{"id":4026,"date":"2026-02-17T14:24:23","date_gmt":"2026-02-17T12:24:23","guid":{"rendered":"https:\/\/genaisa.eu\/?p=4026"},"modified":"2026-02-17T14:24:23","modified_gmt":"2026-02-17T12:24:23","slug":"kuriame-ateiciai-pritaikytus-mokymus-generatyvinio-dirbtinio-intelekto-amziuje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/building-future-ready-training-in-the-age-of-generative-ai\/","title":{"rendered":"Atei\u010diai paruo\u0161t\u0173 mokym\u0173 k\u016brimas generatyvinio dirbtinio intelekto am\u017eiuje"},"content":{"rendered":"

Nuo darbo stabilumo iki u\u017eduo\u010di\u0173 lankstumo: pasekm\u0117s darbo j\u0117gos ugdymui<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dirbtinis intelektas i\u0161 periferin\u0117s technologijos virto strukt\u016brine j\u0117ga, precedento neturin\u010diu grei\u010diu kei\u010dian\u010dia darbo rinkas. Spar\u010diai tobul\u0117jant skai\u010diavimo galiai, duomen\u0173 prieinamumui ir generatyviniams modeliams, organizacijos pla\u010diai pritaik\u0117 \u0161i\u0105 technologij\u0105, o tai daro i\u0161matuojam\u0105 poveik\u012f produktyvumui ir s\u0105naudoms visuose sektoriuose. Svarbiausia, kad \u0161i transformacija vyksta u\u017eduo\u010di\u0173 lygmeniu: \u012fprastas pa\u017eintinis ir administracinis darbas vis labiau automatizuojamas, o specialistus papildo dirbtinio intelekto \u201cbendrapilotiai\u201d ra\u0161ymo, programin\u0117s \u012frangos k\u016brimo, tyrim\u0173 ir dizaino srityse \u2013 vaidmenys pertvarkomi \u012f hibridines \u017emogaus ir dirbtinio intelekto profesijas ir kuriami visi\u0161kai nauji. Skaitmeninimui, darbui platformose, tarpvalstybinei konkurencijai ir demografiniams poky\u010diams s\u0105veikaujant su \u0161iuo poky\u010diu, darbdavi\u0173 reikalaujamas \u012fg\u016bd\u017ei\u0173 profilis kei\u010diasi grei\u010diau, nei tradicin\u0117s mokymo sistemos gali prisitaikyti. Tod\u0117l rengiant mokymus spar\u010diai besikei\u010dian\u010dioms darbo rinkoms reikia pereiti nuo stati\u0161k\u0173, daugiame\u010di\u0173 mokymo program\u0173 prie modulini\u0173, nuolat atnaujinam\u0173 mokymosi vienet\u0173, kuriuose b\u016bt\u0173 \u012ftvirtintas praktinis dirbtinio intelekto ra\u0161tingumas, kriti\u0161kas dirbtinio intelekto rezultat\u0173 vertinimas ir \u017emogaus ir dirbtinio intelekto bendradarbiavimas kaip pagrindin\u0117s kompetencijos.<\/p>\n\n\n\n

Vertinimu pagr\u012fstas dizainas spar\u010diai kintan\u010diose darbo rinkose<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sukurti mokymus, kurie i\u0161likt\u0173 aktual\u016bs spar\u010diai kintan\u010diose darbo rinkose, yra ne tik sunku \u2013 tai ir strukt\u016bri\u0161kai suvar\u017eyta. Technologijoms, pareigoms ir \u012fg\u016bd\u017ei\u0173 reikalavimams vystantis grei\u010diau nei mokymo program\u0173 ciklams, jokia turinio gausa paremta mokymo programa negali ilgai i\u0161likti aktuali. Tai nerei\u0161kia, kad reikia atsisakyti mokym\u0173 dizaino, o perkelti j\u0173 svorio centr\u0105: nuo turinio apr\u0117pties prie vertinimu pagr\u012fsto mokymosi dizaino. Pagrindinis teiginys yra paprastas, bet reik\u0161mingas: turinys pasensta, besimokantieji i\u0161lieka. Kad mokymai i\u0161likt\u0173 aktual\u016bs, juose turi b\u016bti teikiama pirmenyb\u0117 ilgalaikiams geb\u0117jimams: problem\u0173 formulavimui, kritiniam vertinimui, bendradarbiavimui, refleksijai ir geb\u0117jimui nuolat mokytis nestabilioje \u017eini\u0173 aplinkoje.<\/p>\n\n\n\n

\u0160is pakeitimas vertinim\u0105 i\u0161kelia \u012f mokymo programos k\u016brimo pagrind\u0105. U\u017euot vertinim\u0105 laikant j\u012f priedu ar atitikties reikalavimu, vertinimas tampa pagrindiniu k\u016brimo veiksniu. Tai, kaip besimokantieji vertinami, lemia, kaip jie mokosi, kam teikia pirmenyb\u0119 ir kokius geb\u0117jimus lavina. Nepastovioje \u012fg\u016bd\u017ei\u0173 aplinkoje, kuri\u0105 formuoja generatyvusis dirbtinis intelektas, vertinimas yra vienas i\u0161 nedaugelio svert\u0173, kuriuos pedagogai gali patikimai kontroliuoti, kad formuot\u0173 prasming\u0105 mokymosi elgsen\u0105.<\/p>\n\n\n\n

Konstruktyvus derinimas ir vertinimu grind\u017eiamas dizainas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Vertinimu grind\u017eiamas metodas \u012fgyvendinamas konstruktyviai derinant: mokymosi rezultatai, mokymosi veikla ir vertinimas yra kuriami kaip viena integruota sistema, o ne kaip laisvai susieti komponentai. Tai pakei\u010dia tradicin\u0119 sek\u0105 \u201cpirmiausia turinys, o paskui vertinimas\u201d. Dizaineriai pirmiausia nurodo, k\u0105 besimokantieji turi geb\u0117ti daryti autenti\u0161kuose kontekstuose, tada parengia vertinimo u\u017eduotis, kurios \u012frodo \u0161iuos geb\u0117jimus, ir tik tada kuruoja mokymosi veiklas ir i\u0161teklius, kad pad\u0117t\u0173 s\u0117kmingai atlikti \u0161ias u\u017eduotis.<\/p>\n\n\n\n

Tai svarbu, nes besimokantieji savo pastangas organizuoja pagal vertinimo signalus. Greitai besivystan\u010diose srityse, tokiose kaip generatyvinis dirbtinis intelektas, kur informacija greitai pasensta, mokymosi architekt\u016bra turi b\u016bti pagr\u012fsta perkeliamu na\u0161umu, o ne trumpalaikiu turinio \u012fvaldymu. Gerai suderintas vertinimas paai\u0161kina l\u016bkes\u010dius, suma\u017eina netinkamai nukreiptas pastangas ir padidina tikimyb\u0119, kad mokymasis bus perkeltas \u012f praktin\u0119 veikl\u0105 darbo vietoje.<\/p>\n\n\n\n

Kod\u0117l autenti\u0161kas vertinimas svarbus dirbtinio intelekto eroje<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Autenti\u0161kas vertinimas suteikia praktin\u012f mechanizm\u0105, kaip u\u017etikrinti mokym\u0173 ateit\u012f ir atsispirti darbo rinkos nepastovumui. U\u017euot teikiant pirmenyb\u0119 prisiminimais pagr\u012fstam testavimui ar pasyvaus vartojimo modeliams, autenti\u0161kos u\u017eduotys imituoja realaus pasaulio praktik\u0105. Veiksmingas autenti\u0161kas vertinimas pasi\u017eymi keliomis savyb\u0117mis:<\/p>\n\n\n\n