Izglītības iestādēm ir īpatnība, kuru dala tikai maz citu sektoru: AI lietotāji lielā mērā ir tie paši cilvēki, kurus iestādei ir uzdots izveidot, nevis kontrolēt. Studenti un skolēni izmanto valodas modeļus, lai izstrādātu uzdevumus, kopsavilkumus un darbus, un bieži darbojas ātrāk un plašāk, nekā docenti un politikas veidotāji spēj izsekot. Docenti šos pašus rīkus izmanto, lai paātrinātu labošanas darbu, izveidotu mācību materiālus vai formulētu atsauksmes. Starp tiem atrodas vadība, kas ir atbildīga par izglītības kvalitāti, eksaminēšanu un bieži nepilngadīgu skolēnu personas datu aizsardzību, bez tam, ka tai vienmēr būtu pārskats par to, kas notiek praksē.
Šīs attiecības — lietojums, kas sākas ar lietotāju, nevis ar organizāciju — padara pārvaldību izglītībā atšķirīgu no uzņēmuma vides, kur IT iegādājas un ievieš rīku. Šeit lietojums vispirms rodas, sadalīts pa tūkstošiem individuālu izvēļu, un jautājums par kontroli parādās tikai pēc tam.
Izglītības programmatūras inventarizācija parāda, kādas digitālās mācību vides, testēšanas sistēmas un administrācijas pakotnes ir iegādātas. Šis sarakts pasaka mazliet par to, ko docenti faktiski izmanto, lai izveidotu mācību materiālus, un vēl mazāk par to, ko skolēni un studenti izmanto, lai izstrādātu uzdevumus. Tērzēšanas robots, kas ir bezmaksas pieejams pārlūkprogrammā, nepieprasa IT nodaļas apstiprinājumu un neparādās nevienā līguma pārskatā.
Tas padara ēnu AI izglītībā par strukturālu faktu, nevis izņēmumu. Lietojums ir izplatīts starp docentiem, kas individuāli izlemj, kā izmantot rīku, studentiem, kas eksperimentē, kad neviens to nepieprasa, un organizācijas daļām — no grafiku plānošanas līdz studiju konsultācijām —, kas neatkarīgi vienai no otras meklē palīgrīkus. Pilnīgs priekšstats tāpēc prasa ne tikai tehnisku inventarizāciju, bet arī jautājumu tiem, kas ar to strādā katru dienu: ko jūs izmantojat un kādam nolūkam.
Šis jautājums sniedz patiesu atbildi tikai tad, ja tam nav sekas. Docents, kas atzīst, ka uzdevumi tiek pārbaudīti ar AI palīdzību, vai skolēns, kas stāsta, kā darbs ir izveidots, to nedarīs, ja pastāv risks, ka šis lietojums tiks uzskatīts par pārkāpumu. Iestādēm, kas vēlas galvenokārt uzzināt, kas notiek, tāpēc ir izdevīga pieeja, kas vispirms kartē lietojumu, un jautājumu par vēlamību un noteikumiem uzdod atsevišķi un vēlāk. Kas uzdod abus jautājumus vienlaikus, uz pirmo atbildi nesaņem.
Ne katrs AI lietojums skolā vai iestādē sver vienādi. Rīkam, kas palīdz docentiem formulēt atsauksmes par eseju, ir cita ietekme nekā sistēmai, kas tiek ieskaitīta eksāmena vērtēšanā, vai rīkam, kas tiek izmantots studentu atlasē studiju programmai. Kur AI ietekmē lēmumu par individuālu skolēnu vai studentu — atzīmi, ieteikumu, uzņemšanu — riska līmenis ir augstāks nekā tur, kur AI vienkārši ietaupa laiku sagatavošanas darbā.
Šī klasifikācija pēc lomas un riska ir nepieciešama, lai pareizi sadalītu ierobežoto uzmanību. Ne katrs lietojums prasa vienādu uzraudzības līmeni, un pārvaldības pieeja, kas visu pielīdzina vienādi, tieši pazaudē pārskatu tajās vietās, kur risks ir visaugstākais.
Izglītības iestādēm bieži jau ir uzraudzības formas: eksaminācijas komisija, līdzdalības padome, datu aizsardzības speciālists, kvalitātes nodrošinājuma sistēma. AI pārvaldība darbojas labāk, ja tā pieslēdzas šīm esošajām struktūrām, nevis tiek izveidota kā atsevišķs, jauns kontūrs. Eksaminācijas komisija, kas jau nosaka, kādi palīglīdzekļi ir atļauti pārbaudē, ir loģiska vieta, kur novērtēt arī AI lietojumu. Pārvaldības jautājums tāpēc nav tikai tas, kādi noteikumi tiks piemēroti, bet arī tas, kam esošajā organizācijā tiek uzticēta uzraudzība.
Aktuālie tiesiskie regulējumi — kas ir obligāts, kam un kādā termiņā — ir aprakstīti citur. Šeit runa ir par mehānismu: zināt, kas tiek izmantots, zināt, kas par to ir atbildīgs, un spēt to pierādāmi parādīt vadībai, uzraudzības institūcijai vai vecākiem.
Izglītības sektors ar citām vidēm dala to, ka ēnu AI ir norma, nevis izņēmums, bet iemesls atšķiras. Kur AI pārvaldība finanšu pakalpojumu sektorā galvenokārt tiek vadīta ar uzraudzību pār individuāliem klientu lēmumiem, un AI pārvaldība IKT sektorā griežas ap AI, kas pats kļūst par piegādātā produkta sastāvdaļu, izglītībā runa ir par lielu lietotāju grupu, kurai nav formālas pozīcijas organizācijā, bet kas tomēr veido lielāko daļu no faktiskā lietojuma. Tas ir citādāks izaicinājums nekā AI pārvaldība mazumtirdzniecības sektorā, kur lietojums parasti tomēr atrodas darbinieku funkciju ietvaros.
Inventarizācija par to, kāds AI tiek izmantots un kas to izmanto, ir pirmais solis. Jautājums, kas seko pēc tam, ir konkrētāks: kura daļa no darba, ko docenti, izglītības atbalsta darbinieki vai politikas darbinieki tagad veic, ir piemērota AI pārņemšanai, un kura daļa nav. Tas ir jautājums par uzdevumu, ne par funkciju vai nodaļu. FTE TO AI darba skenēšana (werkscan) to aprēķina uzdevumu līmenī un parāda, kura darba daļa faktiski ir automatizējama, neatkarīgi no jautājuma, kādi rīki šim nolūkam jau ir apritē.
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.