Ewelina Kurtys: odstawiła scrollowanie, przy AI wróciła do notesu
Zaktualizowano: 12 godzin temu
Ewelina Kurtys: Ograniczenie Social Media i Wykorzystanie AI w Edukacji
Ewelina Kurtys usunęła aplikację Instagram. TikToka zostawiła do publikowania własnych materiałów, ale przestała oglądać cudze. Można by oczekiwać, że neuronaukowczyni uzasadni taką decyzję opowieścią o przeciążonym mózgu. W rozmowie z Krzysztofem Kosmanem w EdTech Dots mówi jednak coś znacznie ostrożniejszego: uznała, że ma lepsze sposoby na wykorzystanie czasu.
Dlaczego przestała oglądać rolki
Kurtys nie opisuje Instagrama jako miejsca pozbawionego wartości. Znajdowała tam inspiracje i przydatne informacje. Dostrzegała też, że algorytm potrafi dopasować treści do zainteresowań. Problem pojawiał się przy porównaniu korzyści z czasem spędzonym przed ekranem.
Podaje przykład dwudziestu minut oglądania rolek, po których trafiała na jedną naprawdę ciekawą rzecz. Pozostałe materiały również zajmowały uwagę, chociaż niekoniecznie chciała je zobaczyć. Z czasem przestał jej odpowiadać taki sposób szukania informacji.
Decyzja o usunięciu aplikacji nie wymagała odpowiedzi na wszystkie pytania o mózg. Wystarczało pytanie o własny dzień: czy chcę spędzać go właśnie tak? W jej przypadku odpowiedź doprowadziła do ograniczenia konsumpcji treści przy zachowaniu możliwości publikowania.
To rozróżnienie pozwala zrozumieć pozorną sprzeczność w jej stanowisku. Można uznać scrollowanie za kiepski sposób na spędzenie popołudnia, a jednocześnie ostrożnie podchodzić do twierdzenia, że trwale uszkadza ono mózg. Uzasadnienia tych dwóch ocen są różne.
Kurtys zaznacza też, że jej wybór może się zmienić. Nie przedstawia odstawienia aplikacji jako zasady obowiązującej każdego. Opisuje rozwiązanie, które odpowiada jej obecnym celom i doświadczeniom.
Kiedy naukowe słowo obiecuje zbyt wiele
Na początku rozmowy Kosman pyta, czego naukowcy wciąż nie rozumieją w działaniu mózgu. Kurtys odpowiada z rozbrajającą szczerością, że właściwie wszystkiego. Zaraz potem doprecyzowuje: znamy fragmenty mechanizmów i potrafimy część tej wiedzy wykorzystać, ale pełny obraz pozostaje poza zasięgiem.
Rozróżnia badania komórek, badania na zwierzętach i obserwacje ludzi. Im bliżej codziennego życia człowieka, tym trudniej kontrolować warunki i przypisać obserwowany efekt jednej przyczynie. W laboratorium można ograniczyć liczbę zmiennych. W życiu człowieka nakładają się na siebie zachowania i okoliczności, których badacz nie ustala.
Stąd jej powracająca uwaga o korelacji i przyczynowości. To, że dwie rzeczy występują razem, nie wyjaśnia jeszcze, dlaczego tak się dzieje. W rozmowie nie służy to odrzuceniu badań nad dobrostanem. Kurtys przyznaje, że istnieją prace wskazujące na problemy związane z korzystaniem z social mediów. Kwestionuje pewność, z jaką tłumaczymy je konkretną historią o biochemii mózgu.
Zwraca również uwagę na czas. Rozproszenie podczas pracy z włączonymi powiadomieniami jest innym pytaniem niż zdolność do skupienia się wiele tygodni później. Nie chce traktować tych sytuacji jako dowodów na dokładnie to samo zjawisko.
Podobny kłopot widzi w określeniu „detoks dopaminowy”, którego sama kiedyś używała. Po lekturze literatury zaczęła kwestionować ten język. Jej zdaniem przerwę od telefonu można opisać jako próbę wyciszenia się i poprawy samopoczucia, bez dopisywania jej obietnicy biochemicznego resetu.
Ewelina nadal ogranicza korzystanie z aplikacji, choć zmieniła sposób, w jaki uzasadnia tę decyzję. Praktyka pozostała, pewność co do mechanizmu zmalała.
Dostęp do wiedzy i kłopot z wyborem
Gdy rozmowa przechodzi do edukacji, Kurtys mówi z entuzjazmem o możliwościach, których nie miała jako studentka. Wspomina naukę języków bez łatwego kontaktu z rodzimymi użytkownikami. Możliwość rozmowy z nimi była czymś trudno dostępnym, związanym choćby z kosztowną szkołą.
Dziś jako kontrast wskazuje internetowe wykłady i materiały cenionych uczelni. Chciałaby mieć taki dostęp wcześniej. Jednocześnie opisuje trudność, która pojawia się przy ogromnym wyborze: trzeba zdecydować, czego się uczyć i na co przeznaczyć ograniczony czas.
Sama zetknęła się z tym, gdy zaczęła poznawać AI. Miała wykształcenie związane z neuronauką, a nie inżynierią. Sięgnęła po podstawy programowania i płatne kursy na Courserze, żeby zrozumieć, jak działają narzędzia z nowej dla niej dziedziny.
Mogła szukać darmowych materiałów. W kursach ceniła jednak uporządkowanie nauki. Z jej doświadczenia wynika, że dostępność informacji nie usuwa potrzeby kolejności, planu i prowadzenia przez temat.
Jak AI zmienia proces nauki
Kiedy Kosman pyta, jak rozpoznać, czy technologia pomaga się uczyć, Kurtys proponuje ocenianie rezultatów. Student może odnieść je do egzaminu. W innych sytuacjach trzeba sprawdzić, czy dane działanie pomaga w pracy albo poprawia samopoczucie. Sama atrakcyjność materiału nie odpowiada jeszcze na pytanie, po co po niego sięgamy.
Pytanie o AI usuwające wysiłek z nauki prowadzi do najbardziej konkretnego opisu pracy w całym odcinku. Kurtys przypomina sobie początki tworzenia własnej strony z pomocą AI. Zlecała zadanie, dostawała wynik, przechodziła do następnego. W pewnym momencie trudno było jej odtworzyć pierwotny zamiar.
Jedno zadanie rozgałęziało się na kilka kolejnych. Narzędzie pozwalało posuwać się naprzód, ale pojawiało się coraz więcej wątków wymagających uwagi. Wtedy notes stawał się potrzebny do zapisania celu i utrzymania porządku.
Kurtys porównuje tę pracę do zarządzania. Wykonując własne zadanie, można podążać stosunkowo liniową ścieżką. Koordynując pracę innych osób albo AI, trzeba śledzić kilka spraw naraz. Większa liczba wykonywanych zadań zwiększa także liczbę rzeczy, których trzeba dopilnować.
Nie opisuje tego jako dowodu na poprawę zdolności poznawczych wszystkich użytkowników. Mówi o własnym doświadczeniu: przy złożonej pracy z AI czuje się bardziej zaangażowana i musi więcej pamiętać. Nie ma poczucia, że po prostu przestała myśleć.
Zastrzega przy tym, że automatyzacja może przyspieszać również błędne decyzje. Szybsze wykonanie polecenia nie daje jeszcze pewności, że należało je wydać. Dlatego podkreśla potrzebę oceny kolejnych kroków.
Kiedy prowadzący sugeruje, że dochodzimy do granic ludzkich możliwości, Ewelina zawęża tę interpretację. Opowiada o swoim poziomie umiejętności w danym momencie i o pierwszym większym projekcie. Spodziewa się, że wraz z praktyką będzie radzić sobie lepiej. To przekonanie i opis uczenia się, a nie pomiar granic mózgu.
Nauczyciel może tłumaczyć dalej. Uczeń się męczy
Kurtys widzi w AI także cierpliwego rozmówcę do nauki. Można ponawiać pytania i prosić o kolejne wyjaśnienie. Tempo łatwiej dostosować do siebie niż podczas wykładu.
Wspomina, że jako studentka opuszczała nieobowiązkowe wykłady i korzystała z notatek koleżanki. Czasami prowadzący mówił dla niej za szybko, czasami za wolno. W obu sytuacjach traciła skupienie. Możliwość dopasowania tempa jest więc dla niej odpowiedzią na konkretną trudność, którą pamięta z własnej edukacji.
Ta cierpliwość narzędzia ma jednak drugą stronę. W pracy to człowiek musi przyswoić odpowiedź, ocenić ją i zdecydować, co dalej. Ewelina mówi, że już teraz sama ogranicza tempo pracy: AI mogłoby działać dalej, podczas gdy ona jest zmęczona.
Kosman pyta również o odpowiedzialność. Nauczyciel czy uczelnia mają rozpoznawalny punkt widzenia i określoną strukturę. Jak oceniać system, który coraz lepiej poznaje użytkownika i może wpływać na jego sposób myślenia?
Kurtys traktuje możliwość manipulacji jako ryzyko, a nie opis udowodnionego zachowania każdego modelu. Nie proponuje też prostego rozwiązania. Mówi natomiast, że gdyby znów miała dwadzieścia lat, nadal wybrałaby studia. Wciąż uczy się od ludzi i chce zachować z nimi kontakt.
AI wykorzystuje do pytań technicznych i porządkowania myśli. Nie powierza mu decyzji o tym, co powinna zrobić ze swoim życiem. Po rozmowie o nowych narzędziach zostaje więc bardzo konkretny obraz jej pracy: kolejne odpowiedzi na ekranie, zapisany w notesie cel i człowiek, który potrzebuje czasu, żeby ocenić następny krok.
