โครงการนี้ต้องอาศัยความร่วมมือในวงกว้างจากหลายฝ่าย รวมถึงการสนับสนุนจากผู้นำและผู้สอนมากกว่าครึ่งโหลในสาขาต่างๆ เช่น การเงิน วิทยาการคอมพิวเตอร์ และความยั่งยืน
โครงการนำร่องนี้ได้รวบรวมผู้เข้าร่วม 19 คน ในเดือนกรกฎาคม จาก Allen University, Babson College, Brandeis University, Marshall University, University of Massachusetts at Lowell, University of North Texas และ Wentworth Institute of Technology
ผู้เข้าร่วมได้ทำงานร่วมกับคณาจารย์ของ MIT เพื่อสำรวจหลักการสอน Modeling with Machine Learning ผ่านการสาธิต วิดีโอ และแบบฝึกหัดต่างๆ
Amin ชี้ว่า สิ่งที่ขาดแคลนไม่ใช่เนื้อหาคุณภาพสูง แต่คือผู้สอนที่พร้อมจะสอน AI ให้เป็นมากกว่าชุดแนวคิดและเครื่องมือสำเร็จรูป แต่ต้องสามารถเชื่อมโยงกับสาขาของตนเองและช่วยให้นักเรียนใช้มันอย่างมีวิจารณญาณ
Shen Shen เสริมว่า Machine Learning ไม่ควรเป็นเพียง ‘กล่องดำ’ แต่ควรถูกมองว่าเป็นเครื่องมือหรือกรอบแนวคิดใหม่ในการแก้ปัญหาในโดเมนเฉพาะของแต่ละคน
ผู้เข้าร่วมได้สรุปการทำงานโดยการสะท้อนถึงวัสดุและแนวทางการสอนที่วางแผนจะนำไปปรับใช้ในสาขาของตนเอง
ศัพท์ที่ควรรู้
- AI – ปัญญาประดิษฐ์ คือเทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ได้
- Machine Learning – การเรียนรู้ของเครื่อง คือส่วนหนึ่งของ AI ที่ทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องถูกตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจน
- Black Box – กล่องดำ คือระบบที่ทำงานซับซ้อนจนยากที่จะอธิบายว่าทำไมถึงได้ผลลัพธ์เช่นนั้น
- Pedagogy – หลักการสอน คือวิธีการและทฤษฎีที่ใช้ในการถ่ายทอดความรู้และการเรียนรู้
ที่มา: news.mit.edu