Das Programm vermittelt dem Personal der US Air Force die Grundlagen der KI

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Ein neues akademisches Programm, das am MIT entwickelt wurde, soll dem Personal der US-Luft- und Weltraumstreitkräfte beibringen, Technologien der künstlichen Intelligenz zu verstehen und einzusetzen. In einer aktuellen Studie, die die Programmforscher kürzlich auf der IEEE-Grenzen in der Bildung Konferenz stellten die Programmforscher fest, dass dieser Ansatz effektiv war und von Mitarbeitern mit unterschiedlichen Hintergründen und beruflichen Rollen gut angenommen wurde.

Das Projekt soll einen Beitrag zur KI-Bildungsforschung leisten, insbesondere im Hinblick auf Möglichkeiten zur Maximierung der Lernergebnisse in großem Maßstab für Menschen mit unterschiedlichen Bildungshintergründen.

Experten für MIT Open Learning haben einen Lehrplan für drei allgemeine Arten von Militärpersonal erstellt – Führungskräfte, Entwickler und Benutzer – und dabei vorhandene MIT-Lehrmaterialien und -Ressourcen verwendet. Sie schufen auch neue, experimentellere Kurse, die sich an Führer der Luft- und Weltraumstreitkräfte richteten.

Anschließend führten MIT-Wissenschaftler eine Forschungsstudie durch, um den Inhalt zu analysieren, die Erfahrungen und Ergebnisse einzelner Lernender während des 18-monatigen Pilotprojekts zu bewerten und Innovationen und Erkenntnisse vorzuschlagen, die es ermöglichen würden, das Programm schließlich zu erweitern.

Sie nutzten Interviews und mehrere Fragebögen, die sowohl Lernenden als auch Mitarbeitern des Programms angeboten wurden, um zu bewerten, wie 230 Mitarbeiter der Luft- und Weltraumstreitkräfte mit dem Kursmaterial interagierten. Sie arbeiteten auch mit der MIT-Fakultät zusammen, um eine Inhaltslückenanalyse durchzuführen und herauszufinden, wie der Lehrplan weiter verbessert werden könnte, um die gewünschten Fähigkeiten, Kenntnisse und Denkweisen anzusprechen.

Letztendlich stellten die Forscher fest, dass das Militärpersonal positiv auf praktisches Lernen reagierte; schätzen asynchrone, zeiteffiziente Lernerfahrungen, die in ihren vollen Terminkalender passen; und schätzte eine teambasierte Erfahrung, die durch Lernen lernte, sehr, suchte aber nach Inhalten, die mehr professionelle und soziale Fähigkeiten beinhalteten. Die Lernenden wollten auch sehen, wie sich KI direkt auf ihre tägliche Arbeit und die umfassendere Mission der Luft- und Weltraumstreitkräfte anwenden lässt. Sie waren auch an mehr Möglichkeiten interessiert, mit anderen in Kontakt zu treten, einschließlich ihrer Kollegen, Ausbilder und KI-Experten.

Basierend auf diesen Erkenntnissen erweitert das Team die Bildungsinhalte und fügt dem Portal neue technische Funktionen für die nächste Iteration der Studie hinzu, die derzeit läuft und bis 2023 dauern wird.

„Wir graben tiefer in die Erweiterung dessen, was wir für Lernmöglichkeiten halten, die von unseren Forschungsfragen angetrieben werden, aber auch vom Verständnis der Wissenschaft des Lernens über diese Art von Umfang und Komplexität eines Projekts. Aber letztendlich versuchen wir auch, etwas zu liefern einen echten translationalen Wert für die Air Force und das Verteidigungsministerium. Diese Arbeit führt zu einer realen Auswirkung für sie, und das ist wirklich aufregend“, sagt Forschungsleiterin Cynthia Breazeal, Dekanin für digitales Lernen am MIT, Direktorin von MIT RAISE (Responsible AI for Social Empowerment and Education) und Leiter der Forschungsgruppe Personal Robots des Media Lab.

Lernreisen aufbauen

Zu Beginn des Projekts gab die Air Force dem Programmteam eine Reihe von Profilen, die den Bildungshintergrund und die beruflichen Funktionen von sechs grundlegenden Kategorien von Air Force-Personal erfassten. Das Team erstellte dann drei Archetypen, mit denen es „Lernreisen“ erstellte – eine Reihe von Schulungsprogrammen, die darauf abzielen, eine Reihe von KI-Fähigkeiten für jedes Profil zu vermitteln.

Der Lead-Drive-Archetyp ist eine Person, die strategische Entscheidungen trifft; der Archetyp „Create-Embed“ ist ein technischer Mitarbeiter, der KI-Lösungen implementiert; und der Archetyp Facilitate-Employ ist ein Endbenutzer von KI-erweiterten Tools.

Es war eine Priorität, den Lead-Drive-Archetyp von der Bedeutung dieses Programms zu überzeugen, sagt Hauptautor Andrés Felipe Salazar-Gomez, ein Forschungswissenschaftler am MIT Open Learning.

„Sogar innerhalb des Verteidigungsministeriums stellten sich Führungskräfte die Frage, ob sich die Ausbildung in KI lohnt oder nicht“, erklärt er. „Wir mussten zuerst die Denkweise der Führungskräfte ändern, damit sie den anderen Lernenden, Entwicklern und Benutzern erlauben würden, diese Schulung zu durchlaufen. Am Ende des Pilotprojekts stellten wir fest, dass sie diese Schulung angenommen haben. Sie hatten eine andere Denkweise.“

Die drei Learning Journeys, die zwischen sechs und zwölf Monaten dauerten, umfassten eine Kombination bestehender KI-Kurse und -Materialien von MIT Horizon, MIT Lincoln Laboratory, MIT Sloan School of Management, dem Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) und dem Media Lab , und MITx MicroMasters-Programme. Die meisten Bildungsmodule wurden vollständig online angeboten, entweder synchron oder asynchron.

Jede Lernreise umfasste unterschiedliche Inhalte und Formate, basierend auf den Bedürfnissen der Benutzer. Zum Beispiel umfasste die Create-Embed-Reise einen fünftägigen, persönlichen, praktischen Kurs, der von einem Forschungswissenschaftler des Lincoln Laboratory gehalten wurde und einen tiefen Einblick in technisches KI-Material bot, während die Facilitate-Employ-Reise selbstbestimmte, asynchrone Lernerfahrungen, die sich hauptsächlich auf MIT Horizon-Materialien stützen, die für ein allgemeineres Publikum konzipiert sind.

Die Forscher erstellten auch zwei neue Kurse für die Lead-Drive-Kohorte. Einer, ein synchroner Online-Kurs mit dem Titel The Future of Leadership: Human and AI Collaboration in the Workforce, der in Zusammenarbeit mit Esme Learning entwickelt wurde, basierte auf dem Wunsch der Führungskräfte nach mehr Schulungen zu Ethik und menschenzentriertem KI-Design und mehr Inhalten zum Thema Mensch -KI-Zusammenarbeit in der Belegschaft. Die Forscher gestalteten auch einen experimentellen, dreitägigen, persönlichen Kurs mit dem Titel Learning Machines: Computation, Ethics, and Policy, der Führungskräfte in eine Lernerfahrung im konstruktivistischen Stil eintauchte, bei der Teams an einer Reihe praktischer Aktivitäten mit autonomen Robotern zusammenarbeiteten das gipfelte in einem abschließenden Wettbewerb im Escape-Room-Stil, der alles zusammenbrachte.

Der Kurs „Learning Machines“ war laut Breazeal äußerst erfolgreich.

„Am MIT lernen wir, indem wir und durch Teamarbeit arbeiten. Wir dachten, was wäre, wenn wir Führungskräfte auf diese Weise etwas über KI lernen lassen würden?“ Sie erklärt. „Wir haben festgestellt, dass das Engagement viel tiefer geht, und sie haben eine stärkere Intuition darüber gewonnen, was diese Technologien funktionieren lässt und was es braucht, um sie verantwortungsbewusst und robust zu implementieren. Ich denke, dies wird tiefgreifend beeinflussen, wie wir über die Weiterbildung von Führungskräften für diese Art von Unternehmen denken disruptive Technologien der Zukunft.“

Feedback sammeln, Inhalte verbessern

Während der gesamten Studie überprüften die MIT-Forscher die Lernenden mithilfe von Fragebögen, um ihr Feedback zu den verwendeten Inhalten, Pädagogiken und Technologien einzuholen. Sie ließen auch die MIT-Fakultät jede Lernreise analysieren, um Bildungslücken zu identifizieren.

Insgesamt stellten die Forscher fest, dass sich die Lernenden mehr Möglichkeiten zur Interaktion wünschten, entweder mit Gleichaltrigen durch teambasierte Aktivitäten oder mit Dozenten und Experten durch synchrone Komponenten von Online-Kursen. Und obwohl die meisten Mitarbeiter den Inhalt interessant fanden, wollten sie mehr Beispiele sehen, die direkt auf ihre tägliche Arbeit anwendbar sind.

Jetzt, in der zweiten Iteration der Studie, nutzen die Forscher dieses Feedback, um die Lernreisen zu verbessern. Sie entwerfen Wissensprüfungen, die Teil der selbstgesteuerten, asynchronen Kurse sein werden, um den Lernenden zu helfen, sich mit den Inhalten auseinanderzusetzen. Sie fügen auch neue Tools hinzu, um Live-Q&A-Veranstaltungen mit KI-Experten zu unterstützen und dabei zu helfen, mehr Community unter den Lernenden aufzubauen.

Das Team beabsichtigt außerdem, den Schulungsmodulen spezifische Beispiele des Verteidigungsministeriums hinzuzufügen und einen szenariobasierten Workshop einzubeziehen.

„Wie qualifizieren Sie eine Belegschaft von 680.000 Mitarbeitern in verschiedenen Arbeitsrollen, allen Ebenen und in großem Umfang? Dies ist ein Problem von MIT-Größe, und wir nutzen die Weltklasse-Arbeit, die MIT Open Learning seit 2013 leistet – Demokratisierung Bildung auf globaler Ebene“, sagt Maj. John Radovan, stellvertretender Direktor des DAF-MIT AI Accelerator. „Durch die Nutzung unserer Forschungspartnerschaft mit dem MIT sind wir in der Lage, die optimale Pädagogik unserer Belegschaft durch gezielte Pilotprojekte zu erforschen. Wir sind dann in der Lage, unerwartete positive Ergebnisse schnell zu verdoppeln und uns auf die gewonnenen Erkenntnisse zu konzentrieren. So beschleunigen Sie positive Veränderungen für unsere Flieger und Wächter.“

Während die Studie fortschreitet, schärft das Programmteam seinen Fokus darauf, wie es diesem Schulungsprogramm ermöglichen kann, einen größeren Umfang zu erreichen.

„Das US-Verteidigungsministerium ist der größte Arbeitgeber der Welt. Wenn es um KI geht, ist es wirklich wichtig, dass seine Mitarbeiter alle dieselbe Sprache sprechen“, sagt Kathleen Kennedy, Senior Director von MIT Horizon und Executive Director des MIT Zentrum für kollektive Intelligenz. „Aber die Herausforderung besteht jetzt darin, dies so zu skalieren, dass Lernende, die Einzelpersonen sind, das bekommen, was sie brauchen, und engagiert bleiben. Und dies wird sicherlich dazu beitragen, darüber zu informieren, wie verschiedene MIT-Plattformen mit anderen Arten von großen Gruppen verwendet werden können.“

Mehr Informationen:
Andres F. Salazar-Gomez et al, Entwurf und Implementierung eines KI-Bildungsprogramms für Lernende mit unterschiedlichem Hintergrund in großem Umfang, 2022 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) (2022). DOI: 10.1109/FIE56618.2022.9962632

Bereitgestellt vom Massachusetts Institute of Technology

Diese Geschichte wurde mit freundlicher Genehmigung von MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), eine beliebte Website, die Neuigkeiten über MIT-Forschung, -Innovation und -Lehre enthält.

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