Του Ιωάννη Κ. Καλαβρουζιώτη*
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι μια τεχνολογική επανάσταση η οποία έχει θεμελιώδη επίπτωση σε όλους τους τομείς της ανθρώπινης δραστηριότητα. Η ζωή μας θα επηρεαστεί με τρόπους που ακόμα δεν μπορούμε να διανοηθούμε. Είμαστε στην αρχή.
Κατ’ αρχάς η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι το παιδί της Ακαδημαϊκής έρευνας. Οι πατέρες της Τεχνητής Νοημοσύνης Alan Turing, John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, and Herbert Simon ήταν Ακαδημαϊκοί ερευνητές.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδεικνύεται ως μετασχηματιστική δύναμη σε διάφορους κλάδους και η τριτοβάθμια εκπαίδευση δεν θα μπορούσε να αποτελεί εξαίρεση. Με την έλευση των προηγμένων τεχνολογιών, τα ιδρύματα τριτοβάθμιας εκπαίδευσης θα αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τη μαθησιακή εμπειρία, να εξορθολογίσουν τις διοικητικές διαδικασίες και να προετοιμάσουν τους φοιτητές για τις απαιτήσεις του εργατικού δυναμικού του 21ου αιώνα.
Ας δούμε κάποιους από τους τομείς που αναμένουμε την εισφορά της ΤΝ στην πρόοδο στην εκπαίδευση.
- Εξατομικευμένη μάθηση:
Μία από τις πιο σημαντικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης στην τριτοβάθμια εκπαίδευση είναι η ικανότητα προσαρμογής των εκπαιδευτικών εμπειριών σε μεμονωμένους φοιτητές. Οι αλγόριθμοι AI θα αναλύουν δεδομένα σχετικά με τα στυλ μάθησης, τις προτιμήσεις και την απόδοση των φοιτητών για να δημιουργήσουν εξατομικευμένες διαδρομές μάθησης. Αυτή η προσέγγιση θα διασφαλίζει ότι οι φοιτητές θα λαμβάνουν στοχευμένη υποστήριξη και ασχολούνται με το υλικό μαθημάτων με τρόπο που ταιριάζει στις μοναδικές ανάγκες τους, προωθώντας μια πιο αποτελεσματική και αποδοτική διαδικασία μάθησης. - Ευφυή Συστήματα βοήθειας των φοιτητών:
Τα συστήματα διδασκαλίας με τεχνητή νοημοσύνη θα παρέχουν στους φοιτητές εξατομικευμένη βοήθεια έξω από το παραδοσιακό περιβάλλον της τάξης. Αυτά τα συστήματα χρησιμοποιούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να προσαρμόζονται στην πρόοδο των φοιτητών και να παρέχουν στοχευμένη ανατροφοδότηση. - Επαυξημένη και Εικονική Πραγματικότητα:
Η τεχνητή νοημοσύνη, όταν συνδυάζεται με τεχνολογίες επαυξημένης και εικονικής πραγματικότητας, ανοίγει νέες δυνατότητες για καθηλωτικές μαθησιακές εμπειρίες. Οι εικονικές αίθουσες διδασκαλίας, τα προσομοιωμένα περιβάλλοντα και το διαδραστικό εκπαιδευτικό περιεχόμενο παρέχουν στους φοιτητές πρακτικές εμπειρίες που γεφυρώνουν το χάσμα μεταξύ θεωρίας και πράξης. Αυτό όχι μόνο ενισχύει τη δέσμευση αλλά και προετοιμάζει τους φοιτητές για πραγματικές προκλήσεις στους τομείς τους. - Αυτοματοποίηση βαθμολόγησης και αξιολόγησης:
Νέα συστήματα βαθμολόγησης που θα βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη θα αμβλύνουν το βάρος των εκπαιδευτικών αυτοματοποιώντας τη διαδικασία βαθμολόγησης για εργασίες και αξιολογήσεις. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να αξιολογήσουν γραπτές εργασίες, κουίζ και εξετάσεις, παρέχοντας ταχύτερη και πιο συνεπή ανατροφοδότηση. Αυτό όχι μόνο εξοικονομεί χρόνο για τους εκπαιδευτικούς αλλά διασφαλίζει επίσης μια πιο αντικειμενική και τυποποιημένη διαδικασία αξιολόγησης. - Δια Βίου Μάθηση και Επανεκπαίδευση:
Καθώς η αγορά εργασίας εξελίσσεται, η ανάγκη για συνεχή μάθηση γίνεται όλο και πιο κρίσιμη. Η τεχνητή νοημοσύνη διευκολύνει εξατομικευμένες, κατ’ απαίτηση ευκαιρίες μάθησης, επιτρέποντας στα άτομα να αποκτήσουν νέες δεξιότητες και γνώσεις σε όλη τη διάρκεια της σταδιοδρομίας τους. Τα ιδρύματα τριτοβάθμιας εκπαίδευσης ειδικότερα δε το Ελληνικό Ανοικτό Πανεπιστήμιο μπορούν να διαδραματίσουν κεντρικό ρόλο σε αυτό το οικοσύστημα δια βίου μάθησης, προσφέροντας ευέλικτα προγράμματα που υποστηρίζονται από την τεχνητή νοημοσύνη και αντιμετωπίζουν τις μεταβαλλόμενες ανάγκες του εργατικού δυναμικού. - Διοικητική αποτελεσματικότητα:
Η τεχνητή νοημοσύνη θα διευκολύνει τα διοικητικά καθήκοντα, επιτρέποντας στα εκπαιδευτικά ιδρύματα να κατανέμουν τους πόρους πιο αποτελεσματικά. Τα chatbots και οι εικονικοί βοηθοί, για παράδειγμα, θα χειρίζονται τακτικές ερωτήσεις, απελευθερώνοντας το ανθρώπινο δυναμικό ώστε να επικεντρωθεί σε πιο σύνθετες και προστιθέμενης αξίας εργασίες. Η τεχνητή νοημοσύνη θα διευκολύνει επίσης την ανάλυση δεδομένων για προγνωστικά μοντέλα, βοηθώντας τα ιδρύματα να εντοπίσουν τάσεις, να βελτιώσουν την κατανομή των πόρων και να βελτιώσουν τη συνολική λειτουργική αποτελεσματικότητα. - Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων:
Τα εκπαιδευτικά ιδρύματα θα μπορούν να εκμεταλλευτούν τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων, παρέχοντας πολύτιμες πληροφορίες για την απόδοση των φοιτητών, τις τάσεις εγγραφής και την αποτελεσματικότητα των μαθημάτων. Θα λαμβάνονται αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα και με αυτό τον τρόπο τα πανεπιστήμια θα μπορούν να βελτιώσουν το σχεδιασμό προγραμμάτων σπουδών, να βελτιστοποιήσουν την κατανομή των πόρων και να βελτιώσουν τα συνολικά εκπαιδευτικά αποτελέσματα. Αυτή η προορατική προσέγγιση επιτρέπει στα ιδρύματα να προσαρμοστούν γρήγορα στα μεταβαλλόμενα εκπαιδευτικά τοπία.
Εν κατακλείδι, η Τεχνητή Νοημοσύνη δημιουργεί σημαντικές ευκαιρίες και στην τριτοβάθμια εκπαίδευση. Εγείρει όμως και ηθικούς προβληματισμούς, όπως ανησυχίες για μετατόπιση θέσεων εργασίας, μεροληψία στους αλγόριθμους και υπεύθυνη χρήση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης.
Μην ξεχνάμε, όμως ότι θα πρέπει να υπάρχουν πρωτογενή δεδομένα επαρκή για να δουλέψει η τεχνητή Νοημοσύνη και ότι οι κανόνες είναι απαραίτητοι και στην χρήση της τεχνητής νοημοσύνης.
* Ο Ιωάννης Κ. Καλαβρουζιώτης είναι Καθηγητής στο Ελληνικό Ανοικτό Πανεπιστήμιο στο αντικείμενο της Διαχείρισης Υγρών Αποβλήτων, Πρόεδρος του Ελληνικού Ανοικτού Πανεπιστημίου (από 31 Οκτωβρίου, 2022), Διευθυντής Σπουδών του ΠΜΣ ‘Διαχείριση αποβλήτων’, Διευθυντής του “Εργαστήριου Τεχνολογιών Αειφορικής Διαχείρισης Αποβλήτων” από το 2017, Κοσμήτορας της Σχολής Θετικών Επιστημών και Τεχνολογίας του ΕΑΠ (από 01 Σεπτεμβρίου, 2016, επανεκλεγείς τον Μάιο του 2019 για τριετή θητεία έως 19 Οκτωβρίου, 2022), Μέλος της Διοικούσας Επιτροπής του Ελληνικού Ανοικτού Πανεπιστημίου, αρ. απόφ. 27537/41 ΦΕΚ αρ. Φύλλου. 102 της 26/02/2018 και Αρ. ΦΕΚ 168, 2 Απριλίου, 2019, Επισκέπτης καθηγητής στο Hubei University, China (2018-2022), Πτυχιούχος Γεωπονικής Αριστοτελείου Πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης από το 1984, Διδάκτορας της περιβαλλοντικής γεωχημείας του Τμήματος Γεωλογίας του Πανεπιστημίου Πάτρας από το έτος 1999, Γεωπόνος του Υπουργείου Γεωργίας από το έτος 1988-2000, Μέλος του Δ.Σ του Γεωτεχνικού Επιμελητηρίου Ελλάδος 2000-2003, Διευθυντής της Περιφέρειας Δυτ. Ελλάδος από 30/1/93 έως 25/11/93, Μέλος του Δ.Σ. του Οργανισμού Πιστοποίησης επίβλεψης Γεωργικών Προϊόντων (ΟΠΕΓΕΠ) εκπρόσωπος του ΓΕΩΤΕΕ 2004-2005, Μέλος του Δ.Σ. του Εθνικού Ιδρύματος Αγροτικής Έρευνας (ΕΘΙΑΓΕ), 2006-2009, Πρόεδρος του Φορέα Διαχείρισης Λιμνοθάλασσας Μεσολογγίου, Ν.Π.Ι.Δ. ΥΠΕΧΩΔΕ, Ιούνιος 2006 – Ιανουάριος 2010, Μέλος του Δ.Σ. του ΔΟΑΤΑΠ από τον Μάρτιο του 2020-Οκτώβριος 2023, Πρόεδρος του Περιφερειακού Συμβουλίου Έρευνας και Καινοτομίας της Περιφέρειας Δυτικής Ελλάδος (Απρίλιος 2020), Chairman of the Management Committee of International Water Association Specialist Group on Water and Wastewater in Ancient Civilizations.
Έχει συγγράψει 5 Βιβλία, 7 Κεφάλαια σε Βιβλία, 120 εργασίες σε Διεθνή περιοδικά, 81 εργασίες σε Διεθνή συνέδρια, 40 εργασίες σε εθνικά συνέδρια και πάνω από 100 άρθρα σε εφημερίδες και περιοδικά. Τα ερευνητικά του ενδιαφέροντα είναι η Περιβαλλοντική γεωχημεία, η Επαναχρησιμοποίηση υγρών και στερεών αποβλήτων και οι Αρχαίες τεχνολογίες διαχείρισης νερού και αποβλήτων.
