No Grades, No Gods, No Gates: A Counterculture Blueprint- ը AI-Era Education-ի համար

AI-Native Campus- ը, որը ոչ ոք չի պահանջում Տեսեք այս: ուսանողները պոռնկում են դասընթացներ, սեղմված սեղմիչներ, որոնք մոռնկում են fluorescent լույսերի տակ: Նրա դասընթացը: Ապրանում են մեծ լեզուների մոդելներ: Նրա գծեր: Նրա գծեր: Ապրանում են մոռնկած AI սեղմիչներ, որոնք մոռնկում են ինտեգրտությունը biometric Feedback- ի միջոցով եւ սեղմիչների մոդելների միջոցով: Պրոֆեսորները ստանում են ալբորատոմսական մատակարարման հարմարիչներ: Մոռնկում ստանում է optimization: Արդյոք, այնքան լավ է, այնքան երջանիկ է. Ինչ է, եթե այս ապագա չի վերահսկում կրթությունը - դա կտա այն: , UC Berkeley- ի վետերանային համակարգչային գիտության ուսանողը, կտրում է AI- ի հովանության հետ մասնագիտացած ճշգրիտությամբ: Բրիտանիա Harvey «Անհարկե, AI- ը կարող է լինել օգտագործելի տեխնոլոգիան, բայց դա ոչ թե աշխարհի կենտրոնը, եւ դա ոչ թե պետք է լինել համալսարանի կենտրոնը»: «Անհարկե, AI- ը կարող է լինել օգտագործելի տեխնոլոգիան, բայց դա ոչ թե աշխարհի կենտրոնը, եւ դա ոչ թե պետք է լինել համալսարանի կենտրոնը»: Նա խոսում է, ինչպիսիք են սառուցված ջրի բաղադրիչները EdTech- ի գործարարների սառուցված երջանիկների վրա: Բայց Harvey- ը ոչ մի Luddite- ը է, նա պլաստիկ է, ով տեսնում է, որ ուսուցման մոդելները տեւում են եւ տեւում են տարիների ընթացքում: Նա հասկանում է մի բան, որ AI- ի տեւող համալսարանները, ինչպիսիք են, մոռանում են ամբողջությամբ: տեխնոլոգիա ծառայում է ուսուցման, ոչ այլն: Curriculum Kill Switch- ը: Ինչի համար պետք է վերցնել (լուսանկարներ) Հիմնական պատմությունը նման է, որ համակարգչային գիտության դասընթացները պետք է բաղկացած են AI- ի համար: Արդյոք պողպատ ալբոմսերի դասընթացների հետ: Հիմնական ինժեներային bootcamps- ի հետ: Հիմնական ինժեներային ինժեներային ինժեներների ինժեներային ինժեներային ինժեներային ինժեներային ինժեներային ինժեներային ինժեներային ինժեներային ինժեներային ինժեներների հետ. Harvey վերցնում է այս ամբողջությամբ. Արդյոք, թե ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ- «Մենք ապրում ենք այն ժամանակ, երբ PhD- ի մակարդակի AI- ը կարող է գրել պոռնիկներ, բայց մենք չենք կարող դիզայնել banking app- ը, որը չի ցանկանում օգտվողներին մտնել իրենց հեռախոսները սենյակում»: Տեսեք միջին համալսարանային պորտալը. ուսանողները Navigate labyrinthine menu systems to find their grades. Faculty struggle with learning management systems that feel designed by committee—committees that apparently never used their own software. These interfaces represent decades of technological advancement serving up user experiences that would embarrass a 1990s webpage. Արդյոք, դա ավելի շատ է, այն ավելի շատ է, այն ավելի շատ է, այն ավելի շատ է. Մի հեշտ օրինակ: Ինչու չեք նախագծել մի գրանցման համակարգը, որը այնքան հուսալի է, որ հարցերը անսահմանափակ են: Ինչու չեք ստեղծել այնպես, որ հարցերը անսահմանափակ են: Ինչու չեք ստեղծել ինտերնետներ, որոնք առաջին անգամ չեն ստեղծել հարցեր: Ինչու չեք ստեղծել ինտերնետներ, որոնք չեն ստեղծել հարցեր: Բայց այս տեսակի մտածում չի վաճառում մրցանակի տոմսերը կամ վտանգավոր բիզնեսը: Այն չի հավատում, որ շաբաթվա ընթացքում կրթությունը վերլուծվի: Այն պարզապես աշխատում է: Ավտոմատացիոն դասընթացը կախված է: MOOCs համար քանակները, Mentorship համար քիչներ Այսպիսին է, որ AI- ի հավատը բացահայտում է իր ամենամեծ բուժող ազդեցությունները: Որպես Harvey- ը կոչում է «digital class system» - ում: Հավատացյալ ուսանողները ստանում են մի-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-նե-ը: Ինչպե՞ս վճարել մարդային ուսանողներին, երբ ChatGPT- ը կարող է ստանալ դասընթացներ եւ պատասխանել հարցեր 24/7- ում: Ինչպե՞ս պահպանել փոքր դասընթացներ, երբ AI- ը կարող է մանրամասավորել ուսանողներին միասին: Բայց այս արդյունավետությունը ստանում է արժեքը, որը լայնորեն հասկանում է ուսուցման որակի վրա: Դա codifies սխալությունը ինքներդ կառուցվածքը ուսուցման. Elite ինժեներներները կօգնեն պահպանել մարդային բաղադրիչը - Socratic առեւտրի, mentoring, ինտեգրային ինտեգրությունը, որը սահմանափակել է ուսուցման մի քանի տարիների ընթացքում: Պաշտոնական համալսարանները, սոցիալական համալսարանները, եւ զարգացման երկրները կօգնեն ավտոմատացված տարբերակը: AI- ի դասընթացային համակարգերը հավատում են մանրամասնությունը, բայց նրանք ապահովում են ստանդարտությունը: Նրանք adapts to learning styles, but they cannot adapt to the full complexity of human curiosity. They can answer questions, but they cannot ask the questions that students don't know they need to ask. Harvey- ի տեսքը կտրում է գծի: «Digital class system is already here. Privileged students get human mentoring from professors, while others get MOOCs». MOOC- ները (Massive Open Online Courses- ը) պետք է հիդրավլիկել կրթությունը: Նրանք բացահայտել են, թե ինչ-որ բան անսահմանափակ է այն մասին, թե ինչպես աշխատում է ուսուցում: Ուսուցման մակարդակները կախված են մոտ 10 %-ով: Ուսուցողները, ովքեր հաջողվել են, հիմնականում նրանք են, ովքեր ունակ են ինքներսահմանափակությունը, բնական գիտելիքները եւ սոցիալական հիդրավլիկությունը, որոնք կարող են հաջողվել նորարարական ուսուցման մակարդակներում: AI ուսանողները հավատում են, որ այդ խնդիրները լուծելու համար կասկածեն մանրամասնության եւ գործառույթների միջոցով: Բայց նրանք վախենում են հիմնական համոզվածությունը:教育- ը ոչ միայն տեղեկատվության փոխանցման մասին է: Այն մասին է, որ տղամարդկանց կապը, ինտեգրային վտանգավորությունը, եւ այն տեսակի աճը, որը կատարվում է այն ժամանակ, երբ ձեր հարմարավետության տարածքից վերցնում է որեւէ մեկը, ով սիրում է ձեր զարգացման մասին: The Tyranny of Grades: Why The System Is Already Broken Հիմնական հոդված Ահա անսահմանափակ ճշմարտությունը: AI- ը չգիտել է ուսանողությունը: Այն պարզապես բացահայտել է, թե ինչպես սխալ է համակարգը. Harvey- ը ոչ մի բան չի խոսում: «Այս դասընթացները փոխում են միասին գրասենյակային դասընթացներին, որոնք վերադառնալ են... նրանք պարզապես ծախսում են բոլոր մակարդակներում ուսուցման»: «Այս դասընթացները շատ դժվար են լինել, երբ դուք ստանում եք դասընթաց». Տեսեք, թե ինչ կլինի, երբ ուսանողները հանդիպում են AI- ի օգտագործվող plagiarism detector- ի հետ: Այս գործիքը ոչ միայն նշում է հզոր սխալները - դա ստեղծում է սխալների սխալը, որը սխալում է ամբողջ ուսուցման հարաբերությունները: ուսանողները սկսում են գրել պաշտպանական ձեւով, փնտրում են ստեղծագործական վտանգները, որոնք կարող են տպագրել սխալ պլաստիկներ: Նրանք փնտրում են իրենց գաղտնիքները, կարծում են, թե ինչ-որ բան, որը AI- ը տեսնում է, շատ նման է: Տեղադրման սարքավորումներ ամեն տարի ավելի հարմարավետ են: Proctoring ծրագրային ապահովման հետազոտության ընթացքում աչքի փոխանակման. Keystroke analyzer- ի հետազոտություն տպագրության մոդելների համար, որպեսզի բացահայտել անգլերեն օգնության. Biometric համակարգեր մանրամասն են սննդի մակարդակները, որպեսզի բացահայտել հնարավոր սխալների. Ո՞վ է այն, ինչ մենք ճշգրտում ենք: Ի՞նչ ենք գնահատում ուսուցման, կամ մենք գնահատում ենք, թե ինչպես պետք է համատեղել ավելի շատ պոռնոական վերահսկողության համակարգը: Բարձրագույն խնդիրը չէ տեխնոլոգիան, դա բաղադրիչը: Բաղադրիչները ցանցում են մարդային ուսուցման անսահմանափակ հարմարավետությունը մի միակ scalar արժեքով: Նրանք հավատում են, որ գիտություն կարող է մանրամասնորեն մանրամասնվել, որ ստեղծագործությունը կարող է մանրամասնվել, որ ինտերնետային աճը կարող է մանրամասնվել: Ուսանողները ինտեգրել են այդ հավատումները: Նրանք սովորում են optimize համար մետրիկների, քան նշանակությունը: Նրանք մշակել են այն, ինչ ուսուցողները կոչվում են «լոգրաֆիկական ուսուցման» - art of identifying what the professor wants to hear rather than what they actually think. AI-powered assessment գործիքները հավատում են լուծել այդ խնդիրները ավելի հարմարված analytics- ի միջոցով: Նրանք կարող են հետազոտել ուսուցման trajectories, բացահայտել գիտելիքի խոշորությունները, եւ ապահովել անձնական տեղեկատվություն. Բայց նրանք դեռ հիմնականում կառուցված է նույն սխալ բաղադրիչը: որ ուսուցման կարող է մանրամասել դուրս. AI- ը որպես փաթեթ, ոչ թե փաթեթ Harvey- ի պատասխանը հատկապես ճշգրիտ է: «Այս արագ պատասխանը ոչինչ է: Ոչ, ոչ թե այն չէ, որ ոչ մի աչքի փաթեթներ էին... բայց մի քանի մենք գիտենք, որ ոչ թե պետք է AI». Դա կարող է լինել ամենամեծ տեսքը ամբողջ AI- ի ուսուցման խոսքի մեջ: Նրանք խնդիրները, որոնք AI- ը նշանակում է լուծել - ուսանողների ներգրավվածությունը, անձնական ուսուցման, գնահատման արդյունավետությունը - ոչ մի նոր խնդիրներ են: Նրանք նույն խնդիրներ են, որոնք ուսանողները տեւել են տարիների ընթացքում: Որոշ տարբերությունը այն է, որ AI- ը այս խնդիրները հասկանում է չափազանց: Երբ միասնական AI- ի արտադրված սերտիֆիկները տվել են միասին, այն կարող է լինել անսահմանափակ, որ պրակտիկական գնահատման մեթոդները սխալ են: Երբ AI- ի ուսանողները ապահովում են ավելի լավ բացառություններ, քան մարդային ուսանողները, այն պետք է ստուգել այն, ինչ մենք իրականում սովորում ենք: Բայց տեսողությունը ոչ մի բան է, ինչպիսիք է իմանալ: AI- ի hype-ը հավատում է բազմաթիվ ուսանողներին, որ նրանք պետք է ամբողջությամբ վերցնել իրենց գործառույթը: Հիմնականում, գործիքները պարզապես ցույց են տալիս, թե ինչպիսիք են լավ ուսանողները bereits գիտել: որ ուսուցումը անձնական է, որ պատասխանատվությունը կարեւոր է, որ ճշգրիտ գործառույթը պահանջում է ճշգրիտ անձնական կապը: Գիտեք, թե Harvey- ը ասում է, որ համակարգչային գիտության ուսուցում երկար ժամանակն է չգիտել ֆունկցիոնալ ծրագրակազմը, այլեւ տեղադրվել է ախտորմացիոն հարմարություններով, որոնք փնտրում են, թե ինչպես մեծ մասը բիզնեսի ծրագրային ապահովման կառուցված է: Սա ոչ թե այն պատճառով, որ ուսանողները չգիտեն, որ ֆունկցիոնալ ծրագրակազմը կարեւոր է, այլեւ այն պատճառով, որ դասընթացները ձեւավորվում են արդյունաբերության պահանջների, ոչ թե ուսանողական հարմարություններների կողմից: Միջազգային համալսարանները արագ են ավելացնել AI դասընթացներ, ոչ թե այն պատճառով, որ նրանք ներառում են համակարգչային գիտության հիմնական առաջադեմները, այլեւ այն մասին, որ ուսանողները ( եւ աշխատողները) պահանջում են: Ապրանքը մի տեսակի ուսուցման դիզայն է: Ուսանողները գիտեն, թե ինչպես է փոխարեն փոխարիչների մոդելներ, առանց իմանալ, թե ինչն է բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բ Հիմնական հոդված՝ AI-Native University: What We Should Actually Leave Behind Եթե մենք պետք է երջանիկ ենք հստակականը - եթե մենք պետք է կառուցել AI- ի տունական համալսարանը ցածրից - ինչը պետք է չենք ներառում: Harvey- ի պատասխանը հուսալի է: «Այս ճանապարհը, թե ինչպես պետք է վախենալ `հասկածականության մասին, այն է, որ կանգնեք ստանալ գծեր». Այս մասին չգիտեմ, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է: AI- ի հիմնված համալսարանը, որը կառուցվել է այդ բաղադրիչների վրա, պետք է լինի վերահսկողության երկրում, որը կախված է դասընթացային ինստիտուտին: Ավտոմատ վերահսկողություն, algorithmic plagiarism detection, եւ AI-powered behavioral analysis կարող է ստեղծել միջավայք, որտեղ ուսուցման կունենա կախվածության. Ի՞նչ պետք է պահպանենք: Մարդիկ մանրամասնություն, հատկապես: Հատկական վերահսկողություն, բացառապես: Մատակարարական փորձը եւ մարդային կենտրոնացած դիզայնը: Հատկություններ, որոնք կարեւոր են ճշգրտական ընկերությունների համար: Հատկության մեթոդներ, որոնք չի կարող խաղալ AI- ի կողմից, քանի որ նրանք պահանջում են ճշգրտական մարդային ճշգրտությունը: Արդյո՞ք մենք պետք է վախենում ենք: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Արդյո՞վ պետք է վախենում: Բարձր տեխնոլոգիաների եւ ցածր տեխնոլոգիաների միջեւ ոչ մի տարբերություն, այլն, այն է, թե ինչի մասին է ուսուցում, որը կենտրոնացած է մարդից եւ մեքենաից: Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված Harvey երբեք կարդացել է ուսանող AI- ի բարելավված գրառումը, որը փոխել է այն, թե ինչպես նա տեսնում է ստեղծագործությունը: «Այո» Հիմնական AI համակարգեր են նախընտրական մեքենաներ: Նրանք արտադրում են տեքստը, որը նախընտրում են ամենամեծ հնարավորը հաջորդ խոսքը, որը հիմնված է իրենց դասընթացային տվյալների մոդելների վրա: Նրանք կարող են արտադրել արագ, միասնական, նույնիսկ հարմարեցված թարգմանություն: Բայց նրանք չգիտեն, թե ինչպիսիք են ճշգրիտ ստեղծագործականությունը: Մարդկային ստեղծագործությունը հաճախ արտահայտվում է բուժումից, արտադրական բուժումից այն միջեւ, ինչ մենք ցանկանում ենք խոսել եւ ինչ մենք կարող ենք խոսել: Այն արտահայտվում է ապրել փորձից, տարբեր գաղափարների բուժումից, այն տեսակի բուժումից, որը արտահայտվում է այն ժամանակ, երբ մենք նստված ենք մեր հարմարավետ տարածքում: AI- ի ստեղծագործությունը, այլն, interpolative է: Այն գտնում է տարածքները առաջադեմ գաղափարների միջեւ եւ փնտրում է նրանց հետ հավատալի բաղադրիչներ: Այն կարող է համատեղել բաղադրիչները նոր ձեւով, բայց այն չի կարող ստեղծել իրականապես նոր բաղադրիչներ: Այն կարող է նամակել արտաքին բաղադրիչները ստեղծագործության առանց հասնել իր ավելի խոշոր բաղադրիչները: Եթե մենք ուսուցում ենք ուսանողներին գրել «մոդելի համար» - արտադրել տեքստ, որը AI համակարգերը կարող են իմանալ եւ կառուցել, - մենք կարող ենք ուսուցել նրանց մտածել ձեւներում, որոնք հիմնականում չեն ստեղծագործական: Մարդիկ պետք է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ, թե ինչ է իմանալ. Արդյունաբերությունը ավելի քան արդյունավետություն Հաջորդը, մենք պետք է վերադառնալ այն բացառիկ տեսակը: ուսանողները neurally-linked աչքերով, դասընթացներ, որոնք ստեղծվել են algorithms, դասընթացներ, որոնք նշված են AI dashboards. The scene is efficient. It is scalable. It is measurable. Դա նաեւ անմիջական է. Դա ներառում է սխալ սկսումներ, մահացած վերջեր, եւ այն տեսակի ինտեգրտական վտանգավորությունը, որը չի կարող optimized է ալբոլտոմսերի: Դա պահանջում է հզորությունը, որ սխալ է, հզորությունը, որ խոշոր պտուտակներ, եւ հզորությունը, որ գիտեք, երբ պետք է օգնել. Այս որակները չի կարող ավտոմատվել: Նրանք հեշտությամբ կարող են մանրամասնվել: Նրանք միշտ չեն կարող են մանրամասնվել, որպեսզի մի քանի միլիոն ուսանողներին միասին ծառայել: Բայց նրանք կարող են պաշտպանվել: համալսարանները կարող են ընտրել պահպանել ուսուցման մարդային բաղադրիչները, նույնիսկ երբ նրանք ինտեգրում են AI գործիքները: Նրանք կարող են օգտագործել տեխնոլոգիաներ, որպեսզի բարելավել, այլեւ փոխարինել հիմնական հարաբերություններ, որոնք կարող են անել ուսուցման. Հիմն է, որ ընտրությունը չէ AI- ի եւ մարդային ուսուցման միջեւ: Դա ուսուցման որպես արդյունավետության եւ ուսուցման որպես փոխանցման միջեւ: Դա ուսուցման որպես տեղեկատվության փոխանցման եւ ուսուցման որպես մարդային զարգացման միջեւ: Արդյունաբերական ինտերնետը կգա ավելի հարմարավետ, ավելի հզոր, ավելի հավատալի, բայց դա երբեք չի կարող լինել մարդ. Հիմնականում, միայն մարդը կարող է ուսուցել մարդուն. Հաջորդը կրթության մասին չէ, որ պետք է կառուցել ավելի լավ AI համակարգեր: Այն մասին է, որ հիշում ենք, թե ինչու մենք ուսուցում ենք առաջին անգամ: ոչ թե optimize արդյունքների, այլն, որ խնամել այն տեսակի մտածում, որը մեզ ամենամեծ հին է. «Այս համալսարանը, որը ոչ ոք չի պահանջում, այն է, որը մոռանում է այդ ճշմարտությունները: Այս համալսարանը, որը մենք պետք է, այն է, որը մոռանում է նրանց: