Джим Дікінсон розмірковує про свою кар’єру, особистий сором і структурні вдавання вищої освіти в епоху штучного інтелекту. У п’ятдесят років він пригадує, як у молодості прикидався, що навчався в більш престижному університеті — ранній приклад ширшої культури «притворства», що підтримує університети. Дікінсон стверджує, що вища освіта багато років ґрунтувалася на дефіциті — інформації, уваги, зворотного зв’язку — що дозволяло інституціям і учасникам сигналізувати статус, сортувати студентів і монетизувати інсайдерські знання. Ступені, вступ і церемонії стали сигнальними маркерами важливішими за сам процес навчання.
Технології та зміни практик не раз виявляли, що багато навичок і ритуалів, які цінували університети, були лише проксі, а не цілями самі по собі. Калькулятори, пошукові системи та інші інновації показали, що арифметика, вміння користуватися картковим каталогом чи рутинні технічні навички не були серцем інтелектуального розвитку; важливішими виявилися здатність оцінювати інформацію, мислити під тиском і формувати значення. Штучний інтелект продовжує цей тренд: він не породжує тривогу щодо застаріння навичок — він її посилює, роблячи багато проявів (есе, іспити, стандартні аналізи) дешевими та автоматизованими. Дікінсон вважає, що ШІ виявляє тривалий розрив між тим, що система винагороджує (результати, кваліфікації, сигнали), і тим, чого мала б досягати справжня освіта (становлення, судження, соціальне навчання).
Він розглядає типові реакції на ШІ у вищій освіті — катастрофістів, які пророкують масове списування; євангелістів технологій, що обіцяють підвищення продуктивності; і поміркованих, які закликають до балансу — і вважає їх усіх недостатніми. Катастрофісти помиляються, бо вважають, що витіснені дії були цінними самі по собі; євангелісти помиляються, бо ігнорують, хто виграє від ефективності; помірковані ухиляються від ключового питання: для чого існує вища освіта — сортувати і кваліфікувати чи формувати і трансформувати людей?
Користуючись ідеєю «робот, який потрібно виконати», автор виділяє дві роботи, які студенти хочуть виконати в університеті: здобути кваліфікацію для праці та пройти період становлення — стати кимось, знайти однодумців, визначитися. ШІ дедалі краще справляється з першою роботою — інформацією, сертифікацією, сортуванням — але не може виконати другу: людське становлення вимагає зустрічей, відповідальності, спільноти й тривалих відносин — середовищ, де люди тримають один одного в відповідальності, ризикують і розвивають судження. Ці простори дорогі, повільні й не піддаються автоматизації.
Посилаючись на Томаса Басбøлла, Дікінсон наголошує: коли людина виконує когнітивно складне завдання, його результат слугує доказом глибшої компетентності; коли це робить машина, такого висновку зробити не можна. Виникає розрив між продуктивністю й компетентністю. Якщо оцінювання й надалі віддавати перевагу продуктам, які можна згенерувати (есе, задачі), ШІ просто автоматизує вдавання. Натомість оцінювання має винагороджувати внесок, мислення в діалозі, контрольовану практику — форми, які важче передати машинам.
Дікінсон пропонує іншу модель інституції: сповільнити темп навчання (швейцарська модель замість чеського культу швидкості), закласти запас часу, щоб студенти могли оговтатися від невдач, пріоритизувати процес над метрикою та цінувати соціальні простори, де відбувається становлення. Потрібна диференціація академічних ролей (викладання, дослідження, наставництво) у командній роботі над довготривалими завданнями, а також навчальні програми, побудовані навколо проблем без завчасно визначених відповідей — аби культивувати судження, мета‑інтелект і здатність працювати в умовах невизначеності.
Він визнає перешкоди: фінансова модель, регуляція та ринок праці винагороджують ефективність і вимірюваність, тож зміни складні. Студенти часто раціонально прагнуть здобути диплом, бо система його цінує. Проте Дікінсон завершує оптимістично: загроза ШІ для продуктивних виступів може примусити університети припинити прикидатися й переоцінити формування — повільний, відносинний розвиток здібностей до мислення, дії, зв’язку та турботи, які машини не можуть відтворити. Якщо інститути переорієнтуються на становлення, вони можуть стати місцями, де люди стають більш повноцінними людьми, а не лише кваліфікованими виконавцями.
https://wonkhe.com/blogs/the-end-of-pretend-ai-and-the-case-for-universities-of-formation/
