Linnulaulu kõrval on kevade märgiks üliõpilaste lõputööde tähtaeg. Õppuril on valida kahe strateegia vahel. Õppida ja koguda teadmisi. See on vaevarikas, aga toob kasu pikas vaates, jõudes tööturule. Alternatiivselt saab kasutada tehisintellekti abi ja lasta masinal töö ära teha. Millest on kasu lühiajalises vaates, kursuse läbimisena. Väljakul on veel kaks tegelast. Ülikool õpetab ja neid mõõdetakse lõpetajate tootlikkusena. Tulevane tööandja eelistab võimekat töötajat. Ülikool ja tööandja eelistavad tõelist õppimist, isegi kui nad ei suuda petmist tuvastada ja näevad ainult kursuste edukat lõpetamist.
Kirjeldatud stseen kajastab reaalset elu ja kirjeldab samal ajal kolme osapoolega mängu. Mänguteoorias püütakse leida iga mängija jaoks nende oodatavat kasu maksimeeriv strateegia. Milleks on iga mõeldava strateegia tulemuse väärtus, hind ja tõenäosus.
Kevadise mängu mõistmiseks on hea teada veel kahte asjaolu. Majandusteadustest pärinev Pareto efektiivsus kirjeldab olukorda milles ressursse kasutatakse tingimuste võimaldatud parimal viisil ja kellegi seisu ei saa enam parandada ilma teisele kulusid põhjustamata. Tulemus ei pea olem õiglane ega võrdne, vaid see on olustikku arvestades optimaalne. Näiteks jagades pisikest kooki, jääb kõigi magusisu rahuldamata, aga kellegi viilu ei saa ka suuremaks teha ilma teistelt võtmata.
Nashi tasakaalus teevad osalejad otsuseid selle põhjal, mida nad arvavad, et teised teevad. Otsused mõjutavad kõigi tulemusi. Näiteks hoiavad juhid paremale tee poolele, kuna usuvad, et kõik teevad sama. Ühekülgne reegli rikkumine oleks ohtlik. Süsteem on stabiilne, aga tasakaal ei pea olema meeldiv. Mida iseloomustab lõhki läinud, aga koos püsiv abielu, kui ühe osapoole lahutamise samm on kummalegi kulukas. Kehv küll, aga mitmes mõttes on "odavam" mitte lahku minna.
Kuivõrd antud näide kajastab haridust, sõltub fantaasiast. Üliõpilane seisab dilemma ees: kas kulutada energiat õppimisele ja töö kirjutamisele või panustada vähem õppimisse ning lasta töö teha TI'l. Ülikoolil ja tööandjal aktiivne valik puudub. Nad lihtsalt jälgivad, kas tudeng sooritab lõputöö või mitte ja saavad vastavalt sellele kasu. Oluline on, et nad ei oska öelda, kas sooritus saavutati ausalt või pettes.
Ise töö kirjutamise kulu on üliõpilase jaoks suurem kui lasta see teha näiteks ChatGPT'l. Kui ülikool ja tööandja ei saa midagi teha, kujuneb domineerivaks, Nashi tasakaalus strateegiaks "pettus". Kuni hinnatakse diplomeid, ei tooks õppimise vaeva lisamine kellelegi kasu. Näeks ülikool ja tööandja enda huve diplomist kaugemale ja suudaks neid kaitsta, lisanduks üliõpilasele õppimise vaev. Ta saaks targemaks ja suures pildis oleks ka kahe ülejäänud osapoole kasu suurem. Sünnib Pareto efektiivne tasakaal, milles kõik saaks kasu, sealhulgas ka üliõpilane.
Ilusa idee muudab probleemseks kompleksne ja muutuv maailm. Üliõpilast ohustab ebaõnnestumise hind. Samal ajal suurenevad töökohal ja karjääriaegse elukestva õppimise väärtused. Kui üliõpilane kukub läbi, pole tal diplomit ning ebaõnnestujat ei võta jutule ka tööandja. Õppimise vaev ei garanteeri edu. Seda ei taga ka TI kasutamine, kui jäädakse vahele. Ent ressursi kulu mõttes võib TI nutikas kasutus olla õnnestumisel tõhusam. Ülikooli edu mõõdetakse lõpetajatena, mistõttu neil napib motivatsiooni ja teatud piirist ka ressursse, et olla kontrollimisel väga põhjalik. Liigse karmuse paratamatud vale positiivseid otsused külvaks ebaõiglust ning vähendaks ülikooli avalikku atraktiivsust.
Kiiresti muutuvate töö vormide ja tehnoloogia arengu tulemusel õpitakse üha rohkem vajalikke töövõtted tööandja juures. Ülikoolid on sellest teadlikud ja pakuvad omalt poolt kitsa spetsialiseerumise mikrokraade. Tööandjad kontrollivad ülikooli tööd vähesel määral. Nad hindavad palju rohkem kui kiiresti värske kandidaat omandab uued töövõtted. Kes on tänu palgale suhteliselt kõrge õppimise motivatsiooniga. Tööandjale võib tulla isegi kasuks, kui ta on osanud kasutada uusi TI töövahendeid vähemalt selles ulatuses, et need tagasid talle senise edu ülikooli läbimisel.
Ülikoolis õppimine on olnud kogu aeg mäng. Üks huvitav seik on jäänud tähelepanuta. Kuidas hinnata ülikooli õppejõudu, kes kasutab oma töös TI? USA's nõudis Northeasterni ülikooli tudeng tagasi õppemaksu, kuna avastas, et ettevõtluse kursuse professor oli õppematerjalide loomiseks kasutanud TI. Õppejõu materjalides oli ilmseid generatiivse TI kasutuse tunnuseid: vigaseid viiteid, kirjavigu ja piltidel iseloomulikke mitme käega tegelasi.
Ülikool lükkas nõude tagasi. Põhjendades otsust strateegiliste eesmärkidega kasutada arengu huvides nii õpetamises, teadustöös kui muudes tegevustes kõiki TI võimalusi. Peale lohakuse pole professorile midagi ette heita. Kõik õppejõud kasutavad raamatuid, teadusartikleid ja muid teabeallikaid. Nende töö on õpetamine, maailma teabe koondamine arusaadavasse vormi ning õppurite juhendamine.
Ometi peaks juhtum äratama küsima, et kui usaldame tudengite töö sisu valvamise ja õppejõu materjalide loomise TI'le, rändab akadeemiline autoriteet ja hariduse sisu masinate kätte ning ülikool muutub järjest enam kursuste korrapidajaks ja diplomite väljastajaks. Juhul kui peetakse oluliseks säilitada haridussüsteemi usalduslikkus ja tähendus, peavad tudengid, õppejõud, ülikoolid ja tööandjad, ehk kõik mängus osalejad, oma strateegiad läbi mõtlema, sh. kaaluma väärtuseid ja kontrollimehhanisme. Seni Pareto efektiivselt rahuldavalt jagatud kooki kaua vaatama jäädes, läheb see halvaks.
Kommentaarid
Alates 02.04.2020 kuvab ERR kommenteerija täisnime.