Tiến sĩ Anthony Lee, Tổng thống và Giám đốc điều hành của Đại học Westcliff – Loạt phỏng vấn

Tiến sĩ Anthony M. Lee là Tổng thống của Đại học Westcliff tại Irvine, California, một trong những trường đại học phát triển nhanh nhất tại Mỹ, từ ít hơn vài trăm sinh viên đến hơn 3.000 sinh viên trong thập kỷ qua. Tiến sĩ Lee đã từng giữ các vị trí lãnh đạo tại nhiều trường đại học và trường học tại Mỹ và quốc tế. Với chuyên môn về các chương trình hỗn hợp và trực tuyến sáng tạo, Tiến sĩ Lee đã ra mắt các chương trình mới kết hợp và tích hợp công nghệ với các lớp học truyền thống trên khuôn viên để nâng cao trải nghiệm học tập. Ông đã thành công trong việc dẫn dắt các trường học thông qua quá trình cấp phép tại cấp đại học và K-12. Kinh nghiệm của ông đã chứng minh ông là một nhà lãnh đạo trong nhiều lĩnh vực quan trọng trong giáo dục đại học, bao gồm tiếp thị, tài chính, hoạt động, tuân thủ và cấp phép.

Làm thế nào định nghĩa về sự sẵn sàng của lực lượng lao động đã thay đổi trong thời đại trí tuệ nhân tạo và tự động hóa?

Sự sẵn sàng của lực lượng lao động từng có nghĩa là năng lực kỹ thuật và khả năng đóng góp ngay lập tức trong một vai trò xác định. Trong thời đại trí tuệ nhân tạo, định nghĩa đó không còn đủ vì bản chất của công việc đang thay đổi.

Ngày nay, sự sẵn sàng có nghĩa là hoạt động hiệu quả trong các môi trường mà trí tuệ được phân phối giữa con người và máy móc, nơi các công cụ phát triển liên tục, và nơi thực hiện ngày càng được tăng cường. Ưu thế cạnh tranh không còn chỉ là biết cách thực hiện một nhiệm vụ, mà là biết cách đặt vấn đề, giám sát đầu ra của AI, thẩm vấn các giả định và áp dụng phán quyết trong các ràng buộc của thế giới thực.

Chúng ta đang chứng kiến một sự chuyển đổi từ việc thực hiện nhiệm vụ sang giám sát nhận thức. Công việc cấp nhập cảnh đang được định nghĩa lại. Sản xuất thường xuyên có thể được tự động hóa, nhưng trách nhiệm không thể.

Điều đó đặt ra sự nhấn mạnh lớn hơn vào tư duy phản biện, lý luận đạo đức, nhận thức ngữ cảnh và khả năng dịch các đầu ra được tạo bởi AI thành quyết định có trách nhiệm.

Tại Westcliff, chúng tôi xem sự sẵn sàng của lực lượng lao động là sự tích hợp của chuyên môn lĩnh vực, sự thông thạo AI và phán quyết kỷ luật của con người. Sinh viên phải hiểu cách các hệ thống tạo ra trí tuệ nhân tạo hoạt động, nơi chúng tạo ra lợi thế và nơi chúng giới thiệu rủi ro. Quan trọng hơn, họ phải học cách hợp tác với những hệ thống này mà không chuyển giao trách nhiệm trí tuệ.

Mô hình học tập ứng dụng của chúng tôi được thiết kế xung quanh sự tham gia có cấu trúc với các công nghệ mới nổi trong các ngữ cảnh đích thực. Mục tiêu không chỉ là thành thạo công cụ, mà là khả năng thích ứng, khả năng duy trì hiệu quả khi các công cụ thay đổi.

Trong thời đại này, những chuyên gia nổi bật sẽ không phải là những người cạnh tranh với AI, mà là những người có thể chỉ đạo nó một cách sâu sắc, thẩm vấn nó một cách nghiêm ngặt và vẫn chịu trách nhiệm về các kết quả mà nó ảnh hưởng.

Viện đại học nên xem xét AI như thế nào tại cấp độ chương trình đào tạo và cấp độ tổ chức, thay vì chỉ xem nó như một công cụ附 thêm?

AI không chỉ là một công cụ giảng dạy khác. Nó thay đổi kiến trúc của giáo dục bản thân.

Viện đại học nên xem xét AI một cách nghiêm túc, bắt đầu từ việc thiết kế lại. Mỗi ngành học phải kiểm tra cách các hệ thống tạo ra trí tuệ nhân tạo đang thay đổi các kỳ vọng chuyên môn và định nghĩa những gì cần thiết cho sự thông thạo AI.

Đánh giá phải đo lường lý luận và năng lực ứng dụng, không chỉ đầu ra.

Ngoài ra, sự nghiêm túc cũng đòi hỏi sự nhất quán trong tổ chức. Sự thông thạo AI không thể chỉ nằm trong các khóa học riêng lẻ. Phát triển giảng viên, quản lý, chiến lược đánh giá và giám sát nhà cung cấp phải được sắp xếp xung quanh một nguyên tắc rõ ràng rằng công nghệ nên tăng cường chất lượng học thuật, không làm loãng nó.

Ở điểm đó, AI trở thành một phần của cơ sở hạ tầng trí tuệ của trường đại học. Nó định hình cách học tập được cấu trúc, cách chứng minh sự thành thạo và cách duy trì uy tín tổ chức trong một lực lượng lao động mà phán quyết của con người và khả năng của máy móc hoạt động song song.

Làm thế nào để cân bằng các kỹ năng cơ bản của con người với việc dạy sinh viên làm việc hiệu quả cùng AI?

Tôi không xem đây là một sự đánh đổi. Nếu có gì, trí tuệ nhân tạo tăng cường giá trị của các khả năng cơ bản của con người.

Khi sản xuất nhận thức thường xuyên trở nên ít tốn kém, sự khác biệt trở thành lý luận cấp cao. Tư duy phản biện có nghĩa là đặt câu hỏi tốt hơn và thẩm vấn đầu ra được tạo bởi máy.

Quyết định có nghĩa là biết khi nào nên dựa vào hệ thống và khi nào nên dừng lại. Đạo đức trở thành thực tế và hiểu được hậu quả của việc triển khai các hệ thống thông minh ở quy mô lớn.

Sinh viên phải học cách suy nghĩ trong môi trường có AI. Khởi động là một điểm bắt đầu, nhưng giám sát nhận thức là kỹ năng sâu hơn. Sinh viên tốt nghiệp phải thể hiện và bảo vệ kết luận của họ được thông tin, nhưng không được quyết định bởi các hệ thống thông minh.

Tại Westcliff, chúng tôi xem sự thông thạo AI như một bộ khuếch đại cho các kỹ năng cơ bản. Sinh viên tham gia với các công cụ thông minh trong khi vẫn chịu trách nhiệm về sự rõ ràng, tính hợp lệ và hậu quả.

Phần nào của giáo dục đại học dễ bị gián đoạn bởi AI và tự động hóa, và phần nào ít bị ảnh hưởng hơn so với dự kiến?

Các lĩnh vực dễ bị gián đoạn nhất là những lĩnh vực dựa trên việc chuyển giao thông tin và đầu ra tiêu chuẩn.

Giáo dục đại học ít bị ảnh hưởng hơn khi nó tập trung vào sự phát triển có cấu trúc, hướng dẫn, thực hành ứng dụng, làm việc nhóm, học tập lâm sàng và hình thành bản sắc chuyên môn. AI có thể hỗ trợ những trải nghiệm này, nhưng nó không thể thay thế sự phát triển được xây dựng thông qua phản hồi và trách nhiệm.

Ranh giới chia cắt là thiết kế. Các tổ chức xem mình chủ yếu là nhà cung cấp nội dung dễ bị ảnh hưởng. Những tổ chức hoạt động như hệ thống học tập có chủ ý, tập trung vào lý luận, năng lực ứng dụng và sự phát triển có thể đo lường, vẫn còn rất phù hợp.

AI đang nâng cao tiêu chuẩn cho những gì một bằng cấp phải đại diện.

Làm thế nào các trường đại học nên tái thiết kế chương trình đào tạo khi AI nén thời gian để có được kỹ năng và giảm thiểu rào cản gia nhập?

Khi AI nén thời gian cần thiết để có được kỹ năng kỹ thuật, các trường đại học phải làm rõ nơi một bằng cấp thêm giá trị.

Nếu các công cụ tăng tốc kỹ năng nhiệm vụ, giáo dục đại học phải tập trung vào những gì không thể được tự động hóa, độ sâu khái niệm, giải quyết vấn đề có cấu trúc, phán quyết đạo đức và hiệu suất bền vững dưới sự hạn chế.

Thiết kế bằng cấp nên là mô-đun và ứng dụng, nhưng nhất quán. Mục tiêu là năng lực tích lũy, tích hợp sự thông thạo kỹ thuật với lý luận và khả năng thích ứng.

AI giảm thiểu rào cản gia nhập. Các trường đại học phải phản ứng bằng cách tăng ngưỡng cho tích hợp, phán quyết và khả năng chứng minh.

Một bằng cấp phải tín hiệu khả năng bền vững, không chỉ là sự tiếp xúc.

Tại Westcliff, chúng tôi xem các bằng cấp như các hệ sinh thái động, chứ không phải là tiến trình tuyến tính cố định. Các chứng chỉ có thể xếp chồng và các con đường có thể leo thang cho phép người học tái tham gia khi các ngành công nghiệp thay đổi, trong khi duy trì sự nhất quán và nghiêm ngặt.

AI sẽ đóng vai trò gì trong việc đánh giá và cấp bằng?

AI đang buộc giáo dục đại học phải đối mặt với một thực tế đã tồn tại trước công nghệ này. Nhiều đánh giá truyền thống chỉ đo lường sản xuất chứ không phải hiểu biết.

Đánh giá phải chuyển sang thể hiện chân thực về năng lực, bảo vệ miệng, giải quyết vấn đề dựa trên kịch bản, tinh chỉnh lặp lại, mô phỏng ứng dụng và bằng chứng danh mục làm cho suy nghĩ trở nên rõ ràng.

Tại Westcliff, chúng tôi đã chuyển sang các mô hình đánh giá miệng và lặp lại yêu cầu sinh viên thể hiện và bảo vệ lý luận của họ trong thời gian thực. AI có thể hỗ trợ bằng cách tạo ra các lời nhắc thích ứng và hỗ trợ phản hồi có thể mở rộng, nhưng trách nhiệm thiết kế vẫn thuộc về con người.

Cấp bằng ngày càng trở thành việc chứng minh khả năng. Các nhà tuyển dụng muốn bằng chứng về năng lực ứng dụng và phán quyết có trách nhiệm.

Các tổ chức thiết kế lại đánh giá một cách chủ động sẽ tăng cường uy tín của bằng cấp của họ.

Khi được thực hiện một cách sâu sắc, AI暴 lộ nơi các tiêu chuẩn học thuật phải được nâng cao.

Làm thế nào để tiếp cận quản lý và giám sát khi giới thiệu AI vào giảng dạy và quản lý?

Chúng tôi tiếp cận AI như chúng tôi tiếp cận bất kỳ hệ thống nào ảnh hưởng đến chất lượng học thuật và uy tín tổ chức. Quản lý bắt đầu từ sự rõ ràng về mục đích, ranh giới xác định và trách nhiệm rõ ràng.

Giám sát hiệu quả đảm bảo rằng đổi mới tăng cường niềm tin chứ không làm suy yếu nó. Điều đó có nghĩa là các tiêu chuẩn bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu nghiêm ngặt, xem xét偏见 và công bằng khi các hệ thống ảnh hưởng đến kết quả của sinh viên, và minh bạch về các công cụ được sử dụng và cách dữ liệu được xử lý.

Điều đó cũng đòi hỏi cập nhật các khuôn khổ tính toàn vẹn để phản ánh hiện thực hiện tại chứ không phải các giả định di sản. Phát triển giảng viên là quan trọng để đảm bảo việc áp dụng là có chủ ý và phù hợp với mục tiêu học tập, chứ không phải là phân mảnh hoặc phản ứng.

Khi chúng tôi giới thiệu các mô hình đánh giá được hỗ trợ bởi AI tại Westcliff, giám sát đã được nhúng vào thiết kế. Giảng viên theo dõi việc thực hiện, đánh giá tác động và tinh chỉnh các quy trình dựa trên bằng chứng.

Mục tiêu là đổi mới có trách nhiệm.

Các quan niệm sai lầm nào mà các nhà giáo dục thường gặp phải về AI, và sự thay đổi trong tư duy nào là cần thiết?

Hai quan niệm sai lầm xuất hiện thường xuyên. Đầu tiên là AI chủ yếu là một vấn đề gian lận. Thứ hai là nó chỉ là một công cụ sản xuất.

Các tổ chức nên thiết kế lại việc học để lý luận vẫn rõ ràng và có trách nhiệm trong môi trường có AI.

Sự thay đổi trong tư duy cần thiết là từ kiểm soát sang thiết kế. Điều này cho phép giảng viên trở thành kiến trúc sư của các trải nghiệm học tập nhấn mạnh vào phán quyết, tổng hợp và năng lực ứng dụng.

Với sự hỗ trợ của tổ chức, các thực hành được chia sẻ và quản lý nhất quán, các nhà giáo dục có thể thực sự di chuyển đến nơi AI nâng cao tiêu chuẩn cho việc giảng dạy có suy nghĩ.

Làm thế nào các trường đại học nên chuẩn bị cho sinh viên vào thị trường lao động nơi các vai trò đang thay đổi và AI định nghĩa lại công việc cấp nhập cảnh?

Các vai trò cấp nhập cảnh đã từng là nơi đào tạo cho các nhiệm vụ sản xuất thường xuyên. Trong nhiều lĩnh vực, AI hiện đang hấp thụ phần lớn công việc ban đầu này.

Chuẩn bị phải tập trung vào các khả năng khó tự động hóa: đặt vấn đề, giao tiếp, ra quyết định và giám sát có trách nhiệm các hệ thống thông minh.

Sinh viên cần phải thoải mái khi làm việc trong sự không chắc chắn, nơi các công cụ phát triển và vai trò thay đổi.

Các trường đại học nên nhấn mạnh vào các năng lực thích ứng có thể di chuyển qua các ngữ cảnh thay vì chỉ chuyên môn hóa hẹp.

Học tập dựa trên dự án có cấu trúc với các ràng buộc thực tế là điều cần thiết. Khi sinh viên giải quyết các vấn đề phức tạp và bảo vệ các khuyến nghị của họ, họ thực hành loại suy nghĩ có trách nhiệm mà các nhà tuyển dụng ngày càng đánh giá cao.

Sự thông thạo AI phải trở thành cơ sở. Không phải mọi người đều cần xây dựng mô hình, nhưng mọi người phải hiểu cách các hệ thống thông minh ảnh hưởng đến quyết định trong nghề nghiệp của họ.

Thị trường lao động sẽ tiếp tục thay đổi. Trách nhiệm của giáo dục đại học là không phải dự đoán mọi vai trò, mà là tốt nghiệp những cá nhân có thể di chuyển qua các vai trò, học tập liên tục và đóng góp có ý nghĩa trong các môi trường được định hình bởi công nghệ gia tốc.

Cái gì sẽ chỉ ra rằng một trường đại học đã thích nghi thành công với sự thay đổi do AI thúc đẩy, thay vì chỉ đơn giản là sống sót?

Thành công sẽ được đo lường bằng kết quả chứ không phải bằng vị trí công khai hoặc các chỉ số hư danh.

Một trường đại học đã thực sự thích nghi khi chương trình đào tạo và mô hình đánh giá của nó được thiết kế lại xung quanh năng lực thực tế chứ không phải là chuyển giao nội dung.

Giáo sư có thể chứng minh thiết kế học tập sâu sắc thay vì là người theo đuổi chậm chạp và sinh viên có thể rõ ràng thể hiện và bảo vệ lý luận của họ theo cách không thể được tạo ra theo yêu cầu.

Sự thích nghi của tổ chức cũng được thể hiện trong quản lý. Sử dụng AI là minh bạch, giám sát được nhúng và chúng tôi có thể chứng minh rằng niềm tin vào kết quả học thuật được tăng cường chứ không bị suy yếu.

Chỉ số đáng tin cậy nhất, tuy nhiên, là xác nhận từ bên ngoài. Các nhà tuyển dụng nhận ra rằng sinh viên tốt nghiệp thể hiện sự phán quyết trưởng thành, khả năng ứng dụng, ra quyết định và thông thạo trong các môi trường được hỗ trợ bởi AI.

Sự thích nghi có nghĩa là sự linh hoạt mà không có sự thỏa hiệp. Tổ chức phát triển khi công nghệ tiến bộ trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn nghiêm ngặt và sự rõ ràng về đạo đức.

Tại Westcliff, chúng tôi tin rằng chúng tôi đang tạo ra một mô hình học tập vẫn còn đáng tin cậy, vững chắc và có giá trị khi AI tiếp tục thay đổi cảnh quan.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm về khoa này nên truy cập Đại học Westcliff.