学生はテクノロジーに依存するのではなく、AIを習得する方法を学ぶ

Chân Phúc |

ホーチミン市 - 学習と研究を支援するAIは、学生の間でますます普及しています。ただし、学習者は依存を避けるために選択し、検証する方法を知る必要があります。

人工知能(AI)は、学生の学習、研究、仕事において徐々に身近なツールになりつつあります。資料の検索、情報の集計から、レポートの作成、学習計画の作成のサポートまで、AIは多くの利便性をもたらし、学習者の時間を節約するのに役立ちます。しかし、技術の急速な発展に伴い、学生は新しい学習および労働環境で依存したり、取り残されたりしないように、AIをどのように使用する必要があるのかという疑問が生じます。

AIは支援ツールであり、思考を置き換えるものではない

ホーチミン市の監査学科3年生であるチュオン・クオック・カインさんは、学習と研究を支援するためにAIツールを頻繁に使用していると述べています。しかし、男子学生は、AIは学習者の思考能力を置き換えることができない支援ツールと見なされるべきだと考えています。

「私も学業でAIを使用することが多いですが、乱用すべきではありません。なぜなら、そうすると思考力が低下するからです」とクオック・カインは語りました。

男子学生によると、AIは現在、主に科学研究、資料の検索、学習と日常生活における質問への回答に使用されています。しかし、効果的に活用するためには、ユーザーはこのツールの操作方法を明確に理解する必要があります。

「まず、AIとは何かを理解し、効果的に活用するための使用方法とコマンドを理解しなければなりません。合理的に使用すれば、AIは学習と生活に非常に役立ちます」とクオック・カインは言いました。

Học sinh TPHCM trong 1 tiết học nói về AI. Ảnh: Chân Phúc
ホーチミン市の学生がAIについて語る授業風景。写真:チャン・フック

同じ意見で、別の学生であるトゥイ・チャンは、AIは多くの情報源と新しいアプローチをもたらすが、学習者はAIによって生成された結果を完全に信じるのではなく、選択と検証を知っている必要があると述べました。

「AIは多くの情報を見つけるのに役立つと思いますが、すべての情報が正しいわけではなく、選択する方法も知らなければなりません。AIは多くの方向性、多くのアプローチを与えてくれますが、正確に検証するためにもっと考え、理解する必要があります。AIも必ずしも正しいとは限りません」とトゥイ・チャンは語りました。

女子学生によると、現在、彼女は学習中に多くのAIツールを同時に使用して、情報を参照および集約しています。

「同じ質問でも、各ツールは異なる答えを出します。私はそれらをまとめて新しいアイデアを作り、そこからさらに発展させます」とトゥイ・チャンは言いました。

トゥイ・チャンは、AIは創造性を高め、視野を広げ、情報への迅速なアクセスを支援すると評価しています。しかし、最も重要なスキルは、情報を選択的に照合、検証、使用する方法を知ることです。

学生はAIを検証する方法を学ぶ必要がある

先週末、ホンバン国際大学は科学会議「AIがベトナムの労働市場に与える影響」を開催し、その中で学生がAIの波に受動的にならないようにどのように準備する必要があるかという問題を提起しました。

会議で、ホンバン国際大学経済経営学部長のフオック・ミン・ヒエップ准教授・博士は、AIの影響は固定されたものではなく、人々がテクノロジーにどのように適応するかにかかっていると述べました。

「AIの最終的な影響は運命ではなく、私たちの対応戦略にかかっています」と彼は強調しました。

PGS.TS Phước Minh Hiệp cho rằng tác động của AI không phải là điều cố định, mà phụ thuộc vào cách con người và tổ chức ứng phó. Ảnh: Lan Phương
フオック・ミン・ヒエップ准教授・博士は、AIの影響は固定されたものではなく、人間と組織がどのように対応するかに依存すると考えています。写真:ラン・フォン

ヒエップ氏によると、現在の高等教育は、知識や既存の職業プロセスを伝達することだけにとどまることはできない。AIが短期間でレポートを作成したり、データを分析したり、意思決定を支援したりできる状況において、労働者の価値は、状況を理解し、問題を正しく提起し、情報を検証し、責任ある選択をすることにある。

したがって、高等教育に課せられた要求は、学習プログラムにAIツールを追加するだけでなく、学生の適応能力を育成することです。学習者はAIの使用方法を知り、ツールの限界を理解し、AIによって生成された結果を評価し、人間の能力とテクノロジーの組み合わせを知る必要があります。

Chân Phúc
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