Повышение грамотности в области ИИ в высшем образовании: Исследование с использованием смешанных методов о опыте студентов с инструментами ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) становится все более распространенным в образовании, трансформируя способы, которыми студенты учатся и взаимодействуют с информацией. Поскольку технологии ИИ, такие как генеративный ИИ (GenAI), продолжают развиваться, растет необходимость в грамотности в области ИИ среди студентов и преподавателей. Это исследование вносит вклад в развивающуюся литературу по грамотности в области ИИ в высшем образовании, исследуя, как знакомство аспирантов с механизмами рецензирования ИИ и инструментами генерации изображений ИИ влияет на их восприятие развития грамотности в области ИИ. Грамотность в области ИИ охватывает способность критически понимать, оценивать и применять технологии ИИ в различных контекстах. В высшем образовании развитие грамотности в области ИИ имеет решающее значение для подготовки студентов к навигации в мире, управляемом ИИ, и эффективному использованию инструментов ИИ в их академической и профессиональной жизни. Это исследование изучает взгляды студентов на эффективные способы повышения их грамотности в области ИИ через практический опыт работы с инструментами ИИ в курсах аспирантуры.

В этом исследовании использовался конвергентный подход смешанных методов, объединяющий количественные данные опросов с качественными данными из размышлений студентов. Исследование проводилось в трех 8-недельных онлайн-курсах в Колледже образования одного из университетов Среднего Запада США. Из 61 зарегистрированного студента 37 согласились участвовать в исследовании. Участники в основном были белыми женщинами в возрасте от 25 до 45 лет, получающими степень магистра в области образования и гуманитарных наук. Их предшествующий опыт работы с технологиями ИИ варьировался: 22% сообщили о высокой степени знакомства, а 22% не имели никакого знакомства с концепциями ИИ. Исследование сосредоточилось на опыте студентов с двумя ключевыми приложениями ИИ: специализированным инструментом рецензирования ИИ для оценки сложных эссе и инструментами генерации изображений на основе ИИ для размышлений о процессе обучения.

В исследовании использовался целостный киберсоциальный подход для изучения восприятия студентами развития грамотности в области ИИ. Этот подход включал: 1. Инструмент рецензирования GenAI на социальной обучающей платформе, разработанный и созданный исследовательской группой 2. Инструменты генерации изображений GenAI для размышлений студентов 3. Критическое знакомство с темами, связанными с ИИ, через ресурсы курса и обсуждения Инструмент рецензирования ИИ взаимодействовал с GPT от OpenAI для предоставления автоматизированной обратной связи по проектам студентов, дополняя отзывы сверстников и преподавателей. Инструмент был улучшен за счет проектирования подсказок, точной настройки, прозрачности, человеческой модерации и интеграции дисциплинарных онтологий. Студенты работали над мультимодальными проектами, исследуя технологии, образовательную теорию и практику на протяжении семестра. Они получали как ИИ, так и обратную связь от сверстников на различных этапах процесса разработки, что позволяло им сравнивать и размышлять о двух типах рецензий.

Сбор данных включал опросы до и после курса, а также размышления студентов о их прогрессе в грамотности в области ИИ. Опросы исследовали знакомство участников с концепциями ИИ, уверенность в использовании инструментов ИИ и опыт работы с генерацией изображений ИИ. Количественные данные из опросов были проанализированы с использованием описательной и инференциальной статистики, включая парные t-тесты для определения значительных изменений в сообщаемой грамотности участников в области ИИ. Качественные данные из открытых ответов опросов и размышлений студентов были подвергнуты тематическому анализу для выявления общих тем и опыта, связанных с развитием грамотности в области ИИ.

Результаты исследования выявили несколько ключевых выводов о восприятии студентами развития грамотности в области ИИ: 1. Увеличение знакомства с концепциями ИИ: Студенты сообщили о значительном увеличении понимания концепций ИИ и машинного обучения после курса (средний балл увеличился с 2.62 до 3.22 по 5-балльной шкале). 2. Повышение уверенности в использовании инструментов ИИ: Уверенность участников в использовании инструментов ИИ для образовательных целей значительно возросла (средний балл увеличился с 2.41 до 3.27). 3. Улучшение навыков создания подсказок: Студенты сообщили о большей компетентности в создании подсказок для генерации изображений ИИ (средний балл увеличился с 2.16 до 3.35). 4. Признание полезности ИИ: После курса 67% участников нашли инструменты генерации изображений ИИ по крайней мере умеренно полезными для своего учебного опыта. 5. Критическая оценка обратной связи ИИ: Студенты развили способность выявлять преимущества и недостатки обратной связи ИИ по сравнению с отзывами людей, демонстрируя улучшенные навыки критического мышления, связанные с применением ИИ.

Тематика анализа размышлений студентов выявила несколько важных аспектов их опыта с ИИ: 1. Итеративный процесс обучения: Студенты описали свое взаимодействие с инструментами генерации изображений ИИ как итеративный процесс проб и ошибок, что привело к улучшению навыков создания подсказок. 2. Творческое самовыражение: Участники использовали изображения, сгенерированные ИИ, чтобы метафорически выразить свой опыт с рецензиями сверстников и ИИ, демонстрируя творческое применение инструментов ИИ. 3. Позитивное восприятие ИИ: Студенты рассматривали ИИ как мощный, интеллектуальный и совместный инструмент, который повышает продуктивность и поддерживает когнитивное развитие. 4. Увеличение интереса к приложениям ИИ: Знакомство с рецензиями ИИ вызвало повышенный интерес к исследованию потенциальных приложений ИИ в будущих академических и профессиональных контекстах. 5. Интеграция ИИ в личные практики: Студенты, имеющие больший опыт работы с инструментом рецензирования ИИ, сообщили о более широком использовании инструментов ИИ, таких как ChatGPT, в своих педагогических практиках и личных исследованиях.

Результаты исследования имеют несколько последствий для интеграции ИИ в высшее образование: 1. Практический опыт: Предоставление студентам возможностей для непосредственного взаимодействия с инструментами ИИ может значительно повысить их грамотность в области ИИ и уверенность в использовании этих технологий. 2. Дополнительная обратная связь: Сочетание рецензий ИИ и сверстников может предложить студентам более полное понимание их работы и развить навыки критической оценки. 3. Творческие приложения: Поощрение студентов использовать инструменты ИИ для творческого самовыражения может способствовать инновационному мышлению и более глубокому вовлечению в технологии ИИ. 4. Индивидуализированные стратегии: Преподаватели должны рассмотреть возможность разработки индивидуализированных образовательных стратегий для максимизации принятия инструментов ИИ и развития грамотности на основе различных потребностей студентов и уровней грамотности в области ИИ. 5. Постоянное развитие навыков: Поскольку технологии ИИ продолжают развиваться, учреждения высшего образования должны приоритизировать постоянное развитие грамотности в области ИИ как для студентов, так и для преподавателей.

Хотя это исследование предоставляет ценные сведения о развитии грамотности в области ИИ в высшем образовании, у него есть некоторые ограничения: 1. Данные, основанные на самооценке: Исследование полагалось на самооценку студентов по поводу грамотности в области ИИ, что может не полностью отражать фактическое развитие навыков. 2. Ограниченный размер выборки: В исследовании участвовало относительно небольшое количество участников (37) из одного университета, что ограничивает обобщаемость. 3. Специфический образовательный контекст: Исследование сосредоточено на курсах аспирантуры, и результаты могут не применяться в равной степени к другим дисциплинам или уровням образования. Направления для будущих исследований могут включать: 1. Объективная оценка: Разработка и внедрение объективных мер грамотности в области ИИ для дополнения данных самооценки. 2. Долгосрочные исследования: Изучение долгосрочных последствий интеграции ИИ на грамотность студентов в области ИИ и их академическую успеваемость. 3. Междисциплинарные исследования: Исследование развития грамотности в области ИИ в различных академических дисциплинах и уровнях образования. 4. Этические соображения: Изучение этических последствий интеграции ИИ в высшее образование и разработка рамок для ответственного использования ИИ. 5. Педагогические стратегии: Исследование эффективных педагогических подходов для повышения грамотности в области ИИ среди различных групп студентов.