Programma leert personeel van de Amerikaanse luchtmacht de grondbeginselen van AI

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

Een nieuw academisch programma dat is ontwikkeld aan het MIT, heeft tot doel het personeel van de Amerikaanse lucht- en ruimtemacht te leren kunstmatige-intelligentietechnologieën te begrijpen en te gebruiken. In een recente collegiaal getoetst onderzoek, ontdekten de onderzoekers van het programma dat deze aanpak effectief was en goed werd ontvangen door werknemers met verschillende achtergronden en professionele rollen.

Het project, dat werd gefinancierd door het Department of the Air Force-MIT Artificial Intelligence Accelerator, probeert bij te dragen aan AI-onderwijsonderzoek, met name met betrekking tot manieren om leerresultaten op schaal te maximaliseren voor mensen met verschillende onderwijsachtergronden.

Experts in MIT Open Learning hebben een curriculum ontwikkeld voor drie algemene soorten militair personeel - leiders, ontwikkelaars en gebruikers - met behulp van bestaand MIT-educatief materiaal en bronnen. Ze creëerden ook nieuwe, meer experimentele cursussen die waren gericht op leiders van de lucht- en ruimtemacht.

Vervolgens leidden MIT-wetenschappers een onderzoeksstudie om de inhoud te analyseren, de ervaringen en resultaten van individuele leerlingen tijdens de 18 maanden durende pilot te evalueren en innovaties en inzichten voor te stellen waarmee het programma uiteindelijk zou kunnen worden opgeschaald.

Ze gebruikten interviews en verschillende vragenlijsten, aangeboden aan zowel studenten als personeel van het programma, om te evalueren hoe 230 lucht- en ruimtestrijdkrachten met het cursusmateriaal omgingen. Ze werkten ook samen met de MIT-faculteit om een inhoudskloofanalyse uit te voeren en vast te stellen hoe het curriculum verder kon worden verbeterd om de gewenste vaardigheden, kennis en mentaliteit aan te pakken.

Uiteindelijk ontdekten de onderzoekers dat de militairen positief reageerden op hands-on leren; gewaardeerde asynchrone, tijdbesparende leerervaringen om in hun drukke schema's te passen; en hechtte veel waarde aan een teamgebaseerde, lerende ervaring, maar zocht inhoud met meer professionele en zachte vaardigheden. Leerlingen wilden ook zien hoe AI rechtstreeks van toepassing was op hun dagelijkse werk en de bredere missie van de lucht- en ruimtemacht. Ze waren ook geïnteresseerd in meer mogelijkheden om met anderen om te gaan, waaronder hun collega's, instructeurs en AI-experts.

Op basis van deze bevindingen hebben de programmaonderzoekers onlangs gedeeld op de IEEE Frontiers in Education Conference, breidt het team de educatieve inhoud uit en voegt het nieuwe technische functies toe aan het portaal voor de volgende iteratie van het onderzoek, dat momenteel aan de gang is en zich uitstrekt tot 2023.

“We graven dieper in het uitbreiden van wat we denken dat de leermogelijkheden zijn, die worden aangestuurd door onze onderzoeksvragen, maar ook door het begrijpen van de wetenschap van leren over dit soort schaal en complexiteit van een project. Maar uiteindelijk proberen we ook echte vertaalwaarde te leveren aan de luchtmacht en het ministerie van Defensie. Dit werk leidt tot een impact in de echte wereld voor hen, en dat is echt opwindend”, zegt hoofdonderzoeker Cynthia Breazeal, MIT's decaan voor digitaal leren, directeur van MIT RAISE (Responsible AI for Social Empowerment and Education), en hoofd van de onderzoeksgroep Personal Robots van het Media Lab.

Leertrajecten bouwen

Aan het begin van het project gaf de luchtmacht het programmateam een reeks profielen die de opleidingsachtergronden en functies van zes basiscategorieën luchtmachtpersoneel vastlegden. Het team creëerde vervolgens drie archetypen die het gebruikte om 'leertrajecten' te bouwen: een reeks trainingsprogramma's die zijn ontworpen om voor elk profiel een reeks AI-vaardigheden bij te brengen.

Het Lead-Drive-archetype is een individu dat strategische beslissingen neemt; het archetype Create-Embed is een technische werker die AI-oplossingen implementeert; en het archetype Facilitate-Employ is een eindgebruiker van AI-augmented tools.

Het was een prioriteit om het Lead-Drive-archetype te overtuigen van het belang van dit programma, zegt hoofdauteur Andrés Felipe Salazar-Gomez, een onderzoekswetenschapper bij MIT Open Learning.

"Zelfs binnen het ministerie van Defensie vroegen leiders zich af of training in AI de moeite waard is of niet", legt hij uit. “We moesten eerst de mentaliteit van de leiders veranderen, zodat ze de andere cursisten, ontwikkelaars en gebruikers in staat zouden stellen deze training te volgen. Aan het einde van de pilot ontdekten we dat ze deze training omarmden. Ze hadden een andere mentaliteit.”

De drie leertrajecten, variërend van zes tot twaalf maanden, omvatten een combinatie van bestaande AI-cursussen en materialen van MIT Horizon, MIT Lincoln Laboratory, MIT Sloan School of Management, het Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), het Media Lab , en MITx MicroMasters-programma's. De meeste onderwijsmodules werden volledig online aangeboden, synchroon of asynchroon.

Elk leertraject omvatte verschillende inhoud en formaten op basis van de behoeften van gebruikers. De Create-Embed-reis omvatte bijvoorbeeld een vijfdaagse, persoonlijke praktijkgerichte cursus die werd gegeven door een onderzoekswetenschapper van het Lincoln Laboratory die een diepe duik bood in technisch AI-materiaal, terwijl de Facilitate-Employ-reis bestond uit zelfstudie, asynchrone leerervaringen, voornamelijk gebaseerd op MIT Horizon-materialen die zijn ontworpen voor een meer algemeen publiek.

De onderzoekers creëerden ook twee nieuwe cursussen voor het Lead-Drive-cohort. Eén, een synchrone online cursus genaamd The Future of Leadership: Human and AI Collaboration in the Workforce, ontwikkeld in samenwerking met Esme Learning, was gebaseerd op de wens van de leiders voor meer training rond ethiek en mensgericht AI-ontwerp en meer inhoud over mens-AI-samenwerking in het personeelsbestand. De onderzoekers ontwikkelden ook een experimentele, driedaagse, persoonlijke cursus genaamd Learning Machines: Computation, Ethics, and Policy, die leiders onderdompelde in een constructieve leerervaring waarbij teams samenwerkten aan een reeks praktische activiteiten met autonome robots. dat culmineerde in een capstone-wedstrijd in escape room-stijl die alles samenbracht.

De cursus Learning Machines was enorm succesvol, zegt Breazeal.

“Bij MIT leren we door te maken en door samen te werken. We dachten: wat als we leidinggevenden op deze manier over AI laten leren?” ze legt uit. "We ontdekten dat de betrokkenheid veel dieper is en dat ze een sterkere intuïtie kregen over wat deze technologieën laat werken en wat ervoor nodig is om ze op een verantwoorde en robuuste manier te implementeren. Ik denk dat dit van grote invloed zal zijn op hoe we in de toekomst denken over executive education voor dit soort ontwrichtende technologieën.”

Feedback verzamelen, inhoud verbeteren

Gedurende het hele onderzoek checkten de MIT-onderzoekers met de leerlingen in met behulp van vragenlijsten om hun feedback te krijgen over de inhoud, pedagogiek en gebruikte technologieën. Ze lieten ook de MIT-faculteit elk leertraject analyseren om hiaten in het onderwijs te identificeren.

Over het algemeen ontdekten de onderzoekers dat de leerlingen meer mogelijkheden wilden om deel te nemen, hetzij met hun leeftijdsgenoten via teamgebaseerde activiteiten, hetzij met docenten en experts via synchrone onderdelen van online cursussen. En hoewel de meeste medewerkers de inhoud interessant vonden, wilden ze meer voorbeelden zien die direct toepasbaar waren op hun dagelijkse werk.

Nu, in de tweede iteratie van de studie, gebruiken onderzoekers die feedback om de leertrajecten te verbeteren. Ze ontwerpen kennischecks die deel zullen uitmaken van de asynchrone cursussen in hun eigen tempo om leerlingen te helpen zich met de inhoud bezig te houden. Ze voegen ook nieuwe tools toe om live Q&A-evenementen met AI-experts te ondersteunen en om meer community onder leerlingen op te bouwen.

Het team wil ook specifieke voorbeelden van het ministerie van Defensie toevoegen aan de educatieve modules en een op scenario's gebaseerde workshop opnemen.

“Hoe ontwikkel je een personeelsbestand van 680,000 in verschillende werkrollen, alle echelons en op schaal? Dit is een probleem van MIT-formaat en we maken gebruik van het werk van wereldklasse dat MIT Open Learning sinds 2013 doet: onderwijs op wereldschaal democratiseren”, zegt majoor John Radovan, adjunct-directeur van de DAF-MIT AI Gaspedaal. “Door gebruik te maken van ons onderzoekspartnerschap met MIT, zijn we in staat om de optimale pedagogie van ons personeel te onderzoeken door middel van gerichte pilots. We zijn dan in staat om snel onverwachte positieve resultaten te verdubbelen en ons te richten op geleerde lessen. Zo versnel je positieve verandering voor onze piloten en bewakers.”

Naarmate het onderzoek vordert, verscherpt het programmateam de focus op hoe ze deze training naar een grotere schaal kunnen brengen.

“Het Amerikaanse ministerie van Defensie is de grootste werkgever ter wereld. Als het om AI gaat, is het erg belangrijk dat hun werknemers allemaal dezelfde taal spreken”, zegt Kathleen Kennedy, senior director van MIT Horizon en uitvoerend directeur van het MIT Center for Collective Intelligence. “Maar de uitdaging is nu om dit op te schalen, zodat leerlingen die individuele mensen zijn, krijgen wat ze nodig hebben en betrokken blijven. En dit zal zeker helpen om te informeren hoe verschillende MIT-platforms kunnen worden gebruikt met andere soorten grote groepen.”

<!–
->