ხელოვნური ინტელექტის (AI) სასწავლო პროცესში გამოყენება თანდათან მკვიდრდება. სხვადასხვა მობილური აპლიკაციების მეშვეობით AI-ს გარკვეული დავალებების შესრულების უნარი აქვს და ამ ფუნქციით სტუდენტები აქტიურად სარგებლობენ. რეგულაციები, რომელიც აკადემიურ სასწავლო პროცესში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების საკითხს კონტროლირებადს გახდიდა, არ არსებობს. ამავე დროს, კომპიუტერულ პროგრამებში თაობა Z ბევრად უკეთ ერკვევა, ვიდრე უფროსი თაობის აკადემიური პერსონალი. შესაბამისად, ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება სასწავლო პროცესში ერთდროულად გამოწვევაცაა და შესაძლებლობაც, რადგან ხელოვნურ ინტელექტს სტუდენტისა თუ მკვლევრისთვის მცირე დროში ინფორმაციული გარკვეული რესურსით დახმარება შეუძლია. თუმცა, სად შეიძლება ვიპოვოთ ბალანსი?  – საკითხს თსუ-ს განათლების მეცნიერებათა ასოცირებული პროფესორი ზაქარია ქიტიაშვილი განმარტავს.

რა გამოწვევის წინაშე აყენებს სასწავლო პროცესის დროს აკადემიურ პერსონალს სტუდენტების მიერ ხელოვნური ინტელექტის სერვისის გამოყენება?

ზაქარია ქიტიაშვილი: „ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების შესაძლებლობა სულ მალე გარდაუვლად შეცვლის მთლიან სასწავლო პროცესს – ლექცია-სემინარების შინაარსსა თუ ფორმატს, სწავლების მეთოდებსა და სტრატეგიებს, შეფასების სისტემებს და სხვა მრავალს.

ჩვენი მოსწავლეები თუ სტუდენტები, ე.წ. თაობა Z, ცხადია, ჩვენზე უკეთ ფლობენ IT-ტექნოლოგიებს, პოპულაციურადაც მნიშვნელოვნად აქვთ განვითარებული მულტილინგვურობის კომპეტენცია, რაც ინფორმაციის გაზრდილ ბაზებთან ხელმისაწვდომობის უპირატესობასაც აძლევთ. ეს კომპეტენციები ეხმარება მათ ტექნოლოგიურ სიახლეებს/ინოვაციებს არ ჩამორჩნენ. მათ შორის აღსანიშნავია სტუდენტების მიერ საუნივერსიტეტო დავალებების შესასრულებლად ხელოვნური ინტელექტის სერვისებით სარგებლობის პრაქტიკაც, რაც მსწავლელის / ახალგაზრდა თუ ძველგაზრდა მკვლევრის შესასრულებელი დავალების  – დიდი მოცულობის მასალის დამუშავებისა და გარკვეულ ფორმატში სტრუქტურირების დროის დაზოგვის საშუალებაა.

ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გამოყენებით შესაძლებელია დროის მცირე მონაკვეთში დიდი მოცულობის მასალის დამუშავება და გარკვეულ ფორმატში სტრუქტურირება, რაც ძალიან კარგია და ზოგავს მსწავლელის / ახალგაზრდა თუ ძველგაზრდა მკვლევრის დროს. მკაფიოდ, კონკრეტულად მიცემული ტექნიკური ამოცანების შემთხვევაში,  ამა თუ იმ სფეროში კვლევების მოძიება, ,,ტოპავტორების“ იდენტიფიცირება, ვრცელი ნარატიული მასალის გენერირება და სხვა ოპერაციები ფასდაუდებელ დახმარებას უწევს როგორც პროფესორს, ისე სტუდენტსაც საბაკალავრო თუ სამაგისტრო ნაშრომზე მუშაობისას. თუმცა, ცხადია, „გაჭირვების ჟამს“ სტუდენტები ამ შესაძლებლობით არაკეთილსინდისიერად სარგებლობის საცდურის წინაშეც დგებიან, რაც, ზოგადად, ბუნებრივია და აკადემიურ პერსონალს აყენებს გამოწვევის წინაშე – კარგად შეისწავლოს, პირობითად, სტუდენტის მიერ გადმოგზავნილი დავალება რამდენად წარმოადგენს მისი ინტელექტუალური შრომის პროდუქტს, რამდენად კეთილსინდისიერი იყო იგი ნაშრომის მომზადებისას. ეს გამოწვევა კი პირდაპირ ეჭვქვეშ აყენებს პროფესორ-მასწავლებლების მხრიდან შეფასების ძირითადი პრინციპების (ობიექტურობა, ვალიდურობა, სანდობაა) დაცვის სათუუოობას“.

 არსებობს თუ არა მექანიზმები აღნიშნული პრობლემის იდენტიფიცირებისა და მოგვარებისთვის?

ზაქარია ქიტიაშვილი: „მგონია, თავად ჩემი კომპეტენციაც, ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების მაღალი ხარისხით გამოყენების თვალსაზრისით, ძალიან  შორს არის იმ შესაძლებლობისაგან, რომელიც, აქვს ხელოვნურ ინტელექტს, თუმცა, ამ ეტაპზე, ვფიქრობ, ორი ძირითადი მექანიზმით შეიძლება უმაღლესი სკოლა გაუმკლავდეს ამ პრობლემას:

ა) შესაფასებლად განსაზღვრული დავალებები ორიენტირებული უნდა იყოს იმ კონკრეტული მეცნიერების ფარგლებში მაღალი სააზროვნო უნარების იდენტიფიცირებაზე, როგორებიცაა: ანალიზი, სინთეზი, შეფასება, რადგან ასეთი ამოცანების პირობებში,  ვფიქრობ,  ნებისმიერი პროფესორ-მასწავლებელი მკაფიოდ გაარჩევს კრიტიკული ანალიზის, მიზეზ-შედეგობრივი კავშირების დაძებნისა თუ მსჯელობის იმ სტანდარტს, რომელიც ამ ეტაპზე ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია.

ბ) უნივერსიტეტებმა  როგორც შიდა,  ისე  გარე რესურსის გამოყენებით უნდა შემოგვთავაზონ პროფესორ-მასწავლებლებს ხელოვნური ინტელექტის სწავლების პროცესში გამოყენების ტრენინგები თუ სამუშაო შეხვედრები, რაც, ჩემი ღრმა რწმენით, მნიშვნელოვნად გაზრდის ჩვენს პროფესიულ კომპეტენციას და მნიშვნელოვნად წაადგება სასწავლო თუ სამეცნიერო საქმიანობას.

გ) კვლევის კეთილსინდისიერების მარეგულირებელ შიდასაუნივერსიტეტო რეგულაციებში ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით გენერირებული მონაცემების (როგორც ერთ-ერთი წყაროს) დამოწმების წესის შექმნაც აუცილებელია“.

რამდენად სერიოზული პრობლემაა აღნიშნული საკითხი აკადემიური კეთილსინდისიერების კონტექსტში?

ზაქარია ქიტიაშვილი: „როგორც ვიცი, უკვე მიდის მუშაობა ტექნიკურ ინსტრუმენტებზე, რომლებიც ავთენტიფიკაციის საშუალებას იძლევა. ესენი ერთგვარი ხელოვნური ინტელექტის დეტექტორებია, რომლებიც ამოიცნობს, პირობითად, სტუდენტის ავთენტური ნაშრომია მოცემული ტექსტი თუ, ვთქვათ, ChatGPT-ის მიერ დაწერილი. იმავდროულად, ცალკე აღნიშვნის ღირსია ის, რომ ხელოვნური ინტელექტის მიერ დაგენერირებული მასალის მაღალი აკადემიური სანდოობა ჯერ კიდევ კითხვის ნიშნის ქვეშაა და შესაძლებელია, დახმარების ნაცვლად, პირიქით, არამართებულ, მცდარ კვალზე დააყენოს სტუდენტი იქნება ის თუ მკვლევარი. შესაბამისად, ყველაზე მნიშვნელოვანია, შეიქმნას როგორც სტუდენტების, ისე პროფესორ-მასწავლებლებისათვის სწავლების, სწავლისა და კვლევის პროცესებში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების საუკეთესო პოზიტიური პრაქტიკების გაცნობისათვის შესაბამისი აკადემიური სივრცეები“.