O școală sau instituție de învățământ este alcătuită din două tipuri de timp care rareori sunt distribuite egal: timpul petrecut la clasă sau în sala de curs, și timpul petrecut în afara acesteia. Această a doua categorie este mai mare decât se presupune de obicei. Pregătirea lecțiilor, elaborarea și corectarea testelor, rapoartele, justificarea către inspectorat sau conducere, orarele, comunicarea cu părinții sau studenții și administrația legată de îngrijire și îndrumare. Multă din această muncă este de natură lingvistică: constă în citirea de texte, scrierea de texte, evaluarea de texte. Acest lucru face din educație un sector în care deplasarea muncii prin AI se simte concret și timpuriu, pentru că munca cu text este exact ceea ce fac cel mai bine modelele lingvistice.
La aceasta se adaugă o circumstanță care distinge educația de un magazin sau o fabrică: rezultatul muncii este dezvoltarea unei persoane, iar această dezvoltare este evaluată și finanțată conform unor cadre fixe. Un curriculum, un program de examinare, un cadru de inspecție. Acest lucru influențează ce muncă se poate deplasa și ce muncă rămâne în sarcina profesorului, independent de ce este posibil din punct de vedere tehnic.
În unele școli, o primă versiune a unui test, a unei rubrici sau a unei formulări de feedback este deja elaborată de AI, cu un profesor care verifică, ajustează și abia apoi aprobă. În alte școli, acest lucru nu se întâmplă încă, iar diferența nu constă aproape niciodată în dorința de a inova. Ea constă în trei elemente care trebuie să fie prezente, fiecare în parte, înainte ca munca să treacă efectiv.
Primul este accesul: poate un profesor să folosească un model lingvistic pe datele elevilor, sau se interpune încă un acord de procesare și o evaluare privind protecția datelor care nu este finalizată. Al doilea este supravegherea: cine evaluează dacă o apreciere generată de AI cu privire la un elev este corectă, cu ce competență și conform cărui protocol. Al treilea este încrederea la nivelul utilizatorului însuși: un profesor care are îndoieli dacă o sugestie AI face dreptate unui elev anume, va ignora acea sugestie, indiferent cât de bun este sistemul.
Aceste trei categorii se întind prin toată munca din educație. O parte poate fi preluată în mod independent de AI, cum ar fi rezumarea unui text de politică lung sau elaborarea unei prime versiuni de orar. O parte se face cu supraveghere umană care aprobă sau respinge cu motiv, cum ar fi feedback-ul la un eseu sau un proiect de raport. Și o parte rămâne muncă umană, cum ar fi discuția cu un elev care se blochează, sau considerația pedagogică din spatele unei sesizări de îngrijire. Care parte ajunge unde diferă nu doar de la o instituție la alta, ci și de la o sarcină la alta în cadrul aceleiași instituții.
"Folosim AI pentru a reduce presiunea muncii" este o propoziție care se încadrează în aproape orice raport de conducere și care, în practică, nu stabilește aproape nimic. Se înțelege prin aceasta că timpul de corectare este eliberat pentru mai multă atenție per elev, sau că o cantitate fixă de timp de predare este acoperită cu mai puțin personal de suport? Ambele sunt ambiții legitime, dar necesită capabilități diferite: sisteme diferite, competențe diferite, acorduri diferite cu organul de reprezentare a personalului. Cât timp această alegere nu este consemnată într-o imagine concretă a viitorului și verificată în raport cu ceea ce trebuie să poată organizația pentru a o realiza, o echipă de conducere continuă să vorbească pe lângă subiect folosind aceleași cuvinte.
Aici face diferența un test de pregătire: nu reformularea ambiției, ci verificarea dacă sunt prezente condițiile pentru aceasta. Gândiți-vă la accesul la date, la drepturi de decizie clare privind cine poate aproba o sugestie AI, la competența dobândită prin formare la profesori și personal, la o structură de supraveghere adecvată sensibilității datelor elevilor.
Când munca de text se deplasează, se eliberează timp de predare sau timp de suport. Ceea ce face o conducere cu această capacitate eliberată face parte din considerațiile strategice și de drept al muncii proprii ale acelei instituții, cu cerințe legale proprii atunci când vine vorba de decizii de personal. Această pagină descrie doar spre ce se deplasează munca în sine, nu ce ar trebui să facă o conducere cu aceasta.
Dinamica de fond — munca de natură lingvistică se deplasează mai rapid decât munca fizică sau relațională, iar supravegherea rămâne factorul determinant — nu se manifestă doar în educație. Modele similare pot fi recunoscute în ceea ce se întâmplă cu ambițiile AI din sectorul IT, în modul în care comerțul cu amănuntul privește sarcinile AI, și în poziția de start foarte diferită a ambițiilor AI din sectorul HoReCa. Ceea ce diferă mereu nu este tehnologia, ci gradul de pregătire al organizației din spatele ei.
O ambiție precum "AI susține dezvoltarea testelor" se traduce în roluri concrete: cine elaborează, cine aprobă, cine este responsabil atunci când o eroare trece neobservată. Această traducere de la ambiție la rol și drept de decizie este subiectul central al paginii despre ce capabilități are nevoie o organizație pentru a realiza o ambiție AI, iar pentru o conducere școlară sau un Consiliu de Administrație aceasta este rareori doar o întrebare tehnică — este și o întrebare despre modul în care o echipă de conducere ajunge pe aceeași lungime de undă privind ce înseamnă exact ambiția.
Întrebarea care muncă din instituția dumneavoastră poate fi cu adevărat preluată de AI nu poate fi răspunsă printr-o imagine generală de sector; acea întrebare se răspunde per sarcină cu scanarea muncii de la FTE TO AI. Dacă doriți întâi să aflați unde se situează organizația dumneavoastră în acest moment, verificarea gratuită de pregătire, cu opt întrebări scurte, câte una pentru fiecare dimensiune, oferă o imagine a domeniilor în care sunteți cel mai avansat și a celor în care sunteți cel mai puțin avansat. Testul complet de ambiție, cu cele patru straturi, de la viziune până la starea țintă, și traducerea acesteia în roluri și drepturi de decizie, este în curs de dezvoltare.
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.