Souhrn
Americké univerzity jako Ohio State University, University of Florida a University of Michigan rychle integrují AI do všech bakalářských programů. Studie z MIT však ukazuje, že používání ChatGPT vede k horší kvalitě prací, nižší mozkové aktivitě a závislosti na kopírování. Tento trend může oslabit klíčové dovednosti budoucích absolventů v éře automatizace.
Klíčové body
- Ohio State University oznámila integraci AI vzdělávání do všech bakalářských programů.
- University of Florida a University of Michigan spouštějí podobné iniciativy.
- MIT studie: Skupina používající ChatGPT produkovala vágní práce s nízkou mozkovou aktivitou podle EEG a rostoucí závislostí na kopírování.
- Autoři studie konstatují podprůměrný výkon uživatelů LLM na neurální, lingvistické a behaviorální úrovni.
- Justin Reich z MIT varuje před opakovanými selháními při rychlé integraci nových technologií do vzdělávání.
Podrobnosti
Článek upozorňuje na paradox: zatímco automatizace a AI vyžadují od absolventů kreativní myšlení, kritickou analýzu a flexibilitu učení se novým znalostem, univerzity tyto dovednosti potenciálně podkopávají masivními investicemi do AI nástrojů. Ohio State University tento rok oznámila, že AI vzdělávání vloží do každého bakalářského programu, což znamená, že studenti budou používat modely jako ChatGPT pro psaní esejů, analýzy dat nebo generování nápadů. Podobně University of Florida a University of Michigan rozvíjejí iniciativy, kde AI prochází do jádra výuky, včetně automatizovaného hodnocení a personalizovaného učení.
Klíčovým důkazem je studie z MIT, kde výzkumníci rozdělili účastníky do tří skupin: jedna používala ChatGPT k psaní esejů po několik měsíců, druhá Google Search a třetí žádnou technologii. Skupina s ChatGPT produkovala nejasné, špatně odůvodněné texty, měla nejnižší úrovně mozkové aktivity měřené EEG a postupně se spoléhalo na kopírování z externích zdrojů. EEG ukázalo sníženou aktivitu v oblastech spojených s kognitivními procesy, jako je zpracování jazyka a logické uvažování. Autoři, včetně týmu z MIT Teaching Systems Lab, dospěli k závěru, že uživatelé velkých jazykových modelů (LLM) podvádějí na neurální, lingvistické a behaviorální úrovni po čtyřech měsících.
Justin Reich, ředitel MIT Teaching Systems Lab, v nedávném článku v The Chronicle of Higher Education zdůrazňuje, že unáhlené pokusy o integraci nových technologií do vzdělávání selhaly opakovaně, někdy katastrofálně. Například dřívější nástroje jako automatické esejové hodnocení nebo masivní online kurzy (MOOC) nesplnily očekávání a často zhoršily kvalitu výuky. V kontextu AI to znamená riziko, že studenti se stanou pasivními konzumenty generovaného obsahu místo aktivních tvůrců, což oslabí jejich schopnost inovovat – klíčovou v profesích, kde AI převezme rutinní úkoly.
Proč je to důležité
Tento trend ovlivní miliony studentů a budoucí pracovní sílu. V éře, kde AI jako GPT modely automatizují standardní úkoly, budou zaměstnavatelé hledat lidi schopné komplexního myšlení, které AI zatím nedokáže napodobit. Pokud univerzity priorizují rychlou integraci bez důkazů účinnosti, riskují produkci absolventů závislých na AI, s oslabenou kognitivní flexibilitou. To má širší dopady na technologický průmysl: méně kreativních inženýrů a výzkumníků zpomalí pokrok v oblastech jako robotika nebo pokročilé AI systémy. Reichovo varování připomíná potřebu empirických studií před masovým nasazením, aby vzdělávání posílilo, ne oslabilo, lidský potenciál.
Zdroj: 📰 Slashdot.org
| 