Az oktatási intézmények egy olyan munkakeverékre épülnek, amely nehezen foglalható össze egyetlen fogalomban. Van előkészítő munka: tananyag összeállítása, tesztek kidolgozása, órarendek és tervek frissítése. Van értékelő munka: javítás, visszajelzés adása, haladás nyomon követése. Van adminisztratív munka a beiratkozások, hiányzások, támogatási elszámolások és a felügyeleti vagy irányítási szervek felé történő beszámolás körül. És van az a munka, amelyet senki nem ír papírra, de amely a legtöbb órát igényli: a diákokkal, hallgatókkal és szülőkkel folytatott személyes kapcsolat, amelyben a magyarázat, a javítás és a mentorálás összefonódik.
Ez a négy munkatípus egyenlőtlenül érzékeny a változásra. Az előkészítő munka és az adminisztratív munka nagyrészt ismételhető lépésekből áll, fix szerkezettel: egy tesztet egy keretrendszer alapján állítani össze, egy órarendet szabályok között optimalizálni, egy támogatási kérelmet egy formátum szerint kitölteni. Az értékelő munka valahol a kettő között áll: a mintát egy válaszban gépi módon is lehet felismerni, de egy egyéni diákra vonatkozó értékelés súlya megköveteli, hogy valaki, aki ismeri a kontextust, ítéljen. A közvetlen kapcsolat nagyrészt emberi munka marad, nem azért, mert technikailag nem támogatható, hanem mert az értéke nagyrészt a kapcsolatban rejlik.
Az intézmények egy részében a tananyagot és a tesztmateriált mára nagyrészt AI állítja össze, és egy tanár ellenőrzi és igazítja az eredményt, mielőtt az az osztályba kerülne. A strukturált feladatok javítása — feleletválasztós kérdések, rövid válaszok, standardizált rubrikák — néhány iskolában már nagyrészt automatizáltan zajlik, egy tanárral, aki az eltérő eseteket értékeli. Az órarendkészítés és a kapacitástervezés ott mozdul el, ahol az alapul szolgáló adatok rendben vannak; ahol ezek az adatok szétszórtak vagy elavultak, ott a kézi munka marad.
Ami nem mozdul el, vagy sokkal lassabban, az a munka, amelynek kimenete attól függ, ki áll az osztály előtt: mentorbeszélgetések, egy speciális támogatási igényű diák mentorálása, egy mérlegelés egy határeseti értékelésnél, amely egy továbbtanulási útvonalat határoz meg. Ott a felügyelet nem korlátozódik jóváhagyásra vagy elutasításra indoklással — ott maga a kezdeményezés is emberi munka.
A különbség azon intézmények között, amelyek már kihasználják ezt az elmozdulást, és azok között, ahol még minden a régi módon zajlik, ritkán az ambícióban rejlik. Három feltételben rejlik: hogy az alapul szolgáló munkafolyamat már felbontásra került-e felismerhető, ismételhető lépésekre; hogy van-e valaki, aki tényleges ellenőrzést gyakorol az eredmény felett, nem pedig vakon átveszi azt; és hogy az irányító testület és a részvételi testület már lefolytatta-e erről a beszélgetést, vagy még kerüli azt. Azok az intézmények, ahol ez a három feltétel rendben van, a gyakorlatban látják az elmozdulást. Azok az intézmények, ahol ez nincs így, még olyasmiként beszélnek róla, mint ami majd eljön.
Egy oktatási intézmény többéves stratégiája gyakran olyan feltételezésekre épül, amelyek a személyzeti szükségletről, arról, hogy az idő- és pénzbeli beruházások hol térülnek meg leginkább, és arról szólnak, hogy egy tanárnak, dékánnak vagy stábtagnak mekkora kapacitásra lesz szüksége a következő évben. Ezek a feltételezések a rögzítés pillanatában általában helyesek. A probléma nem az, hogy hibásak voltak, hanem hogy senki nem jelöli meg azt a pillanatot, amikor már nem azok.
Ha a tesztek javítása nagyrészt automatizálódik tanári felügyelettel, megváltozik az a kérdés, hogy mennyi stábkapacitásra van szükség a vizsgaidőszakokban — egy olyan feltételezés, amely a tavalyi létszámtervben még másképp állt. Ha a tananyagot nagyrészt AI állítja össze és ellenőrzi, megváltozik, mit jelent egy megfelelő felkészülési idő — egy olyan feltételezés, amelyet a kollektív szerződési tárgyalásban vagy a munkaterhelésben még változatlanul vettek át. A feltételezés még papíron áll; a mögötte lévő valóság már elmozdult. Amit egy intézmény ezzel tesz — hogy és mennyiben hat ez át a létszámtervre — az az irányító testület dolga, és saját jogi és kollektív szerződéses követelmények alá tartozik; ez nem egy olyan választás, amelyet itt előírunk vagy alátámasztunk.
Az alapul szolgáló mechanizmusok nem egyediek az oktatásra. A kiskereskedelem és az informatikai szektor is ugyanazon három kategóriában látja elmozdulni a munkát: teljesen átvehető, részben felügyelet mellett, és nagyrészt emberi munka. Ami különbözik, az, hogy melyik munka melyik kategóriába esik, és milyen gyorsan változik ez. Egy igazgatói csapat számára, amely tudni akarja, hogy a saját feltételezései már feldolgozták-e ezt a különbséget, hasznos először tisztázni, pontosan mi is egy stratégiai feltételezés, és hogyan lehet ellenőrizni, hogy még megáll-e, és megvizsgálni, miért térnek el gyakran a képek egyazon igazgatói csapaton belül ugyanarról a fejlődésről. Ezek a két kérdés a nyomáspróba alapját alkotják: egy külső pillantás az igazgatóság önképe mellett, minden feltételezésnél megválaszolva a kérdést, hogy még érvényes-e.
Az a kérdés, hogy melyik munkát lehet ebben az intézményben valóban AI-ra átruházni, nem válaszolható meg egy benyomással vagy egy egyszerű példával a tanári szoba beszélgetéséből. Az FTE TO AI munkascanje ezt a kérdést feladatonként válaszolja meg, egy alátámasztással, amely megjelöli, hogy a feladat átvehető, felügyelet alá tartozik, vagy emberi munka marad.
Aki már most tudni szeretné, hogy a saját stratégiájában mely feltételezések állnak felváltásra, kezdheti az ingyenes feltételezés-ellenőrzéssel: egy rövid körrel, amelyben megnevezi a legfontosabb feltételezéseit, és mindegyiknél láthatja, mikor erősítették meg utoljára. A teljes nyomáspróba, amelyben a külső kép az igazgatóság önképe mellé kerül, jelenleg épül.
Stel uw vraag. Vaak zit de echte vraag een laag dieper — daar mag ik naar vragen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.