Межі та виклики використання інструментів штучного інтелекту у вищій освіті

Abstract

Резюме. Стрімкий розвиток і поширення інструментів штучного інтелекту (ШІ) – від генеративних моделей до адаптивних навчальних систем – трансформують сучасну вищу освіту. Вони мають значні переваги, до яких належать персоналізація навчання, автоматизація рутинних завдань і розширення доступу до знань. Однак, поряд із істотним потенціалом, виникає низка проблем, що стосуються як педагогічних, так і етичних аспектів. На тлі відсутності чітких політик щодо використання у вищій освіті інструментів ШІ, вони широко застосовуються студентами для виконання завдань, що створює ризики порушення академічної доброчесності та ставить під сумнів традиційні методи оцінювання. Таким чином, наукове завдання полягає у виявленні меж ефективності та ключових викликів використання інструментів ШІ у вищій освіті з метою розроблення збалансованого підходу, який максимізує переваги технологій, мінімізуючи при цьому потенційні ризики. Інструменти ШІ пропонують широкі можливості для оптимізації освітнього процесу, зокрема їх використовують для персоналізованого навчання (адаптивні тести, підбір матеріалів), автоматизації оцінювання (перевірка фактів, аналіз відповідей), підтримки викладачів і студентів (генерування завдань, створення зворотного зв’язку). Ці можливості можуть підвищити доступність та ефективність освіти. Водночас існують суттєві виклики, які умовно можна поділити на педагогічні, етичні та соціальні. Педагогічні виклики стосуються впливу ШІ на ключові освітні компетенції. Адаптивні навчальні системи можуть персоналізувати траєкторію навчання, але їхня ефективність обмежується якістю даних, на яких вони вчаться. Надмірне покладання на ШІ може призвести до поверхового засвоєння знань замість глибокого осмислення матеріалу. Некритичне використання генеративного ШІ для створення контенту може гальмувати розвиток самостійного мислення та креативності у студентів. Ще один виклик – адаптація методів оцінювання. Завдання, які легко виконуються за допомогою ШІ, потребують перегляду, щоб зосередитися на розвитку навичок вищого рівня, таких як критичний аналіз, синтез і вирішення проблем. Алгоритми ШІ можуть бути схильні до упередженості й помилок, що може призвести до несправедливих рішень у процесі оцінювання. Крім того, ШІ не може замінити людську взаємодію, емпатію та наставництво, які є ключовими для формування цілісної особистості студента. Етичні виклики включають питання авторства, конфіденційності даних та дотримання академічної доброчесності. Алгоритми ШІ можуть успадковувати й посилювати упередження, що містяться у навчальних даних, що може призводити до несправедливих результатів для певних груп студентів. Непрозорість роботи «чорної скриньки» ШІ ускладнює розуміння того, як саме ухвалюються рішення, що ставить під сумнів визначення відповідальності за помилки. Питання приватності даних студентів, які збираються ШІ-системами, також вимагає чіткого регулювання та контролю.