Kool või õppeasutus koosneb kahest ajakategooriast, mis harva on võrdselt jaotunud: aeg klassiruumis või auditooriumis ja aeg sellest väljaspool. See viimane kategooria on suurem, kui tavaliselt arvatakse. Tunni ettevalmistus, testide koostamine ja parandamine, aruandlus, vastutuse võtmine inspektsiooni või juhatuse ees, tunniplaanid, suhtlus lapsevanemate või õpilastega ning hoolduse ja juhendamisega seotud administratiivtöö. Suur osa sellest töost on keelepõhine: see koosneb tekstide lugemisest, kirjutamisest ja hindamisest. See teeb hariduse valdkonnaks, kus AI põhjustatud töönihe on tunnetatav konkreetselt ja varakult, sest tekstitöö on täpselt see, milles keelemudelid on kõige tugevamad.
Sellele lisandub asjaolu, mis eristab haridust kauplusest või vabrikust: töö tulemus on inimese arengu edenemine, ning seda arengut hinnatakse ja rahastatakse kindlate raamistike järgi. Õppekava, eksamiprogramm, inspektsiooni raamistik. See mõjutab, milline töö saab liikuda ja milline jääb õpetajale, sõltumata sellest, mis on tehniliselt võimalik.
Mõnes koolis koostatakse testi, hindamisjuhendi (rubric) või tagasiside sõnastuse esialgne versioon juba AI abil, kusjuures õpetaja kontrollib, täpsustab ja vabastab selle alles pärast seda kasutamiseks. Teistes koolides see veel ei toimu, ja erinevus ei peitu tavaliselt uuendamissoovis. See peitub kolmes asjas, mis kõik peavad olema olemas enne, kui töö tegelikult üle läheb.
Esimene on juurdepääs: kas õpetajal on lubatud kasutada keelemudelit õpilasandmete peal, või seisab selle vahel andmetöötluslepe ja privaatsuskontroll, mis ei ole veel valmis. Teine on järelevalve: kes hindab, kas AI genereeritud õpilashinnang on korrektne, mis pädevusega ja mis protokolli järgi. Kolmas on usaldus kasutaja enda seas: õpetaja, kes kahtleb, kas AI ettepanek õigustab konkreetset õpilast, ignoreerib seda ettepanekut, ükskõik kui hea süsteem ka on.
Need kolm kategooriat läbivad kogu hariduses tehtavat tööd. Osa saab AI iseseisvalt üle võtta, näiteks pika poliitikatasandi teksti kokkuvõtte tegemine või esialgse tunniplaani koostamine. Osa käib koos inimliku järelevalvega, mis kiidab heaks või lükkab tagasi põhjendusega, näiteks kirjandi tagasiside või aruande mustand. Ja osa jääb inimtööks, näiteks vestlus õpilasega, kes on takerdunud, või pedagoogiline kaalutlus hoolduse teatise taga. Kuhu millised osad täpselt langevad, erineb mitte ainult asutuste vahel, vaid ka ülesannete vahel sama asutuse sees.
"Kasutame AI-d töökoormuse vähendamiseks" on lause, mis mahub peaaegu igasse juhtimisaruandesse ja mis praktikas fikseerib peaaegu mitte midagi. Kas mõeldakse, et parandamisele kuluv aeg vabaneb rohkemaks tähelepanuks õpilase kohta, või et sama koguse õppetunde täidetakse väiksema toetava personaliga? Mõlemad on legitiimsed ambitsioonid, kuid need vajavad erinevaid võimekusi: erinevaid süsteeme, erinevaid pädevusi, erinevaid kokkuleppeid kaasotsustusorganitega. Kuni see valik ei ole fikseeritud konkreetses tulevikupildis ja kontrollitud selle suhtes, mida organisatsioon selleks suutma peab, räägib juhtkond samadest sõnadest hoolimata teineteisest mööda.
Siin on valmisolekutesti erinevus: mitte ambitsiooni ümbersõnastamine, vaid kontrollimine, kas selle eeldused on olemas. Mõelge andmetele juurdepääsule, selgetele otsustusõigustele selle kohta, kes tohib AI ettepanekut heaks kiita, õpetajate ja personali koolitatud oskustele, järelevalvestruktuurile, mis sobib õpilasandmete tundlikkusega.
Kui tekstitöö nihkub, vabaneb õppe- või tugiaega. Mida juhatus selle vabanenud võimekusega teeb, on selle asutuse enda strateegiliste ja tööõiguslike kaalutluste küsimus, koos oma seaduslike nõuetega, kui tegemist on personaliotsustega. See lehekülg kirjeldab vaid seda, kuhu töö ise liigub, mitte seda, mida juhatus sellega peaks tegema.
Alusdünaamika — keelepõhine töö nihkub varem kui füüsiline või suhtluspõhine töö, ja järelevalve jääb määravaks teguriks — ei kehti üksnes hariduses. Sarnaseid mustreid võib ära tunda selles, mis kehtib IT-sektoris esinevate AI-ambitsioonide kohta, viisis, kuidas jaekaubandus AI-ülesannetesse suhtub, ja täiesti erinevas lähtepositsioonis, mis puudutab AI-ambitsioone toitlustuses. Mis alati erineb, ei ole tehnoloogia, vaid selle taga oleva organisatsiooni valmisolek.
Ambitsioon nagu "AI toetab testide arendust" tõlgendub konkreetsetesse rollidesse: kes koostab, kes kiidab heaks, kes vastutab, kui viga läbi läheb. Selle ambitsiooni tõlgendamine rolliks ja otsustusõiguseks on kesksel kohal lehel milliseid võimekusi vajab organisatsioon, et seda AI-ambitsiooni ellu viia, ning kooli juhatuse või haldusnõukogu jaoks pole see harva vaid tehniline küsimus — see on ka küsimus sellest, kuidas juhtkond jõuab ühisele arusaamale selle kohta, mida ambitsioon täpselt tähendab.
Küsimusele, milline töö teie asutuses on AI-le tegelikult üle antav, ei saa vastata üldise sektoripildiga; sellele küsimusele vastatakse ülesannete kaupa FTE TO AI töökaardistusega. Kui soovite kõigepealt teada, kus teie organisatsioon praegu seisab, annab tasuta valmisolekukontroll kaheksa lühikese küsimusega, üks igas mõõtmes, pildi sellest, kus olete kõige kaugemal ja kus kõige vähem kaugele jõudnud. Täielik ambitsioonitest, koos nelja kihiga visioonist sihtolukorrani ja tõlgendusega rollideks ja otsustusõigusteks, on veel valmimisel.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.