Žurnāliste par mākslīgā intelekta izmantošanu studijās: Vai rakstiskiem referātiem ir jēga? 19

“Visprimitīvākais līmenis, ar ko saskaras augstskolās, mākslīgā intelekta sakarā ir, protams, tas, ka studenti to lieliski izmanto rakstu darbos,” stāsta žurnāla “Ieva” galvenā redaktore un RSU Žurnālistikas programmas lektore Anna Peipiņa.

Reklāma
Reklāma
“Ko var iemācīt šādi ģērbušās lektores?” Dzejniece un lektore publiski šausminās un ņirgājas par pasniedzēju apģērbu 124
Ēdam katru dienu! Kuros pārtikas produktos ir visvairāk plastmasas?
Seni un spēcīgi ticējumi: šīs lietas nekad nedrīkst ne aizņemties, ne aizdot 9
Lasīt citas ziņas

Raidījumā “Preses klubs” Peipiņa min, ka tas bija pirmais, ar ko sastapās augstskolu pasniedzēji, ka daudzi rakstu darbi tika iesniegti tādā kvalitātē, ka bija grūti noteikt vai to rakstījis students vai mākslīgais intelekts.

Šobrīd jau ir izveidota sistēma, kā šādus gadījumus pieķert, min Pepiņa.

CITI ŠOBRĪD LASA

“Tas liek mainīt visu mācību procesu. Jautājums vai referātiem ir jēga šādā situācijā? Varbūt ir jāmaina pārbaudes formas? Tas ir attiecībā uz augstāko izglītību. Bet arī medijos mākslīgais intelekts ir daudz ko ietekmējis,” bilstAnna Peipiņa par studiju procesu.

Jau iepriekš ir ziņots, ka Rīgas Stradiņa universitātes Pedagoģiskās izaugsmes centrā tapis atbalsta materiāls docētājiem “Mākslīgais intelekts augstākajā izglītībā”, kas, kā lēš augstskola, esot pirmais šāda veida izdevums Latvijā.

Vadlīniju mērķis ir sniegt praktiskus ieteikumus docētājiem un studējošajiem mākslīgā intelekta izmantošanai, ierobežošanai un lietošanas apguvei studiju procesā. Tajās raksturota pieeja mākslīgā intelekta lietošanai studiju procesā, balstoties izglītības pētnieku paustajās nostādnēs, pasaulē vadošo universitāšu un RSU pedagoģiskajā praksē.

Vadlīnijās uzsvars likts uz veidiem, kā mākslīgā intelekta risinājumi spēj sniegt mācīšanās individualizācijā, veicinot studējošo iesaistīšanos un kāpinot mācīšanās rezultātus. Tas ietver gan ģeneratīvā intelekta un mācīšanās analītikas risinājumus, gan digitālu mācīšanās asistentu ienākšanu izglītības vidē, pielāgojot studējošo mācīšanās pieredzi, atbilstoši viņu vajadzībām un mācīšanās stilam.

Vadlīnijās arī raksturotas idejas, kā mākslīgā intelekta risinājumi var atbalstīt studiju kursa plānošanu un satura izstrādi, kā docētājs var gūt savam studiju kursam pielāgotas idejas, veicināt studējošo savstarpējo sadarbību, aktīvo mācīšanos, pašregulētas mācīšanās prasmes un citus svarīgus aspektus.

SAISTĪTIE RAKSTI
LA.LV aicina portāla lietotājus, rakstot komentārus, ievērot pieklājību, nekurināt naidu un iztikt bez rupjībām.