mokymo ir praktinio DI plėtros švietime įgyvendinimo gairių. Verslo parama ir privačios iniciatyvos svarbios, bet visų sisteminių spragų nekompensuoja.
Svarstant spartesnį dirbtinio intelekto diegimą Lietuvos švietimo sistemoje būtina užtikrinti pusiausvyrą tarp technologijų integravimo ir mokinių kritinio mąstymo bei įgūdžių mokytis savarankiškai ugdymo. Ypač svarbu, kad DI nebūtų suvokiamas kaip universalus sprendimas, pakeičiantis mokinių pastangas ar mokytojo vaidmenį klasėje. Todėl reikėtų skatinti sąmoningą DI naudojimą, nuolat vertinti šios inovacijos įtaką mokinių gebėjimams spręsti problemas ir kūrybiškai mąstyti, siekti, kad technologijos būtų tik pagalbinė mokymo(si) priemonė.
