Fokus na podučavanje učenika kako da kodiraju—dugogodišnji prioritet—sada se širi na to da im pokaže kako funkcioniše veštačka inteligencija.
Code.org, jedan od glavnih pružalaca kurikuluma iz oblasti računarskih nauka za učenike osnovnog i srednjeg školskog uzrasta, prerasta u CodeAI, šireći svoju misiju iz obrazovanja iz računarskih nauka u učenje o AI i izgradnju „digitalne pismenosti“, saopštila je ova neprofitna organizacija ovog meseca.
Otkako je javno objavljen alat za generativnu veštačku inteligenciju, ChatGPT, nevladina organizacija sa sedištem u Sijetlu sve više pruža nastavnicima resurse fokusirane na podučavanje o AI, a ne samo o kodiranju. U decembru je preimenovala svoj događaj Hour of Code, godišnji događaj osmišljen da podstakne učenike da se zainteresuju za kodiranje i veštine računarstva, u Hour of AI, koji podučava decu kako ta tehnologija funkcioniše.
Preimenovanje dolazi u/uz ruske zabrinutosti oko toga kako AI preti karijerama u računarskim naukama i pitanja oko toga da li obrazovanje iz računarskih nauka treba da se promeni. Jedna od većih briga među mnogim učenicima zainteresovanim za karijere iz računarskih nauka i ljudima koji već rade u tom polju jeste da AI može da piše kod samostalno.
Postoje i rastuće zabrinutosti zbog uticaja AI na kritičko mišljenje učenika i mentalno zdravlje, kao i količine vremena koje deca provode pred ekranima u učionicama.
Education Week je razgovarao sa Karimom Meghijem, direktorom CodeAI-a, o preimenovanju, zabrinutostima vezanim za AI i budućnosti obrazovanja iz računarskih nauka.
Razgovor je urednički skraćen radi dužine i jasnije prezentacije.
Zašto Code.org prelazi na CodeAI?
Motiv za ovo jeste prelazak iz užeg domena računarskih nauka na širi proctor digitalnih nauka, gde su AI nauka i nauka o podacima sve važniji u zaokruživanju ovih oblasti digitalne tehnologije do kojih bi svi učenici trebalo da dođu. Tokom protekle tri godine naučili smo koliko je važno podučavati učenike o AI, jer smo već godinama radili na vezi sa AI. Preimenovanje nije toliko bilo najavljeno kao projekat koji tek treba da dođe, koliko priznanje onoga što smo već uradili i šta smo naučili o značaju ne samo toga da učenici znaju kako koriste AI alate, nego i kako oni zapravo funkcionišu, te činjenici da kada učenici razumeju kako rade, ne postaju samo bolji korisnici digitalnog sveta, već dobijaju mogućnost da ga zaista kontrolišu, usmeravaju, utiču na njega i grade uz njegovu pomoć.
Ovo su stvari koje želimo da omogućimo učenicima, bez obzira na to koji bi put karijere odabrali—bilo da prate fizičke nauke i izgrađuju stvari u stvarnom svetu, ili da razvijaju projekte u digitalnom inženjerstvu—sve ove discipline mogu imati koristi od toga.
Da li se misija vaše organizacije menja?
Naša misija se nije promenila. Tehničko obrazovanje ostaje u centru pažnje, uz ideju da svakom učeniku damo priliku. Ali mešavina sadržaja unutar te misije se menja. Definicija se širi i prebalansira se ono što se nalazi u tehničkom/digitalnom obrazovanju.
Šta nastavnici mogu da očekuju od CodeAI?
U sve većoj meri naš kurikulum će uključivati i AI nauku. Kako modeli rade „iza kulisa“? Šta se dešava kada učenik unese prompt pre nego što dobiju odgovor? Sve do eventualno i hardverskog sloja. Zašto se koriste GPU-ovi (grafičke procesne jedinice, specijalizovani elektronski krugovi)? Koje su verovatnoće u matematici koje se odvijaju „ispod haube“? Razbijanje magije stroja na nivo na kojem učenici, kada razumeju kako stvari funkcionišu, vide tu tehnologiju drugačije. Da li tu imaju malo dublje razumevanje šta se dešava. Ne vide je više kao magiju.
Želimo da učenicima omogućimo praktično iskustvo sa modelima. Deo učenja kako ova tehnologija funkcioniše nije samo jednokrako komuniciranje. Nisu to samo video zapisi i predavanja. To je i dodirivanje tehnologije, isprobavanje različitih radnji, treniranje modela i uvid u to kako različiti ulazi utiču na izlaze.
Testsirovat ćemo i dalje ulaganje u obrazovanje iz računarstva. Računarsko razmišljanje kao temeljna, čvrsta veština ostaje važno. Učenje o tome kako kod radi, kako biste mogli da procenite AI rezultate, biće i dalje bitno.
A zatim ćemo to upotpuniti sa više nauke o podacima, jer verujem da u svetu u kojem AI modeli koriste podatke kao gorivo, moramo učenicima predavati o podacima, kako ih konstruisati, odakle potiču, kako ih pripremiti za modele i kako utiču na modele.
Kako CodeAI adresira zabrinutosti oko uticaja AI na društvo i interakciju ljudi?
Pitanje odgovornog računarstva prisutno je decenijama. Data centri postoje na ogromnom nivou, generišu toplotu i zauzimaju prostor decenijama. Ali moramo nastaviti tu diskusiju. Moramo biti svesni kako računarski sistemi utiču na društvo, i to kako etički, tako i socijalno.
Druga tema koja je tema za nas jeste ideja kako ljudi i računari međusobno reaguju. To je nešto o čemu smo ranije puno učili. Kako više učenika postaje građevinari uz pomoć AI, vidimo to kao važniju veštinu koju treba podučavati.
Naš obrazovni materijal i naš pristup nisu samo da podučavamo činjenice i veštine. Podstičemo i stavove. Stavovi su veoma važni u ovom svetu. Videćete da ćemo još više u učionicama predstavljati situacije u kojima nastavnici i učenici mogu da vode debate, da kritički razmišljaju o nečemu—da li se radi o društvenom uticaju ili o tome kako će se interakcije čoveka i računara razvijati.
Postoji mnogo rasprava o tome kako će AI erodirati kritičko mišljenje. Ja verujem da je to suprotno. Uz dobru pedagogiju, možemo unaprediti kritičko mišljenje u svetu sa AI, a ne samo ići ka kognitivnom „offloading“-u. Delimično je to zato što još nismo preoblikovali kurikulum i pedagoške metode u svetu sa AI. Trenutno razmišljamo upravo o tome i nadam se da će naši kolege iz drugih oblasti uraditi isto.
Možete li više da kažete o razgovorima koje vodite u CodeAI o zaštiti kritičkog mišljenja učenika?
Teško je voditi takav razgovor bez razumevanja tehnologije. Počinjete od edukacije o tehnologiji.
Analogija koju koristim glasi: spustili smo automobil u sred učionice, dali mnogima ključeve, ali nismo objasnili kako automobil funkcioniše ili kakva su pravila puta po ubrzanju ili kočenju, i rekli „vozite automobil“. Šta očekujemo da će se desiti? Podržaćemo nesreće, ljudi će skretati na sve strane. To je svet u kom se sada nalazimo, i ishodi bi mogli biti kognitivno „offloading“, varanje, gubitak kritičkog mišljenja, sve to što utiče na učenje učenika.
Moje shvatanje je: naučimo vozače da voze. Pokažimo im kako automobil funkcioniše. Objasnimo pravila puta. Dajmo im okvir koji opisuje šta je automobil, a zatim im damo automobil. Proći ćete bolje i imati ćete bolje vozače.
Zato smo toliko posvećeni onome što smatramo moralnim imperativom—da učimo učenike o nauci ovih proizvoda i ovih tehnologija. Ako to uradimo, to je jedan korak u rešavanju šireg pitanja AI u društvu i obrazovanju.
Šta ovo preimenovanje govori o tome kakvu budućnost obrazovanja iz računarskih nauka CodeAI očekuje?
AI je, u proteklih nekoliko decenija, jedna od najsnažnijih inovacija računarstva. AI je rođen iz računarskih nauka. Ne bismo imali AI da nije bilo osnove računara. Računarske nauke i dalje predstavljaju temeljnu, važnu digitalnu nauku koju treba poučavati, ali način na koji podučavamo i šta podučavamo će se promeniti.
Kada sam odrastao, program iz računarskih nauka me je učio upravljanju memorijom. Današnji softverski inženjer i program računarskih nauka ne podučavaju o tome. Nije im potrebno. Kako učimo o računarskim naukama će se promeniti. Specifičnosti onoga što učimo će se promeniti. Trebalo bi da se promene.
Mi ćemo nastaviti da učimo kodiranje. Na kojoj razini, koliko duboko, koliko dugo, sa koliko intenziteta—to će se menjati, ali kodiranje učenicima daje trenutke za sticanje praktičnih veština. Kada učeniku date alat za kodiranje i ukazujete na slobodan platno i kažete: rešite problem koji je relevantan za vas koristeći tehnologiju—tu postoji komponenta agencije, komponenta iteracije, komponenta istrajnosti, i uspešan, samopouzdanje-gradeći ishod od stvaranja te stvari.
