Obyś cudze AI uczył

Muzeum Sztuki Nowoczesnej, Warszawa

Zawód nauczyciela nigdy nie był łatwy. Powiedzenie „obyś cudzie dzieci uczył” jest w zasadzie złorzeczeniem, wskazującym na trud, znój i łzy. Oraz na brak wdzięczności. A do tego dochodzi niż demograficzny – czy będzie praca dla nauczyciela? A jeśli będzie, to jaka to będzie praca i jakie dzieci będzie uczył? Z różnymi orzeczeniami? A może dzieci imigrantów z różnych kultur i trudnością porozumiewania się? Może być jeszcze gorzej, bo do klasy mogą trafić… osoby nieludzkie. I wcale nie mam na myśli szkółki behawioralnej dla psów.

Już za tydzień zaczynam zajęcia w nowym semestrze, także z potencjalnie przyszłymi nauczycielami. I co ja im powiem? Czy nauczyciele są jeszcze potrzebni? Pomijam spadek prestiżu zawodu nauczycielskiego. Czy w czasach z powszechnie dostępnym internetem (w telefonie) i rozwijającymi się narzędziami sztucznej inteligencji (z przysłowiowym już Czatem GPT), nauczyciele będą jeszcze potrzebni? Do jakiego miejsca pracy będę ich przygotowywał na moich zajęciach?

Sztuczna inteligencja (AI) coraz śmielej wkracza do świata edukacji, a rola nauczyciela ewoluuje wraz z rozwojem tej technologii. Nauczyciele, jako edukatorzy, mogą odegrać kluczową rolę w procesie trenowania spersonalizowanych modeli AI, dostosowanych do potrzeb uczniów. To główna myśl niniejszego tekstu.

Jaka może być rola nauczyciela (lub szerzej edukatora) w erze AI? Czyli do czego mam przygotować moich studentów? Nauczyciele, dzięki swojej wiedzy na temat potrzeb uczniów i specyfiki procesu nauczania, mogą aktywnie uczestniczyć w tworzeniu spersonalizowanych modeli AI. Czyli mogą być nauczycielem nieludzkich nauczycieli. AI w tym procesie będzie pośrednikiem (narzędziem) między człowiekiem a człowiekiem. Nauczyciel uczy (trenuje) spersonalizowany model AI a ten dalej uczy ucznia, jest jego zupełnie nowym podręcznikiem i asystentem w uczeniu się. Zatem wiedza nauczycieli może być wykorzystywana do definiowania parametrów modeli, wyboru danych treningowych i oceny rezultatów. Nauczyciele mogą weryfikować poprawność działania konkretnych modeli AI, identyfikować potencjalne błędy i sugerować ulepszenia. Byłaby to rola egzaminatora i selekcjonera zarazem. Ich doświadczenie pedagogiczne jest niezbędne do zapewnienia, że modele AI będą działać zgodnie z celami edukacyjnymi i etycznymi.

Nauczyciele przyszłości mogą monitorować interakcję uczniów z modelami AI, analizować ich postępy i dostosowywać parametry modeli do zmieniających się potrzeb uczniów. Edukatorzy odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu etycznego podejścia do wykorzystania AI w edukacji. Powinni uczyć uczniów krytycznego myślenia, odpowiedzialności i świadomego korzystania z technologii.

Wyzwania ogromne. A jakie korzyści mogliby mieć edukatorzy/nauczyciele z takich spersonalizowanych AI? Modele AI mogą pomóc nauczycielom w dostosowaniu metod i treści nauczania do indywidualnych potrzeb każdego ucznia. Mogą zautomatyzować ocenę postępów ucznia. Teoretycznie w rodzącej się przyszłości AI może przejąć część rutynowych zadań, takich jak sprawdzanie prac domowych/klasowych, co pozwoliłby nauczycielom skupić się na bardziej kreatywnych aspektach pracy. Dzięki AI, nauczyciele mogą lepiej monitorować postępy uczniów i szybciej identyfikować obszary, w których uczniowie potrzebują dodatkowego wsparcia.

Aby to mogło się ziścić konieczne jest podnoszenia kwalifikacji. I to od zaraz. Zarówno wśród tych już pracujących nauczycieli jak i tych przyszłych. Czyli moich studentów. Dla mnie to także ogromne wyzwanie, bo muszę sam się nauczyć korzystania z asystentów AI i od razu wdrażać w procesie dydaktycznym. Wdrażanie AI w edukacji wymaga od nauczycieli ciągłego doskonalenia swoich umiejętności i wiedzy na temat technologii. Dodatkowo wykorzystanie AI w edukacji wiąże się z pewnymi obawami etycznymi, takimi jak ochrona danych osobowych uczniów i zapewnienie równego dostępu do edukacji.

Wydaje się, że zaangażowanie nauczycieli w proces trenowania spersonalizowanych modeli AI to kluczowy element skutecznego i etycznego wdrażania sztucznej inteligencji w edukacji. Nauczyciele, jako edukatorzy, mogą odgrywać niezastąpioną rolę w kształtowaniu przyszłości edukacji, w której technologia wspiera rozwój uczniów i pomaga im osiągnąć pełny potencjał. Łatwo to napisać ale jak to zmaterializować? Jak wprowadzić nowe bez przerywania ciągłości starego systemu? To zupełnie tak samo jak przebudowa starego samochodu (niech będzie Fiat 125 p) w nowoczesny i skomputeryzowany samochód elektryczny. I to bez przerywania jazdy. Żadnego tam odstawiania na rok do warsztatu tylko cały czas z niego korzystać! Prawda że to ogromne wyzwanie i ogromna trudność?

Tak więc na pierwszym wykładzie powiem moim studentkom i studentom: "Obyś cudze dzieci uczył... lub może byś tak... sztuczną inteligencję pouczył?”. Ciekaw jestem ich reakcji i zaangażowania. Przysłowie "Obyś cudze dzieci uczył" od lat spędza sen z powiek niejednego nauczyciela. Wizja gromady rozwrzeszczanych, niezdyscyplinowanych uczniów ze smartfonami w kieszeni potrafi skutecznie zniechęcić do tego szlachetnego i potrzebnego zawodu. Czy w dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji nauczyciele muszą obawiać się o swoją przyszłość? Gdy tak się nad tym zastanawiam, to AI podpowiada mi, że zawód nauczycielski czeka ... renesans!

Zapomnijcie o kredzie i tablicy (są wszak i tablice suchościeralne i cyfrowe ekrany zamiast tablicy). Teraz w ruch idą... algorytmy! Nauczyciele przyszłości staną się trenerami spersonalizowanych modeli AI, takich jak wąsko wyspecjalizowane GPTs, które w wąskim gronie żartobliwie nazywamy Gepetkami. Będą uczyć te cyfrowe "dzieci" (cyfrowych asystentów) logicznego myślenia, kreatywnego pisania, a nawet... empatii! Brzmi absurdalnie? A jednak to jest możliwe! Chyba.

Wyobraźcie sobie spersonalizowanego GPT, który potrafi biegle pisać wiersze w stylu Wisławy Szybmorskiej  albo takiego, który zna wszystkie ważne i mniej ważne procesy biologiczne, zachodzące w organizmie żywym. To nie science fiction, to rzeczywistość, która puka do naszych drzwi. A kto będzie uczył te cyfrowe umysły, cyfrowych asystentów lub cyfrowych nauczycieli wspomagających? Oczywiście, nauczyciele! Tacy z krwi i kości i w pełni ludzcy.

Proste kształcenie, żeby „załadować” do modelu językowego bardzo dużo tekstów, coś pobzyczy, zamruga światełkami diod, zaszumi i już mamy wytrenowanego turora-doradcę, niczym w Bajkach robotów Stanisława Lema, okazało się iluzją. Nie ma tak łatwo, trzeba się indywidualnie pomęczyć by spersonalizowany model AI uczył biologii, inny literatury polskiej, jeszcze innych chemii czy pisania tekstów na blogu. To doświadczeni ludzcy nauczyciele, dzięki swojej wiedzy i praktycznemu doświadczeniu, będą "karmić" modele AI odpowiednimi danymi, będą korygować ich błędy i naprowadzać na właściwy tor. Będą konwersować a na to trzeba i czasu i wiedzy. Będą jak korepetytorzy, którzy cierpliwie tłumaczą zawiłości gramatyki, albo jak mentorzy, którzy inspirują do twórczego myślenia. I sprawdzą czy taki nieludzki uczeń dobrze pojął swoją rolę.

"Nauczyciele uczą nauczycieli" - to hasło, które coraz częściej będzie rozbrzmiewać w świecie edukacji ale w odniesieniu do elementów nieludzkich. Być może spersonalizowane GPTs będą uczyć się od siebie nawzajem, doskonaląc swoje umiejętności pod czujnym okiem nauczyciela-trenera. To będzie dynamiczny proces, w którym obie strony będą się wzajemnie inspirować i rozwijać. Byłoby fajnie, nieprawdaż? Pytanie rodzi się takie: jak daleko jesteśmy jeszcze od takiej sytuacji i jak się do niej przygotować na uniwersytecie kształcącym nauczycieli?

Czy automatyzacja edukacji z wykorzystaniem AI oznacza, że ludzcy nauczyciele stracą pracę? Sądzę, że nie! Zmieni się jedynie diametralne metodyka nauczania. Nauczyciele będą musieli opanować nowe technologie, nauczyć się programowania i algorytmów. Ale ich rola jako mentorów, przewodników i inspiratorów pozostanie niezastąpiona. I czy będą uczyć w klasie z kilkoma-kilkunastoma Gepetkami jednocześnie czy raczej w pełni indywidualnie, niczym korepetytorzy? Pytanie na razie bez odpowiedzi. ja przynajmniej jej nie znam.

Przysłowie "Obyś cudze dzieci uczył" nabiera w tym kontekście zupełnie nowego znaczenia. Teraz nauczyciele będą uczyć... cyfrowe nieludzkie byty. Takich uczniów jeszcze nie mieliśmy, nawet z najróżniejszymi orzeczeniami. I choć tacy uczniowie czy studenci nie będą chodzić do szkoły (lub na zajęcia), to ich wiedza i umiejętności będą miały ogromny wpływ na nasze społeczeństwo. A jak ja mam przygotować na studiach takiego nauczyciela AI-nauczycieli skoro sam jeszcze nie wykształciłem żadnego Gepetka (GPTs)? No bo kiedy miałem zdobyć takie doświadczenie, skoro to nowość… a samochód musi cały czas jechać w trakcie tej przebudowy… I bądź tu mądry edukacyjny majster-klepko!

Tak więc, drodzy studenci - przyszli nauczyciele, nie bójcie się przyszłości! Czeka na Was fascynująca przygoda w świecie sztucznej inteligencji. Bądźcie otwarci na nowe wyzwania, rozwijajcie swoje umiejętności i śmiało wkraczajcie do ery cyfrowej edukacji! Ja was nauczę? Przecież sam jeszcze nie umiem. ale wolę to ryzykowne nieznane niż przygotowywanie Was do roli kustosza w skansenie….

A jakie są koszty związane z trenowaniem spersonalizowanych modeli AI ? Po pierwsze czas. To chyba najcenniejszy zasób. Trenowanie modelu AI wymaga czasu na zbieranie danych, ich czyszczenie, przygotowywanie, a potem na samo uczenie modelu i jego testowanie. Jeśli robisz to sam, musisz poświęcić na to swoje godziny. Jeśli zlecasz to komuś, płacisz za jego czas. Czas albo pieniądze. Czego ci brakuje bardziej? Po drugie dane, bo dane dobrej jakości dane to podstawa. Czasem możesz skorzystać z ogólnodostępnych zbiorów danych, ale często potrzebujesz specyficznych danych, które musisz zebrać samodzielnie lub kupić. To generuje koszty. Po trzecie potrzebna moc obliczeniowa. Trenowanie modeli AI, szczególnie tych bardziej zaawansowanych, wymaga dużej mocy obliczeniowej. Możesz skorzystać z własnego komputera (jeśli masz odpowiednio mocny sprzęt), ale często lepszym rozwiązaniem jest wynajęcie serwera w chmurze. To oczywiście kosztuje. Płacić ma sam nauczyciel (jak teraz za swoje szkolenia i narzędzia do pracy) czy zapewni instytucja? Nauczyciel to wolny zawód i sam w siebie inwestuje czy raczej pracownik większej firmy, która zapewnia zasoby do pracy?

Jeśli chcesz samodzielnie trenować model AI, musisz mieć wiedzę na temat algorytmów, technik uczenia maszynowego, programowania itp. Możesz się tego nauczyć sam, ale to wymaga czasu i wysiłku. Możesz też zatrudnić specjalistę, ale to generuje koszty. Ja się powoli uczę. Wolno mi to idzie. Zbyt wolno w stosunku do zachodzących zmian i rodzących się potrzeb.

Kupić gotowy model (gotowego Gepetka) czy trenować samodzielnie? Ale nawet to drugie wymaga wykupienia abonamentu do wersji płatnej różnych modeli AI.  Kupno gotowego modelu to szybsze i często tańsze rozwiązanie, szczególnie jeśli potrzebujesz modelu do typowych zadań, np. pisania tekstów, tłumaczenia języków czy analizy danych. Na rynku jest już chyba wiele gotowych modeli, które możesz kupić lub wynająć. Kolejne systematycznie się pojawiają. Bo jedni ludzie trenują swoje Gemetki i mogę je komercjalizować, tak jak różne szablony do programów komputerowych. Samodzielne trenowanie modelu jest lepszym rozwiązaniem, jeśli potrzebujesz modelu bardzo specyficznego, dostosowanego do Twoich unikalnych. edukacyjnych potrzeb. Będziesz miał większą kontrolę nad procesem uczenia i efektami. Ale to wymaga więcej czasu, wiedzy i potencjalnie większych kosztów. Co jest bardziej opłacalne, kupienie gotowego czy trenowanie własnego? Podobno nie ma jeszcze jednoznacznej odpowiedzi. Wszystko zależy od indywidualnej sytuacji.

Jeśli masz ograniczony budżet i potrzebujesz modelu do prostych zadań, prawdopodobnie lepiej kupić gotowy. Jeśli masz specyficzne potrzeby i chcesz mieć pełną kontrolę nad modelem, lepszym rozwiązaniem może być samodzielne trenowanie. Warto byłoby porównać koszty obu rozwiązań i zastanowić się, co jest dla mnie ważniejsze: czas, koszt czy kontrola nad modelem. Ale na razie za mało wiem, by porównać oba rozwiązania. Podobnie nauczyciel ma wybór - napisać samemu konspekt lekcji lub przygotować materiału lub kupić książkę (lub usługę) z gotowymi i je tylko zaadoptować. 

Czy spersonalizowany asystent to luksus, czy konieczność? Omówiliśmy już koszty trenowania spersonalizowanych modeli AI, ale to nie wszystko. Trzeba również wziąć pod uwagę koszty korzystania z tych modeli na co dzień. Każde zapytanie, każda interakcja z AI to zużycie energii elektrycznej, zarówno przez nasz komputer, jak i przez serwery, na których działa model. Czy zatem korzystanie z AI jest ekonomicznie uzasadnione? Czy nie lepiej polegać na własnym mózgu i bezpośrednich kontaktach z ludźmi? Wszak w codziennej praktyce większość nauczycieli skazanych jest na własne zasoby. Na uczelniach także wykładowcy mogą liczyć przede wszystkim na siebie i swoje zasoby. Tych szczęśliwców, mających dobre wsparcie, jest niewielu.

Korzystanie z komputera, a w szczególności trenowanie i korzystanie z modeli AI, generuje zużycie energii elektrycznej. Im bardziej złożony model i im częściej go używamy, tym większe będą koszty. Paradoksalnie, źle wytrenowany lub nieodpowiednio dobrany model AI może generować straty czasu. Zamiast pomóc nam w zadaniu, może wprowadzać nas w błąd, wymagać wielu poprawek i w konsekwencji dodatkowej pracy. Zastanówmy się więc, co moglibyśmy zrobić z czasem i zasobami, które poświęcamy na korzystanie z AI. Czy nie lepiej byłoby zainwestować je w rozwój własnych umiejętności, budowanie relacji z ludźmi, czy po prostu odpoczynek? Czy mój mózg jest "darmowy"? Często zapominamy, że nasz mózg również generuje koszty. Utrzymanie go w dobrej kondycji wymaga odpowiedniego odżywiania, aktywności fizycznej, odpoczynku i stymulacji intelektualnej. Te wszystkie czynniki generują koszty, choć często nie są one tak bezpośrednie, jak koszty energii elektrycznej.

Budowanie i utrzymywanie relacji z ludźmi również wymaga czasu, energii i często pieniędzy. Spotkania, rozmowy, wyjazdy integracyjne lub szkoleniowe - wszystko to generuje koszty. Czy zatem bezpośrednie kontakty są zawsze efektywne i ekonomicznie uzasadnione? Mój osobisty i darmowy asystent (nie do końca jest darmowy, bo oddaje mu moja aktywność, pomysły i dane) podpowiada, że warto dokładnie przeanalizować swoje potrzeby i wybrać model AI, który będzie optymalny pod względem kosztów i funkcjonalności. A ja nawet nie znam tych modeli, dopiero poznaję i wciąż powstają nowe! Nie zawsze potrzebujemy najbardziej zaawansowanego modelu. Nie zawsze do tworzenia środowiska edukacyjnego dla studentów lub uczniów potrzebujemy elektroniki, komputerów, smartfonów i internetu.

Należałoby nauczyć się korzystać z AI w sposób efektywny, tak aby minimalizować czas i zasoby potrzebne na interakcję z modelem. A jak mam nauczyć tego studentów, kiedy sam jeszcze tego nie umiem? Dopiero stawiam pierwsze kroki. Wiem już jednak, że warto zachować zdrowy rozsądek i nie polegać na AI bezkrytycznie. AI to narzędzie, które ma nam pomagać, a nie zastępować nasze myślenie i relacje z ludźmi. AI to tylko narzędzie, które ma nam pomóc w osiągnięciu celów. Nie zastąpi ono naszego mózgu, ani naszych relacji z ludźmi. Tak więc warto dążyć do synergii między technologią a naszymi naturalnymi zdolnościami, tak aby osiągnąć optymalne rezultaty zarówno w życiu prywatnym, jak i zawodowym.

A kto lepiej będzie motywował do uczenia się człowiek-tutor i nauczyciel czy cierpliwy AI ? Pytanie to dotyka sedna relacji między człowiekiem a sztuczną inteligencją w kontekście edukacji. Odpowiedź nie jest jednoznaczna i zależy od wielu czynników, takich jak indywidualne cechy ucznia, jego preferencje, a także rodzaj materiału do nauczenia. Sytuacje te dopiero rozpoznajemy „w boju”. Niewątpliwą zaletą nauczyciela człowieka jest empatia i zrozumienie. Nauczyciel potrafi nawiązać emocjonalną więź z uczniem, zrozumieć jego trudności i dostosować metody nauczania do jego indywidualnych potrzeb. AI nie ma co prawda empatii ale może ją symulować i udawać. Ponoć nawet lepiej niż człowiek. Nauczyciel może inspirować ucznia, rozbudzać jego ciekawość i pasję do nauki. Nauczyciel może udzielać uczniowi natychmiastowego feedbacku, odpowiadać na jego pytania i rozwiewać wątpliwości. Ale jeśli jest to sprawdzian pisemny, to ten feedback pojawia się bardzo późno. Sam mam z tym duże kłopoty. Nauczyciel może być dla ucznia mentorem, autorytetem i źródłem inspiracji.

Wśród wady ludzkiego nauczyciele jest to, że ma ograniczoną ilość czasu, którą mógłby poświęcić każdemu uczniowi. Jest subiektywny w swojej ocenie i podejściu do ucznia. Na dodatek, nawiązując do tytułowego „obyś cudzie dzieci uczył”, nauczyciele, szczególnie w trudnych warunkach pracy, mogą doświadczać wypalenia zawodowego, co wpływa na ich motywację i zaangażowanie. z kolei Gepetek to cierpliwy AI-nauczyciel. Nie obraża się i nie męczy. AI jest dostępna dla ucznia o każdej porze dnia i nocy, kiedy tylko potrzebuje pomocy (chyba, że prądu nie ma). AI jest cierpliwa i obiektywna (jeśli ją tak wytrenujemy), nie ocenia ucznia na podstawie jego wyglądu, pochodzenia czy wcześniejszych osiągnięć. AI może dostosować poziom trudności zadań i metody nauczania do indywidualnych potrzeb ucznia. AI może analizować postępy ucznia i udzielać mu szczegółowego feedbacku na temat jego mocnych i słabych stron. Ma też wady, np.  nie potrafi zrozumieć emocji ucznia i nawiązać z nim emocjonalnej więzi. Choć ponoć może tę więź doskonale symulować. AI może mieć trudności z generowaniem kreatywnych rozwiązań i odpowiadaniem na nietypowe pytania. AI nie zastąpi uczniowi interakcji z nauczycielem i rówieśnikami, która jest ważna dla jego rozwoju społecznego i emocjonalnego.

Zarówno człowiek-tutor, jak i cierpliwy AI mają swoje zalety i wady. Wydaje się, że optymalnym rozwiązaniem jest połączenie obu tych podejść. Nauczyciel może być mentorem i inspiratorem dla ucznia, a AI może wspierać go w nauce, dostarczając mu spersonalizowane zadania i feedback. Ważne by nie pomieszały się role: kto jest psem a kto ogonem. Czy kto podmiotem o kto narzędziem. 

Ważne jest równie to, że motywacja do nauki jest procesem złożonym i zależy od wielu czynników, takich jak ciekawość ucznia, jego zainteresowania, wsparcie rodziny i rówieśników, a także atmosfera w szkole. Zarówno nauczyciel, jak i AI mogą odegrać ważną rolę w kształtowaniu motywacji ucznia, ale ostateczny sukces zależy od samego ucznia i jego zaangażowania w proces nauki. Ostatecznie zależy od całego środowiska edukacyjnego, jakie dostępne jest każdemu uczniowi.

Tekst pisałem ze wsparciem Gemini. Niestety nie mam jeszcze własnego Gepetka, który po krótkiej rozmowie ze mną, sam by napisał tekst, spójny i po mojej myśli. Póki co mogę sobie pokonwersować, dopytać się, lecz całość posklejać muszę sam, poprawić, wygładzić i nadać ostateczny kształt. Darmowy Gepetek jest już trochę pomocy, ale mniej niż bym oczekiwał. Pomaga mi lecz nie zastępuje. Musze wiec go mieć stale na oku. Może i w edukacji narzędzia AI będą pomagały nauczycielowi, ale go nie zasapią. Jest praca dla nauczycieli każdego szczebla. Tylko nasi uczniowi i nasi studenci są inni niż ci, którzy byli kiedyś.