Historialliset oppitunnit paremman julkisen politiikan luomiseksi: Miten luodaan AI-valmis koulutusjärjestelmä

Vuonna 1823 radikaali ajattelija ja akateemikko George Birkbeck perusti Lontoon Mekaanisen Instituutin (nykyinen Birbeckin yliopisto). Se oli uranuurtaja, joka tarjosi työväenluokan miehille ja naisille teknisiä ja insinööritaitoja, joita tarvittiin menestyäkseen uudessa teollistumisajan työmaailmassa. Birkbeckin motto oli “tieto on valta”, ja hänen visionsa tästä uudenlaisesta ammattikoulutuksesta auttoi kasvattamaan samanlaisia mekäänisia instituutteja koko Yhdistyneessä kuningaskunnassa, Australiassa ja Kanadassa.

Kahdensadan vuoden kuluttua uusi tekoälyllinen (AI) vallankumous on yhtä muuttava ja häiritsevä nykyisen työvoiman kannalta kuin mikä tahansa aikaisemmin kokenut höyryvoiman teollistumisessa. Niin paljon, että ehkä jopa Birkbeck olisi hämmästynyt siitä, miten parhaiten valmistaa opiskelijoita tähän täysin uuteen työmaailmaan. Nykyään kouluttajat ja hallitukset joutuvat vastaamaan siihen, mitkä taidot opiskelijoilla tarvitaan menestyäkseen tässä uudessa koneiden hallitsemassa työmaailmassa ja miten he voivat opettaa näitä taitoja tehokkaasti, kun niin monet opiskelijat jo käyttävät AI:ta opiskellessaan.

Algoritmin ymmärtäminen

Kukaan ei epäile tekoälyn kattavaa vaikutusta työntekemisen tapaan — erityisesti generatiivisen tekoälyn (GenAI) käytön kasvua, joka kasvoi 49 prosentista 75 prosenttiin vain vuodessa EY:n 2024 työn uudelleen kuvittelemisen tutkimuksen mukaan. Olemme jo pitkään tienneet, että automaatio, blockchain ja koneoppiminen voivat vähentää hallinnollisia taakkoja, leikata merkittävästi manuaalista paperityötä, nopeuttaa toistuvia prosesseja ja tehostaa analytiikkaa. Generatiivisen tekoälyn myötä on nyt selvää, että koko työnkuvaus ja urapolku — olipa se asiakaspalvelijan työ, para-oikeudellinen työ, kopiokirjoittajan työ, ohjelmistokehittäjän työ tai jopa yleislääkärin työ — määritellään uudelleen tai jopa korvataan algoritmeilla.

Kouluttajat ja hallituksen virkamiehet, jotka pohtivat nopeasti muuttuvaa uramaailmaa, joutuvat arvioimaan uudelleen, mitä taitoja heidän tulisi opettaa. Esimerkiksi onko mitään järkeä opiskelijoiden oppia koodaamaan, kun GenAI voi suorittaa nämä tehtävät sekunneissa? Ja tarvitsevatko nuoret lakimiehet edelleen muistaa oikeustapauksia, vai pitäisikö heidän keskittyä kehittämään korkeamman tason taitoja, kuten oikeuden soveltamisen tulkintaa ja siihen liittyviä moraalisia ja eettisiä arvosteluita?

Vaikka kouluttajat ja tutkintolautakunnat kehittävät uusia opetusmenetelmiä, he joutuvat arvioimaan uudelleen, miten mitata akateemista menestystä, kun AI:ta tulee yleisemmäksi luokkahuoneessa. Eräs kuuluisa teknologia-professori ja kirjailija, Clay Shirky, on äskettäin ehdottanut, että yliopistot hylkäisivät kirjallisen kurssityön ja palaisivat ennen painettujen kirjojen aikakauteen kuuluneeseen akateemiseen lähestymistapaan, jossa käytetään suullista tutkintaa.

Joissakin maissa hallitukset ovat alkaneet vastata haasteeseen eteenpäin suuntautuvilla politiikoilla. Australian opetusministeriö on luonut kehyksen generatiiviselle tekoälylle kouluissa, joka perustuu kuuteen periaatteeseen ja 25 ohjaavaan lauseeseen opetuksesta, inhimillisen hyvinvoinnista, avoimuudesta, reiluudesta, vastuullisuudesta ja yksityisyydestä. Opetusministerit ovat myös perustaneet kansallisen tekoälykouluja tehtävän, jonka tavoitteena on edistää tekoälyn kehittymistä koulutuksessa, mukaan lukien luonnos tekoälyn käytöstä kouluissa.

Etelä-Korea opettaa jo opiskelijoilleen tekoälyä varhaisessa vaiheessa käyttämällä tekoälyä luokkahuoneessa sopeuttaakseen kotitehtäviä ja tehtäviä opiskelijoiden koulutustasoon ja oppimiskäyttäytymiseen. Ajan myötä jokainen lapsi Etelä-Koreassa saa henkilökohtaisen tekoälyopettajan.

Uusi lähestymistapa koneoppimiseen

Kun tekoäly muuttaa työmaailmaa ja oppimista, hallitukset joutuvat luomaan koulutusjärjestelmän, joka valmistaa opiskelijat todella tekoälyohjatun tulevaisuuden. Tämä vaatii uuden painopisteen sopeutuvien opetussuunnitelmien kehittämiseen, jotka korostavat ainutlaatuisia inhimillisiä taitoja, kuten kriittistä ajattelua, luovuutta, eettisyyttä ja emotionaalista älykkyyttä — alueita, joilla tekoäly ei voi korvata inhimillistä arvostelukykyä. Hallitukset tulisi myös uudelleenarvioida arviointimalleja siirtymällä ulkoa opittujen tietojen sijaan arvioimaan todellisen maailman ongelmanratkaisua, yhteistyötä ja sopeutumiskykyä.

Yhtä tärkeää on tekoälykirjallisuuden kehittäminen opettajien koulutuksessa, jotta opettajat voivat tehokkaasti integroida tekoälytyökaluja luokkahuoneeseen ja ohjata opiskelijoita käyttämään näitä teknologioita vastuullisesti. Hallitukset voivat myös varmistaa, että kaikilla opiskelijoilla on tasavertaiset mahdollisuudet tekoälyohjattuihin koulutusresursseihin, mikä siltaa digitaalisen kuilun ja mahdollistaa jokaiselle opiskelijalle riippumatta taustastaan.

Näiden ponnistelujen tukemiseksi on olennaista, että on olemassa selkeät hallintorakenteet, jotka sisällyttävät avoimuuden, yksityisyyden ja reiluuden tekoälyn rooliin koulutuksessa. Yhteistyö hallitusvirastojen, teollisuuden ja akateemisen yhteisön välillä, mukaan lukien omistettu tekoälykoulutuksen tehtävä, auttaa koulutuspolitiikkoja sopimaan kehittyvien työvoiman tarpeiden kanssa, edistämään innovaatioita, valvomaan politiikan toteutusta ja laajentamaan onnistuneita ohjelmia kansallisesti.

Historiallinen oppitunti kouluttamiseen yhteiskunnan menestykseksi tekoälyn kanssa

Niin kuin George Birkbeckin visio teknisen koulutuksen saavuttamisesta muutti yhteiskuntia teollistumisajan aikana, nykyiset hallitukset kantavat ratkaisevan vastuun koulutuksen muotoilemisesta tekoälyajan tarpeisiin. Ottamalla ratkaisevia toimia politiikassa, pedagogiikassa, tasa-arvossa ja hallinnossa hallitukset voivat vapauttaa tekoälyn koulutuksessa olevan täyden potentiaalin — ei ainoastaan tehokkuuden vuoksi, vaan myös kasvattaakseen kykyisiä, eettisiä ja kestäviä kansalaisia, jotka ovat valmiit huomisen haasteisiin. Tieto voi olla valtaa, mutta se, miten sitä sovelletaan, jatkaa erottamista ihmisten ja koneiden välillä.

Näkemykset, jotka heijastuvat tässä artikkelissa, ovat kirjoittajan näkemyksiä eivätkä välttämättä heijasta globaalin EY-organisaation tai sen jäsenyritysten näkemyksiä.