Mokykla ar švietimo įstaiga susideda iš dviejų laiko rūšių, kurios retai yra padalintos vienodai: laikas klasėje ar auditorijoje, ir laikas už jos ribų. Ta paskutinė kategorija yra didesnė, nei dažnai manoma. Pamokų ruošimas, testų sudarymas ir tikrinimas, ataskaitos, atskaitomybė inspekcijai ar valdybai, tvarkaraščiai, bendravimas su tėvais ar studentais, ir administravimas, susijęs su pagalba ir globa. Didelė dalis šio darbo yra kalbinė: ji susideda iš tekstų skaitymo, tekstų rašymo, tekstų vertinimo. Tai daro švietimą sektoriumi, kuriame AI sukeliamas darbo poslinkis jaučiamas konkrečiai ir anksti, nes tekstinis darbas yra tiksliai ta sritis, kurioje kalbos modeliai daugiausia veikia.
Prie to prisideda aplinkybė, kuri skiria švietimą nuo parduotuvės ar gamyklos: darbo rezultatas yra kažkieno raida, ir ta raida vertinama ir finansuojama pagal fiksuotus rėmus. Mokymo programa, egzaminų programa, inspekcijos sistema. Tai kartu nulemia, koks darbas gali būti perkeltas, o koks darbas išlieka mokytojui, nepriklausomai nuo to, kas techniškai yra įmanoma.
Kai kuriose mokyklose pirmąją testo, vertinimo kriterijų (rubric) ar grįžtamojo ryšio formuluotės versiją jau paruošia AI, o mokytojas patikrina, pakoreguoja ir tik tada patvirtina. Kitose mokyklose tai vis dar nevyksta, ir skirtumas retai slypi noro atsinaujinti trūkume. Jis slypi trijuose dalykuose, kurie kiekvienas turi būti esami, kol darbas faktiškai persikelia.
Pirmasis yra prieiga: ar mokytojas gali naudoti kalbos modelį su mokinių duomenimis, ar tarp to stovi duomenų tvarkymo sutartis ir privatumo vertinimas, kuris dar nėra sutvarkytas. Antrasis yra priežiūra: kas vertina, ar AI sugeneruotas mokinio vertinimas yra teisingas, su kokiais įgaliojimais ir pagal kokį protokolą. Trečiasis yra pasitikėjimas paties naudotojo pusėje: mokytojas, kuris abejoja, ar AI pasiūlymas teisingai atspindi konkretų mokinį, tą pasiūlymą ignoruos, kad ir kokia gera būtų sistema.
Šios trys kategorijos persmelkia visą darbą švietime. Dalį gali savarankiškai perimti AI, pavyzdžiui, ilgo politikos dokumento apibendrinimą arba pirminės tvarkaraščio versijos sudarymą. Dalis vyksta su žmogaus priežiūra, kuri patvirtina ar atmeta su priežastimi, pavyzdžiui, grįžtamasis ryšys dėl rašinio ar ataskaitos projekto. Ir dalis išlieka žmogaus darbu, pavyzdžiui, pokalbis su mokiniu, kuris atsidūrė aklavietėje, arba pedagoginis sprendimas, esantis už pranešimo apie pagalbos poreikį. Kuri dalis kur atsiduria, skiriasi ne tik pagal įstaigą, bet ir pagal užduotį toje pačioje įstaigoje.
"Mes naudojame AI, kad sumažintume darbo krūvį" yra sakinys, kuris tinka praktiškai kiekvienoje valdybos ataskaitoje ir praktiškai nieko konkrečiai neužrašo. Ar turima omenyje, kad tikrinimo laikas atlaisvinamas didesniam dėmesiui kiekvienam mokiniui, ar kad fiksuotas mokymo laiko kiekis užpildomas su mažiau pagalbinio personalo? Abu yra teisėtos ambicijos, tačiau joms reikia skirtingų galimybių: skirtingų sistemų, skirtingų įgaliojimų, skirtingų susitarimų su darbuotarybe. Kol šis pasirinkimas nėra užrašytas konkrečiame ateities vaizde ir patikrintas pagal tai, ką organizacija dėl to turi mokėti, direkcijos komanda ir toliau kalbėsis pro šalį, naudodama tuos pačius žodžius.
Čia gebėjimų patikra daro skirtumą: ne ambicijos performulavimas, o patikrinimas, ar jai reikalingos sąlygos yra esamos. Pagalvokite apie prieigą prie duomenų, apie aiškias sprendimų teises dėl to, kas gali patvirtinti AI pasiūlymą, apie apmokytus mokytojų ir personalo įgūdžius, apie priežiūros struktūrą, tinkamą mokinių duomenų jautrumui.
Jei tekstinis darbas persikelia, atsilaisvina mokymo ar pagalbinis laikas. Ką valdyba daro su ta atlaisvinta pajėgumu, priklauso tos įstaigos pačios strateginiams ir darbo teisės sprendimams, su savais teisiniais reikalavimais, kai kalbama apie personalo sprendimus. Šis puslapis aprašo tik tai, kur pats darbas juda, o ne tai, ką valdyba su tuo turėtų daryti.
Pagrindinė dinamika — kalbinis darbas persikelia greičiau nei fizinis ar tarpasmeninis darbas, o priežiūra išlieka lemiamas faktorius — pasireiškia ne tik švietime. Panašius modelius galima atpažinti tame, kokios AI ambicijos vyrauja IT sektoriuje, tame, kaip mažmeninė prekyba vertina AI užduotis, ir visiškai kitokioje išeities padėtyje AI ambicijų viešbučių ir restoranų sektoriuje. Kas kaskart skiriasi, ne technologija, bet organizacijos, esančios už jos, pasirengimas.
Ambicija, tokia kaip "AI padeda testų kūrime", pasiverčia konkrečiais vaidmenimis: kas paruošia, kas patvirtina, kas yra atsakingas, jei klaida praslysta. Šis ambicijos pavirtimas vaidmeniu ir sprendimo teise yra pagrindinis dalykas puslapyje apie kokių gebėjimų organizacijai reikia, kad AI ambicija būtų įgyvendinta, ir mokyklos valdybai ar direkcijos tarybai retai tai yra vien techninis klausimas — tai taip pat klausimas apie tai, kaip direkcijos komanda susitaria dėl bendros pozicijos dėl to, ką ta ambicija tiksliai reiškia.
Klausimas, kokį darbą jūsų įstaigoje realiai galima perkelti AI, negali būti atsakytas bendru sektoriaus vaizdu; tas klausimas atsakomas užduočių lygmeniu naudojant FTE TO AI darbo skanavimą. Jei pirmiausia norite žinoti, kur jūsų organizacija šiuo metu stovi, nemokamas gebėjimų patikrinimas su aštuoniais trumpais klausimais, po vieną kiekvienai dimensijai, suteikia vaizdą, kur esate labiausiai pažengę, o kur mažiausiai. Pilna ambicijos patikra, su keturiais sluoksniais nuo vizijos iki tikslinės būsenos ir pavirtimu vaidmenimis ir sprendimo teisėmis, yra kuriama.
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.