Манифест преподавания и обучения в эпоху генеративного искусственного интеллекта: критическая коллективная позиция для более эффективной навигации в будущем

The Manifesto for Teaching and Learning in a Time of Generative AI: A Critical Collective Stance to Better Navigate the Future
Ramesh C. Sharma, Olaf Zawacki‐Richter, Melissa Bond, Mutlu Cukurova, Helen Crompton, Thomas K. F. Chiu, Isak Froumin, Aras Bozkurt, Robert Farrow, Chrissi Nerantzi, Maha Bali, Jon Dron, Eamon Costello, Christian M. Stracke, Kyungmee Lee, Mark Nichols, Stefan Hrastinski, Petar Jandrić, Junhong Xiao, Angelica Pazurek, Tutaleni I. Asino, Ahmed Tlili, Charles B. Hodges, Stephanie Moore, Apostolos Koutropoulos, Bryan Alexander, Manuel B. Garcia, Lenandlar Singh, Steven Watson, Henk Huijser, John Y. H. Bai, Andrew Swindell, Mike Sharples, Josep M. Duart, Chryssa Themelis, Evgeniy Terentev, Alexander M. Sidorkin, Dorothy Mulligan, Sarah Honeychurch, Patricia J. Slagter van Tryon, Jing Leng, Kai Zhang, Chanjin Zheng, Peter Shea, Anton Vorochkov, Sunagül Sani-Bozkurt, Robert L. Moore
2024-01-01

генеративный искусственный интеллекталгоритмическая предвзятостьэтическая ответственностьвысшее образованиечеловеческая субъектность
В этом манифесте критически рассматривается разворачивающаяся интеграция генеративного искусственного интеллекта (GenAI), чат-ботов и алгоритмов в высшее образование; для навигации в будущем преподавания и обучения предлагается коллективный и осмысленный подход. Хотя генеративный искусственный интеллект широко рассматривается как средство, способное персонализировать обучение, повысить эффективность и расширить доступность образования, нейтральным инструментом он далеко не является. Алгоритмы уже формируют человеческое взаимодействие, коммуникацию и создание контента, порождая глубокие вопросы о человеческой субъектности, а также о предубеждениях и ценностях, заложенных в их разработку. По мере дальнейшего развития генеративного искусственного интеллекта мы сталкиваемся с критически важными задачами: сохранением человеческого контроля, обеспечением равенства и созданием содержательного, аутентичного образовательного опыта. В манифесте подчеркивается, что генеративный искусственный интеллект не является идеологически или культурно нейтральным. Напротив, он отражает мировоззрения, способные усиливать существующие предубеждения и маргинализировать различные голоса. Кроме того, по мере того как использование генеративного искусственного интеллекта преобразует образование, оно создает риск утраты важнейших человеческих составляющих — творчества, критического мышления и эмпатии — и может вытеснить содержательное человеческое взаимодействие алгоритмическими решениями. В манифесте содержится призыв к проведению основательных исследований, основанных на фактических данных, и к осознанному принятию решений, чтобы генеративный искусственный интеллект усиливал, а не ослаблял человеческую субъектность и этическую ответственность в образовании.
1
Хотя GenAI может персонализировать обучение, повышать эффективность и расширять доступность образования, он создаёт проблемы для человеческой автономии, равенства и содержательного обучения.
2
GenAI следует использовать для усиления, а не ослабления человеческой автономии и подлинного образовательного опыта.
3
Генеративный ИИ в высшем образовании не является идеологически или культурно нейтральным: его разработка включает определённые мировоззрения, ценности и предубеждения.
4
Сохранение человеческого контроля и этической ответственности требует основательных исследований, основанных на доказательствах, и осознанного принятия решений при интеграции GenAI.
5
Расширение использования GenAI может ослабить творчество, критическое мышление, эмпатию и подлинное человеческое взаимодействие, заменяя их алгоритмическими решениями.

Интеграция генеративного искусственного интеллекта (GenAI), чат-ботов и алгоритмов в высшее образование

Последствия для человеческой субъектности, справедливости, предвзятости, ценностей и содержательного, ориентированного на человека преподавания и обучения

Publication Details
Publication Date
2024-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
218
Access Type
Author Information
Authors
Ramesh C. Sharma
Olaf Zawacki‐Richter
Melissa Bond
Mutlu Cukurova
Helen Crompton
Thomas K. F. Chiu
Isak Froumin
Aras Bozkurt
Robert Farrow
Chrissi Nerantzi
Maha Bali
Jon Dron
Eamon Costello
Christian M. Stracke
Kyungmee Lee
Mark Nichols
Stefan Hrastinski
Petar Jandrić
Junhong Xiao
Angelica Pazurek
Tutaleni I. Asino
Ahmed Tlili
Charles B. Hodges
Stephanie Moore
Apostolos Koutropoulos
Bryan Alexander
Manuel B. Garcia
Lenandlar Singh
Steven Watson
Henk Huijser
John Y. H. Bai
Andrew Swindell
Mike Sharples
Josep M. Duart
Chryssa Themelis
Evgeniy Terentev
Alexander M. Sidorkin
Dorothy Mulligan
Sarah Honeychurch
Patricia J. Slagter van Tryon
Jing Leng
Kai Zhang
Chanjin Zheng
Peter Shea
Anton Vorochkov
Sunagül Sani-Bozkurt
Robert L. Moore
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%