Haridusasutustel on omadus, mida vähesed teised sektorid jagavad: AI kasutajad on suures osas need inimesed, keda asutus peab kujundama, mitte kontrollima. Õpilased ja üliõpilased kasutavad keelemudeleid ülesannete, kokkuvõtete ja tööde koostamiseks, sageli kiiremini ja laiemalt, kui õpetajad ja poliitikakujundajad jälgida jõuavad. Õpetajad kasutavad samu tööriistu, et kiirendada parandustööd, arendada õppematerjale või koostada tagasisidet. Nende vahel seisab juhtkond, kes vastutab õppekvaliteedi, eksamineerimise ja sageli alaealiste õpilaste isikuandmete kaitse eest, ilma et tal alati oleks ülevaadet sellest, mis praktikas tegelikult toimub.
See suhe — kasutus, mis algab kasutajast, mitte organisatsioonist — muudab juhtimise hariduses teistsuguseks kui ärikeskkonnas, kus IT-osakond soetab ja juurutab tööriista. Siin tekib kasutus esmalt, jaotununa tuhandete individuaalsete otsuste peale, ja küsimus kontrolli üle tekib alles tagantjärele.
Haridustarkvara inventuur näitab, milliseid digitaalseid õppekeskkondi, hindamissüsteeme ja haldustarkvara on soetatud. See nimekiri ütleb vähe selle kohta, mida õpetajad tegelikult kasutavad õppematerjali koostamiseks, ja veel vähem selle kohta, mida õpilased ja üliõpilased kasutavad ülesannete tegemiseks. Vestlusrobot, mis on veebilehitseja kaudu tasuta kättesaadav, ei vaja IT-osakonna heakskiitu ja ei ilmu ühessegi lepingute ülevaatesse.
See muudab varju-AI hariduses struktuurseks tõsiasjaks, mitte erandiks. Kasutus on jaotunud õpetajate vahel, kes otsustavad individuaalselt, kuidas tööriista rakendada, üliõpilaste vahel, kes eksperimenteerivad ilma, et keegi seda küsiks, ning organisatsiooni erinevate osade vahel — tunniplaneerimisest õpinõustamiseni —, mis otsivad abivahendeid teineteisest sõltumatult. Täielik ülevaade eeldab seega mitte ainult tehnilist inventuuri, vaid ka küsimust inimestele, kes tööriistadega igapäevaselt töötavad: mida te kasutate ja mille jaoks.
See küsimus annab ausa vastuse ainult siis, kui sellega ei kaasne karistust. Õpetaja, kes tunnistab, et ülesandeid kontrollitakse AI abiga, või õpilane, kes räägib, kuidas töö koostati, ei tee seda, kui on oht, et see kasutus käsitletakse rikkumisena. Asutused, kes soovivad peamiselt teada, mis toimub, saavad seega kasu lähenemisest, mis kaardistab kasutuse esmalt ja tõstatab küsimuse soovitavuse ja reeglite kohta eraldi ning hiljem. Kes esitab mõlemad küsimused korraga, ei saa esimesele vastust.
Mitte igal AI kasutusel koolis või asutuses ei ole samasugune kaal. Tööriistal, mis aitab õpetajaid essee tagasiside sõnastamisel, on teistsugune mõju kui süsteemil, mis arvestatakse eksami hindamisel, või tööriistal, mida kasutatakse õpilaste valikul õppekavale. Kus AI mõjutab otsust üksiku õpilase või üliõpilase kohta — hinne, soovitus, vastuvõtt — on riskitase kõrgem kui kus AI ainult säästab aega ettevalmistavas töös.
See klassifitseerimine rolli ja riski järgi on vajalik, et jagada nappi tähelepanu õigesti. Mitte igal kasutusel ei ole vaja sama palju järelevalvet, ja juhtimislähenemine, mis kohtleb kõike ühtviisi, kaotab ülevaate just seal, kus risk on kõrgeim.
Haridusasutustel on sageli juba järelevalvevormid olemas: eksamikomisjon, kaasotsustusnõukogu, andmekaitseametnik, kvaliteedijuhtimissüsteem. AI-juhtimine toimib paremini, kui see ühendub nende olemasolevate struktuuridega, kui kui selle kõrvale luuakse eraldi, uus ring. Eksamikomisjon, mis juba määrab, millised abivahendid on eksamil lubatud, on loogiline paik, kus hinnata ka AI kasutust. Juhtimisküsimus ei ole seega ainult, mis reeglid kehtima hakkavad, vaid ka kellele olemasolevas organisatsioonis järelevalve määratakse.
Kehtivad õiguslikud raamistikud — mis on kohustuslik, kellele ja millise tähtaja jooksul — on kirjeldatud mujal. Siin on jutt mehhanismist: teadmisest, mida kasutatakse, teadmisest, kes selle eest vastutab, ja võimest seda juhtkonnale, järelevalveasutusele või lapsevanematele tõendatavalt näidata.
Haridussektor jagab teiste keskkondadega, et varju-AI on norm, mitte erand, kuid põhjus on erinev. Kui AI-juhtimine finantsteenustes juhitakse peamiselt järelevalvest individuaalsete kliendiotsuste üle, ja AI-juhtimine IKT-sektoris keerleb AI ümber, mis muutub ise osaks pakutavast tootest, on hariduses tegemist suure kasutajaskonnaga, kellel puudub formaalne positsioon organisatsioonis, kuid kes esindab siiski suurimat osa tegelikust kasutusest. See on teistsugune väljakutse kui AI-juhtimine jaekaubanduses, kus kasutus tavaliselt lasub töötajatel, kellel on selleks ametikoht.
Inventuur selle kohta, mis AI-d kasutatakse ja kelle poolt, on esimene samm. Küsimus, mis järgneb, on täpsem: milline osa tööst, mida õpetajad, õppetoetajad või poliitikaametnikud praegu teevad, on sobiv AI-le üle antavaks, ja milline osa ei ole. Tegemist on ülesandepõhise, mitte ametikoha- või osakonnapõhise küsimusega. FTE TO AI töösskaneering arvutab seda läbi ülesande tasemel ja näitab, milline osa tööst on tegelikult automatiseeritav, sõltumata küsimusest, milliseid tööriistu selleks juba kasutuses on.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.