Lekcje historii dla lepszej polityki publicznej: Jak stworzyć system edukacji przygotowujący do ery sztucznej inteligencji

W 1823 roku, radykalny myśliciel i akademik o imieniu George Birkbeck założył London Mechanics Institute (obecnie Birbeck University). Był to pionier w dziedzinie edukacji, który zapewniał pracującym mężczyznom i kobietom umiejętności techniczne i inżynierskie niezbędne do sukcesu w nowej erze przemysłowej. Dewiza Birkbecka brzmiała “wiedza to potęga”, a jego wizja nowego rodzaju edukacji zawodowej pomogła rozwinąć się podobnym instytutom mechanicznym w całej Wielkiej Brytanii, a także w Australii i Kanadzie.

Dwa wieki później, nowa rewolucja sztucznej inteligencji (AI) staje się tak samo przełomowa i burzliwa dla dzisiejszego środowiska pracy, jak wszystko, co doświadczyliśmy w początkach ery przemysłowej napędzanej parą. Tak bardzo, że nawet Birkbeck mógłby być zaskoczony, jak najlepiej przygotować studentów do tego całkowicie nowego świata pracy. Dziś, edukatorzy i rządy muszą zmierzyć się z pytaniem, jakie umiejętności są potrzebne studentom, aby odnieść sukces w tym nowym środowisku pracy, w którym dominują maszyny, i jak mogą skutecznie nauczyć ich, gdy tak wielu studentów już teraz polega na AI, aby zrealizować swoje studia.

Poznanie algorytmu

Nikt nie kwestionuje ogólnego wpływu, jaki AI będzie miał na sposób, w jaki pracujemy — zwłaszcza w przypadku użycia generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), która wzrosła z 49% w 2023 roku do 75% rok później, zgodnie z EY 2024 Work Reimagined Survey. Od dawna wiemy, że automatyzacja, blockchain i uczenie maszynowe mogą zmniejszyć obciążenia administracyjne, znacznie skrócić czas potrzebny do wykonania pracy ręcznej, przyspieszyć procesy powtarzalne i znacznie zwiększyć możliwości analityczne. Z pojawieniem się GenAI, jest teraz jasne, że całe opisy pracy i ścieżki kariery — czy to jako pracownik call center, para-prawnik, copywriter, programista, czy nawet lekarz pierwszego kontaktu — będą zmienione lub nawet całkowicie zastąpione przez algorytmy.

Edukatorzy i administratorzy rządowi, którzy biorą pod uwagę ten szybko zmieniający się krajobraz kariery, muszą ponownie ocenić, jakie umiejętności powinni nauczać. Na przykład, czy ma sens, aby studenci uczyli się programowania, gdy GenAI może wykonać te zadania w kilka sekund? Czy młodzi prawnicy muszą zapamiętywać prawo, czy powinni raczej skupić się na rozwijaniu wyższych umiejętności, takich jak interpretacja, w jaki sposób jest stosowane, i ocena moralna i etyczna?

Nawet gdy edukatorzy i komisje egzaminacyjne opracowują nowe podejścia do nauczania, muszą ponownie ocenić, w jaki sposób mierzyć sukces akademicki, gdy AI staje się powszechna w sali lekcyjnej. Jeden wybitny profesor technologii i autor, Clay Shirky, niedawno sugerował, że uniwersytety powinny porzucić pisemne prace i wrócić do przed-druku akademickiego podejścia do egzaminu ustnego.

Niektóre rządy zaczynają podejmować wyzwania poprzez przyszłościowe polityki. Departament Edukacji w Australii stworzył Ramę dla Sztucznej Inteligencji w Szkolach opartą na sześciu zasadach i 25 oświadczeniach dotyczących nauczania, dobrostanu człowieka, transparentności, uczciwości, odpowiedzialności i prywatności. Ministrowie edukacji również utworzyli Narodowy Zespół Zadaniowy ds. Sztucznej Inteligencji w Szkolach, aby promować rozwój AI w edukacji, w tym projekt ramy dla użycia AI w szkołach.

Korea Południowa, tymczasem, edukuje studentów o AI w młodym wieku poprzez użycie AI w sali lekcyjnej, aby dostosować pracę domową i zadania do poziomu edukacji i zachowań uczniów. Z czasem, każde dziecko w Korei Południowej będzie miało osobistego nauczyciela AI.

Nowe podejście do uczenia maszynowego

Podczas gdy AI zmienia świat pracy i edukacji, rządy są odpowiedzialne za stworzenie systemu edukacji, który naprawdę przygotowuje uczniów do przyszłości napędzanej przez AI. Wymaga to nowego podejścia do tworzenia programów nauczania, które podkreślają unikalne umiejętności ludzkie, takie jak myślenie krytyczne, kreatywność, etyka i inteligencja emocjonalna — obszary, w których AI nie może zastąpić ludzkiej oceny. Rządy powinny również przemyśleć modele oceny, przechodząc od nauki odtwórczej do oceny rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym, współpracy i adaptacji.

Równie ważne jest inwestowanie w szkolenia nauczycieli, aby zbudować literaturę AI wśród edukatorów, umożliwiając im skuteczne integrowanie narzędzi AI w sali lekcyjnej i prowadzenie uczniów w odpowiedzialnym użyciu tych technologii. Rządy mogą również zapewnić, aby wszyscy uczniowie mieli równy dostęp do zasobów edukacyjnych napędzanych przez AI, zmniejszając różnice cyfrowe i umożliwiając możliwości dla każdego ucznia, niezależnie od pochodzenia.

Aby wesprzeć te wysiłki, niezbędne są wyraźne ramy zarządzania, które wprowadzają transparentność, prywatność i uczciwość w rolę AI w edukacji. Współpraca między organami rządowymi, przemysłem i środowiskiem akademickim, w tym dedykowanymi zespołami zadaniowymi ds. edukacji AI, pomoże wyrównać politykę edukacyjną z ewoluującymi potrzebami siły roboczej, wspierać innowacje, nadzorować wdrożenie polityki i skalować udane programy na poziomie krajowym.

Lekcja historii dla edukowania społeczeństwa, aby prosperować z AI

Podobnie jak wizja George’a Birkbecka dotycząca udostępnienia edukacji technicznej przekształciła społeczeństwa w erze przemysłowej, dzisiejsze rządy ponoszą odpowiedzialność za kształtowanie edukacji dla ery AI. Poprzez podejmowanie decyzyjnych działań w zakresie polityki, pedagogiki, równości i zarządzania, rządy mogą odblokować pełny potencjał AI, aby rewolucjonizować edukację — nie tylko dla efektywności, ale aby wyhodować zdolnych, etycznych i wytrwałych obywateli gotowych do jutrzejszych wyzwań. Wiedza może równać się potędze, ale to, jak jest stosowana, będzie nadal odróżniać ludzi od maszyn.

Widoki przedstawione w tym artykule są widokami autora i niekoniecznie odzwierciedlają poglądy globalnej organizacji EY ani jej firm członkowskich.