THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HIGHER EDUCATION

Автор(и)

  • Oksana Chaika

DOI:

https://doi.org/10.24919/2308-4634.2023.287898

Ключові слова:

штучний інтелект; вища освіта; навчання; управління; адміністративні процеси; персоналізація навчання; аналітика даних; конфіденційність; етика; ефективне впровадження; співпраця; прозорість; відповідальність

Анотація

Використання штучного інтелекту (ШІ) у сфері вищої освіти постає викликом у сучасному світі, з одного боку, а з іншого, – відкриває нові можливості розвитку й навчання молоді. У статті йдеться про роль ШІ у навчанні, управлінні навчально-виховним й адміністративним процесами у вищій школі. Інтелектуальні системи підтримки навчання та уміння працювати з аналітикою даних уможливлюють сьогодні, по-перше, забезпечення персоналізації навчання студентів, та по-друге, автоматизацію низки адміністративних процесів. Водночас постають питання, які потребують детальнішого вивчення й пошуків конструктивних рішень: інтеграція ШІ породжує проблеми дотримання конфіденційності та етики, цифровізація – та сфера, навички у межах якої не завжди є сильною стороною навіть у досвідчених педагогів у системі вищої освіти. Тому результати проведеного дослідження фокусуються на аналізі сучасного стану використання ШІ вищою школою і висновками слугують рекомендації щодо ефективної роботи та впровадження елементів технологій навчання на базі ШІ. Успішна реалізація запропонованих ідей потребує тісної співпраці між педагогами, адміністраторами та розробниками навчальних і освітніх програм, керуючись метою цієї розвідки, яка полягає у поліпшенні навчання та систем управління операційними процесами у закладах вищої освіти за допомогою ШІ, забезпечуючи прозорість та посилення ролі відповідальності при розробці механізмів навчання і керування навчально-виховним та адміністративними процесами у вишах.

Біографія автора

Oksana Chaika

кандидат філологічних наук, доцент, дослідниця за прикріпленням, Люксембурзький центр тестування у сфері освіти, Університет Люксембургу

Посилання

Akgun, S. & Greenhow, C. (2022). Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K-12 settings. AI Ethics, 2 (3):431–440. doi: 10.1007/s43681-021-00096-7. Epub 2021 Sep 22. PMID: 34790956; PMCID: PMC8455229.

Androsovych, K.A., Rudyk, Y.M., Melnyk, M.Y., Kovalova, O.A. & Yakymova, I.O. (2021). Psychological Guidance of the Socialisation Process of Gifted Students using Information and Communications Technology Means. Journal of Intellectual Disability – Diagnosis and Treatment, 9 (3), 236–246. https://doi.org/10.6000/2292-2598.2021.09.02.11

Arnold, K.E. & Pistilli, M.D. (2012). Course signals at Purdue: Using learning analytics to increase student success. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge. pp. 267–270. ACM.

Baker, R.S. & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. In Handbook of educational psychology. pp. 775–788. Routledge.

Campbell, J.P., DeBlois, P.B. & Oblinger, D.G. (2007). Academic Analytics: A New Tool for a New Era. EDUCAUSE Review, 42 (4), pp. 40–57.

Chaika, O. (2021). Can leadership-coaching mind-set substitute that of crisis management in higher education? Journal for Researching Education Practice and Theory (JREPT), 4 (2) (Special Issue), pp. 14–50. https://bspace.buid.ac.ae/handle/1234/1931.

Chaika, O. (2021). Adoption of Team Coaching Competencies for Innovative Translation and Foreign Language Instruction: Polylingual and Polycultural Dimensions in Higher Education. International journal of social science and human research, 04 (11), 3420–3431. https://doi.org/10.47191/ijsshr/v4-i11-52.

Chaika, O. (2023). Multicultural Education in Foreign Language Teaching: Task-Based Approach. International Journal of Social Science and Human Research, 06 (03), pp. 1476–1482. https://doi.org/10.47191/ijsshr/v6-i3-18.

D’Mello, S.K. & Graesser, A.C. (2012). Dynamics of affective states during complex learning. Learning and Instruction, 22 (2), pp. 145–157.

Dogan, M.E., Goru Dogan, T. & Bozkurt, A. (2023). The Use of Artificial Intelligence (AI) in Online Learning and Distance Education Processes: A Systematic Review of Empirical Studies. Applied Sciences, 13 (5), 3056. https://doi.org/10.3390/app13053056.

Duan, Y., Edwards, J.S. & Dwivedi, Y.K. (2019). Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data evolution, challenges and research agenda. International Journal of Information Management, 48, pp. 63–71. https://core.ac.uk/download/pdf/186333091.pdf

Holmes, W., Bialik, M. & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promise and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

Johnson, L., Adams Becker, S., Estrada, V. & Freeman, A. (2015). NMC/CoSN Horizon Report: 2015 Higher Education Edition. The New Media Consortium. Available at: https://library.educause.edu/resources/2015/2/nmc-cosn-horizon-report-2015-higher-education-edition

Koedinger, K.R. & Aleven, V. (2007). Exploring the assistance dilemma in experiments with cognitive tutors. Educational Psychology Review, 19 (3), pp. 239–664. https://doi.org/10.1007/s10648-007-9049-0.

Koedinger, K.R., McLaughlin, E.A. & Stamper, J.C. (2012). Automated student model improvement. Proceedings of the 5th International Conference on Educational Data Mining, pp. 17–24.

Moravec, J.V. (Ed.). Emerging education futures: Experiences and visions from the field. https://www.educationfutures.com/storage/app/media/documents/EmergingEducationFutures.pdf.

Nikolaienko, S.M., Shynkaruk, V.D., Kovalchuk, V.I. & Kocharyan, A.B. (2017). Використання Big Data в освітньому процесі сучасного університету. Information Technologies and Learning Tools, 60 (4), 239. https://doi.org/10.33407/itlt.v60i4.1681

Pardo, A. & Siemens, G. (2014). Ethical and privacy principles for learning analytics. British Journal of Educational Technology, 45 (3), pp. 438–450.

Romero, C. & Ventura, S. (2013). Data mining in education. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 3 (1), pp. 12–27.

Shynkaruk, V. & Kharchenko, S. (2021). Lexicographic E-Resources in the Informational Support of “Lifelong Education” in the Context of Constant Development. International Journal of Philology, 12 (4). https://doi.org/10.31548/philolog2021.04.014

Siemens, G. (2013). Learning Analytics: The Emergence of a Discipline. American Behavioral Scientist, 57 (10), pp. 1380–1400. https://doi.org/10.1177/0002764213498851

Siemens, G. & Long, P. (2014). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. Italian Journal of Educational Technology, 22 (3), pp. 132–137. https://doi.org/10.17471/2499-4324/195.

Williamson, B. (2017). Introduction: Learning machines, digital data and the future of education. SAGE Publications Ltd, https://doi.org/10.4135/9781529714920.

Wu, W.H., Wu, Y.C.J., Chen, C.U., Kao, H.Y., Lin, C.H. & Hwang, S.H.H. (2012). Review of trends from mobile learning studies: a meta-analysis. Computers & Education, 59 (2), pp. 817–827. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.03.016

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-10-02

Номер

Розділ

Статті