Historie-lærdomme til bedre offentlig politik: Hvordan man skaber et AI-klar uddannelsessystem

I 1823 grundlagde en radikal tænker og akademiker ved navn George Birkbeck London Mechanics Institute (nu Birkbeck University). Det var en del af forkampen for at give arbejdende mænd og kvinder de tekniske og ingeniør-færdigheder, der var nødvendige for at lykkes i den nye industrielle æra. Birkbecks slagord var mottoet “viden er magt”, og hans vision for denne nye form for erhvervsuddannelse hjalp med at drive væksten af lignende mekanik-institutter i hele Storbritannien, Australien og Canada.

To hundrede år senere er en ny kunstig intelligens (AI)-revolution blevet lige så omvæltende og forstyrrende for i dag’s arbejdsstyrke som noget, der blev oplevet i de tidlige dage af dampdrevne industrialisering. Så meget, at selv Birkbeck ville være forvirret over, hvordan man bedst kan forberede studerende på denne helt nye verden af arbejde. I dag må uddannelsesinstitutioner og regeringer konfrontere spørgsmålet om, hvilke færdigheder studerende har brug for for at lykkes i denne nye maskin-dominerede arbejdsplads, og hvordan de kan undervise dem effektivt, når så mange studerende allerede afhænger af AI for at fuldføre deres studier.

Forstå algoritmen

Ingen tvivl om, at AI vil have en omfattende indflydelse på, hvordan vi arbejder – især brugen af generativ AI (GenAI), som voksede fra 49% i 2023 til 75% et år senere ifølge EY 2024 Work Reimagined Survey. Vi har længe vidst, at automatisering, blockchain og maskinlæring kan reducere administrative byrder, betydeligt reducere manuelt papirarbejde, accelerere repetitive processer og give et kraftigt løft til analyser. Med indførelsen af GenAI er det nu klart, at hele jobbeskrivelser og karriereveje – enten det er callcenter-arbejder, para-jurist, copywriter, software-udvikler eller selv almindelig læge – vil blive gendefineret eller endda fuldstændigt erstattet af algoritmer.

Uddannelsesinstitutioner og regeringsadministratore, der overvejer dette hurtigt skiftende karriere-landskab, må omvurderer, hvilke færdigheder de skal undervise i. For eksempel, er der nogen grund til, at studerende skal lære at kode, når GenAI kan udføre disse opgaver på få sekunder? Og har kommende jurister brug for at huske retssager længere, eller skal de fokusere på at udvikle højere ordens færdigheder, såsom fortolkningen af, hvordan det anvendes, og de moralske og etiske domme, der er involveret?

Selvom uddannelsesinstitutioner og eksamenstyrelser udvikler nye tilgange til undervisning, må de også omvurderer, hvordan de kan måle akademisk succes, når AI bliver mere almindeligt i klasselokalet. En fremtrædende teknologi-professor og forfatter, Clay Shirky, foreslog nylig, at universiteterne skal opgive skriftlige opgaver og i stedet vende tilbage til den præ-trykkepresse akademiske tilgang med mundtlig eksamen.

Nogle regeringer begynder at møde udfordringen gennem fremtidsorienterede politikker. Australiens uddannelsesministerium har oprettet en ramme for generativ kunstig intelligens i skolerne baseret på seks principper og 25 retningslinjer for undervisning, menneskelig trivsel, gennemsigtighed, retfærdighed, ansvarlighed og privatliv. Uddannelsesministrene etablerede også en national AI-skole-opgave for at fremme udviklingen af AI i uddannelsessystemet, herunder en udkast til ramme for brug af AI i skolerne.

I mellemtiden underviser Sydkorea studerende om AI i en tidlig alder ved at bruge AI i klasselokalet til at tilpasse lektier og opgaver efter studerendes uddannelsesniveau og læreadfærd. Med tiden vil hvert barn i Sydkorea have en personlig AI-lærer.

En ny tilgang til maskinlæring

Da AI omformrer arbejdsverdenen og læringen, må regeringerne skabe et uddannelsessystem, der virkelig forbereder lærerne på en AI-dreven fremtid. Dette kræver en ny fokus på udvikling af tilpasningsdygtige læreplaner, der fremhæver unikt menneskelige færdigheder, såsom kritisk tænkning, kreativitet, etik og emotionel intelligens – områder, hvor AI ikke kan erstatte menneskelig dømmekraft. Regeringerne bør omvurderer vurderingsmodellerne ved at gå væk fra mekanisk læring og i stedet evaluere virkelige problemløsninger, samarbejde og tilpasning.

Lige så vigtigt er det at investere i læreruddannelse for at bygge AI-litteracy blandt uddannelsesinstitutionerne, så de kan integrere AI-værktøjer i klasselokalet og guide studerende i at bruge disse teknologier ansvarligt. Regeringerne kan også sikre, at alle lærende har retfærdig adgang til AI-drevne uddannelsesressourcer, brobygning af digitale klynger og muligheder for hvert enkelt barn, uanset baggrund.

For at støtte disse bestræbelser er klare styrestrukturer, der integrerer gennemsigtighed, privatliv og retfærdighed i AI’s rolle i uddannelsessystemet, essentielle. Samarbejde mellem regeringsinstitutioner, industri og akademiske kredse, herunder dedikerede AI-uddannelsesopgaver, vil hjælpe med at harmonisere uddannelsespolitikker med udviklingen af arbejdsstyrken, fremme innovation, overvåge politik-gennemførelse og skala succesfulde programmer nationalt.

Historie-lærdommen for at uddanne samfundet til at trives med AI

Lige som George Birkbecks vision om at gøre teknisk uddannelse tilgængelig forandrede samfund i den industrielle æra, bærer i dag’s regeringer den afgørende ansvar for at forme uddannelsessystemet for AI-æraen. Ved at tage beslutninger på tværs af politik, pædagogik, lighed og styre kan regeringerne låse den fulde potentiale i AI til at revolutionere uddannelsessystemet – ikke kun for effektivitet, men for at dyrke dygtige, etiske og robuste borgere, der er klar til morgendagens udfordringer. Viden kan være magt, men hvordan den anvendes, vil fortsat adskille mennesker fra maskiner.

De synspunkter, der er reflekteret i denne artikel, er forfatterens synspunkter og reflekterer ikke nødvendigvis synspunkterne fra det globale EY-organisation eller dets medlemsfirmaer.