Авторка Ангела Јованоска
Вовед
Во последните години, вештачката интелигенција (AI) стана неизбежен дел од модерното општество и сѐ повеќе се применува во различни сфери, вклучително и образованието. Истовремено, родовата еднаквост останува глобален предизвик, особено во СТЕМ областа (наука, технологија, инженерство и математика), каде жените и девојчињата често се недоволно застапени. Комбинирањето на AI со стратегии за родова еднаквост во образованието отвора нови можности за создавање инклузивна и праведна едукативна средина. Овој труд истражува на кои начини вештачката интелигенција може да се искористи за да се поттикне учеството на девојчињата во образованието, особено во СТЕМ областите, и кои се потенцијалните предности, ризици и препораки.
Вештачка интелигенција во образованието низ историјата
AI не е нов концепт во образованието. Уште од 1960-тите се користеле едукативни машини, но дури со напредокот во машинското учење и големите податоци, се појавија системи кои нудат реална персонализација на учењето. Денешните платформи можат да ги следат индивидуалните стилови на учење, да предвидуваат тешкотии и да нудат соодветна поддршка. Ова отвора простор за поддршка на ученици кои традиционално биле маргинализирани, како што се девојчињата во СТЕМ.
Алатки и платформи кои користат AI за поддршка на девојчиња
Во светот постојат бројни иницијативи кои користат AI за поттикнување на девојчињата да учат и создаваат технологија. Примери:
- Technovation Girls – глобална програма каде девојчиња користат AI за да решаваат локални проблеми.
- AI4All – нуди образовни програми насочени кон девојчиња и други маргинализирани групи.
- Girls Who Code – ги користи аналитичките способности на AI за мерење на учеството и напредокот на ученичките.
Овие платформи ги користат алгоритмите за следење на напредок, адаптација на наставата и поддршка преку виртуелни ментори.
AI во наставата по СТЕМ предмети
Дополнително, AI овозможува диференцирано учење базирано на напредокот на ученикот. Со анализа на резултатите од квизови, тестови и домашни задачи, AI системите можат да идентификуваат теми каде што ученикот има потешкотии и да понудат дополнителна помош. Ова особено помага кај девојчињата кои можеби не се чувствуваат комотно да побараат помош во традиционална училница, но ќе добијат поддршка преку платформата.
Исто така, AI-туторите ги елиминираат можните пристрасности што наставниците несвесно ги имаат, создавајќи рамноправна подлога за сите ученици. Ваквиот пристап може значително да ја подобри самодовербата и интересот на девојчињата за СТЕМ дисциплините.
AI тутори обезбедуваат индивидуализирана поддршка во предмети како математика, физика и програмирање. Тие им овозможуваат на учениците да напредуваат со сопствено темпо. За девојчињата, ова значи помалку притисок и повеќе простор за самоизразување. Програмите кои го користат AI за вежби и објаснувања без стереотипи се особено важни за создавање родово чувствително образовно опкружување.
Гласовни асистенти и родова еднаквост
Во многу образовни институции, гласовните асистенти се користат како алатка за интеракција и учење. Меѓутоа, нивната претежно женска личност создава несвесна порака дека жените се асистенти, што може да влијае на перцепцијата кај младите. Повеќе истражувања покажуваат дека овие дигитални асистенти ретко ја предизвикуваат авторитетот, а честопати се дизајнирани да бидат „љубезни и подредени“, што ги зацврстува стереотипите за родовите улоги.
Дополнително, важен е пристапот кон редизајнирање на овие асистенти со користење на родово неутрални гласови и реплики кои ја поттикнуваат критичката мисла. На пример, проекти како Q (првиот родово неутрален дигитален глас) покажуваат дека е можно да се дизајнира AI кој не го реплицира пристрасниот социјален конструкт.
Гласовните асистенти како Alexa, Siri и Google Assistant често имаат женски глас и подредено однесување, што може несвесно да пренесе родови стереотипи. За да се избегне ова, треба да се користат неутрални гласови и функционалности кои поттикнуваат критичко размислување, а не пасивно следење на наредби.
AI и достапноста до образование за девојчиња во рурални средини
Девојчињата во рурални подрачја имаат ограничен пристап до квалитетно образование. AI може да обезбеди офлајн образовни ресурси, автоматски преводи и текстуално-наставни материјали, што ги прави овие алатки особено корисни во средини со ниска инфраструктура.
Овие анализи можат да се направат не само на основа на училишен успех, туку и според интеракцијата во дигиталните платформи. На пример, анализа на дискусии во LMS (Learning Management Systems) може да покаже дека девојчињата поретко поставуваат прашања или учествуваат во форумски активности. Со користење на машинско учење, овие трендови може да се следат со тек на време и да се дизајнираат интервенции како стимулирање на интеракција, менторски програми или дури и анонимни опции за поставување прашања.
Понатаму, AI може да помогне во идентификација на „точките на отпад“ – односно, кога и зошто девојчињата се откажуваат од STEM предметите. Ова е клучно за рана интервенција и персонализирана поддршка.
Родова анализа преку обработка на податоци
AI овозможува длабока анализа на образовните податоци преку статистички модели и машинско учење. Овие анализи ги откриваат разликите меѓу половите во успех, учество и интерес во различни предмети. На пример, ако податоците покажат дека девојчињата имаат помалку интеракција во онлајн STEM курсеви, институциите можат да преземат конкретни мерки.
Во оваа насока, сѐ повеќе образовни институции користат Natural Language Processing (NLP) за анализа на текстови од учебници и дигитални ресурси. На пример, ако некој прирачник користи примери само со машки ликови за професии како инженер, AI може да предложи замена со родово неутрални формулации или со примери каде има рамноправна застапеност.
Со вклучување на родови експерти при тренирањето на AI модели за образовни содржини, се обезбедува дополнителна контрола и подобрување на резултатите од овие системи. Ова е чекор напред кон системи кои не само што ја избегнуваат пристрасноста, туку активно ја промовираат еднаквоста.
Насочување на AI кон елиминирање на пристрасности во наставните содржини
Еден од клучните аспекти на AI е можноста за откривање и елиминирање на родови стереотипи во учебници, видеа и онлајн платформи. Преку обработка на природен јазик (NLP), AI може да ги идентификува пристрасните формулации и да понуди неутрални алтернативи. Ова директно влијае врз перцепцијата на учениците за нивната улога во општеството.
Дополнителен етички аспект е транспарентноста – учениците и наставниците треба да знаат како функционира AI системот, што мери и како се донесуваат одлуки. Без оваа транспарентност, AI може да влијае на оценување, препораки и пристап до ресурси без можност за корекција или разбирање од страна на корисникот.
Покрај тоа, AI треба да биде дизајниран на начин кој ги почитува културните специфики на различни заедници, особено во мултикултурни образовни општества. Креирањето на „една големина за сите“ решение може да ги занемари чувствителностите на одредени групи.
Етичка и културна одговорност
Дизајнирањето на AI системи мора да биде придружено со етичка проценка. Доколку се обучуваат на пристрасни податоци, AI алатките можат да го зацврстат постоечкото нееднакво општество. Потребна е родова проценка во фазата на дизајн, тестирање и имплементација на секој систем.
Предизвици со имплементацијата на AI во образованието
Некои од главните предизвици се:
- Недостиг на ИКТ инфраструктура, особено во рурални средини.
- Недоволно обучени наставници за користење на AI.
- Културни отпори кон технологија или кон зголемена улога на жените во STEM.
- Недостаток на податоци разделени по пол за тренинг на AI модели.
Истражувачки податоци и позитивни примери
Истражувањата покажуваат дека во училиштата каде AI се користи како алатка за персонализирано учење, девојчињата имаат поголема самодоверба и поголема вклученост. На пример, во Кенија, пилот проект кој користи AI за индивидуализирана настава доведе до зголемување на интересот на девојчињата за математика за 23% за една година.
Повик за истражување и развој
За да се овозможи долгорочна и инклузивна примена на AI, потребни се:
- Вклучување на жени и девојки во дизајнирањето на AI системи.
- Поддршка за стартапи кои развиваат родово чувствителни AI алатки.
- Меѓународна соработка меѓу универзитети и невладини организации.
- Развој на отворени податочни сетови со родова распределба за праведно машинско учење.
Детално разгледување на пристрасностите во податоците за обучување на AI
Еден од најзначајните предизвици при развојот на AI системи е постоењето на пристрасности (bias) во податоците со кои тие системи се обучуваат. Кога податоците историски ги одразуваат социјалните нееднаквости, како што е недоволната застапеност на жени во СТЕМ професиите, AI алгоритмите може несвесно да ги репродуцираат или дури и зацврстат тие нееднаквости.
На пример, доколку модел за предвидување на успех во кариера е обучен на податоци каде мнозинството успешни инженери се мажи, тогаш истиот модел може да предвиди помал потенцијал за кандидатки со слични квалификации. Поради тоа, е клучно при секој проект базиран на AI да се врши анализа на влезните податоци со цел да се избегнат такви несакани ефекти.
Стратегии за намалување на пристрасностите:
- Користење на родово урамнотежени податочни сетови.
- Тестирање на AI модели од повеќе агли (gender audit).
- Вклучување на мултидисциплинарни тимови, вклучително и жени и експерти за етика, при развојот на технологијата.
Улогата на наставниот кадар и потребата од обуки
Иако AI нуди напредни алатки за поддршка на учењето, улогата на наставниците останува клучна. Тие треба да бидат обучени не само да користат AI алатки, туку и да препознаат каде овие алатки можат да помогнат за намалување на родовите разлики.
Обуките треба да вклучуваат:
- Основи на AI и како функционираат адаптивни системи.
- Препознавање на родови стереотипи во дигитални алатки.
- Креирање на инклузивна наставна практика со помош на технологија.
Еден практичен пример е програмата „AI in Education“ во Финска, каде наставниците редовно добиваат обуки за интеграција на AI со акцент на инклузија и еднаквост.
Case Study: Образовна платформа со AI за девојчиња – „STEM Sisters“
„STEM Sisters“ е онлајн образовна платформа која користи AI за да им помогне на девојчињата од основно и средно образование да развијат интерес за СТЕМ области. Платформата вклучува:
- AI тутор кој нуди персонализирани задачи базирани на интересот на ученичката.
- Виртуелни интервјуа со жени лидери во СТЕМ.
- Систем за мотивациска анализа кој ја препознава демотивацијата и нуди насоки и поддршка.
Според податоци од пилот-студија во Шведска, 67% од девојчињата кои учествувале во програмата изјавиле дека се чувствуваат „повеќе сигурни“ дека можат да бидат успешни во СТЕМ кариери.
Родовата еднаквост како клучна вредност при креирање AI политики
Секоја земја која вложува во развој на дигитално образование мора да вгради родова еднаквост како централен елемент во националните стратегии. Ова може да се постигне преку:
- Национални програми за поттикнување девојчиња во технологија.
- Законски регулативи за транспарентност и отчетност на AI системите.
- Финансиска поддршка за иницијативи кои промовираат жени во технологијата.
На пример, Естонија има стратегија за дигитална трансформација каде експлицитно се наведува дека сите AI иницијативи мора да бидат родово инклузивни.
Идни насоки и препораки
- Инвестирање во истражувања: Потребни се повеќе студии кои ја мерат ефективноста на AI во справувањето со родови разлики.
- Интердисциплинарни тимови: AI системите треба да се развиваат од тимови составени од инженери, педагози, психолози и експерти за родови прашања.
- Отворени ресурси: Државите и образовните институции треба да развиваат отворени и бесплатни алатки со вграден AI и фокус на родова инклузивност.
- Постојано евалуирање: Потребно е следење на резултатите и прилагодување на AI системите за да не создадат нови нееднаквости.
Влијанието на AI врз промената на родовите стереотипи во образованието
Родови стереотипи, како што се мислењето дека девојчињата не се доволно добри во математика или инженерство, се длабоко вкоренети во општеството и образовните системи. Вештачката интелигенција, преку своите персонализирани и интерактивни наставни платформи, може да помогне во демистифицирањето на овие предрасуди.
На пример, AI системите кои ја прилагодуваат наставата според индивидуалниот стил на учење можат да ја зголемат самодовербата на девојчињата, овозможувајќи им да напредуваат во области каде традиционално се смета дека тие се „помалку способни“. Овој вид на поддршка овозможува промена на ставовите и генерира нови родови модели во СТЕМ.
Вклучување на родови индикатори во AI анализи
AI системите можат да користат големи податоци и аналитички методи за да идентификуваат каде во образовниот процес се јавуваат најголеми родови нееднаквости. Со додавање на родови индикатори во базите со податоци, AI може да препорача специфични интервенции.
На пример, ако анализата покаже дека девојчињата во одредени региони имаат ниски резултати во одредени СТЕМ предмети, AI може да предложи дополнителни ресурси, менторство или измена на наставната програма.
Психолошки аспекти на користење AI во промоција на родова еднаквост
Примената на AI во образованието не влијае само на академскиот успех, туку и на психолошката благосостојба на учениците. Персонализирани AI алатки можат да препознаат стрес, анксиозност или ниско самопочитување, што често се поврзува со искуствата на девојчињата во машки доминирани области.
Овие системи можат навремено да понудат поддршка, мотивациски пораки или препораки за разговор со советник, со што се намалува ризикот од рано напуштање на училиштето или СТЕМ програмите.
Социјалната инклузија подразбира интегрирање на сите маргинализирани групи во образовниот процес. Во оваа рамка, AI не само што нуди можности за родова еднаквост, туку и за културна, етничка и економска инклузија. Еден пример е развој на AI тутори кои поддржуваат повеќе јазици, вклучувајќи локални или малцински, со што девојчињата од недоминантни култури се чувствуваат вклучени.
Исто така, AI може да обезбеди пристап за ученици со попречености преку технологии како гласовно диктирање, препознавање на текст од слика и адаптивен интерфејс. Ова е особено важно за девојчиња кои се соочуваат со повеќекратни форми на дискриминација.
Социјална инклузија и AI
Вештачката интелигенција исто така има потенцијал да овозможи инклузија на различни групи, вклучително и малцинства и деца со посебни потреби, кои може да се соочуваат со дополнителни бариери во образованието. Ова е важно бидејќи родовата еднаквост не смее да биде одделена од општата цел за социјална правда и инклузија.
AI алатките кои комбинираат адаптивно учење со пристап за различни култури и јазици создаваат шанса за секое дете да има еднакви услови за напредок и успех.
Овие примери покажуваат дека AI може да се користи за активна промоција на еднаквост. На пример, „MATHia“ покажала дека ученици со пониски почетни резултати значително напредуваат кога се користи индивидуализиран пристап.
„Project Include“ не само што анализира статистика, туку предлага конкретни политики за вклучување и евалуира напредокот со помош на AI.
Програмите како „SheCodes“ и „Girls Who Code“ имаат податоци кои покажуваат зголемена самодоверба кај девојчињата и зголемена веројатност да изберат кариера во технологија по учество.
Практични примери од светот
- AI-driven tutoring system „MATHia“: Оваа платформа ја прилагодува наставата според индивидуалниот напредок и е дизајнирана да ги намали разликите помеѓу учениците, вклучително и родовите разлики во математиката.
- „Project Include“: Иницијатива која користи AI за анализирање на родовата застапеност и пристап во технологијата и образованието, со цел да се развијат стратегии за подобрување.
- „SheCodes“ и „Girls Who Code“: Образовни програми кои користат AI и дигитални алатки за поттикнување на девојчиња во кодирање и технологија.
Препораки
За да се искористи потенцијалот на ВИ за промовирање на родовата еднаквост во образованието и да се минимизираат ризиците, се препорачува следново:
- Развој на родово избалансирани тимови: Тимовите кои развиваат ВИ алатки за образование треба да бидат родово избалансирани и да вклучуваат експерти од различни области, вклучително и експерти за родова еднаквост.
- Користење на разновидни податоци: Податоците кои се користат за тренирање на ВИ треба да бидат разновидни и репрезентативни за сите групи ученици.
- Редовен мониторинг и аудит: Алгоритмите за ВИ треба редовно да се следат и да се проверуваат за пристрасности.
- Едукација и обука: Наставниците, учениците и креаторите на политики треба да бидат едуцирани за потенцијалните придобивки и ризици од употребата на ВИ во образованието.
- Развој на политики и регулативи: Потребни се политики и регулативи кои ќе обезбедат етичка и одговорна употреба на ВИ во образованието.
- Истражување во македонскиот контекст: Потребно е повеќе истражување за употребата на ВИ во образованието во Македонија и нејзиното влијание врз родовата еднаквост.
Заклучок
AI има огромен потенцијал да придонесе за правично и инклузивно образование. Но, без внимателен дизајн, мониторинг и политики, постои ризик да се засили постоечката нееднаквост. Преку свесна примена, иновативни алатки и родово сензитивни стратегии, можеме да го искористиме AI за да го направиме образованието праведно за сите.
Библиографија
- UNESCO. (2022). Artificial Intelligence and Gender Equality.
- UNICEF. (2021). Digital Learning and Gender Gaps.
- World Economic Forum. (2023). Closing the STEM Gender Gap with AI.
- European Commission. (2020). White Paper on Artificial Intelligence.
- UNESCO IITE. (2021). AI-powered education: ensuring gender equity in future learning systems.
- AI4All – https://ai-4-all.org
- Technovation Girls – https://technovationchallenge.org
- Girls Who Code – https://girlswhocode.com