Минулого тижня експерти Клубу Штучного інтелекту ІТ СТЕП Університету зустрілися, аби обговорити тему впровадження інструментів штучного інтелекту в освітню екосистему університетів та визначити, які AI-інструменти та формати навчання варто рекомендувати університетам для їх розвитку та подальшого прогресу.
У ході обговорення експерти окреслили низку форматів, через які університети можуть масштабувати освітні ініціативи та розширювати можливості для студентів. Юрій Костюченко, CBDO UBOS, порадив зосередити зусилля на таких напрямках як: створення спеціалізованих курсів, проведення хакатонів і вайбатонів, а також розвиток менторських і акселераційних програм для студентських проєктів.
Що стосується хакатонів і вайбатонів, зокрема міжуніверситетських, то такі події можуть відбуватися у форматі інтенсивних дводенних заходів або ж коротких практичних сесій.
За словами Олени Занічковської, співзасновницi компанії The Gradient, «сучасні технології дають змогу надзвичайно швидко переходити від ідеї до створення прототипу, і саме це робить подібні формати особливо цінними для навчального процесу. Вони не лише тренують навички швидкого прототипування, а й формують продуктове мислення та демонструють, що створювати робочі рішення сьогодні можуть не лише програмісти».
Водночас експерти наголосили на важливості правильної організації таких заходів. Віктор Кльоба, Senior Innovation Implementation Manager, Raiffeisen Bank Aval, зазначив, що ефективний хакатон повинен мати чіткий сценарій та визначений набір інструментів, із якими працюють учасники. Це допомагає уникнути розгубленості та дає змогу більшості команд дійти до конкретного результату.
Андрій Білоус, СЕО Stayinno, також додав, що найбільш результативними хакатони стають тоді, коли навколо них вибудовується сильна екосистема: є досвідчені ментори, актуальні проблеми для розв’язання, партнери з бізнесу чи державного сектору та мотивація для учасників. Особливо ефективним формат стає тоді, коли проблема має конкретного замовника – компанію або організацію, яка приносить реальний виклик. У такому разі команди не витрачають час на вигадування проблеми, а відразу працюють над її практичним вирішенням.
Як приклад такої моделі було наведено досвід ІТ СТЕП Університету, де бізнес-компанії приносять реальні задачі, студенти проводять швидке дослідження, готують пітч, отримують зворотний зв’язок і вже за кілька годин демонструють робочі прототипи. Подібні кейси з локальними замовниками, зокрема «Львівські круасани» та «Кормотех», показали, що формат може бути ефективним інструментом взаємодії освіти та бізнесу.
Відзначено було і важливість розвитку менторства стартапів на базі університетських клубів. Фактично йдеться про акселераційний підхід, коли студентські команди отримують підтримку у формуванні продукту, підготовці до запуску та презентації своїх ідей – із використанням інструментів штучного інтелекту на всіх етапах.
Також експерти навели аргументи, чому АІ точно не залишить без роботи викладачів: AI може вести частину пояснень, але викладач критично потрібен для формування середовища, фідбеку і контролю якості, побудови навчального маршруту, демонстрації “як правильно користуватися інструментами”. Звісно ж, і сам викладач має вдосконалювати свої навички та знання, аби мати змогу подавати студентам актуальні та релевантні дані. Як зазначив Вʼячеслав Колдовський, Competence Manager у SoftServe, GenAI вже став “commodity” – ним все одно користуються; питання тепер не технічної можливості, а унікальної ролі університету та самого викладача.
За результатами обговорення експерти дійшли згоди, що прогнозувати, що буде релевантно через 4 роки, неможливо, тому освіта має готувати “універсального фахівця” з: фундаментом інженерії, вмінням прототипувати, розумінням бізнес-контексту “для чого”, тобто навчати студентів “бути готовими до різного”, а не лише “кодити”. Проте інженерний фундамент нікуди не зникає – змінюються лише акценти. Генерувати код можна швидше, але ще важливішими стають: читання та валідація коду, коректність та оптимальність, архітектура, масштабованість, безпека, підтримка систем.
Якщо у вас є коментарі чи пропозиції щодо діяльності Клубу Штучного інтелекту ІТ СТЕП Університету, ви можете написати нам на електронну скриньку [email protected]
