Dirbtinis intelektas padeda atlikti namų darbus, bet egzaminuose smogia atgal: mokiniai gali prarasti daugiau, nei atrodo

Iš pirmo žvilgsnio viskas atrodo beveik per gerai. Mokinys grįžta namo, atsiverčia užduotis, įrašo klausimą į dirbtinio intelekto įrankį ir po kelių sekundžių jau turi atsakymą. Rašinys tvarkingesnis, matematikos sprendimas aiškesnis, istorijos santrauka gražiai sudėliota, o namų darbų rezultatas – geresnis nei anksčiau. Tėvams atrodo, kad vaikas pagaliau „susitvarkė“, mokytojas gauna dailiai paruoštą darbą, o pats mokinys jaučiasi radęs gudrų būdą sutaupyti laiko.

Tačiau čia ir prasideda pavojingiausia dalis. Nauji tyrimai rodo, kad dirbtinis intelektas gali pagerinti namų darbų rezultatus, bet kartu pabloginti egzaminų rezultatus. Kitaip tariant, darbas namuose atrodo geresnis, tačiau kai mokinys lieka vienas su užduotimi klasėje ar per patikrinimą, paaiškėja, kad tikros žinios ne visada spėjo paskui gražiai sugeneruotą atsakymą.

Viename dideliame tyrime, kuriame dalyvavo daugiau kaip 26 tūkst. Kinijos vidurinių mokyklų mokinių, pastebėta labai aiški tendencija: pradėjus naudoti generatyvinį dirbtinį intelektą, namų darbų balai vidutiniškai pagerėjo 18 procentų, tačiau egzaminų rezultatai krito net iki 24 procentų. Tai jau ne smulki detalė, o rimtas signalas mokykloms, tėvams ir patiems mokiniams.

Geri namų darbai dar nereiškia, kad vaikas išmoko

Didžiausia problema ta, kad dirbtinis intelektas gali sukurti mokymosi iliuziją. Mokinys mato teisingą atsakymą, gali jį perrašyti, pakoreguoti, pateikti mokytojui ir gauti geresnį įvertinimą. Bet jei jis pats neperėjo viso kelio – nesuprato klaidos, nebandė spręsti, nesuformulavo minties, nesusiejo informacijos – jo galvoje lieka daug mažiau nei sąsiuvinyje.

Namų darbai tada tampa ne mokymosi procesu, o gražaus rezultato pateikimu. Tai labai pavojinga, nes mokytojas mato tvarkingą darbą, tėvai mato geresnį pažymį, o pats mokinys gali galvoti, kad viską moka. Tik egzaminas parodo tiesą. Kai nebelieka galimybės pasikliauti įrankiu, reikia pačiam prisiminti, suprasti ir pritaikyti žinias.

Tyrėjai pabrėžia, kad problema nėra pats dirbtinis intelektas. Problema atsiranda tada, kai jis pradeda atlikti darbą vietoj mokinio. Jei vaikas paprašo paaiškinti uždavinį, parodyti klaidos logiką ar pateikti užuominą, tai gali padėti. Bet jei jis tiesiog įkelia visą užduotį ir pasiima galutinį atsakymą, mokymosi momentas dingsta. Tai panašu į sportą: galima žiūrėti treniruotes, klausytis patarimų ir matyti gerą techniką, bet raumenys stiprėja tik tada, kai dirbi pats.

PISA duomenys rodo nerimą keliančią kryptį

Apie dirbtinio intelekto poveikį kalbama ne tik pavieniuose tyrimuose. Tarptautinės mokinių vertinimo programos PISA duomenys taip pat rodo, kad kasdienis dirbtinio intelekto naudojimas gali būti susijęs su prastesniais mokinių rezultatais. PISA tyrimuose dalyvauja penkiolikmečiai iš daugelio pasaulio šalių, todėl tai laikoma vienu svarbiausių švietimo sistemos „termometrų“.

Duomenys rodo įdomų skirtumą. Mokiniai, kurie niekada arba beveik niekada nenaudojo dirbtinio intelekto rašydami darbus, gamtos mokslų teste surinko vidutiniškai 509 taškus. Tie, kurie dirbtinį intelektą naudojo kasdien arba beveik kasdien, surinko 481 tašką. Skirtumas – 28 taškai. Įvertinus socialinę ir ekonominę padėtį, tai prilyginama maždaug pusantrų metų mokymosi skirtumui.

Tai nereiškia, kad kiekvienas dirbtinį intelektą naudojantis mokinys mokosi blogiau. Tačiau skaičiai rodo aiškų pavojų: kuo dažniau įrankis tampa kasdieniu atsakymų tiekėju, tuo didesnė rizika, kad mokinys praras savarankiško mąstymo įgūdžius. O būtent jų labiausiai reikia per egzaminą, kai nepakanka gražiai suformuluoto sakinio – reikia pačiam suprasti, kodėl atsakymas yra toks.

PISA ataskaitose taip pat minima platesnė mokinių pasiekimų problema. Per pastarąjį dešimtmetį EBPO šalyse prastėjo skaitymo ir matematikos rezultatai. Tai siejama ne vien su dirbtiniu intelektu, bet ir su skaitmeniniu blaškymu, mažėjančiu skaitymu, dėmesio problemomis ir gilesniais švietimo sistemos iššūkiais. Dirbtinis intelektas šioje situacijoje tampa ne vien priežastimi, o stiprintuvu: jis gali padėti tiems, kurie moka juo naudotis, bet gali dar labiau pakenkti tiems, kurie naudoja jį kaip trumpiausią kelią.

Uždrausti neužteks – mokiniai vis tiek naudos

Kai tik mokyklose atsiranda naujas įrankis, pirmoji reakcija dažnai būna draudimas. Uždrauskime telefonus. Uždrauskime dirbtinį intelektą. Uždrauskime naudoti namų darbuose. Iš pirmo žvilgsnio tai atrodo paprasta, bet realybėje neveikia taip švariai. Mokiniai vis tiek ras būdų naudotis technologijomis namuose, telefonu, per draugus ar kitus įrankius. O jei mokykla tik draus, bet nemokys, vaikai mokysis patys – dažniausiai ne pačiu geriausiu būdu.

Tyrėjai vis dažniau sako, kad dirbtinio intelekto nereikia tiesiog išmesti iš švietimo. Reikia keisti jo naudojimo modelį. Mokiniai turi suprasti, kada DI padeda mokytis, o kada pradeda vogti jų pačių pastangas. Tai labai svarbus skirtumas. Vienas dalykas yra paprašyti paaiškinimo, pavyzdžio ar papildomo klausimo. Visai kas kita – pateikti užduotį ir pasiimti gatavą atsakymą.

Ypač įdomu tai, kad saikingas dirbtinio intelekto naudojimas kai kuriais atvejais siejamas su geresniais rezultatais. Mokiniai, kurie naudojo DI kartą ar du per savaitę, pasirodė geriau nei tie, kurie juo nesinaudojo visai arba naudojosi kasdien. Tai rodo, kad problema nėra įrankis pats savaime. Problema – priklausomybė nuo jo.

Dar geresni rezultatai pastebimi tada, kai mokiniai ne tik gauna DI atsakymą, bet ir yra mokomi jį tikrinti. Pavyzdžiui, prašoma rasti klaidą, palyginti kelis atsakymus, paaiškinti, kodėl vienas sprendimas geresnis už kitą, arba patikrinti šaltinius. Tokiu atveju dirbtinis intelektas tampa ne ramentu, o treniruokliu.

Mokykloms teks keisti namų darbų logiką

Dirbtinis intelektas kelia labai nepatogų klausimą: ar dabartiniai namų darbai vis dar parodo, ką mokinys iš tikrųjų moka? Jei rašinį, santrauką ar atsakymą galima sugeneruoti per kelias sekundes, vien galutinio darbo kokybė nebegali būti pagrindinis vertinimo matas. Tvarkingas tekstas nebūtinai reiškia tvarkingą mąstymą.

Todėl mokykloms teks daugiau dėmesio skirti ne tik atsakymui, bet ir keliui iki jo. Mokinys turėtų parodyti, kaip mąstė, kodėl pasirinko tokį sprendimą, kokias alternatyvas atmetė, kur galėjo suklysti ir kaip tikrino informaciją. Tai gali atrodyti sudėtingiau nei paprastas „parašyk rašinį iki penktadienio“, bet būtent tokios užduotys geriau parodo tikrąsias žinias.

Pavyzdžiui, vietoj vieno galutinio atsakymo mokytojas gali prašyti pateikti sprendimo eigą. Vietoj paprasto teksto – paaiškinti, kurią DI sugeneruoto atsakymo dalį mokinys pataisė ir kodėl. Vietoj santraukos – palyginti du šaltinius ir parodyti, kuris patikimesnis. Tokios užduotys priverčia mokinį mąstyti, o ne vien pateikti gražiai suformatuotą rezultatą.

Tėvams taip pat verta keisti klausimą. Ne „ar padarei namų darbus?“, o „ar supratai, ką darei?“. Ne „kodėl tiek ilgai užtrukai?“, o „parodyk, kaip sprendei“. Nes jei vaikas su DI pagalba atneša geresnį pažymį, bet negali paaiškinti, ką parašė, problema jau prasidėjo.

Dirbtinis intelektas neišnyks, todėl reikia mokyti naudotis protingai

Akivaizdu viena: dirbtinis intelektas iš mokyklų niekur nedings. Galima jį riboti, galima nustatyti taisykles, galima drausti per atsiskaitymus, bet apsimesti, kad mokiniai jo nenaudos, būtų naivu. Todėl svarbiausias šių metų iššūkis – ne kovoti su pačia technologija, o išmokyti jaunus žmones naudotis ja taip, kad ji stiprintų, o ne silpnintų.

Mokiniai turi suprasti paprastą, bet labai svarbią taisyklę: DI gali padėti paaiškinti, bet neturėtų mokytis už tave. Jis gali pasiūlyti kryptį, bet neturėtų atimti bandymo. Jis gali parodyti pavyzdį, bet jei viską palieki jam, tavo smegenys lieka nuošalyje. O egzamine, gyvenime ir darbe reikės ne tik gražaus atsakymo, bet ir gebėjimo savarankiškai spręsti problemą.

Tad geresni namų darbai dar nėra pergalė. Jei jie tampa tik geresne kauke prastesniam mokymuisi, mokyklos turi reaguoti greitai. Dirbtinis intelektas gali būti naudingas pagalbininkas, bet tik tada, kai mokinys išlieka pagrindinis darbo autorius. Kitaip rizikuojame užauginti kartą, kurios sąsiuviniuose viskas atrodys gražiai, bet egzaminuose ir realiose situacijose pritrūks svarbiausio dalyko – savo paties mąstymo.

Įvertinkite šį straipsnį:

 

 

 

 

 

Kraunami duomenys...

Ačiū už jūsų įvertinimą!