Một chương trình học thuật mới được phát triển tại MIT nhằm mục đích dạy cho các nhân viên của Lực lượng Hàng không và Vũ trụ Hoa Kỳ hiểu và sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo. Trong một thời gian gần đây nghiên cứu đánh giá, các nhà nghiên cứu chương trình nhận thấy rằng phương pháp này hiệu quả và được các nhân viên có nền tảng và vai trò chuyên môn đa dạng đón nhận.

Dự án, được tài trợ bởi Máy gia tốc Trí tuệ Nhân tạo của Bộ Không quân–MIT, tìm cách đóng góp cho nghiên cứu giáo dục AI, đặc biệt liên quan đến các cách để tối đa hóa kết quả học tập trên quy mô lớn cho mọi người từ nhiều nền tảng giáo dục khác nhau.

Các chuyên gia trong MIT Open Learning đã xây dựng một chương trình giảng dạy cho ba loại quân nhân chung — lãnh đạo, nhà phát triển và người dùng — sử dụng tài liệu và tài nguyên giáo dục MIT hiện có. Họ cũng tạo ra các khóa học mới, mang tính thử nghiệm hơn nhắm vào các nhà lãnh đạo Lực lượng Phòng không và Vũ trụ.

Sau đó, các nhà khoa học MIT đã dẫn đầu một nghiên cứu để phân tích nội dung, đánh giá trải nghiệm và kết quả của từng người học trong suốt 18 tháng thí điểm, đồng thời đề xuất những đổi mới và hiểu biết sâu sắc giúp chương trình cuối cùng có thể mở rộng quy mô.

Họ đã sử dụng các cuộc phỏng vấn và một số bảng câu hỏi, được cung cấp cho cả người học và nhân viên của chương trình, để đánh giá cách 230 nhân viên Lực lượng Hàng không và Vũ trụ tương tác với tài liệu khóa học. Họ cũng hợp tác với giảng viên MIT để tiến hành phân tích lỗ hổng nội dung và xác định cách cải thiện chương trình giảng dạy để giải quyết các kỹ năng, kiến ​​thức và tư duy mong muốn.

Cuối cùng, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng quân nhân phản ứng tích cực với việc học thực hành; đánh giá cao trải nghiệm học tập không đồng bộ, tiết kiệm thời gian để phù hợp với lịch trình bận rộn của họ; và đánh giá cao trải nghiệm học tập thông qua làm việc theo nhóm nhưng tìm kiếm nội dung bao gồm các kỹ năng mềm và chuyên nghiệp hơn. Người học cũng muốn xem cách AI áp dụng trực tiếp vào công việc hàng ngày của họ và sứ mệnh rộng lớn hơn của Lực lượng Hàng không và Vũ trụ. Họ cũng quan tâm đến nhiều cơ hội hơn để tương tác với những người khác, bao gồm cả đồng nghiệp, người hướng dẫn và chuyên gia AI của họ.

Dựa trên những phát hiện này, mà các nhà nghiên cứu chương trình gần đây được chia sẻ tại Hội nghị IEEE Frontiers in Education, nhóm đang tăng cường nội dung giáo dục và thêm các tính năng kỹ thuật mới vào cổng thông tin cho lần lặp lại tiếp theo của nghiên cứu, hiện đang được tiến hành và sẽ kéo dài đến năm 2023.

“Chúng tôi đang đào sâu hơn để mở rộng những gì chúng tôi nghĩ là cơ hội học tập, được thúc đẩy bởi các câu hỏi nghiên cứu của chúng tôi nhưng cũng từ sự hiểu biết về khoa học của việc học về loại quy mô và độ phức tạp này của một dự án. Nhưng cuối cùng, chúng tôi cũng đang cố gắng cung cấp một số giá trị chuyển đổi thực sự cho Lực lượng Không quân và Bộ Quốc phòng. Điều tra viên chính Cynthia Breazeal, trưởng khoa học tập kỹ thuật số của MIT, giám đốc MIT RAISE (AI có trách nhiệm đối với trao quyền xã hội và giáo dục) và người đứng đầu cho biết: của nhóm nghiên cứu Robot cá nhân của Media Lab.

Xây dựng hành trình học tập

Khi bắt đầu dự án, Lực lượng Không quân đã cung cấp cho nhóm chương trình một bộ hồ sơ ghi lại trình độ học vấn và chức năng công việc của sáu loại nhân viên Lực lượng Không quân cơ bản. Sau đó, nhóm đã tạo ra ba nguyên mẫu mà họ sử dụng để xây dựng “hành trình học tập” — một loạt chương trình đào tạo được thiết kế để truyền đạt một bộ kỹ năng AI cho từng hồ sơ.

Nguyên mẫu Dẫn dắt Dẫn dắt là một cá nhân đang đưa ra các quyết định chiến lược; nguyên mẫu Tạo-Nhúng là một nhân viên kỹ thuật đang triển khai các giải pháp AI; và nguyên mẫu Facilitate-Employ là người dùng cuối của các công cụ hỗ trợ AI.

Tác giả chính Andrés Felipe Salazar-Gomez, một nhà khoa học nghiên cứu tại MIT Open Learning, cho biết ưu tiên hàng đầu là thuyết phục nguyên mẫu Dẫn đầu về tầm quan trọng của chương trình này.

Ông giải thích: “Ngay cả trong Bộ Quốc phòng, các nhà lãnh đạo cũng đặt câu hỏi liệu việc đào tạo về AI có đáng hay không. “Trước tiên, chúng tôi cần thay đổi suy nghĩ của các nhà lãnh đạo để họ cho phép những người học, nhà phát triển và người dùng khác tham gia khóa đào tạo này. Khi kết thúc thí điểm, chúng tôi thấy rằng họ đã chấp nhận khóa đào tạo này. Họ có một suy nghĩ khác.”

Ba hành trình học tập, kéo dài từ 12 đến XNUMX tháng, bao gồm sự kết hợp của các khóa học và tài liệu AI hiện có từ MIT Horizon, Phòng thí nghiệm MIT Lincoln, Trường Quản lý MIT Sloan, Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL), Phòng thí nghiệm Truyền thông , và các chương trình MITx MicroMasters. Hầu hết các mô-đun giáo dục được cung cấp hoàn toàn trực tuyến, đồng bộ hoặc không đồng bộ.

Mỗi hành trình học tập bao gồm nội dung và định dạng khác nhau dựa trên nhu cầu của người dùng. Ví dụ: hành trình Tạo-Nhúng bao gồm một khóa học thực hành trực tiếp, kéo dài XNUMX ngày do một nhà khoa học nghiên cứu của Phòng thí nghiệm Lincoln giảng dạy, cung cấp kiến ​​thức chuyên sâu về tài liệu kỹ thuật AI, trong khi hành trình Hỗ trợ-Làm việc bao gồm tự điều chỉnh nhịp độ, trải nghiệm học tập không đồng bộ, chủ yếu dựa trên các tài liệu MIT Horizon được thiết kế cho đối tượng chung hơn.

Các nhà nghiên cứu cũng đã tạo ra hai khóa học mới cho nhóm Dẫn dắt-Thúc đẩy. Một, một khóa học trực tuyến đồng bộ có tên Tương lai của lãnh đạo: Hợp tác giữa con người và AI trong lực lượng lao động, được phát triển với sự cộng tác của Esme Learning, dựa trên mong muốn của các nhà lãnh đạo về đào tạo nhiều hơn về đạo đức và thiết kế AI lấy con người làm trung tâm cũng như nhiều nội dung hơn về sự hợp tác giữa con người và AI trong lực lượng lao động. Các nhà nghiên cứu cũng đã tạo ra một khóa học trực tiếp, kéo dài ba ngày, thử nghiệm có tên là Máy học: Tính toán, Đạo đức và Chính sách, giúp các nhà lãnh đạo đắm mình trong trải nghiệm học tập theo phong cách xây dựng, nơi các nhóm làm việc cùng nhau trong một loạt hoạt động thực hành với rô-bốt tự động. mà đỉnh điểm là một cuộc thi capstone theo phong cách phòng thoát hiểm đã gắn kết mọi thứ lại với nhau.

Breazeal cho biết khóa học về Máy học đã thành công rực rỡ.

“Tại MIT, chúng tôi học bằng cách thực hiện và thông qua tinh thần đồng đội. Chúng tôi nghĩ, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi để các giám đốc điều hành tìm hiểu về AI theo cách này?” cô ấy giải thích. “Chúng tôi nhận thấy rằng sự tương tác sâu sắc hơn nhiều và họ đã có được trực giác mạnh mẽ hơn về những gì làm cho những công nghệ này hoạt động và những gì cần thiết để triển khai chúng một cách có trách nhiệm và mạnh mẽ. Tôi nghĩ rằng điều này sẽ thông báo sâu sắc cách chúng ta nghĩ về giáo dục điều hành cho các loại công nghệ đột phá này trong tương lai.”

Thu thập thông tin phản hồi, cải thiện nội dung

Trong suốt quá trình nghiên cứu, các nhà nghiên cứu của MIT đã kiểm tra người học bằng cách sử dụng bảng câu hỏi để nhận phản hồi của họ về nội dung, phương pháp sư phạm và công nghệ được sử dụng. Họ cũng yêu cầu các giảng viên của MIT phân tích từng hành trình học tập để xác định những lỗ hổng trong giáo dục.

Nhìn chung, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng người học muốn có nhiều cơ hội hơn để tham gia, với các đồng nghiệp của họ thông qua các hoạt động theo nhóm hoặc với giảng viên và chuyên gia thông qua các thành phần đồng bộ của các khóa học trực tuyến. Và trong khi hầu hết nhân viên thấy nội dung thú vị, họ muốn xem thêm các ví dụ có thể áp dụng trực tiếp vào công việc hàng ngày của họ.

Bây giờ trong lần lặp lại thứ hai của nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đang sử dụng phản hồi đó để nâng cao hành trình học tập. Họ đang thiết kế các bài kiểm tra kiến ​​thức sẽ là một phần của các khóa học không đồng bộ, tự điều chỉnh nhịp độ để giúp người học tương tác với nội dung. Họ cũng đang thêm các công cụ mới để hỗ trợ các sự kiện hỏi đáp trực tiếp với các chuyên gia AI và giúp xây dựng thêm cộng đồng giữa những người học.

Nhóm cũng đang tìm cách bổ sung các ví dụ cụ thể của Bộ Quốc phòng trong suốt các mô-đun giáo dục và bao gồm một hội thảo dựa trên tình huống.

“Làm cách nào để bạn nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động gồm 680,000 người với các vai trò công việc đa dạng, ở tất cả các cấp và ở quy mô lớn? Đây là một vấn đề có quy mô của MIT và chúng tôi đang khai thác công việc tầm cỡ thế giới mà MIT Open Learning đã thực hiện từ năm 2013 - dân chủ hóa giáo dục trên quy mô toàn cầu,” Thiếu tá John Radovan, phó giám đốc DAF-MIT AI cho biết. Máy gia tốc. “Bằng cách tận dụng mối quan hệ đối tác nghiên cứu của chúng tôi với MIT, chúng tôi có thể nghiên cứu phương pháp sư phạm tối ưu cho lực lượng lao động của mình thông qua các thí điểm tập trung. Sau đó, chúng tôi có thể nhanh chóng nhân đôi những kết quả tích cực ngoài mong đợi và xoay quanh những bài học kinh nghiệm. Đây là cách bạn đẩy nhanh sự thay đổi tích cực cho các phi công và người bảo vệ của chúng tôi.”

Khi nghiên cứu tiến triển, nhóm chương trình đang tăng cường tập trung vào cách họ có thể giúp chương trình đào tạo này đạt quy mô lớn hơn.

“Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ là nhà tuyển dụng lớn nhất trên thế giới. Khi nói đến AI, điều thực sự quan trọng là tất cả nhân viên của họ đều nói cùng một ngôn ngữ,” Kathleen Kennedy, giám đốc cấp cao của MIT Horizon và giám đốc điều hành của Trung tâm trí tuệ tập thể MIT cho biết. “Nhưng thách thức hiện nay là mở rộng quy mô này để những người học là cá nhân có được những gì họ cần và tiếp tục tham gia. Và điều này chắc chắn sẽ giúp thông báo cách sử dụng các nền tảng MIT khác nhau với các loại nhóm lớn khác.”

<!–
->

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://blockchainconsultants.io/program-teaches-us-air-force-personnel-the-fundamentals-of-ai/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=program-teaches-us-air-force-personnel-the-fundamentals-of-ai