Yaradıcı süni intellekt (GenAI) təhsildə, işdə, tədqiqatda və gündəlik həyatda sürətlə geniş yayılmış bir texnologiya olur. Bununla birlikdə, artmaqda olan sübutlar sübut edir ki, sülalə, tutarlı və görünən şəffaflıqlı süni intellekt yardımı davamlı öyrənmə üçün tələb olunan metaqnozivi məşğulluğun və dərin işlənmənin zəifləməsi ilə eyni zamanda vəzifələrin performansını yaxşılaşdırır. Bu gərginlik, süni intellektin insan öyrənməsini necə dəyişdirdiyini və hansı şərtlərdə performans və öyrənmə necə ayrılırsa, bu barədə mərkəzi bir sual doğurur. Bu perspektivdə insan-İS bacarıqları və bilik qurulması (SYNC) modelinin sinerji anlayışı təqdim edirik. Model metaqnitiv yükləmə və metaqnitiv yükləmə konseptuallaşdıraraq insan-Sİ qarşılıqlı əlaqənin metaqnitiv hesabını təqdim edir. SYNC modeli insan-İS qarşılıqlı əlaqənin öyrənmə və performans ölçülərində necə inkişaf etdiyini izah etmək və öyrənənlərin süper süniyyətli AI-ə təminatlı performanslara necə gedə biləcəyini və ya insan-İS sinerjisi istiqamətində hərəkət etməsini aydınlaşdırmaq məqsədi daşıyır. Biz daha da insan-İS qarşılıqlı təsirində əsas problemləri müəyyənləşdiririk və metaqnitiv yükləmə yolu ilə onlara qarşı mübarizə üçün strategiyaları müəyyən edirik və insan-İS sinerjisi dəstəkləyirik.
İnsan tarixində insanların kənd təsərrüfatı, sənaye və informasiya dövrlərində necə istehsal etməsi, kommunikasiyası və idarə etməsi ilə bağlı hər böyük dəyişiklik insan öyrənmə və performansının mexanizmlərini yenidən müəyyənləşdirib1,2,3,4,5,6,7,8,9. Bu uzun qapa qarşısına süni intellektin (AI) artımı, xüsusilə də tələb əsasında mətn, kod, şəkillər və analiz istehsal edə bilən yaradıcı AI (GenAI) bir başqa əngəll nöqtəsi olaraq 10,11-ci ildir. Bu dəyişiklik psixologiya, təhsil və texnologiya üçün əsas sual doğurur. İnsanların süni intellekt texnologiyaları ilə birlikdə səmərəli işləməsi üçün davamlı insan öyrənməsinin necə inkişaf etdirilməsi lazımdır?
GenAI-nin istifadəsi artıq bilik və bacarıqların formalaşması, tətbiq edilməsi və qiymətləndirilməsi üsullarını yenidən formalaşdırmağa başlayıb12,13. Böyük dil modelləri (LLM) fərdi təlim-məşqilin miqyasını artırır, resursları müxtəlifləşdirir, vaxtında formaativ rəy verər və söhbətdən etibarlı qiymətləndirmələr təmin edir14,15,16,17. Bu imkanlar yaxşı istifadə olunanda, əlçatanlığın genişləndirilməsi və öyrənənlərin yaxın inkişaf zonasında işləməsinə imkan verəcəyi vəd edilir18,19. GenAI öyrənənlər üçün sadəcə tapşırıqları yerinə yetirməkdən daha yüksək keyfiyyətli müdaxilələr, fərdi nümunələr və səyyarlı dəstək göstərdikdə, insanlarda bacarıq inkişafını artıra bilər20,21,22. Lakin eyni texnologiya mükəmməl deyil. LLM-lər halüsinasiya edir və təlim məlumatlarından ötürülmələri miras alır23,24,25,26. LLM-lərin inkişafı və istifadəsi məxfilik və ədalət baxımından narahatlıq doğurur10, rəqəmsal bölünmələri genişləndirə bilər27, və müəlliflik və səyləri bulanıqlaşdıraraq insan öyrənməsinin ənənəvi qiymətləndirmələrini qeyri-sabitləşdirə bilər12,28.
Bu qeyri-müəyyən təsirlər müxtəlif öyrənmə kontekstlərində sənədləşdirilmişdir və yalnız süni intellekt vasitələrindən effektiv istifadə etmək üçün lazım olan insan bacarıqlarını məqsədyönlü şəkildə inkişaf etdirmək üçün dəyişikliklərə səbəb olur10,29. Bu insan bacarıqları arasında metaqoqnitiya davamlı öyrənməni dəstəkləmək üçün xüsusilə vacibdir, çünki öyrənənlərin GenAI30,31,32,33-ün istifadəsini planlaşdırmalarını, izləmələrini və qiymətləndirmələrini təmin edir. Bu cür kontekstlərdə insan-Sİ qarşılıqlı əlaqələrinin metakognisiyanı əşyaların üzərində qurulması yolu ilə dəstəkləmək üçün nəzərdə tutulması lazımdır30,31,32,34. Buna görə də iki növ ehtiyat vacibdir. Birincisi, GenAI həddindən artıq etibarlılığı və avtomatik pilot performansını təşviq edə bilər (bütün biliş proseslərini və metaqnitiv nəzarəti AI-yə yükləyir) 35, bu son tədqiqatlar metaqnitiv çılpaqlıq kimi ifadə edir31. İkincisi, qısa müddətli performans artımları öyrənmə ilə səhvən əlaqələndirilməməlidir və dərhal uğur davamlı öyrənməni təşkil edən daha dərin kodlama, saxlama və müstəqil problem həllini zəiflədə bilər29,36.
Daha geniş, pandemiyalar, enerji böhranları və iqlim dəyişikliyi kimi sürətlə inkişaf edən qlobal problemlər tərəfindən müəyyən edilmiş bir dövrdə süni intellektin bacarıqları və davamlı insan bilikləri ilə sinerjisi zəruri olur37,38,39,40. Sİ, məlumatlara əsaslanan anlayışları sürətləndirə və müntəzəm işləri avtomatlaşdırmağa imkan verir, lakin insan peşəkarları qeyri-müəyyən problemlərin formalaşması üçün vacib olaraq qalırlar41, nəzəriyyəyə əsaslanan səbəbkar məntiqlə yeni fərziyyələr yaradır42, etik qərarlara rəhbərlik edir və yeniliklərin əsasını təşkil edən yaradıcılığı və uyğunlaşma qabiliyyətini qoruyur43,44. Bununla birlikdə, çətinlik, bu cür insan-İS qarşılıqlı əlaqəni təsirli edən öyrənmə prosesini pozmadan süni intellektin faydalarından istifadə etməkdir10,45. Süni intellektlə davamlı öyrənməni necə qura bilərik, metaqnitiv pozulma risklərini necə azalda bilərik və Süni intellektin dəstəklənən, yüksək səviyyəli insan bacarıqlarını necə inkişaf etdirə bilərik?
Mövcud çərçivələr insan-İS qarşılıqlı əlaqəsini anlamaq üçün vacib əsaslar verir, lakin İS-dən dəstəklənən öyrənmənin müxtəlif aspektlərini az təyin edirlər. Kognitiv boşaltma ilə bağlı tədqiqatlar insanların biliş tələblərini azaltmaq üçün xarici vasitələrdən necə istifadə etdiyini izah edir46, aktiv metaqognitiv nəzarəti boşaltma mexanizmi kimi qəbul edir, lakin metaqognisiyanın da boşaltıldığı hallar nəzəri və nə də izah olunmur. Hibrid zəka çərçivəsi, insan-İŞS sinerjisi üçün nəzərdə tutulan xariciləşdirmə, daxililəşdirmə və uzantı yollarını vurğuladıraq, vasitələrin istifadəsi ilə yanaşı, süni intellektin süni məntəqəsini yenidən qurur47, lakin metaqnoziyalı yükləmə konseptuallaşdırmır və metaqnoziyalı yükləməni asanlaşdırmaq üçün sətirlərin dizaynı üçün prinsiplər və praktik yanaşmalar təmin etmir. Özünütəşkəsici öyrənmə və hibrid insan-İS tənzimləmə nəzəriyyələri öyrənənlərin tənzimləməsinin insan və İS sistemlərində necə dəstəklənə və bölüşdürülə biləcəyini tamamlayıcı bir hesab təklif edir32,48. Onların əsas diqqət mərkəzi öyrənmə proseslərinin tənzimlənməsidir, bu da süni intellektin dəstəklənən vəzifələrin necə yerinə yetirilməsinin biliklərin yanıltıcı təəssürat yaratdığını və səyyarənin insan-süni intellekt qarşılıqlı əlaqələr zamanı öyrənənlərin metaqnotik əlaqəni qorumalarına necə kömək edə biləcəyini daha az dəqiqləşdirir. Bundan əlavə, son bir araşdırma qərar qəbulunda insan-İS komplementarlığını həyata keçirən İS sistemlərini inkişaf etdirmək üçün insan bilişsel proseslərini modelləşdirən bir kognitiv İS çərçivəsini təklif etdi40, lakin bu, necə təşviq edəcəyini izah etmir
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
