Kā AI klasēs maina matemātikas prasmes un sniegumu

NVIDIA izpilddirektors Džensens Huangs brīdināja, ka mākslīgā intelekta izplatība klasēs mazina skolēnu pamata matemātikas zināšanas, vienlaikus uzsverot, ka šīs pārmaiņas ne vienmēr ir iemesls panikai. Huangs atsaucās uz nesenu pētījumu, kurā analizēti 26 000 Ķīnas skolēnu no 7. līdz 12. klasei. Tas liecina, ka AI rīki uzlabo mājasdarbu rezultātus līdz pat 18 procentiem un par 30 procentiem samazina uzdevumu izpildei nepieciešamo laiku, taču vienlaikus pasliktinās sniegums rutīnas un nozīmīgos pārbaudījumos.

Pētījuma rezultāti: ātrāki mājasdarbi, vājāki testu rezultāti

Pētījumā, uz kuru atsaucās Huangs, tika analizēti 26 000 skolēnu no 7. līdz 12. klasei Ķīnā. Saskaņā ar tā rezultātiem AI izglītības rīku lietošana uzlaboja uzdevumu vērtējumus līdz pat 18 procentiem un par 30 procentiem saīsināja uzdevumu izpildes laiku. Vienlaikus ikmēneša pārbaudes darbu rezultāti sešu mēnešu laikā samazinājās līdz pat 20 procentiem, bet svarīgāko iestājeksāmenu rezultāti divu gadu laikā kritās par 18–24 procentiem. Huangs šos datus interpretēja kā pierādījumu tam, ka pārmērīga paļaušanās uz automatizētiem rīkiem var vājināt individuālās problēmu risināšanas prasmes un ilgtermiņā mazināt pamatzināšanas.

Huangs šo tendenci ilustrēja ar konkrētiem piemēriem no klases. "Ja šodien palūgtu bērnam izpildīt rakstisko dalīšanu, viņam rastos grūtības. Reizināšanas tabula tiek aizmirsta, un līdzīgā situācijā ir arī kvadrātsakņu rēķināšana. Realitāte ir tāda, ka pamata matemātika tiek aizmirsta," viņš sacīja.

Huanga skatījums: gaidāma tehnoloģiskā pāreja

Neraugoties uz aprakstīto kritumu, Huangs uzsvēra, ka šīs pārmaiņas pašas par sevi nav jāuztver kā bīstamas. Viņš salīdzināja pašreizējo situāciju ar agrākām tehnoloģiskajām pārejām, kad jaunās tehnoloģijas izspieda vecākus rīkus un prasmes. Atgādinot, ka kalkulatori savulaik skolās tika aizliegti, viņš sacīja, ka mūsdienās absolventam būtu grūti iztikt bez personālā datora vai programmēšanas prasmēm. Nākotnes skolēniem savukārt būs jāiemācās tieši strādāt ar sistēmām, kuras darbina autonomi programmatūras aģenti, proti, AI sistēmām, kas spēj veikt uzdevumus ar ierobežotu cilvēka vadību.

Huangs dažu pamata prasmju zudumu skaidroja nevis ar cilvēka intelekta vājināšanos, bet ar kognitīvo resursu pārdali sarežģītākai un augstvērtīgākai domāšanai. Viņš sacīja, ka cilvēki kļūs par "sistēmu domātājiem", koncentrējoties uz liela mēroga arhitektūrām, nevis zemāka līmeņa detaļām. "Mūsdienu datorinženieriem nav jāizprot katrs tranzistors; viņi strādā pie sistēmu arhitektūrām ar simtiem triljonu tranzistoru," viņš atzīmēja, izmantojot šo kontrastu, lai ilustrētu, kā tehnoloģiju attīstība maina profesionālo fokusu.

Huangs sacīja, ka, AI pārņemot rutīnas aprēķinus, nākamajām paaudzēm pasaulē tiks atrastas alternatīvas un efektīvākas prasmes, vienlaikus atzīstot pētījumā konstatēto izmērāmo rezultātu kritumu.