Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Dirbtinis intelektas aukštajame moksle: viešosios komunikacijos Lietuvoje aspektas
0
Zitationen
1
Autoren
2023
Jahr
Abstract
Švietimas ir aukštojo mokslo institucijos dirbtinį intelektą gali pritaikyti mokymo ir mokymosi procesų efektyvumui ar besimokančiųjų pagalbai, tačiau taip pat patiria daug iššūkių dėl akademinio sąžiningumo, reikiamų žinių bei įgūdžių įgijimo. Šie pokyčiai tapo itin akivaizdūs pradėjus naudoti dirbtinio intelekto įrankius ir 2022 m. pabaigoje atvėrus visuomenei ChatGPT. Dėl šios priežasties per pastaruosius metus pagausėjo mokslinių tyrimų bei informacijos sklaidos apie dirbtinio intelekto panaudojimo aukštajame moksle galimybes, iššūkius ir problemas. Lietuvoje tyrimų apie dirbtinio intelekto įtaką aukštajame moksle naudojamų mokymo ar mokymosi metodų pokyčiams, bei susijusiomis temomis neaptikta. Kadangi dirbtinio intelekto įrankiai vystomi itin sparčiai, o vartotojai greitai geba juos panaudoti įvairiose savo veiklose, būtina greita problemos analizė bei galimų sprendimų iškilusioms problemoms spręsti paieška. Šio straipsnio tikslas – ištirti dirbtinio intelekto įrankių naudojimo įtaką aukštajame moksle bei atlikti viešosios komunikacijos Lietuvoje apie dirbtinį intelektą aukštajame moksle analizę. Atlikto tyrimo rezultatai parodė, kad oficiali bei viešoji komunikacija apie DI naudojimą Lietuvos aukštajame moksle nėra pakankama, nekomunikuojama apie konkrečius Lietuvos aukštajam mokslui kylančius iššūkius, nepateikiami Lietuvos aukštųjų mokyklų, kitų švietimo atstovų komentarai ar rekomendacijos aukštosioms mokykloms dėl DI taikymo. Dėl to, aukštosios mokyklos ar dėstytojai turi savarankiškai ir greitu tempu analizuoti esamą situaciją bei priimti sprendimus.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.339 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.211 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.614 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.478 Zit.