Umelá inteligencia na UNED: štúdie, projekty a zodpovedné využívanie

Umelá inteligencia v UNED sa stala jedným zo strategických pilierov ako vo výučbe, tak aj vo výskume a vzdelávacích inováciách. Od magisterského štúdia v odbore výskum umelej inteligencie až po kurzy ďalšieho vzdelávania a projekty generatívnej umelej inteligencie, najväčšia španielska univerzita dištančného vzdelávania vytvára okolo tejto disciplíny veľmi silný ekosystém.

Ak hľadáte informácie o „umelej inteligencii UNED“, pretože zvažujete školenie, výskum alebo jednoducho doháňate zameškané Pokiaľ ide o to, ako sa umelá inteligencia (najmä generatívna umelá inteligencia) využíva na univerzitách, tu nájdete veľmi komplexného sprievodcu. Budeme sa venovať oficiálnym študijným programom, kvalifikáciám špecifickým pre danú univerzitu, obsahu kurzov, požiadavkám na prijatie, metodikám dištančného vzdelávania, inštitucionálnym projektom zahŕňajúcim umelú inteligenciu a etickým a právnym dôsledkom, ktoré nastoľuje samotná UNED.

Čo sa rozumie pod pojmom umelá inteligencia v kontexte UNED?

Na UNED sa k umelej inteligencii (AI) pristupuje zo širokej a veľmi prísnej perspektívy.Zahŕňa všetko od teoretických základov až po najnovšie aplikácie vrátane generatívnej umelej inteligencie. Nezameriava sa na „trendové nástroje“ ako ChatGPT, ale skôr začína klasickými konceptmi, aby plne pochopila, čo sa skrýva za týmito systémami.

Úvod do umelej inteligencie, ktorý je súčasťou magisterského programu a kurzov Zahŕňa historické pozadie, formálne definície a klasické rozlišovanie medzi silnou a slabou umelou inteligenciou. Silná umelá inteligencia sa vzťahuje na systémy, ktoré by teoreticky mohli mať kognitívne schopnosti porovnateľné s ľuďmi, zatiaľ čo slabá umelá inteligencia sa zameriava na programy schopné veľmi efektívne riešiť špecifické úlohy, ale bez vedomia alebo hlbokého porozumenia.

Taktiež sa prehodnocujú rôzne úrovne výpočtovej techniky a základná štruktúra inteligentného systému.Reprezentácia znalostí, inferenčný nástroj, mechanizmy učenia, interakčné rozhrania atď. Následne vysvetľuje, čím sa umelá inteligencia zaoberá (vnímanie, uvažovanie, plánovanie, učenie, interakcia s ľuďmi...) a rozoberá najaktívnejšie oblasti použitia: okrem iného medicína, vzdelávanie, inžinierstvo, bezpečnostné systémy, inteligentné mestá, dohľad, analýza údajov alebo sociálna robotika.

UNED zdôrazňuje dôležitosť dobrého pochopenia inferencie (ako stroj prechádza od dát a pravidiel k záverom) a rozdiel medzi symbolickými, konekcionistickými a pravdepodobnostnými prístupmi, ako aj bioinšpirovanými a hybridnými metódami, ktoré kombinujú niekoľko paradigiem. Toto všetko slúži ako základ pre pochopenie toho, ako dnes fungujú rozsiahle jazykové modely a generatívne systémy pre text, obrázok alebo video.

Magisterský titul vo výskume umelej inteligencie z UNED

Magisterský titul vo výskume umelej inteligencie z UNED je oficiálna kvalifikácia, jasne zameraná na výskum. a nielen odbornú špecializáciu. To znamená, že jeho hlavným cieľom je pripraviť študentov na začiatok vedeckej kariéry, ktorá zvyčajne vyvrcholí doktorskou prácou, hoci získané vedomosti sú veľmi cenné aj v technologicky orientovaných spoločnostiach.

Tento magisterský titul spája základné znalosti o umelej inteligencii získané v bakalárskom štúdiu so súčasnými hranicami výskumu.Štúdium je modulárne (základy, metódy, aplikácie a projekty) a všetky predmety sú voliteľné okrem jedného kurzu výskumnej metodológie. To umožňuje študentom prispôsobiť si svoju vzdelávaciu cestu na základe predchádzajúceho vzdelania, metód, ktoré ich zaujímajú (symbolické, konekcionistické, pravdepodobnostné, biologicky inšpirované alebo hybridné) a oblastí aplikácie, ktoré chcú preskúmať.

Výučba prebieha výlučne na diaľku prostredníctvom platformy UNED.Následne sa vykonáva priebežné monitorovanie prostredníctvom aktivít, cvičení, fór, odovzdávania úloh a ďalších online nástrojov. Pedagogický personál poskytuje podporu v španielčine alebo angličtine podľa preferencií študenta, hoci to neznamená, že všetky materiály sú dostupné v oboch jazykoch.

Tento magisterský titul je overený organizáciou ANECA a podlieha oficiálnemu procesu overovania, monitorovania a akreditácie. Podľa španielskej legislatívy Rada univerzít a Ministerstvo školstva potvrdzujú jeho oficiálny status a titul je zapísaný v Registri univerzít, centier a titulov (RUCT). Akreditácia sa pravidelne obnovuje, čím sa overuje, či sú výsledky primerané pre pokračovanie v poskytovaní štúdia.

Čo sa týka kariérnych ciest, hlavnou možnosťou je pokračovať v doktorandskom programe Inteligentné systémy na ETSI Computer Science School of the UNED (Národná univerzita dištančného vzdelávania).Otvára však aj dvere k ďalším súvisiacim doktorandským programom na španielskych a medzinárodných univerzitách. Napriek svojmu výskumnému zameraniu mnohí absolventi uplatňujú svoje vedomosti v spoločnostiach špecializujúcich sa na IT, dátovú vedu, kybernetickú bezpečnosť, digitálne zdravie alebo sektory, kde je umelá inteligencia kľúčová pre inovácie.

Ciele a kompetencie magisterského štúdia

Po ukončení magisterského štúdia v odbore Výskum umelej inteligencie by mal byť študent schopný s istotou ovládať základy a najmodernejšie technológie umelej inteligencie.Zahŕňa to teoretické základy aj moderné modely a techniky, s osobitným dôrazom na symbolické, konekcionistické a pravdepodobnostné metódy, ako aj najnovšie hybridné prístupy.

Medzi kľúčové kompetencie patrí zvládnutie širokej škály metód umelej inteligencie a znalosť toho, kedy každú z nich použiť.: systémy založené na vedomostiach, pravidlá a obmedzenia, Bayesovské siete, rozhodovacie stromy, neurónové siete (vrátane hlbokého učenia), evolučné výpočty, dolovanie dát, objavovanie informácií v textoch, počítačové videnie, adaptívne systémy vo vzdelávaní atď.

Ďalšou nevyhnutnou schopnosťou je aplikácia týchto metód na špecifické, vysoko relevantné oblasti.ako napríklad medicína, vzdelávanie, inžinierstvo, bezpečnosť, dohľad alebo inteligentné mestá. Nejde len o „programovacie modely“, ale o pochopenie kontextu problému, preklad vedomostí z prirodzeného jazyka do výpočtovej reprezentácie a navrhovanie efektívnych, účinných a vedecky overených systémov.

Magisterský program kladie tiež silný dôraz na zručnosti vedeckého výskumu.vyhľadávanie a správa bibliografie, kritická analýza súčasného stavu techniky, formulácia hypotéz a cieľov, návrh experimentu, zber a spracovanie údajov, interpretácia výsledkov, písanie článkov alebo referátov a verejná obhajoba prác.

Vzhľadom na vysoký stupeň výberu v programe je ťažké definovať vysoko špecifické kompetencie pre každého.Preto sa odporúča pozorne si preštudovať príručky ku každému predmetu a predovšetkým sa dohodnúť s vedúcim magisterského programu (a neskôr s vedúcim diplomovej práce) na tom, ktoré predmety a prístup najlepšie vyhovujú záujmom každého študenta.

Študijný plán, študijné programy a diplomová práca

Magisterský titul pozostáva zo 60 kreditov ECTS, čo zodpovedá približne 1 500 hodinám študentskej práce.Z týchto 60 kreditov je 30 rozdelených na voliteľné predmety a zvyšných 30 je venovaných povinnému predmetu metodológie výskumu (3 kredity) a diplomovej práci (27 kreditov).

Povinný predmet je „Metodológia výskumu v inteligentných systémoch“ (3 ECTS)Tento kurz je najlepšie absolvovať na začiatku, pretože poskytuje základ pre riešenie diplomovej práce a akejkoľvek oblasti výskumu v danej oblasti. Je kľúčovou súčasťou učenia sa, ako navrhovať projekty, plánovať etapy, spravovať bibliografické zdroje a písať vedecké texty.

Voliteľné predmety (všetky v hodnote 6 kreditov) pokrývajú veľmi širokú škálu metód a aplikácií:

• Aplikácie umelej inteligencie pre ľudský a trvalo udržateľný rozvoj
• Hlboké učenie
• Evolučné výpočty
• Vyhľadávanie informácií v textoch
• Metódy strojového učenia
• Pravdepodobnostné metódy
• Symbolické metódy
• Dolovanie dát
• Základy lingvistického spracovania
• Adaptívne systémy vo vzdelávaní
• Umelé videnie
• Sémantický web a prepájanie dát

Pre usmernenie magisterský program navrhuje niekoľko možných trás na základe skúseností z predchádzajúcich rokov.:

1. Znalostné inžinierstvoKombinuje predmety ako symbolické metódy, sémantický web a prepájanie dát, základy jazykového spracovania a aplikácie umelej inteligencie pre ľudský a trvalo udržateľný rozvoj.

2. Teória rozhodovania a analýza dátZameriava sa na pravdepodobnostné metódy, dolovanie dát, metódy strojového učenia, evolučné výpočty, objavovanie informácií v textoch, základy lingvistického spracovania a aplikácie umelej inteligencie pre ľudský a trvalo udržateľný rozvoj.

3. Inteligentné systémySpolieha sa na metódy strojového učenia, umelé videnie, hlboké učenie, evolučné výpočty a aplikácie umelej inteligencie pre ľudský a trvalo udržateľný rozvoj.

4. Výučba a učenieZameriava sa na adaptívne systémy vo vzdelávaní, dolovanie dát, základy jazykového spracovania a aplikácie umelej inteligencie pre ľudský a trvalo udržateľný rozvoj.

Diplomová práca (27 kreditov) je skutočným úvodom do výskumuMusí zahŕňať všetky fázy: definovanie problému, prehľad súčasného stavu techniky, stanovenie cieľov, metodologický návrh, implementáciu prototypov alebo experimentov, analýzu výsledkov a napísanie vedeckého textu, ideálne publikovateľného.

Vzhľadom na obrovskú váhu diplomovej práce v celkovom počte kreditov je úloha školiteľa kľúčová.Výber prijatých študentov zohľadňuje nielen akademické výsledky, ale aj individuálne doučovacie schopnosti každého profesora a súvislosť medzi záujmami kandidáta a dostupnými oblasťami výskumu.

Kritériá prístupu, predbežnej registrácie a prijatia do magisterského programu

Pre zápis na magisterský program v odbore výskum umelej inteligencie na UNED je nevyhnutné najprv absolvovať predbežnú registráciu a prijímací proces.Mať predchádzajúci titul nestačí, pretože program má obmedzený počet miest v závislosti od schopnosti fakulty viesť magisterské práce.

Oprávnení sú absolventi univerzít zo španielskeho systému alebo z Európskeho priestoru vysokoškolského vzdelávania (EHEA). ktoré umožňujú prístup k magisterským študijným programom. Kvalifikácie zo vzdelávacích systémov mimo Európskeho priestoru vysokoškolského vzdelávania (EHEA) sú tiež akceptované za predpokladu, že univerzita overí rovnocennosť úrovne vzdelania. Tento prístup neznamená úplné uznanie titulu; iba oprávňuje držiteľa na štúdium tohto magisterského titulu na UNED.

Predregistrácia sa zvyčajne otvára v druhej polovici májaHoci je povinné každý rok skontrolovať oficiálny kalendár na webovej stránke UNED (sekcia EHEA Masters), sprievodca kurzami na akademický rok 2025 – 26 slúži ako referencia, ale obsah a dátumy sa aktualizujú pre každé nové vydanie.

Okrem oficiálnej žiadosti v aplikácii UNED musí žiadateľ vyplniť aj osobitný formulár (Odkaz na Google Formuláre je uvedený v sprievodcovi), kde uvediete svoje akademické informácie, skúsenosti, výskumné záujmy a súlad s magisterským programom. Tento formulár je potrebné vopred vybrať.

Výberový proces prebieha v niekoľkých krokochKoordinátor magisterského programu pripraví „zhrnutie“ každej prihlášky a distribuuje ho fakulte, aby mohla posúdiť vhodnosť uchádzačov na základe tém ich diplomových prác. Niektorí profesori môžu kontaktovať uchádzačov a požiadať o telefonické alebo videokonferenčné pohovory. Každý profesor nakoniec oznámi, či určitých kandidátov podporuje alebo nie.

Zoznam schválených kandidátov funguje ako akýsi „krátky zoznam“Nezaručuje prijatie, ale je to veľmi silný ukazovateľ: ak uchádzača nepodporí žiadny profesor, je mimoriadne nepravdepodobné, že bude prijatý. Tí, ktorí majú jedno alebo viacero odporúčaní, dostanú číslo a mená odporúčajúcich profesorov.

Študent si potom musí vybrať najvhodnejšieho riaditeľa a kontaktovať ho. Pre finalizáciu prijatia, po dohode informujte koordinátora, aby sa stav vašej prihlášky zmenil na „Prijatý“ a aby ste sa mohli zapísať, keď sa otvorí príslušné obdobie. Ak pôvodne vybraný profesor nemôže prevziať danú funkciu (z dôvodu plného počtu študentov alebo z iných dôvodov), študent môže kontaktovať iných profesorov, ktorí ho tiež môžu podporiť.

Z hľadiska kvantitatívnych kritérií má prijatie váhu dvoch blokovAkademická kvalifikácia (vrátane priemeru známok) do 30 % a ďalšie zásluhy súvisiace s magisterským programom, výskumné skúsenosti, tematická príslušnosť a očakávané nasadenie do 70 %. Priemer známok musí byť vyjadrený na stupnici od 1 do 4; ak je akademický záznam na inej stupnici, musí sa prepočítať podľa pokynov a šablón čestného vyhlásenia poskytnutých UNED.

Trvanie, pracovná záťaž a plánovanie zápisu

Hoci je magisterský program navrhnutý tak, aby sa dal absolvovať na plný úväzok v priebehu jedného roka, realita je taká, že priemerná dĺžka trvania je zvyčajne 2 až 3 roky.pretože väčšina študentov kombinuje štúdium s prácou alebo inými povinnosťami.

Každý kredit ECTS zodpovedá 25 hodinám práce; 60 kreditov magisterského štúdia predstavuje približne 1 500 hodín.Pre predstavu, štandardný ročný pracovný čas je okolo 1 776. Preto samotná príručka trvá na tom, aby študenti starostlivo zhodnotili svoju skutočnú dostupnosť predtým, ako sa zaviažu ku všetkým 60 kreditom naraz.

Predpisy UNED stanovujú maximálnu dĺžku štúdia 4 po sebe idúce roky na dokončenie magisterského štúdia.Tento časový limit spolu s nákladmi na školné (ktoré by ste si mali overiť na stránke UNED s cenami pre verejnosť v prípade magisterských titulov) odporúča dobre si naplánovať tempo štúdia.

V prvom ročníku je povinné zapísať si aspoň 12 kreditov.Odporúča sa vždy zahrnúť predmet „Metodológia výskumu v inteligentných systémoch“ (3 kredity) a aspoň dva voliteľné predmety. Počet kreditov sa potom môže upraviť podľa dennej dostupnej dochádzky (8 hodín denne počas jedného roka, 4 hodiny denne počas približne dvoch rokov atď.).

Pokiaľ ide o diplomovú prácu, existuje možnosť zapísať sa do režimu supervízie.To ešte neznamená zaplatenie všetkých 27 kreditov, ale skôr zabezpečenie kontaktu s vedúcim programu a pokrok v definovaní projektu. Keď sa rozhodne o formalizácii diplomovej práce obhajobou, bude potrebné zapísať sa na zodpovedajúcich 27 kreditov. Ak sa obhajoba neuskutoční počas akademického roka, v ktorom bola platba vykonaná, bude potrebné sa znova zapísať.

Historické miery predčasného ukončenia štúdia ukazujú, aký náročný je tento program.Počet prijatých študentov sa líši v závislosti od kurzu (v hodnotených rokoch okolo 20 – 50 %). Počet prijatých študentov závisí aj od kapacity školy: v posledných rokoch sa pohybovala od 30 do 48 študentov na kurz.

Metodika dištančného vzdelávania, hodnotenie a kvalita magisterského programu

Magisterský program je vyučovaný výlučne online a využíva skúsenosti UNED v oblasti dištančného vzdelávania.Každý predmet je podporovaný virtuálnou platformou: fóra, odovzdávanie praktických úloh, materiály, video semináre atď. Neexistujú žiadne povinné externé stáže, ale experimentálna povaha programu sa odráža vo váhe praktických úloh a projektov v hodnotení.

Hodnotenie je zvyčajne založené na dokončení a odovzdaní aktivít, projektov alebo praktických cvičení. s definovanými termínmi. Ak študent odovzdá prácu po hlavnom júnovom termíne, ale v septembrovom termíne, bude to uvedené v zápisnici z daného zasadnutia. August sa považuje za mesiac bez vyučovania.

Pokiaľ ide o systém zabezpečenia kvality, UNED má SGIC (interný systém zabezpečenia kvality) Certifikované organizáciou ANECA, ktorá zahŕňa bakalárske, magisterské a doktorandské štúdium. Tento systém monitoruje kvalitu pedagogického zboru, zdrojov, študentských služieb, prijímania, poradenstva, umiestňovania do zamestnania, sledovania výsledkov, riešenia návrhov a sťažností a vhodnosti podporného personálu.

Zodpovednosť za kvalitu v magisterskom programe nesie niekoľko orgánovKoordinačný výbor pre študijný program, Výbor pre zabezpečenie kvality centra, riadiaci tím školy a Výbor pre zabezpečenie kvality UNED. Okrem toho štatistický portál univerzity ponúka ukazovatele výkonnosti a spokojnosti pre každý študijný program vrátane údajov pre tento magisterský program (pod jeho súčasným názvom alebo predchádzajúcim názvom Magisterský titul v pokročilej umelej inteligencii).

Tento titul neposkytuje priamy prístup k regulovaným povolaniam.Umožňuje však prístup k doktorandskému štúdiu (spĺňa ostatné požiadavky na celkový počet kreditov) a vytvára veľmi atraktívny profil pre spoločnosti hľadajúce špecialistov v oblasti inteligentných systémov, pokročilej analýzy údajov alebo aplikovaných riešení umelej inteligencie.

Ďalšie magisterské tituly a odborná príprava v oblasti umelej inteligencie na ETSI Computer Science School of the UNED

Okrem magisterského štúdia v odbore výskum umelej inteligencie ponúka ETSI Computer Science na UNED tri ďalšie oficiálne magisterské tituly, ktoré sú viac zamerané na profesionálnu oblasť.čo by mohlo byť zaujímavé pre tých, ktorí hľadajú aplikovanejší prístup k počítačovému inžinierstvu a riadeniu technológií.

Tieto magisterské tituly súMagisterský titul v odbore počítačové inžinierstvo, magisterský titul v odbore inžinierstvo a dátová veda a Magisterský titul v odbore kybernetická bezpečnosťVo všetkých z nich zohráva umelá inteligencia a analýza dát dôležitú úlohu, hoci tento prístup nie je tak striktne zameraný na výskum ako v magisterskom programe umelej inteligencie.

Jeden jasný rozdiel spočíva vo váhe prikladanej diplomovej práciV týchto troch odborných programoch je magisterská práca zvyčajne ekvivalentná 12 kreditom ECTS (približne 300 hodinám), zatiaľ čo v magisterskom programe Výskum umelej inteligencie má magisterská práca 27 kreditov (675 hodín), čo je prakticky polovica celkového ročného úsilia.

Škola informatiky ETSI tiež prevádzkuje špecifický virtuálny priestor, kde sú zverejnené ponuky štipendií a pracovných miest súvisiace s umelou inteligenciou.Tieto programy sú špecificky zamerané na študentov magisterského štúdia. Uľahčuje to kontakt s výskumnými skupinami, technologickými spoločnosťami a inštitúciami, ktoré majú záujem o pokročilé profily v oblasti umelej inteligencie.

Ďalšie vzdelávanie, postgraduálne štúdium a kurzy o umelej inteligencii na UNED

Okrem oficiálnych magisterských titulov ponúka UNED aj postgraduálny program s vlastnými titulmi (magisterské tituly v odbore ďalšie vzdelávanie, špecializačné diplomy, expertné diplomy a certifikáty učiteľského vzdelávania), ktoré zahŕňajú aj kurzy odbornej prípravy súvisiace s umelou inteligenciou a digitálnymi zručnosťami.

Na získanie týchto špecializovaných titulov sa vo všeobecnosti vyžaduje vysokoškolský titul, bakalársky titul, diplom, inžiniersky titul alebo titul z architektúry.Výnimočne a s priaznivým posudkom vedúceho kurzu však môže rektorát oslobodiť od požiadavky na získanie titulu osoby s akreditovanou odbornou kariérou, ktorá preukazuje schopnosť úspešne absolvovať vzdelávanie, za predpokladu, že majú prístup na univerzitu v súlade s platnými predpismi.

V týchto kurzoch UNED pracuje na zručnostiach, ako je vyhľadávanie a správa digitálnych informácií, tvorba obsahu a riešenie problémov s technológiami., v súlade s rámcami digitálnych kompetencií (napr. úrovne navigácie, filtrovania a hodnotenia informácií; vývoj digitálneho obsahu; základné programovanie; kreatívne využívanie technológií atď.).

Reprezentatívnym príkladom je úvodné školenie v oblasti umelej inteligencie Celkovým cieľom je poskytnúť jasné pochopenie toho, čo je umelá inteligencia a ako sa uplatňuje v praxi, od generovania textu až po tvorbu obrázkov. Od študentov sa očakáva, že pochopia základy fungovania týchto systémov, ich výhody, obmedzenia a súvisiace riziká.

Toto školenie zvyčajne kombinuje písomné materiály (poznámky, prezentácie), nahrávky z hodín, diskusné fóra a praktické aktivity.Online nástroje ako ChatGPT, Bing Chat alebo ChatSonic sa používajú na ukážku reálnych prípadov použitia pri tvorbe obsahu, pričom vždy vyvolávajú kritický a etický prístup k ich používaniu v akademickom a profesionálnom kontexte.

Úvod, využitie a riziká umelej inteligencie v špecifických kurzoch

V krátkych kurzoch zameraných na širokú verejnosť UNED štruktúruje obsah umelej inteligencie do veľmi jasných blokov.ktoré umožňujú ľuďom bez predchádzajúceho technického vzdelania pochopiť, čo sa za týmito nástrojmi skrýva.

Prvý blok je zvyčajne úvodný modul, kde sa odpovedá na základné otázky.čo je umelá inteligencia, aké ciele sleduje, ako sa historicky vyvíjala a aké hlavné typy umelej inteligencie sa rozlišujú (napr. tradičné expertné systémy, modely riadeného učenia, hlboké neurónové siete, generátory obsahu atď.).

Druhá časť sa zameriava na praktické využitie umelej inteligencieKurz identifikuje každodenné úlohy, v ktorých už túto technológiu využívame (nástroje na odporúčania, virtuálni asistenti, spamové filtre, prekladové systémy atď.) a ponára sa do generovania textov a konverzácií pomocou nástrojov ako ChatGPT, Bing a ChatSonic. Významná pozornosť sa venuje aj generovaniu obrázkov pomocou generatívnych modelov, analýze ich možností a obmedzení.

Tretia časť sa zameriava na riziká a zlé praktiky.Dezinformácie, plagiátorstvo, krádež identity, vytváranie diskriminačného alebo zaujatého obsahu, zneužitie v akademických úlohách atď. Sú preskúmané reálne príklady a je diskutované o tom, ako odhaliť známky toho, že obsah mohol byť vygenerovaný umelou inteligenciou, ako aj o dôležitosti neustáleho overovania informácií.

Metodika kombinuje teóriu, živé ukážky a otvorené diskusieŠtudenti sú povzbudzovaní, aby sa podelili o to, ako tieto nástroje používajú vo svojom prostredí, prípady sci-fi sú diskutované vo vzťahu k reálnym aplikáciám a je pestovaný kritický duch, aby sa predišlo naivnému nadšeniu aj úplnému odmietnutiu.

Generatívna umelá inteligencia, výskum a inštitucionálna stratégia na UNED

Vznik generatívnej umelej inteligencie (Generative AI alebo GenAI) znamenal zlom na UNEDPlatí to najmä po masívnom vplyve nástrojov, ako je ChatGPT, ktoré oslovili desiatky miliónov používateľov len za pár mesiacov. Tieto typy modelov, založené na transformačných architektúrach a modeloch veľkých jazykov (LLM), sú schopné vytvárať text, obrázky, videá a iný obsah z jednoduchých inštrukcií v prirodzenom jazyku.

V oblasti vedeckého výskumu sa generatívna umelá inteligencia už používa na urýchlenie mnohých fáz výskumného procesu.: vyhľadávanie a syntéza literatúry, tvorba abstraktov, pomoc s experimentálnym dizajnom, podpora pri analýze prieskumných údajov, tvorba rukopisov, kontrola štýlu písania, tvorba obrázkov alebo diagramov atď. Nástroje ako ChatGPT, SciSpace, Elicit, Perplexity, Epsilon, Consensus, Scite, NotebookLM, Jenni alebo Microsoft Copilot sú súčasťou repertoáru mnohých výskumníkov.

Zároveň UNED dôrazne zdôrazňuje obmedzenia a riziká tohto typu systému.Manipulujú s údajmi, dokážu reprodukovať skreslenia prítomné v tréningových súboroch, citlivo riešia otázky súkromia a ich spoliehanie sa na materiály potenciálne chránené autorskými právami vyvoláva dôležité právne a etické diskusie.

Preto prorektorát pre vzdelávacie inovácie definoval špecifickú stratégiu pre využitie generatívnej umelej inteligencie vo výučbe a učeníCieľ je dvojaký: na jednej strane využiť príležitosti, ktoré tieto nástroje ponúkajú na zlepšenie skúseností študentov a učiteľov, a na druhej strane zachovať integritu a akademickú excelentnosť zabránením nečestnému alebo nepriehľadnému používaniu.

Táto stratégia sa realizuje prostredníctvom niekoľkých akčných línií: príprava príručiek o generatívnej umelej inteligencii zameraných na učiteľov a študentov, organizácia školení a workshopov (mnohé z nich vedené Univerzitným inštitútom dištančného vzdelávania, IUED) a vývoj projektov vzdelávacích inovácií, ktoré integrujú umelú inteligenciu do platforiem a služieb UNED.

Vzdelávacie inovačné projekty s umelou inteligenciou na UNED

UNED nielen hovorí o umelej inteligencii, ale aktívne ju začleňuje do konkrétnych projektov. ktoré sa snažia zlepšiť výučbu, akademické poradenstvo a študentské skúsenosti, vždy v zodpovednom rámci.

Medzi projektmi, ktoré podporuje prorektorát pre inovácie vo vzdelávaní, vynikajú tieto::

1. Centrum vzdelávacích inováciíPlatforma, ktorá využíva generatívnu umelú inteligenciu na navrhovanie inovácií vo výučbe konkrétnych predmetov. Pomáha učiteľom identifikovať nové metodiky, aktivity alebo zdroje, ktoré by mohli zaviesť do svojich kurzov s cieľom zlepšiť vzdelávanie.

2. Laboratórium nových vzdelávacích technológiíToto laboratórium, integrované do samotného centra, experimentuje s pokročilými generatívnymi funkciami umelej inteligencie na podporu fakulty a ponúkanie lepších služieb študentom. Využíva platformu Edubots, vytvorenú na UNED, na vývoj konverzačných asistentov a ďalších inteligentných nástrojov.

3. OverenieTento projekt sa zameriava na odhaľovanie plagiátorstva v testoch priebežného hodnotenia (CAT) pomocou techník spracovania prirodzeného jazyka. Ide nad rámec jednoduchého porovnávania textov; analyzuje vzorce písania a koherenciu.

4. Akademický odporúčateľInteligentný systém odporúčaní, ktorý analyzuje komplexné akademické údaje a poskytuje návrhy študentom aj fakulte. Môže sa použiť napríklad na usmernenie výberu kurzov, optimalizáciu akademického plánovania alebo identifikáciu problematických akademických ciest.

5. ARCDU: projekt zameraný na návrh ontológie, ktorá uľahčuje pokročilé vyhľadávanie vzdelávacích zdrojov vo vyhľadávači UNED a zlepšuje vyhľadávanie materiálov prostredníctvom sémantických deskriptorov.

6. GEONA: iniciatíva, ktorá využíva generatívnu umelú inteligenciu na zlepšenie komunikácie v kurzoch UNED Abierta a vytvára jasnejšie texty prispôsobené rôznym cieľovým skupinám.

7. Otvorený turnaj UNED: priestor pre MOOC a masívne kurzy, kde sa testujú personalizované odporúčania pre tituly, magisterské tituly a ďalšie vzdelávanie na základe záujmu a správania účastníkov v konkrétnom kurze.

8. JAZYK: projekt, ktorý vyvíja generatívne nástroje umelej inteligencie pre výučbu a učenie sa jazykov, ako sú konverzační asistenti, adaptívne generátory cvičení alebo automatizované systémy spätnej väzby k písomnej a ústnej produkcii.

Všetky tieto iniciatívy prispievajú k vytváraniu inštitucionálnej kultúry kritického, informovaného a kreatívneho využívania umelej inteligencie.vyhýbajúc sa jednoduchému využívaniu externých nástrojov a voľbe vlastných riešení v súlade s hodnotami verejnej univerzity.

Etika, predpisy a zodpovedné používanie umelej inteligencie vo výskume

UNED opakovane zdôrazňuje, že používanie umelej inteligencie, a najmä generatívnej umelej inteligencie, musí byť kritické, informované a zodpovedné.Nestačí vedieť, „ktoré tlačidlo stlačiť“, je nevyhnutné pochopiť obmedzenia modelu, podmienky používania nástroja a etické a právne dôsledky toho, čo generuje.

V oblasti výskumu sa tiež odporúča oboznámiť sa s pravidlami a pokynmi vydavateľov, vedeckých časopisov a regulačných orgánov. súvisiace s používaním umelej inteligencie pri písaní, analýze údajov alebo recenzovaní rukopisov. Mnohé bulletiny o etike vydavateľstva už obsahujú špecifické časti o generatívnej umelej inteligencii.

V usmerneniach UNED sa zdôrazňujú otázky, ako je potreba transparentnosti (deklarovanie, či bola umelá inteligencia použitá a na aký účel) a konečná zodpovednosť autorov. Pokiaľ ide o obsah diel, ochranu citlivých údajov zadaných do nástrojov tretích strán, predchádzanie plagiátorstvu a relevantnosť manuálneho overovania akýchkoľvek kritických údajov získaných prostredníctvom generatívneho modelu.

Taktiež vás pozývame zamyslieť sa nad rovnováhou medzi úsilím a prínosom.Používanie umelej inteligencie na úsporu času pri opakujúcich sa úlohách alebo úlohách s nízkou pridanou hodnotou môže byť pozitívne, ale úplné delegovanie uvažovania, návrhu výskumu alebo interpretácie výsledkov na automatizovaný systém je v rozpore s hlbokým učením a akademickou etikou.

Medzitým Európska komisia a ďalšie medzinárodné inštitúcie zdôrazňujú dôležitosť zvyšovania počtu špecialistov na umelú inteligenciu.Hovorí sa o posilnení odbornej prípravy v oblasti technických zručností, kritického myslenia a etických kritérií medzi tými, ktorí tieto systémy navrhujú, používajú alebo sú nimi ovplyvnení. UNED s dôrazom na dištančné vzdelávanie a kontinuálny profesionálny rozvoj sa pripája k týmto usmerneniam tým, že ponúka flexibilné vzdelávacie cesty a rozmanité vzdelávacie zdroje.

Berúc do úvahy všetky tieto oficiálne štúdie, vlastné tituly, projekty a etické smernice, umelá inteligencia na UNED je konfigurovaná ako veľmi kompletný ekosystém.: priestor, kde sa môžete vzdelávať od nuly, špecializovať sa na výskumnej úrovni, zúčastňovať sa na vzdelávacích inovačných projektoch s generatívnou umelou inteligenciou a zároveň si rozvíjať kritický pohľad schopný využiť potenciál týchto technológií bez toho, aby ste stratili zo zreteľa akademickú integritu, vedeckú kvalitu a sociálny dopad každého technického rozhodnutia.