<p>麻省理工學院開發(fā)了一個新的學術項目，旨在教美國空軍和航天部隊人員理解和利用人工智能技術。在最近的一項同行評議研究中，該項目的研究人員發(fā)現(xiàn)，這種方法是有效的，并且深受不同背景和專業(yè)角色的員工的歡迎。</p> <p>&nbsp;</p> <p>該項目由空軍-麻省理工學院人工智能加速器部門資助，旨在為人工智能教育研究做出貢獻，特別是關于如何最大限度地提高來自各種教育背景的人的學習成果。</p> <p>&nbsp;</p> <p>麻省理工學院開放學習的專家利用現(xiàn)有的麻省理工學院教育材料和資源，為三種一般類型的軍事人員&mdash;&mdash;領導人、開發(fā)人員和用戶&mdash;&mdash;構建了一套課程。他們還針對空軍和航天部隊的領導人開設了新的、更多的實驗性課程。</p> <p>&nbsp;</p> <p>然后，麻省理工學院的科學家們領導了一項研究，分析了內容，評估了個人學習者在18個月的試點期間的經(jīng)驗和成果，并提出了創(chuàng)新和見解，使該項目最終能夠擴大規(guī)模。</p> <p>&nbsp;</p> <p>他們通過訪談和幾份問卷，向課程學習者和工作人員提供，以評估230名空軍和航天部隊人員如何與課程材料互動。他們還與麻省理工學院的教師合作，進行了內容差距分析，并確定如何進一步改進課程，以滿足所需的技能、知識和心態(tài)。</p> <p>&nbsp;</p> <p>最終，研究人員發(fā)現(xiàn)，軍事人員對實踐學習反應積極;欣賞異步、高效的學習體驗，以適應他們繁忙的日程安排;他們非常重視以團隊為基礎的、在制作中學習的經(jīng)驗，但也尋求包含更專業(yè)和軟技能的內容。學習者還希望了解人工智能如何直接應用于他們的日常工作以及空軍和航天部隊的更廣泛任務。他們也有興趣有更多的機會與他人交流，包括他們的同行、導師和人工智能專家。</p> <p>&nbsp;</p> <p>該項目的研究人員最近在IEEE教育前沿會議上分享了這些發(fā)現(xiàn)，基于這些發(fā)現(xiàn)，該團隊正在為研究的下一個迭代增加教育內容，并為門戶添加新的技術功能，該研究目前正在進行中，并將延續(xù)到2023年。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;我們正在深入挖掘，擴大我們認為的學習機會，這是由我們的研究問題驅動的，也是來自對這種規(guī)模和項目復雜性的學習科學的理解。但最終我們也試圖為空軍和國防部提供一些真正的轉化價值。這項工作對他們產(chǎn)生了現(xiàn)實世界的影響，這真的很令人興奮。&rdquo;首席研究員辛西婭&middot;布雷齊爾說，她是麻省理工學院數(shù)字學習院長，麻省理工學院RAISE(社會賦權和教育的負責任人工智能)主任，也是媒體實驗室個人機器人研究小組的負責人。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>建立學習旅程</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>在項目開始時，美國空軍向項目團隊提供了一套檔案，其中包括空軍人員的六個基本類別的教育背景和工作職能。然后，該團隊創(chuàng)建了三個原型，用于構建&ldquo;學習之旅&rdquo;&mdash;&mdash;一系列培訓計劃，旨在為每個配置文件傳授一套人工智能技能。</p> <p>&nbsp;</p> <p>先驅者原型是一個做出戰(zhàn)略決策的人;創(chuàng)建-嵌入原型是實現(xiàn)人工智能解決方案的技術工作者;促進雇傭原型是人工智能增強工具的最終用戶。</p> <p>&nbsp;</p> <p>第一作者Andr&eacute;s麻省理工學院開放學習的研究科學家費利佩&middot;薩拉扎-戈麥斯說，讓lead - drive原型相信這個項目的重要性是當務之急。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;即使在國防部內部，領導人也在質疑人工智能培訓是否值得，&rdquo;他解釋道。&ldquo;我們首先需要改變領導者的心態(tài)，這樣他們就會允許其他學習者、開發(fā)人員和用戶進行這種培訓。在試驗結束時，我們發(fā)現(xiàn)他們接受了這種訓練。他們有不同的心態(tài)。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>這三個學習旅程的時間從6個月到12個月不等，包括現(xiàn)有的AI課程和材料的組合，包括麻省理工學院地平線、麻省理工學院林肯實驗室、麻省理工學院斯隆管理學院、計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)、媒體實驗室和MITx MicroMasters項目。大多數(shù)教育模塊完全在線提供，或同步或異步。</p> <p>&nbsp;</p> <p>每一次學習旅程都根據(jù)用戶的需要包含不同的內容和格式。例如，&ldquo;創(chuàng)造-嵌入&rdquo;旅程包括為期五天的親自動手課程，由林肯實驗室的研究科學家教授，深入研究人工智能技術材料，而&ldquo;促進-雇傭&rdquo;旅程包括自節(jié)奏的異步學習體驗，主要借鑒麻省理工學院地平線課程，這些材料是為更普通的受眾設計的。</p> <p>&nbsp;</p> <p>研究人員還為Lead-Drive隊列創(chuàng)建了兩門新課程。其中之一是與Esme Learning合作開發(fā)的同步在線課程《領導力的未來:人力與人工智能的協(xié)作》，該課程基于領導者希望獲得更多圍繞道德和以人為本的人工智能設計的培訓，以及更多關于人力與人工智能協(xié)作的內容。研究人員還精心設計了一個為期三天的實驗性面對面課程，名為&ldquo;學習機器:計算、倫理和政策&rdquo;，讓領導者沉浸在一種建構主義式的學習體驗中，團隊一起與自主機器人一起進行一系列實踐活動，最終以一場逃脫室式的巔峰比賽告終，將一切都聚集在一起。</p> <p>&nbsp;</p> <p>布雷西亞說，&ldquo;學習機器&rdquo;課程非常成功。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;在麻省理工學院，我們通過團隊合作學習。我們想，如果我們讓高管們以這種方式學習人工智能呢?她解釋道。&ldquo;我們發(fā)現(xiàn)，參與要深入得多，他們對是什么讓這些技術起作用，以及如何負責任地、穩(wěn)健地實施這些技術有了更強的直覺。我認為，這將深刻影響我們對未來這類顛覆性技術的高管教育的看法。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>收集反饋，增強內容</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>在整個研究過程中，麻省理工學院的研究人員通過問卷對學習者進行檢查，以獲得他們對所使用的內容、教學方法和技術的反饋。他們還讓麻省理工學院的教師分析每個學習過程，以確定教育差距。</p> <p>&nbsp;</p> <p>總體而言，研究人員發(fā)現(xiàn)，學習者希望有更多的機會參與其中，無論是通過基于團隊的活動與同齡人交流，還是通過在線課程的同步組件與教師和專家交流。雖然大多數(shù)員工覺得內容很有趣，但他們希望看到更多直接適用于他們日常工作的例子。</p> <p>&nbsp;</p> <p>現(xiàn)在，在這項研究的第二次迭代中，研究人員正在利用這些反饋來增強學習過程。他們正在設計知識檢查，這將是自定進度的異步課程的一部分，以幫助學習者參與內容。他們還添加了新的工具來支持與人工智能專家的現(xiàn)場問答活動，并幫助在學習者中建立更多的社區(qū)。</p> <p>&nbsp;</p> <p>該團隊還希望在整個教育模塊中添加具體的國防部例子，并包括一個基于場景的研討會。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;如何提高68萬名員工的技能，涵蓋不同的工作角色、各個層次和規(guī)模?&rdquo;這是一個麻省理工學院規(guī)模的問題，我們正在利用麻省理工學院開放學習自2013年以來一直在做的世界級工作&mdash;&mdash;在全球范圍內實現(xiàn)教育民主化，&rdquo;daf -麻省理工學院人工智能加速器副主任約翰&middot;拉多萬(John Radovan)說。&ldquo;通過利用我們與麻省理工學院的研究合作伙伴關系，我們能夠通過重點試點研究我們員工的最佳教學方法。然后，我們就可以快速地在意想不到的積極結果上加倍下注，并吸取教訓。這就是你如何加速我們的飛行員和守護者的積極變化。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>隨著研究的進展，項目團隊正專注于如何使這個培訓項目達到更大的規(guī)模。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;美國國防部是世界上最大的雇主。在人工智能方面，讓所有員工都說同一種語言非常重要，&rdquo;麻省理工學院地平線高級主管兼麻省理工學院集體智能中心執(zhí)行主任凱瑟琳&middot;肯尼迪說。&ldquo;但現(xiàn)在的挑戰(zhàn)是如何擴大規(guī)模，讓作為個體的學習者得到他們所需要的東西，并保持參與。這肯定有助于了解如何將不同的MIT平臺用于其他類型的大型團體。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <blockquote> <p>注：本文由院校官方新聞直譯，僅供參考，不代表指南者留學態(tài)度觀點。</p> </blockquote>