База знань AIEdAIEd KB
На цій сторінці

Ця сторінка перекладена українською. Сторінки статей досі написані англійською. Читати цю сторінку англійською

Концепції

Глобальний Південь

Створено 2026-10-13

Автоматичний переклад цієї англійської сторінки, не перевірений носієм мови.

Глобальний Південь позначає країни Африки, Азії, Латинської Америки та Океанії, які часто є економічно, політично та історично маргіналізованими відносно Глобального Півночі. У AI in education research контексти Глобального Півдня дедалі більше визнаються недопредставленими в базі доказів, проте вони порушують властиві питання про equity, cultural relevance, обмеженість ресурсів та епістемічну домінацію західних, англомовних навчальних даних.

Запитання для роздумів

  • Якщо система ШІ добре працює на бенчмаркових тестах, побудованих із західних, англомовних даних, наскільки ви можете бути впевнені, що вона працюватиме однаково добре для ваших студентів? Що ви хотіли б перевірити, перш ніж довіряти їй у власному контексті?
  • Уявіть навчальний інструмент, чиї навчальні дані та метрики оцінювання були розроблені в Глобальному Півночі. Які припущення про мову, традиції знання та освітні реалії він може мовчки кодувати — і хто найімовірніше буде через них несправедливо представлений?
  • Коли досліджується впровадження ШІ, чиї аудиторії та установи, як правило, домінують у базі доказів? Як це може перекручувати те, що ми вважаємо відомим про те, чи ШІ «працює» в освіті?
  • Сторінка виступає за те, щоб розглядати епістемології здобувачів та їхніх спільнот як авторитетні, а не лише як доповнення до західних моделей. Що знадобилося б для того, щоб ваша власна пов’язана зі ШІ практика чи дослідження ставили в центр локальне знання, а не імпортували його звідусіль?
  • Обмеженість ресурсів є повторюваною темою в контекстах Глобального Півдня. Як обіцянка дешевої, масштабованої підтримки зі ШІ може водночас і закривати, і розширювати наявні прогалини в можливостях залежно від того, як її проєктують і впроваджують?
  • Як ви могли б визначити, що технологія, «впроваджена» в певному середовищі, була справді впроваджена тому, що відповідала місцевим умовам — а не тому, що вважалося, що вона переноситься? Які дані відрізняли б одне від іншого?

Вступ

Чому це важливо для AIED

Масові дослідження ШІ та освітніх технологій історично домінувалися західними, англомовними наборами даних та institutional контекстами. Це створює дві проблеми: (1) AI systems, навчені на таких даних, можуть працювати гірше або несправедливо представляти здобувачів у середовищах Глобального Півдня, і (2) оцінювальні benchmarks, побудовані в Глобальному Півночі, можуть не відбивати освітні реалії, мови чи традиції знання інших регіонів. Дослідження з контекстів Глобального Півдня в цій базі знань охоплюють культурно обґрунтовані набори даних, бенчмарки та дослідження впровадження технологій, із наслідками для ШІ-грамотність та для higher освіти та освіти K-12.

Застосунки в базі знань

  • Культурно обґрунтовані дані та бенчмарки: IKS-Instruct дає multilingual набір інструкцій із індійських систем знання; NSMQ Riddles вводить бенчмарк із STEM на базі Гани, один із перших освітніх оцінювальних наборів даних Глобального Півдня.

  • Обізнаність щодо етики ШІ в ганській вищій освіті: Acquah et al. (2026) валідували трьохфакторну (автономія, благодійність, справедливість) шкалу обізнаності щодо етики ШІ на 509 university студентах у Гані, виявивши п’ять латентних профілів — від рівномірно дуже високої обізнаності до невеликого кластера майже без жодної, — найслабших за благодійністю, — і відсутність гендерних відмінностей, даючи вимірювальний орієнтир Глобального Півдня для літератури щодо етики ШІ (Етика).

  • Етичне міркування викладачів у контекстах із обмеженими ресурсами: Adelana et al. (2026) виявили, що практичні викладачі STEAM середньої школи в контексті з обмеженими ресурсами міркують про етику ШІ через професійну ідентичність, реалії аудиторії та культурні норми, а не через формальні списки принципів, спростовуючи припущення про «порожнечу етики» стосовно Глобального Півдня.

  • Контекстуальне впровадження: Asag & Al Mamun моделюють впровадження GenAI серед бангладеських студентів engineering освіти, а ConnectED розгортає узгоджену з curriculum систему планування уроків для в’єтнамської освіти.

  • Потужності, а не інфраструктура, зрушили впровадження серед викладацького складу. Серед 255 викладачів у Бангладещ ставлення до генеративного ШІ сильно передбачало використання (β = 0.556), а релевантність для конкретної предметної області рухала ставлення (β = 0.413), тоді як інституційне забезпечення технологіями та суб’єктивні норми не були суттєвими предикторами (Alam et al. (2026)).

  • Інституційна інтеграція та структурна нерівність: Adeniranye et al. (2026) у порівняльному аналізі змісту 45 нігерійських університетів (федеральних/штатних/приватних) виявили, що інтеграція ШІ передбачається віком установи та географічним розташуванням — а не типом управління — і що міжнародні та галузеві мережеві зв’язки підсилюють один одного (r = 0.74), тому добре з’єднані установи накопичують перевагу, тоді як інші відстають ще далі. Дослідження розташовує digital inequality не лише на рівні здобувача, а й у структурних потужностях самих установ higher-education.

  • Academic development як цифрове посередництво за структурного обмеження: Sithole (2026) інтерв’ює дванадцятьох розробників академічних програм та навчальних дизайнерів у двої південноафриканських Historically Disadvantaged Institutions і проводить аналітичну лінію, яку література про Глобальний Південь часто розмиває: цифрова нерівність є дистрибутивною і в принципі виправною через перерозподіл і доступ, тоді як алгоритмічна колоніальність є епістемічною і зберігається навіть за повного доступу, оскільки вона є властивістю того, що системи кодують і чиє знання вони ставлять у центр. Ці дві є сплетеними, але вимагають різних відповідей, а установа є двопозиційно розташованою — виключена через інфраструктурну недостатність і, коли включена, підпорядкована через імпортовані системи, що кодують чужі знання та норми. Інституційна риторика щодо ШІ («більше продуктивності, ніж практики») прийшла слабо пов’язаною з матеріальними реаліями викладання, тому розробники перекладали глобальний дискурс цифрової трансформації в контекстуально життєздатну практику: тестуючи та свідомо «ламаючи» інструменти в колегіальних просторах, наполягаючи на судженні понад вмілості та абсорбуючи афективну вартість проєкції експертизи, яку вони ще лише набували.

  • Епістемічна маргіналізація: Tali-Otmani стверджує, що західноцентричні навчальні дані маргіналізують незахідні та зосереджені на інвалідності знання — пов’язуючи занепокоєння Глобального Півдня з Справедливість і Культурно дорельна педагогіка.

  • Інвалідність і inclusion в Глобальному Півдні: Khlaif et al. (2026) — qualitative кейс-дослідження 21 студента бакалаврату з вадами зору у трьох палестинських університетах — виявили, що генеративний ШІ зближує цифрові, географічні та соціально-економічі розділення для здобувачів з інвалідністю, розширюючи дослідження technology-acceptance на контексти інвалідності, де usability, доступність за ціною та Доступність взаємно підсилюються.

  • Проєктування для місцевих стресорів за обмеженості ресурсів: Bashir і Afzal (2026) будують Sukoon як дизайнерську відповідь Глобального Півдня на задокументоване невідповідність — chatbots психічного здоров’я, навчені переважно на західних наборах даних і майже винятково англійською, тоді як пакистанські студенти стикаються водночас із навчальними, фінансовими, родинними та стосунковими стресорами і часто не можуть підняти емоційні труднощі з parents, teachers чи колегами через стигму. Практичні обмеження авторів також повчальні, як і їхня модель: безкоштовний доступ до Відкритий код Великі мовні моделі (LLM) з відкритим кодом через розміщений API для низьких вимог до ресурсів, легке розгортання на Flask для регіональних університетів, «інструменти доступні, але часто дорогі», зазначене як бар’єр, і нерівний доступ до платних моделей, позначений як загальний ризик залежності. Вони також зазначають, що класифікатор було навчено на публічно доступному наборі даних, нерепрезентативному для пакистанських студентів, і зобов’язуються зібрати локальні дані DASS-21, перш ніж робити висновки про популяцію.

  • Тонкі та специфічні для інструмента докази оцінювання з африканської вищої освіти: A PRISMA 2020 systematic review емпіричних досліджень, опублікованих між 2023 і 2025 роками, виявив лише десять досліджень, зосереджених у Нігерії та Південній Африці і проведених майже винятково на ChatGPT, тому те, що відомо про перепроєктування оцінювання для генеративного ШІ в африканській вищій освіті, спирається на невеликі за обсягом, одноустановчі, самозвітні дослідження, а не на виміряні навчальні здобутки — автори огляду фреймують свої рекомендації як напрями, а не як усталені ефекти.

  • Справедливість — найменш досліджений вимір у всьому регіоні. Оглядове дослідження за PRISMA-ScR 75 досліджень Глобального Півдня (2022–2025) виявило, що справедливість є найменш розглянутою з його п’яти областей, попри її центральність для інклюзивної освіти, і повідомило про прогалину між заявленими етичними позиціями студентів і їхньою поведінкою (Nguyen & Perkins, 2026).

Наслідки

Увага до контекстів Глобального Півдня вимагає відмови від припущення, що західні моделі та бенчмарки безпосередньо переносяться. Вона закликає до локально обґрунтованих наборів даних, культурно релевантної Педагогіки та стратегії викладання, зосереджених на спільноті стандартів оцінювання та досліджень, що розглядають епістемології здобувачів та їхніх спільнот як авторитетні — узгоджуючись із фреймворками, як-от навчання зі ШІ на основі спільноти та дослідження technology-acceptance, адаптованого до місцевих умов.

Частиною цієї картини є досвід масштабування, і він понуджує до стриманості. Програми, що працюють у пілотному масштабі, часто припиняють працювати, коли їх запускають уряди: кенійська програма, що дала суттєві здобутки за неурядового впровадження, не показала жодного виявного здобутку в урядовому масштабі (Bold et al.), розміри ефекту мають тенденцію падати зі зростанням програм (Vivalt), а якість впровадження розріджується зі збільшенням кількості майданчиків (Al-Ubaydli, List & Suskind). Власним прецедентом Латинської Америки є перуанська програма One Laptop per Child — близько 800 000 розданих ноутбуків без жодного виявного ефекту на mathematics чи читання — з якого витягнутий урок полягає в тому, що доступ до технології не є навчанням. Restrepo Morales et al. (2026) додають урок про звітування до уроку про масштабування: в епізоді зі Сальвадором 2026 року пілот тьюторства на основі ШІ в 171 школі було оголошено порівнянним із Німеччиною та Швецією, тоді як репрезентативна вибірка PISA 2025 тієї самої країни не показала жодного руху за двома із трьох предметів, а дані пілоту були занадто тонкими (7.0 оцінених студентів на школу проти 25.4 на національному рівні), щоб виключити відбір як пояснення. Для систем Глобального Півдня, що впроваджують ШІ у масштабі, наслідок подвійний: дані про те, що реформа працює, зазвичай стосуються компонентів, які вона об’єднує, а не технології в її заголовку, і поетапний розгорт, спроєктований до впровадження, виявляє ефекти майже без витрат — що найважливіше там, де фазами визначає зв’язок.

Пов’язані поняття

Пов’язані статті

Метадані

РівеньHigher Ed, K 12
Технології та методиГенеративний ШІ
Справедливість, етика та відповідальне використанняКультурно дорельна педагогіка, Справедливість, Глобальний Південь
Основи ШІ в освітіШІ-грамотність
SourceHistoryEditChat

Вставити цю сторінку

Скопіюйте наведений нижче код, щоб вставити цю сторінку в систему управління навчанням або на інший вебсайт. Вбудована версія показує лише вміст сторінки — вона приховує заголовок сайту, навігацію та колонтитул.