Inteligjenca artificiale në arsim

**Inteligjenca artificiale në arsim**  është aplikimi i modelimit statistikor dhe mësimit të makinerive në mjediset arsimore. Fusha kombinon elemente të AI gjeneruese, vendimmarrje të drejtuar nga të dhënat, etikën e AI, privatësinë e të dhënave dhe shkrim-leximin e AI .  Një edukator mund të mësojë të përdorë këto sisteme të AI si mjete dhe të gjenerojë kode,  tekst ose media të pasura ose të optimizojë prodhimin e përmbajtjes së tyre dixhitale.  Ose një organ qeveritar mund ta shohë AI si një projekt ideologjik për të normalizuar pushtetin e centralizuar dhe vendimmarrjen,  ndërkohë që shkollat publike dhe arsimi i lartë përballen me privatizimin në rritje.  Përkufizimet e ndryshme të AIEd janë të kontestuara dhe mund të rezultojnë në konfuzion rreth asaj që saktësisht po diskutohet.   

## Sfondi 
Inteligjenca artificiale mund të përkufizohet si "sisteme që shfaqin sjellje inteligjente duke analizuar mjedisin e tyre dhe duke ndërmarrë veprime - me një shkallë autonomie - për të arritur qëllime specifike".  Këto sisteme mund të jenë të bazuara në softuer ose të ngulitur në harduer.  Ata mund të mbështeten në mësimin e makinerive ose algoritme të bazuara në rregulla .  

Nuk ka asnjë lente të vetme me të cilën mund të kuptohet AI në arsim, por gjenealogjia e arsimit dhe AI,  premtimet dhe problematikat e saj  mund të ndihmojnë për të parë pamjen më të gjerë. Punëtoria e Dartmouth konsiderohet një ngjarje themeluese për AI.  Të paktën dy paradigma kanë dalë nga kjo punëtori. Së pari, paradigma e tutorimit /transmetimit, ku sistemet AIE përfaqësojnë një kanal për personalizimin e të mësuarit. Së dyti, paradigma e koordinimit, ku AIEd është mbështetës i ndërtimit të njohurive të një grupi, dhe kjo masë socializohet në sisteme të reja të mendimit. Ndryshe ekziston modeli i lidershipit, ku individët marrin lirinë dhe bëjnë zgjedhje për të mësuarin e tyre (me ose pa AI)   AIE-ja mund të shihet si ndërprerja përfundimtare, duke zëvendësuar akademikët dhe prestigjin e tyre akademik,  ose një mundësi për të shqyrtuar së bashku, çfarë i bën njerëzit të ndryshëm nga makinat .

## Perspektivat në zhvillim 
Ky grumbullim kompleks social, kulturor dhe material duhet parë në kontekstin e tij gjeo-politik. Ka të ngjarë që sistemet e AI do të formësohen nga politika të ndryshme ose imperativa ekonomike të cilat do të ndikojnë në ndërtimin, legjitimimin dhe përdorimin e këtij grupi në një mjedis arsimor.   Ata që e shohin AI si një kanal për transmetimin ose ndërtimin e njohurive janë të kënaqur me idenë e arsyetimit të makinës ose të kenë halucinacione. Ndërsa ata që janë skeptikë, njohin "hapësirat imagjinative të mbyllura" të kultivuara që teknologjia e madhe ka kapur, vini re se si diskursi i teknologjisë së madhe kufizon mendimin kritik dhe diskutimet rreth këtyre sistemeve llogaritëse.  Rezistentët shpesh marrin një përgjigje parimore dhe refuzojnë të pranojnë metaforat e shumta të "inteligjencës artificiale", të përdorura për të maskuar praktikat e punës që janë shfrytëzuese dhe nxjerrëse. 

## IA në komunitetin e arsimit 
Inteligjenca artificiale në komunitetin e arsimit është rritur me shpejtësi në veriun global, e nxitur nga kapitali sipërmarrës, teknologjia e madhe dhe arsimtarët e hapur.  Ndërsa disa besojnë se AI do të përmirësojë "qasjen në ekspertizë"  dhe do të revolucionarizojë të mësuarit përmes përpunimit të gjuhës natyrore,  të tjerë fokusohen në rritjen e arsyetimit të LLM.  

Në jugun global, kritikët argumentojnë se përpunimi dhe monitorimi i të dhënave të AI përforcon qasjet neoliberale ndaj arsimit në vend që të adresojnë kolonializmin dhe pabarazinë.  

## Efektet e algoritmeve në arsim 
Kompanitë e inteligjencës artificiale që fokusohen në arsim, aktualisht janë të preokupuara me inteligjencën artificiale gjeneruese (GAI), megjithëse shkenca e të dhënave dhe analitika e të dhënave është një tjetër temë e njohur arsimore. Aktualisht, ka pak konsensus shkencor se çfarë është AI ose si të klasifikohet dhe nën-kategorizohet AI   Kjo nuk e ka penguar rritjen e AI në sistemet arsimore, të cilat mbledhin të dhëna dhe më pas optimizojnë modelet.

AI u ofron studiuesve dhe studentëve vlerësime dhe reagime automatike, parashikime, përkthime të menjëhershme makinerike, lexime të vërteta sipas kërkesës dhe redaktime të kopjeve, mësimdhënie inteligjente ose asistentë virtualë .  sjell koherencë bisedore në klasë dhe automatizon prodhimin e përmbajtjes.  Duke përdorur kategorizimin, përmbledhjet dhe dialogun, "inteligjenca" ose "autoriteti" i AI përforcohet përmes antropomorfizmit dhe efektit Eliza .

## Inkuadrimi i arsimit 
Teknologjia arsimore mund të jetë një asistent i fuqishëm dhe efektiv në një mjedis të përshtatshëm. Kompanitë kompjuterike po përditësojnë vazhdimisht produktet e tyre teknologjike. Disa edukatorë kanë sugjeruar që AI mund të automatizojë njohuritë dhe ekspertizën procedurale  ose edhe të përputhet ose të tejkalojë kapacitetet njerëzore në detyrat njohëse. Ata mbrojnë integrimin e AI në të gjithë kurrikulën dhe zhvillimin e leximit të AI .  Me objektet e arsimit të lartë që e gjejnë veten me një mundësi për të krijuar një rrugë për veten dhe studentët e tyre duke krijuar udhëzime në mënyrë që AI të mund të përfshihet në kurrikulën e tyre.  Të tjerët janë më skeptikë pasi AI përballet me një sfidë etike,  ku “përgjigjet e sajuara” ose “informacionet e pasakta”, të referuara me mirësjellje si “ halucinacione ”  që çojnë drejt të menduarit determinist.  Ndërsa të tjerët shohin shkeljen e të drejtës së autorit   

## Shenjat, teksti dhe halucinacionet 
Modelet e mëdha gjuhësore marrin tekstin si të dhëna hyrëse dhe më pas gjenerojnë tekstin dalës.  Fjalitë koherente janë nxjerrë ngjashëm me një papagall  nga miliarda fjalë dhe kode që janë gërvishtur në ueb nga kompani ose studiues të AI. LLM shpesh varen nga një korpus i madh teksti që nxirret, ndonjëherë pa leje.  LLM-të janë bëmat e inxhinierisë, që e shohin tekstin si shenja. Marrëdhëniet midis shenjave i lejojnë LLM-të të parashikojnë fjalën tjetër, dhe më pas tjetrën, duke gjeneruar kështu një fjali kuptimplote që ka një pamje mendimi dhe ndërveprimi. Ky grup i të dhënave masive krijon një makinë arsyetimi statistikore,  që bën njohjen e modelit.  LLM shqyrton marrëdhëniet midis argumenteve, gjeneron rezultate të mundshme në përgjigje të një kërkese dhe përfundon një detyrë të përcaktuar, si përkthimi, redaktimi ose shkrimi. Prodhimi që paraqitet është një koleksion i zbutur fjalësh,  që është i normalizuar dhe i parashikueshëm. Përkthimi, përmbledhja, marrja e informacionit, ndërveprimet bisedore janë disa nga detyrat komplekse gjuhësore që makinat pritet të trajtojnë. 

Megjithatë, korpuset e tekstit që përdorin LLM-të mund të jenë problematike, pasi rezultatet do të pasqyrojnë stereotipet e tyre ose paragjykimet e njerëzve ose kulturës, përmbajtja e të cilave është dixhitalizuar.  Rezultatet e sigurta, por të pasakta quhen "halucinacione".  Këto gabime të besueshme nuk janë keqfunksionime, por pasojë e vendimeve inxhinierike që informojnë modelin e madh të gjuhës.  "Guardrails" ofrojnë të veprojnë si vërtetues të prodhimit LLM, të parandalojnë këto gabime dhe të ruajnë saktësinë.  Këto "halucinacione" metaforike kontribuojnë në keqkuptimin se AI është i vetëdijshëm, ndoshta mirazhet e AI janë një alternativë më e mirë.  Nuk ka rregullime   për mirazhet e AI, "informacioni faktikisht i pasaktë ose i pakuptimtë që duket i besueshëm". 

## Imagjinaret socio-teknike 
Përfitimet e shumëgjuhësisë, fjalive të sakta gramatikisht ose teksteve statistikisht të mundshme të shkruara për çdo temë ose fushë janë të qarta për ata që mund të përballojnë softuerin si shërbim (SaaS). Në edtech, ekziston një temë e përsëritur, se "teknologjitë në zhvillim"  do të transformojnë arsimin.  Qoftë radio, TV, kompjuterë PC, internet, tabela të bardha interaktive, media sociale, telefona celularë ose tableta. Teknologjitë e reja gjenerojnë një imagjinare socio-teknike (STI) që i ofron shoqërisë, një tregim të përbashkët  dhe një vizion kolektiv për të ardhmen.  Përmirësimet në përpunimin e gjuhës natyrore dhe gjuhësinë llogaritëse kanë riforcuar supozimet që qëndrojnë në themel të kësaj "teknologjie në zhvillim" IST. AI nuk është një teknologji në zhvillim, por një "teknologji e mbërritjes"  AI duket se kupton udhëzimet dhe mund të gjenerojë përgjigje të ngjashme me njerëzit.  Të sillesh si shoqërues për shumë njerëz në një botë të vetmuar dhe të tjetërsuar.  Ndërsa krijon gjithashtu një "kufi të dehur të teknologjisë",  ku AI është shumë i mirë dhe tmerrësisht i keq në detyra shumë të ngjashme.  Studiuesit dhe sociologët e post-dixhitalit janë më të kujdesshëm për çdo zgjidhje teknologjike dhe kanë paralajmëruar për rreziqet e ndërtimit të sistemeve publike rreth alkimisë,  Hiper-shkallëzuesit afrikanë, kapitali sipërmarrës dhe zëvendëskancelarët  po godasin Revolucionin e Katërt Industrial, me perspektivën e miliardave të destinuara për qendrat e të dhënave të Afrikës së Jugut,  si Teraco Data Environments, Vantage Data Centre, 

## Të diplomuar rezistent ndaj IA 
Inteligjenca artificiale ka bashkëjetuar në mënyrë të qetë mes akademisë dhe industrisë për vite me rradhë.  Terreni po zhvendoset dhe aktualisht kërkimi i AI në veriun global ka fuqi kompjuterike, grupe të mëdha të dhënash dhe studiues shumë të aftë. Fuqia po zhvendoset nga studentët dhe akademikët drejt korporatave dhe kapitalistëve sipërmarrës.  Të diplomuarit nga universitetet në kulturat dominuese, ku ka nivele të larta dixhitalizimi, duhet të bëhen rezistent ndaj AI. Të diplomuarit nga shumica e botës gjithashtu duhet të vlerësojnë procesin e tyre të ndërtimit të njohurive, t'i rezistojnë joshjes së normalizimit dhe të shohin AI për atë që është, një formë tjetër mbylljeje dhe të fillojnë të bëjnë blogje. &#x5B; '''' &#x5D; Të diplomuarit si nga veriu global ashtu edhe nga shumica e botës duhet të jenë në gjendje të kritikojnë prodhimin e AI, të familjarizohen me proceset e ndryshimit teknik  dhe të lejojnë që studimet e tyre dhe jeta intelektuale të udhëheqin të ardhmen e tyre të punës. 

## Kritika 
Përdorimi në rritje i mjeteve të inteligjencës artificiale nga studentët për detyra akademike ka ngritur shqetësime për efektet e mundshme negative të mbështetjes së gjerë në këto mjete në të mësuarit dhe zhvillimin e aftësive të të menduarit kritik. Mbështetja në inteligjencën artificiale gjeneruese, për shembull, lidhet me reduktimin e vetëvlerësimit dhe performancës akademike, dhe rritjen e pafuqisë së mësuar  - duke ngritur shqetësime për efektet e saj të paqëllimshme. Studimi zbuloi gjithashtu se përdorimi i AI Gjenerative për detyra akademike ishte më i ulët në mesin e studentëve me tipar të ndërgjegjes - duke sugjeruar se individët e vetëdisiplinuar dhe të orientuar drejt qëllimit ishin më pak të prirur të mbështeteshin në mjetet e AI në punën e tyre akademike. Këto gjetje nënvizojnë më tej shqetësimet e ngritura në studimet e mëparshme në lidhje me integritetin akademik në kontekstin e përdorimit të AI në mjediset akademike. 

## Shih edhe 
* Arsimi kompjuterik
* Teknologjia arsimore
* Kompjuterët në klasë

## Referime