AI u visokom školstvu: Najbrže raste područje Natural language processing Istaknuto
![AI u visokom školstvu: Najbrže raste područje Natural language processing](/media/k2/items/cache/0c4e60477bc26dc4dedd47495106fb61_M.jpg)
Naš tradicionalni pregled najboljih tech fakulteta i učilišta u 15. godini počinjemo pričom o implementaciji AI-ja u kolegije i studijske programe, ali i kroz izazove korištenja od strane studenata.
Časopis Vidi već 15 godina radi poseban prilog posvećen tehnološkim fakultetima i učilištima ne bi li pomogao budućim studentima pronaći optimalnu visokoškolsku instituciju za nastavak STEM obrazovanja. Zanimljivo je da, unatoč svjetskim previranjima, IT sektor u Hrvatskoj u tom razdoblju kontinuirano raste te su i dalje zanimanja za koja se školuju studenti tih fakulteta izrazito tražena.
Još jedna od konstanti je brz i ponekad nepredvidljiv razvoj tehnologije, što od fakulteta i učilišta zahtijeva brze prilagodbe programa i način rada koji priprema studente na učenje nepoznatih tehnologija. U posljednje dvije godine, osobito velik iskorak napravili su generativni AI modeli, što je populariziralo grane umjetne inteligencije i strojnog učenja koje su i godinama prije u znanstvenim i industrijskim krugovima bile izuzetno popularne, no sada su nezaobilazni dio diskursa cijele javnosti i kao takve se reflektiraju kroz interes studenata i samih fakulteta.
Što donosi AI u visokoškolsko obrazovanje?
Ne postoji jednoznačan odgovor, osim da algoritmi umjetne inteligencije i sve šira konkretna primjena definitivno mijenjaju način na koji se kolegiji predaju, ali s druge strane, i uče. O mogućnostima i izazovima koje donosi AI, osim sa strane fakulteta i učilišta, razgovarali smo i s predstavnicima industrije koji su duboko uvučeni i rade s najnovijim tehnologijama.
Na ulogu AI-ja u školstvu treba gledati s više aspekata. S jedne strane, imamo veliki izazov za obrazovne institucije koje kroz svoje programe studentima moraju osigurati osnovna tehnološka znanja kako bi se mogli uklopiti u industrijske projekte koji se bave umjetnom inteligencijom. Istovremeno, fakulteti i visoka učilišta mogu iskoristiti prednosti koje donose AI tehnologije i unaprijediti svoj obrazovni proces, a s druge strane postoji i izazov korištenja generativnih AI modela od strane studenata za rješavanje fakultetskih zadataka.
Jedno je sigurno, AI je stigao i neće se maknuti, pa je kroz sve aspekte potrebno napraviti određene prilagodbe. Ono što bi se u skoroj budućnosti moglo dogoditi je da AI aplikacije postanu primarni pristup informacijama. S jedne strane, to bi moglo dovesti do lakšeg pronalaženja konkretnih odgovora na tražilicama, a s druge postoji opasnost točnosti pronađenih informacija. Ključno je uspostaviti mehanizme koji verificiraju točnost informacija, kako bi njihovo učinkovito pronalaženje ostalo svrsishodno.
Od područja koje se razvija kao novo zanimanje, a ujedno je i ključan izazov kod korištenja generativnih modela u nastavi je kvalitetno pisanje upita, odnosno prompt engineering. Umjesto da se brani i alatima istražuje koriste li studenti ChatGPT u pisanju seminara, moguće je pretvoriti ga u vrlo koristan alat za pomoć u nastavi. ChatGPT smo ovdje naveli samo kao najrašireniji primjer, a pristup se odnosi na sve dostupne alate. Kao i mnogi alati prije generativnog AI-ja, ovi proizvodi će jednostavno postati još jedan od softvera koje studenti koriste u učenju i istraživanju, ali će i profesori morati prilagoditi provjere znanja i pisanja radova.
Upravo ovdje dolazimo do možda i ključne komponente, a to je imperativ etičkog korištenja AI-ja. Ono počinje od pisanja seminara koje studenti ne bi trebali prepustiti generativnom AI-ju, do mnogo ozbiljnijih domena praktičnog korištenja strojnog učenja i umjetne inteligencije. Kao što nam je naš sugovornik iz ReversingLabsa spomenuo, cyber sigurnost je sada pod velikim pritiskom novih malware alata koji se koriste i umjetnom inteligencijom.
Ono što AI ne može promijeniti i direktno će se vidjeti izlaskom na tržište rada su rezultati studiranja. Tako generativni AI ne može studentima pokloniti temeljna tehnološka znanja, ne može pomoći u razvoju soft skillsa i komponenti kao što su komunikacija i primjena tehnologije u biznisu. S te strane se fakulteti i učilišta ne bi trebali brinuti oko pretjeranog korištenja AI-ja od strane polaznika.
A u vezi toga na što fakulteti trebaju obratiti pozornost kada se radi o boljim načinima pripreme studenata za tržište rada, razgovarali smo sa stručnjacima iz vodećih hrvatskih kompanija koje koriste u svom poslovanju umjetnu inteligenciju.
Razgovore sa stručnjacima iz tvrtki ReversingLabs, Sofascore i Bonsai.tech, zajedno s ostatkom priloga VIDI.edu, pročitajte u cijelosti na sljedećoj poveznici:
Vezani članci
- Sveučilište VERN: Studenti razvijaju projekte cloud poslovanja, digitalnog zdravstva, zelene energije...
- RIT Croatia: Do 800 sati pomno osmišljene stručne prakse
- Inkubator PISMO: Praktična znanja gaming startupova
- FOI: studenti osvajaju tržište rada kroz praktično iskustvo
- FER: Velik izbor za praktičnu nastavu studenata