För- och nackdelar med artificiell intelligens i klassrummet
Elever och lärare kanske inte vet om det, men ni står på tröskeln till en ny era av artificiell intelligens (AI) i klassrummet, med nya verktyg och appar som revolutionerar inlärningslandskapet på sätt som vi aldrig kunnat föreställa oss. AI kan personalisera inlärningsupplevelser, automatisera administrativa uppgifter och till och med förutsäga elevresultat och föreslå ändringar i läroplanen. Men med dessa framsteg följer också komplexa juridiska och etiska överväganden om när och hur man ska använda AI i undervisningen.
I den här artikeln går vi på djupet med de nya frågorna och komplexiteten och utforskar de nya etiska frågorna kring AI i skolor och på universitet. Ämnena omfattar dataintegritet, implicita fördomar och risken för att studenter använder AI-verktyg för att producera arbete som inte är deras eget - med andra ord fusk.
Användningen av AI tycks öka explosionsartat överallt, och därför är det dags att utforska möjligheterna och riskerna med artificiell intelligens i klassrummet.
AI är ett snabbt föränderligt ämne och kopplingarna mellan AI och utbildning kommer säkert att utvecklas bortom vad som beskrivs här. Alla exempel på AI-verktyg och metoder som vi ger bygger på tillverkarnas egna beskrivningar (eller publicerade utvärderingar och recensioner) och ges endast för att illustrera AI:s potentiella förmågor.
AI i utbildning: Etiska frågor
AI:s integrering i utbildningen innebär stora möjligheter, men också en mängd etiska frågor som kräver vår uppmärksamhet. I takt med att klassrummen blir mer digitala används AI-verktyg i allt större utsträckning för att kontrollera elevernas framsteg och ge personlig återkoppling. Detta väcker dock frågor om bland annat samtycke och transparens. Är elever och föräldrar verkligen informerade om hur dessa AI-baserade system fungerar och vilka data de samlar in?
Tänk på användningen av AI-drivna övervakningsverktyg vid tentor, som syftar till att förhindra fusk men som också har väckt frågor om studenternas integritet. Experter befarar att dessa system ibland orättvist kan granska studenter baserat på deras allmänna utseende eller beteende, vilket väcker frågor om rättvisa och partiskhet. Den etiska utmaningen här är att hitta en balans mellan att utnyttja AI:s möjligheter och att skydda studenternas rättigheter.
Exempel från den verkliga världen belyser dessa utmaningar. I USA och på andra håll har det förekommit kontroverser om AI-övervakningsverktyg som väcker frågor om integritet och potentiellt diskriminerar studenter med vissa funktionsnedsättningar eller vars handlingar kanske inte stämmer överens med vad som förväntas av den underliggande AI-algoritmen. Kanske som ett svar på denna oro försöker plattformar som Turnitin bekämpa plagiering utan att inkräkta på integriteten genom att fokusera på originaliteten i studenternas produktion snarare än direkt övervakning.
De etiska frågorna kring AI i klassrummet handlar inte bara om integritet utan också om tillgänglighet. Om vissa AI-tekniker endast är tillgängliga för välfinansierade institutioner kan det leda till att utbildningsklyftorna ökar. Att säkerställa rättvis tillgång till AI-verktyg är ett viktigt etiskt övervägande som måste hanteras för att förhindra att befintliga ojämlikheter förstärks. Initiativ som UNICEF:s "AI for Children" syftar till exempel till att säkerställa att AI-verktyg respekterar barns rättigheter och är tillgängliga för alla, oavsett socioekonomisk status.
Dessutom har vi frågan om ansvarsutkrävande. Om ett AI-system gör ett misstag, till exempel missbedömer en elevs förmåga, vem är då ansvarig? Utbildare och utvecklare måste arbeta tillsammans för att skapa tydliga riktlinjer och policyer kring AI-ansvar för att säkerställa att AI förbättrar utbildningen snarare än hindrar den. I linje med detta har Europeiska kommissionen till och med utfärdat riktlinjer för pålitlig AI, som ger ett ramverk för som betonar öppenhet och mänsklig tillsyn.
AI i utbildning: Datasekretess
Datasekretess är ett hett ämne idag, och när det gäller datasekretess för studenters AI-data är insatserna ännu högre. Framtidens skolor kommer i allt högre grad att förlita sig på AI-verktyg för att samla in och analysera data, från akademiska prestationer till beteendemönster. Men med ackumuleringen av stora mängder data följer ett stort ansvar - hur kan vi se till att dessa data skyddas?
En av de största farhågorna är den stora mängd data som samlas in av AI-system. Om dessa data hanteras felaktigt kan det leda till intrång som äventyrar studenternas integritet. Utbildningsinstitutioner måste implementera robusta dataskyddsåtgärder och följa bestämmelser som EU:s nya dataskyddsförordning (GDPR) eller, i USA, en mycket äldre lag som heter Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA).
Ett anmärkningsvärt exempel är användningen av Google Classroom, som vissa analytiker har granskat på grund av dataskyddsfrågor. Även om detta populära verktyg erbjuder en effektiv digital inlärningsplattform har frågor väckts om hur studentdata används och lagras. Som svar på detta har Google gjort ansträngningar för att ta itu med dessa problem genom att förbättra sin integritetspolicy. Experter säger att sådan transparens är avgörande för att vinna förtroende.
På tal om transparens måste det också finnas en öppenhet kring hur AI-insamlade data används. Elever och föräldrar som förlitar sig på AI-baserade utbildningsverktyg bör ha en tydlig förståelse för vilken data som samlas in, hur den används och vem som har tillgång till den. Skolor kan skapa förtroende genom att vara öppna om sin datapraxis och involvera eleverna i diskussioner om deras digitala rättigheter.
Verkliga fall har visat på konsekvenserna av dålig dataskyddspraxis. Till exempel fick ett framstående universitet en gång mothugg när det avslöjades att studentdata delades med tredjepartsleverantörer utan korrekt samtycke. Detta understryker behovet av strikta datastyrningspolicyer och regelbundna revisioner för att säkerställa efterlevnad och skydda studenternas integritet.
Och vi får inte glömma utmaningen med så kallad "datapermanens". När uppgifter väl har samlats in kan de komma att lagras på obestämd tid, vilket innebär risker för missbruk eller obehörig åtkomst. Utbildningsinstitutioner bör anta policyer för lagring och radering av data för att säkerställa att studentinformation inte sparas längre än nödvändigt. Ett exempel är EdSafe AI Alliance, som sägs arbeta med att ta fram standarder för AI-användning inom utbildning för att skydda studenternas uppgifter på ett effektivt sätt.
AI i utbildning: Implicita fördomar
Experter har länge oroat sig för implicita fördomar som oavsiktligt kan byggas in i AI-system, eftersom de befarar att sådana fördomar kan vidmakthålla stereotyper och orättvis behandling. AI-algoritmer tränas på stora datamängder som oavsiktligt kan återspegla samhälleliga fördomar, vilket leder till skeva resultat. Hur kan vi hantera dessa fördomar för att säkerställa att AI främjar jämställdhet inom utbildning?
En metod som ofta nämns är att diversifiera de dataset som används för att träna AI-modeller. Genom att inkludera ett brett spektrum av demografiska grupper kan vi minska risken för datadriven partiskhet och se till att AI-system fungerar rättvist för alla studenter. Men att skapa inkluderande datainsamlingsmetoder som dessa kan kräva samarbete mellan lärare, teknologer och beslutsfattare.
Vi är "all in" på AI, med ett växande urval av Lenovo AI-datorer som erbjuder personliga lösningar med artificiell intelligens för att göra vardagliga uppgifter enklare för lärande, gaming, företag och mycket mer. De är tillgängliga med exklusiva AI-applikationer som Lenovo Learning Zone och Lenovo AI Now, som hjälper till att lyfta databehandling till nya nivåer. På Lenovo är vårt mål att leverera smartare AI för alla, med verktyg som lär sig vad du behöver, skyddar ditt arbete och dina data och som kan växa tillsammans med dig.
Vad är en AI-dator? Det är helt enkelt framtidens databehandling. En dag kommer vi bara att anta att våra datorer har inbyggd artificiell intelligens. Men fram till dess är Lenovo rätt ställe att handla dagens mest avancerade bärbara datorer med AI-förbättringar. Och när du handlar, se till att kolla in modeller med CoPilot+ PC-märkningen - ett tecken på att systemet erbjuder både fantastiska AI-funktioner och är byggt med den senaste AI-förstärkande hårdvaran.
AI-system måste dessutom genomgå kontinuerlig utvärdering och granskning för att upptäcka och motverka potentiella fördomar. Regelbunden testning kan avslöja mönster av diskriminering och göra det möjligt att göra justeringar. Ett exempel är AI-baserade betygssystem. Vissa experter befarar att uppsatser som skrivs av studenter från minoritetsgrupper kan få lägre poäng på grund av språkliga skillnader som algoritmen inte tar hänsyn till. Att identifiera och åtgärda dessa fördomar kommer därför att vara avgörande för den framtida användningen av sådana verktyg.
Även lärare kan spela en nyckelroll när det gäller att motverka implicita AI-drivna fördomar. Genom att vara medvetna om hur AI-verktyg fungerar och deras potentiella fördomar kan lärare ge kritisk tillsyn och förespråka rättvisare algoritmer som återspeglar en mångfaldig studentkropp. Organisationer som AI4ALL arbetar för att minska fördomar, säger de, genom att utbilda en ny generation av olika AI-ledare för att ifrågasätta och förbättra befintlig teknik.
Framtiden för virtuella AI-handledare
AI inom utbildning: Bekämpning av fusk
En annan utmaning med att integrera AI-verktyg i inlärningsprocessen är risken för att studenterna använder dem för att fuska. I takt med att AI blir allt mer sofistikerat erbjuder det studenterna nya sätt att kringgå traditionella inlärnings- och bedömningsmetoder, vilket väcker betydande farhågor om den akademiska integriteten. Så hur kan vi ta itu med den här frågan och samtidigt stödja en rättvis och etisk utbildningsmiljö?
Dagens AI-drivna skrivassistenter och problemlösningsappar kan generera uppsatser, lösa komplexa ekvationer eller till och med simulera konstverk. Dessa verktyg är lättillgängliga och kan locka studenter att lämna in arbeten som inte är deras egna. Till exempel har AI-drivna plattformar som Chat GPT varit kända för att producera anmärkningsvärt sammanhängande uppsatser, vilket potentiellt undergräver traditionella skrivuppdrag. För att bekämpa detta kan lärare behöva anpassa sina bedömningsstrategier för att fokusera mer på kritiskt tänkande och kreativitet, färdigheter som är svårare för AI att replikera.
På ett mer positivt sätt utnyttjas AI också för att förhindra och upptäcka fusk. Verktyg som Turnitin kontrollerar inte bara plagiat utan försöker nu även upptäcka AI-genererat innehåll. Ett annat ofta citerat exempel är ExamSoft, som använder AI för att övervaka studenters beteende under tentor och upptäcka handlingar som kan tyda på fusk. Detta väcker dock sina egna etiska frågor om studenternas integritet, vilket understryker behovet av balanserade lösningar.
Så även om AI utgör en unik utmaning när det gäller studenters potentiella fusk, börjar det också ge innovativa lösningar för att upprätthålla den akademiska integriteten.
AI inom utbildning: Andra frågor och långsiktiga konsekvenser
Utöver dataintegritet och partiskhet medför användningen av AI inom utbildning andra betydande utmaningar och långsiktiga konsekvenser som förtjänar vår uppmärksamhet. Ett problem är förlusten av mänsklig interaktion. Även om AI kan automatisera uppgifter och ge personlig återkoppling kan det inte ersätta den empati och förståelse som mänskliga lärare har. Det är viktigt att hitta rätt balans mellan AI och interaktion mellan människor.
AI:s prediktiva förmågor väcker också frågor om elevers autonomi. Om AI förutspår en elevs sannolikhet att lyckas i ett visst ämne kan det oavsiktligt begränsa deras möjligheter. Att uppmuntra eleverna att utforska sina intressen, snarare än att begränsa dem till AI-genererade förutsägelser, är avgörande för deras tillväxt och utveckling.
Dessutom finns det en risk för övertro på tekniken. I takt med att AI blir alltmer integrerat i utbildningssystemen kan studenterna utveckla färdigheter som är starkt teknikberoende, vilket kan leda till att kritiskt tänkande eller sociala färdigheter försummas. Utbildare måste se till att AI kompletterar snarare än dominerar inlärningsprocessen. Initiativ som "AI-principerna", som utformades vid Future of Life Institutes Asilomar-konferens 2017, betonar vikten av att behålla mänsklig kontroll över AI-system för att förhindra alltför stort beroende.
Om man ser till de långsiktiga konsekvenserna förväntas användningen av AI i utbildningen omforma den framtida arbetskraften. I takt med att AI-verktygen blir allt mer sofistikerade kommer studenterna att behöva utveckla nya färdigheter för att kunna interagera med och kontrollera dessa tekniker. World Economic Forums Future of Jobs Report lyfter fram ett nytt och kontinuerligt behov av färdigheter som kompletterar AI, t.ex. kreativitet och emotionell intelligens.
Slutsats
AI har stora möjligheter att förändra utbildningsväsendet genom att erbjuda individanpassade inlärningsupplevelser och effektiva administrativa processer. En etisk användning av AI inom utbildning kräver dock att man noga överväger frågor som dataintegritet och implicit partiskhet i stora datamängder.
Genom att ta itu med dessa utmaningar förutspår utbildningsledare att vi bättre kommer att kunna utnyttja AI:s kraft för att skapa ett inkluderande, rättvist och berikande utbildningslandskap. Men när vi går vidare måste vi fortsätta att ifrågasätta, innovera och samarbeta för att säkerställa att AI fungerar som ett verktyg för empowerment, inte exkludering.
