What Competencies Do Faculty Need in Regard to AI?

Автоматичний переклад цієї англійської сторінки, не перевірений носієм мови.

Компетентності викладачів мають виходити далеко за межі вміння формулювати підказки. Синтез AI Literacy у базі знань виокремлює чотири широкі виміри:

• Базове розуміння можливостей і обмежень ШІ.
• Практична компетентність у використанні інструментів ШІ.
• Critical evaluation точності, упередженості, доречності та невизначеності.
• Ethical та інституційну обізнаність, що охоплює такі питання, як академічна доброчесність, приватність, equity і Урядування ШІ.

Педагогічний шар

Для викладачів ці виміри потребують додаткового педагогічного шару. Викладачі мають уміти:

• Визначати, яку когнітивну роботу здобувачі мають зберегти за собою.
• Відбирати такі види використання ШІ, які узгоджені з навчальними цілями.
• Проєктувати валідне оцінювання в епоху ШІ.
• Навчати студентів перевіряти й регулювати використання ШІ.
• Впізнавати hallucination, надмірну залежність і sycophancy.
• Знати, коли human judgment має переважати над автоматизацією.

Викладачам потрібне також достатнє системне розуміння, щоб оцінювати, як поєднуються робочі процеси з підтримкою generative AI, а не розглядати ШІ як ізольований інструмент. Див. Teacher AI Competency та Faculty Development.

Упевненість — не компетентність

Дослідження, узагальнені в базі знань, також застерігають проти ототожнення упевненості з компетентністю: self-reported самостійно ШІ-грамотність може суттєво розходитися з продемонстрованою здатністю, тому професійний розвиток, заснований на продуктивності, та автентична практика є кращими за одні лише опитування упевненості. Дослідження multi-agent робочих процесів викладачів крім того дає підстави вважати, що системне мислення, педагогічні переконання і Самоефективність взаємодіють під час інтеграції ШІ, тому професійний розвиток має бути диференційованим, а не єдиним для всіх семінаром із інструментів.

Що саме рухає професійний розвиток — і що він не рухає

Новіші дослідження в галузі вищої освіти дають конкретні цифри щодо того, де компетентність викладачів є сильною, а де вона дає збій. A survey of 127 faculty at a large U.S. research university з використанням інструменту Технологічні педагогічні знання змісту (TPACK)-21 виявило високий рівень самовизначеного pedagogical предметного знання (M = 4.70) і content knowledge, близького до верхньої межі (M = 5.15), проте виміри, інтегровані з технологіями, були помітно нижчими — технолого-педагогічне знання (M = 2.62), технолого-предметне знання (M = 2.75) і цілісний TPACK (M = 2.55, найнижчий із семи). Предметна експертиза не прогнозувала знань про інтеграцію генеративного ШІ (кореляції з предметним знанням r = .11–.15, усі незначущі), тому розвиток викладацького складу не може припускати, що оволодіння предметною галуззю переноситься саме собою, і має будувати компетентність у generative AI через цілеспрямоване, discipline-specific програмування. Оскільки три виміри, інтегровані з технологіями, корелювали на рівні r = .81–.91, вони можуть функціонувати як єдина здатність інтегрувати генеративний ШІ, яку варто викладати як спільну основу, а не як окремі навички.

Те, що навчання може і не може зробити, так само повчально. У within-subjects study with 13 higher-education teachers надання викладачам chatbot суттєво покращило якість їхнього learning design — частка тих, хто досяг двох або більше завдань вищого рівня за Bloom, зросла з 41.7% до 91.7% (p = .01) — і різко знизила відчутний когнітивний зусилля (медіана з 6.33 до 3.33, p = .004); тренінг із педагогічного prompting, накладений зверху, не покращив якість далі і дещо підвищив зусилля. Іншими словами, доступ до ШІ легко змінює teaching behavior; глибша здатність вимагає більшого, ніж семінар, і самі лише здобутки в якості не доводять, що викладачі інтеріоризували практику.

Стандарти, агентність і ідентичність

Компетентність — це також інституційне питання. Design-based research with 114 participants across 28 U.S. institutions and 11 countries дало шість стандартів технологій для викладацького складу, що охоплюють усю академічну роль — Викладач, Координатор, Лідер, Дослідник, Здобувач і Контриб’ютор, — оскільки наявні рамки (Технологічні педагогічні знання змісту (TPACK), SAMR) і стандарти для педагогів (ISTE, UNESCO, DigCompEdu) стосуються викладачів K-12 або лише виміру навчання.

A survey of 287 teachers across 27 countries показує, чому впровадження чинить опір суто технічному обрамленню: уточнена модель пояснила 79.8% дисперсії поведінкового наміру, проте уявна штучна autonomy впливала на намір лише опосередковано, через корисність, і уникання ризику було значним негативним предиктором (−.163), причому викладачів значно більше турбували ризики надмірної залежності студентів від overreliance та ризики для integrity, ніж їхнє власне використання ШІ. Впровадження залежало від чутливого до контексту судження, а не від привабливості автоматизації. Нарешті, interviews with two experienced academics дають підстави вважати, що інтеграція ШІ породжує повторювані напруги ідентичності — педагогіка проти платформи, вихователь проти фасилітатора, турбота проти відповідності вимогам, — які долаються через принциповий відбір, заснований на pedagogical цінностях. Тому компетентність включає професійне судження про те, коли не варто використовувати ШІ, а не лише вміння ним користуватися.

Щодо виміру, орієнтованого на студентів, див. Як інтегрувати ШІ-грамотність у свій курс? та Які є докази щодо інтервенцій у сфері ШІ-грамотності у вищій освіті?; щодо узагальнення, орієнтованого на викладачів, див. Які 10 найголовніших висновків із досліджень зі ШІ в освіті, про які мають знати викладачі?.