Стратегические ориентиры цифровизации университетов. Рубрика в журнале - Университетское управление: практика и анализ
Ассистент или судья: использование искусственного интеллекта в аккредитации образовательных программ
Статья научная
Статья посвящена рассмотрению вопросов, связанных с использованием искусственного интеллекта для оценки качества образовательных программ и образовательных организаций с целью аккредитации. Происходящие в настоящее время изменения структуры и содержания высшего образования обусловлены государственной образовательной политикой, однако нельзя не учитывать технологические вызовы, стоящие перед высшей школой, которая достаточно эффективно применяет технологические инновации в образовательном процессе (преподавании, обучении, администрировании). Аккредитация как процедура оценки, признания и гарантии качества образования, с одной стороны, должна реагировать на изменения в образовательном процессе, с другой – использовать доступные современные цифровые технологии, в том числе инструменты искусственного интеллекта. Цель работы – анализ и описание апробации цифровых и ИИ-инструментов в пилотном проекте топ-аккредитации, а также обсуждение перспектив развития подобных подходов в России на фоне международных тенденций. Выдвинута гипотеза, что естественный интеллект – эксперт – не может быть заменен искусственным интеллектом при оценке релевантности и качества используемых источников информации, а также при принятии итогового решения о качестве образования. Проведенный анализ зарубежного опыта показывает, что большинство инициатив по использованию ИИ в аккредитации находится на стадии академических исследований или ранних пилотных проектов. Результаты исследования и апробации могут быть использованы при разработке стратегии и процедур оценки качества образования и принятии решения при аккредитации.
Бесплатно
Будущее университетов в цифровом мире: экспертный форсайт от ведущих мировых вузов
Статья научная
В статье рассматриваются стратегические ответы университетов на ключевые вызовы цифровой эпохи: растущие ожидания стейкхолдеров, конкуренция с EdTech-компаниями, отставание от требований рынка труда и необходимость переосмысления миссии в условиях генеративного ИИ. Актуальность исследования обусловлена потребностью университетов, находящихся на начальном этапе трансформации, в ориентирах для формирования долгосрочной стратегии. Методология включает анализ научной литературы (25 отобранных статей) и проведение 30 глубинных интервью с признанными мировыми экспертами из ведущих университетов (Стэнфорд, Университет Аризоны, НИУ ВШЭ, Университет Рединга и др.), EdTech-компаний и бизнеса. В результате выявлены пять приоритетных тематик развития, по которым консолидировано мнение экспертов. Показано, что цифровая трансформация становится необходимым условием преодоления отставания от рынка труда и требует тесной кооперации с бизнесом и EdTech. Сформированы практические рекомендации для руководства вузов, основанные на лучших мировых практиках, включая необходимость перехода к гибридным моделям, внедрения проектного обучения, развития систем признания микростепеней и фокуса на формировании нового типа мышления у студентов. Отдельно предложены решения для вузов с ограниченными ресурсами.
Бесплатно
Обзор политик применения генеративного искусственного интеллекта в ведущих зарубежных университетах
Статья научная
В статье представлен систематический обзор международных политик ведущих университетов мира по регулированию использования технологий генеративного ИИ в сфере высшего образования. Цель работы – проанализировать отношение ведущих университетов к масштабному использованию генеративного ИИ и выявить ключевые области учебного процесса, которые необходимо трансформировать, чтобы интеграция технологий была эффективной. Выделяются и сопоставляются регламентирующие политики ведущих мировых университетов, часть из которых транслирует крайне негативное отношение к новым технологиям, часть – прогрессивное. Проводится анализ соответствия регламентирующих политик задачам, стоящим перед академическим сообществом. Основное внимание уделяется анализу лучших практик в разработке регламентов использования генеративного ИИ. Статья будет интересна академическому сообществу в целом, но прежде всего управленческому корпусу и исследователям, занимающимся вопросами интеграции генеративного ИИ в сферу высшего образования.
Бесплатно
Педагогика гибридного интеллекта – новый вызов управлению развитием университета
Статья научная
Авторы предлагают переосмыслить ситуацию распространения технологий искусственного интеллекта в высшей школе и разработать «педагогику гибридного интеллекта». В будущем интеллектуальная рабочая сила будет организована в виде команд, образованных людьми, ИИ-моделями и ИИ-агентами. В университете будут учиться новые «сущности» – ученики, оснащенные «гроздьями» искусственных интеллектов. Университетское образование не сможет быть адекватным времени, если не будет учитывать возможности ИИ как партнера человека в образовательной и профессиональной деятельности. Педагогика будет работать с «гибридным» субъектом, который включает людей и ИИ. Размечено поле вопросов, на которые необходимо ответить, чтобы построить педагогику гибридного интеллекта и развернуть ее в университетах. Авторы стремятся инициировать обсуждения, пробные действия и эксперименты на новом поле педагогики гибридного интеллекта.
Бесплатно
Трудоустройство выпускников образовательных программ в сфере искусственного интеллекта
Статья научная
Подготовка кадров для развития технологий искусственного интеллекта является одной из стратегических задач, стоящих перед российскими вузами. Цель статьи – анализ трудоустройства выпускников вузов России по образовательным программам в сфере искусственного интеллекта. В ходе исследования проверяется гипотеза о влиянии статуса вуза в рейтинге Альянса и наличия специализированных образовательных программ в сфере ИИ в вузе на эффективность трудоустройства выпускников по этим программам. Основу исследования составляет мониторинг вузов, реализующих образовательные программы в сфере искусственного интеллекта (n = 191). В рамках анализа трудоустройства выпускников с компетенциями в сфере искусственного интеллекта определена специфика их распределения по каналам занятости; выявлены ключевые университеты по эффективности подготовки ИИ-кадров и величине заработной платы; выявлены наиболее популярные должности при трудоустройстве. На основе сопоставления показателей трудоустройства выпускников вузов и альтернативных источников подготовки ИИ-кадров (самообразование и профессиональная переподготовка) с показателями кадровой потребности в сфере искусственного интеллекта сделан вывод о ее обеспеченности на 43,9 %. Полученные данные позволяют сделать вывод об успешном выполнении вузами поручения Правительства России о повышении объемов подготовки ИИ-специалистов. Ценность статьи заключается в представлении уникальных фактологических материалов, впервые описывающих трудоустройство выпускников вузов в сфере ИИ, в частности детализированы потери кадрового потенциала сферы на пути от приема абитуриентов в вузы до непосредственного трудоустройства выпускников. Целевой аудиторией статьи являются исследователи, эксперты, аналитики, работники и руководители вузов, а также представители органов власти, вовлеченные в процесс развития искусственного интеллекта в России.
Бесплатно
