Wgląd w badania
Świetny pomysł w złym czasie
Kiedy myślimy o innowacjach, często zakładamy, że lepsza technologia w naturalny sposób prowadzi do lepszych wyników.
Historia opowiada inną historię.
W 1985 roku Sir Clive Sinclair, jeden z najsłynniejszych brytyjskich wynalazców i twórca komputera ZX Spectrum, przedstawił Sinclair C5, kompaktowy pojazd elektryczny, który jego zdaniem odmieni transport miejski. Patrząc dzisiaj wstecz, pomysł ten wydaje się niezwykle znajomy. Niedrogi pojazd elektryczny do krótkich podróży po mieście nie jest już rewolucyjny. Staje się to powszechne.
Jednak Sinclair C5 stał się jedną z najsłynniejszych komercyjnych porażek w historii.
Pomysł nie był błędny.
Moment był niewłaściwy.
Technologia baterii była ograniczona. Infrastruktura do ładowania nie istniała. Miasta zostały zaprojektowane w oparciu o konwencjonalne pojazdy, kwestie ochrony środowiska nie stały się jeszcze głównym priorytetem, a konsumenci po prostu nie byli gotowi na zmianę sposobu podróżowania.
Dlaczego Tesla odniosła sukces
Teraz rozważmy Teslę.
Czy Tesla odniosła sukces tylko dlatego, że zbudowała lepszy samochód elektryczny?
Nie sądzę.
Tesla wkroczyła w zupełnie inny świat. Technologia akumulatorów dojrzała, sieci ładowania rozwinęły się, rządy zaczęły zachęcać do czystszego transportu, a świadomość społeczna na temat zmian klimatycznych zasadniczo zmieniła nastawienie konsumentów. Tesla nie stworzyła tych zmian. Rozpoznała moment, w którym wreszcie się zbiegły.
Brakujący składnik
Badacz innowacji Steven Johnson opisuje to zjawisko jako możliwe sąsiadujące. Najbardziej udane innowacje rzadko odnoszą sukces, ponieważ wybiegają daleko w przyszłość. Odnoszą sukces, ponieważ wiele warunków technologicznych, ekonomicznych i społecznych dojrzewa razem, umożliwiając wykonanie kolejnego kroku.
Innowacja nie polega więc tylko na wynalezieniu czegoś nowego.
Chodzi o rozpoznanie, kiedy świat będzie na to wreszcie gotowy.
Co to oznacza dla sztucznej inteligencji
Ta idea towarzyszyła mi przez cały czas moich badań nad sztuczną inteligencją w edukacji matematycznej.
Obecnie sztuczna inteligencja rozwija się w niezwykłym tempie. Szkoły, rządy i firmy technologiczne ścigają się, aby włączyć je do edukacji. Możliwości są niezaprzeczalne. Ale lekcja Sinclaira przypomina nam, że o sukcesie innowacji nigdy nie decyduje sama technologia.
Pytanie nie brzmi, czy sztuczna inteligencja jest gotowa.
Pod wieloma względami już tak jest.
Ważniejsze pytanie brzmi, czy nasz ekosystem edukacyjny jest na to gotowy.
Czy nauczyciele są przygotowani do bezpiecznej współpracy ze sztuczną inteligencją? Czy metody oceny ewoluowały, aby odzwierciedlać świat oparty na sztucznej inteligencji? Czy szkoły posiadają niezbędną infrastrukturę? Czy ustaliliśmy zasady etyczne, które zapewniają, że sztuczna inteligencja wzmacnia proces uczenia się, a nie po prostu automatyzuje istniejące praktyki?
Bez tych towarzyszących warunków zbyt szybkie wprowadzenie sztucznej inteligencji grozi powtórzeniem błędu Sinclaira. Może się zdarzyć, że wdrożymy niezwykłą technologię w systemie, który nie jest jeszcze przystosowany do jej obsługi.
Miejsce nauczyciela w świecie sztucznej inteligencji
Jednym z głównych wniosków z moich badań jest to, że sztuczna inteligencja powinna wzmacniać pracę nauczycieli, a nie ją zastępować.
Nauczyciele pozostają niezbędni w definiowaniu celów uczenia się, projektowaniu znaczących doświadczeń matematycznych, interpretowaniu myślenia uczniów, ocenianiu materiałów generowanych przez sztuczną inteligencję i dokonywaniu profesjonalnego osądu, którego żaden algorytm nie jest w stanie odtworzyć.
Sztuczna inteligencja może radykalnie poprawić wydajność i rozszerzyć możliwości, ale cel edukacyjny, pedagogika i ludzki osąd muszą pozostać mocno w ludzkich rękach.
Prawdziwa lekcja
Lekcja płynąca z nauki Sir Clive’a Sinclaira nie polega zatem na tym, aby bać się innowacji ani ich spowalniać.
Oznacza uznanie, że trwałe innowacje powiodą się, gdy technologia ewoluuje wraz z ludźmi, instytucjami i społeczeństwem.
Być może przyszłość sztucznej inteligencji w edukacji nie będzie zależała od tego, jak inteligentna stanie się sztuczna inteligencja.
Zadecyduje o tym, jak mądrze przygotujemy otaczający go ekosystem.
Tylko wtedy sztuczna inteligencja może stać się tym, czym zawsze miała być:
Sługa edukacji, nigdy jej pan.