2025/12/19-ны байдлаар хиймэл оюун ухаан боловсролын салбарт, тэр дундаа хөдөө орон нутгийн сургууль, их дээд сургуулиас эхлээд “ирээдүйн ажилд бэлэн” төгсөгч бэлтгэх бүх шатанд огцом нөлөөлж байна. Энэ дугаарт бид (1) хөдөө орон нутгийн сургуулиуд хиймэл оюун ухаан (ХОУ)-ын давалгааг хэрхэн давж буй тухай олон улсын кейсүүд, (2) AI-ready буюу ХОУ-д бэлэн төгсөгчид ямар цөм чадвартай байх ёстойг, (3) багш нар даалгавраа “AI-proof” болгох биш, ХОУ-тай зориуд, уялдаатай дизайн хийх хүрээ (framework)-ийг танилцуулж, Монголын бизнес, боловсролын орчинд хэрхэн нутагшуулж болохыг тоймлон хүргэнэ.
Хөдөө орон нутгийн сургуулиуд ба ХОУ: Боломж, эрсдэл, бодлогын хоцрогдол
АНУ-ын жишээ харвал зөвхөн том хотууд бус, хөдөө орон нутгийн сургуулиуд хүртэл хиймэл оюун ухаан ашиглах шинэ эринд аль хэдийн оржээ. Судалгаанаас харахад K-12 сурагчдын бараг 50 хувь нь ChatGPT зэрэг ХОУ-ын хэрэгслийг долоо хоног бүр ашиглаж байгаа ч, сургуулиудын дийлэнх нь албан ёсны бодлого, сургалтгүй хэвээр байна (NBC Washington). Энэ байдал нь Монголын хөдөө орон нутгийн сургуулиудад ч адилхан эрсдэл дагуулж болох юм: сурагчид технологийг хурдан эзэмшиж, багш, бодлого боловсруулагчид хоцорсоноор “бодлогын хоосон зай” үүсэх эрсдэлтэй.
Пенсильвани, Хойд Дакота зэрэг мужид жижиг дүүргийн багш, захирлууд ХОУ-ын хөгжлийг дагаж амжихгүй, сургалт, заавар дутмаг байгааг онцолж байна. Зарим нь технологийн өөрчлөлт хэт хурдан учраас “сургалт авсан ч дагахад бэрх” гэж тэмдэглэжээ (InForum). Энэ нь бидэнд нэг чухал сургамж өгнө: ХОУ-ыг хориглох биш, системтэйгээр ашиглах бодлого, сургалтын хөтөлбөр зайлшгүй хэрэгтэй.
Гэсэн ч боломж асар их. Зарим багш нар ХОУ-г “залилуулах эрсдэл” гэхээсээ илүүгээр, сургалтын агуулга, үнэлгээг дахин загварчлах хэрэгсэл болгон ашиглаж байна. Жишээлбэл, Пенсильванид нэг англи хэлний багш Macbeth жүжгийн хичээл дээр сурагчдаар ХОУ ашиглан Act IV-ийн шинэ киноны үзэгдэл бүтээлгэж, үүнийг бараг “бултах боломжгүй” бүтээлч даалгавар гэж тодорхойлжээ (City & State PA). Зорилго нь ХОУ-ыг хориглох бус, “ХОУ-тай хамтран шүүмжлэлтэй сэтгэх, гүнзгий суралцах” ур чадвар суулгах явдал юм.
Ялангуяа англи хэл сурагчид, тусгай хэрэгцээтэй сурагчдад бодит цагийн орчуулга, түвшинд нь тохирсон тайлбар, дасгал санал болгодог системүүд нь “нэг багшийн хүрч чадахгүй” зайн алдааг нөхөх чадамжтайг мэргэжилтнүүд онцолж байна (Education Week). Монголын хувьд хөдөө сумын сургуулиудад ХОУ-д суурилсан сургалтын туслах, чатбот, орчуулгын систем нэвтрүүлснээр багшийн ачааллыг бууруулж, сурагч бүрт илүү тэгш боломж олгох стратегийн гарц байж болно.
Гэхдээ энэ бүхэн зөвхөн технологийн сонголт биш, “ХОУ-ын бичиг үсэгтэй байдал” буюу AI literacy-г системтэй заах асуудал юм. Сурагчид ХОУ-ны өгөгдлийн эх сурвалж, алдаа (hallucination), хандлага (bias), мэдээллийн нууцлал, зохиогчийн эрхийн эрсдэлийг ойлгож, эцсийн хариуцлагыг өөр дээрээ авч сурах ёстой. Хөдөө орон нутгийн сургуулиудад ийм чадвар олгох сургалтын хөтөлбөрийг боловсруулж, багш нарт зориулсан “ХОУ ашиглах бодлогын гарын авлага” бүтээх нь Монголын боловсролын салбарын тулгамдсан сэдвийн нэг болоод байна.
AI-ready төгсөгч: Ирээдүйн ажилд зайлшгүй хэрэгтэй ХОУ-ын цөм чадварууд
Хиймэл оюун ухаан монголд өргөн нэвтрэхийн хэрээр “AI-ready” буюу ХОУ-д бэлэн төгсөгч гэдэг ойлголт улам тодорхой болж байна. Энэ нь заавал машин сургалтын инженер болохыг хэлэхгүй; харин аливаа мэргэжил дээрээ ХОУ-ыг хэрэгсэл байдлаар үр дүнтэй ашиглаж, бизнесийн асуудлыг шийдэх чадвартай мэргэжилтэн байхыг хэлнэ. Purdue их сургууль төгсөгчдөд ХОУ-ын чадвар заавал эзэмшүүлэх шинэ шаардлага нэвтрүүлж, төгсөгч бүрийг “аж үйлдвэрийн бүх салбарт түргэн өөрчлөгдөж буй ХОУ-ын технологид дасан зохицож, ашиглаж чаддаг” байлгахыг зорьж байгаа нь үүний тод жишээ юм (Campus Reform).
AI-ready төгсөгчийн гол цөм чадваруудыг дараах байдлаар харж болно:
- Хэрэглээний ХОУ-ын бичиг үсэгтэй байдал (Applied AI Fluency) – Өөрийн мэргэжил, салбартаа тохируулан ХОУ-ын хэрэгсэл сонгох, тохируулах, өдөр тутмын ажлаа автоматжуулах чадвар. Жишээлбэл, маркетингийн оюутан хиймэл оюун ухаанаар зураг бүтээх, контент бэлтгэх, дата шинжлэх; нягтлан бодогч ХОУ-ын туслах ашиглан тайлангийн ноорог гаргуулах гэх мэт.
- Шүүмжлэлтэй үнэлгээ (Critical Evaluation) – ХОУ-ны гаргасан үр дүнг шууд хүлээж авахгүй, эх сурвалж шалгах, алдаа, хандлагыг таних, үнэн зөв эсэхийг баталгаажуулах чадвар. Ажлууд улам бүр “ХОУ-ын тусламжтай гарсан шийдлийг хэрхэн тайлбарлаж, хамгаалж байна вэ?” гэдгээр үнэлэгдэх болж байна (Forbes).
- Процесс төвтэй асуудал шийдэх (Process-Oriented Problem Solving) – Одоо “гоё тайлан, илтгэл”-ийг ХОУ хэдхэн секундын дотор гаргаж чаддаг тул үнэ цэн нь оюутан, ажилтны ашигласан оролт, логик, алхам тутамд шилжиж байна. Сургалт, үнэлгээ нь “эцсийн бүтээгдэхүүн” бус, “түүнд хүрэх бодит сэтгэх үйл явц”-ыг илүү түлхүү шалгах ёстойг судлаачид онцолж байна (Campus Technology).
- Ёс зүйн хариуцлага (Ethical Accountability) – ХОУ ашигласан ч, эцсийн шийдвэр, үр дагаврын хариуцлага хүн дээр үлддэгийг ухамсарлах. Өгөгдөл хамгаалалт, хэрэглэгчийн зөвшөөрөл, зохиогчийн эрх, ажлын байрны нөлөөлөл зэрэг асуудлыг ойлгож, байгууллагынхаа стандарт, дүрмийг мөрдөх чадвар чухал (Forbes).
Ажил олгогчдын мэдээллээс харахад ХОУ-ын ур чадвар шаардсан ажлын байрны зар огцом өсөж, өндөр цалинтай, анхан шатны цагаан захт ажлын байрнуудын хувьд “суурь шаардлага” болж эхэлжээ (Forbes). Хэрэв оюутнуудыг зөвхөн “ХОУ-ыг хориглох, хуулбарласан эсэхийг шалгах” өнцгөөс сургаад байвал, төгсөөд бизнесийн бодит орчинд ХОУ-ын автоматжуулалт, өгөгдөлд суурилсан шийдвэр гаргалттай нүүр тулах үедээ бэлэн бус үлдэх эрсдэлтэй.
Монголын бизнесийн удирдлага гэж юу вэ, ирээдүйн бизнесийн мэргэжилтэн ямар байх ёстой вэ гэдгийг эргэж харах цаг ирсэн. ХОУ-ын программ, ноу-код шийдлээр өгөгдөлд суурилсан шийдвэр гаргаж, үйл ажиллагаагаа автоматжуулж чаддаг боловсон хүчин бэлтгэх нь “бизнесийн зээл, бизнес төлөвлөгөө”-нөөс ч илүү стратегийн хөрөнгө оруулалт болж байна.
AI-proof биш, зорилготой дизайн: ХОУ-ын эринд даалгаврыг дахин төсөөлөх нь
Сүүлийн жилүүдэд “даалгаврыг яаж AI-proof болгох вэ?” гэсэн маргаан давамгайлж байсан ч, судлаачид энэ нь технологийн хөгжлийг давах боломжгүй, алдагдалтай стратеги гэж үзэж байна. Үүнээс илүү үр дүнтэй нь багш, сургалтын байгууллага бүр хиймэл оюун ухаан ашиглах, эс ашиглахыг даалгаврын зорилготой уялдуулан урьдчилан төлөвлөх юм. Пенсильванийн их сургуулийн (Penn GSE) судлаач Amy Stornaiuolo ХОУ-ын эринд даалгавар зохиох 5 төрлийн стратегийн хүрээг санал болгосон нь багш нарт практик чиглэл өгч байна (Penn GSE).
- Assistive (Дэмжих) – ХОУ-ыг “агшин зуурын багш” маягаар, санаа ололт, тайлбар авах, алдаагаа засуулах зэрэгт ашиглуулна. Харин эцсийн бүтээлийг бүтнээр нь гаргуулж өгөхийг хориглоно. Жишээлбэл, эсээ бичихийн өмнө бүтэц төлөвлөх, санаа жагсаах ажлыг ХОУ-аар дэмжүүлж, харин бодит бичлэгийг сурагч өөрөө хийдэг.
- Resistive (Хязгаарлах) – Сурагчийн дуу хоолой, орон нутгийн онцлогийг хүчтэй шингээсэн, ХОУ ашиглахад бараг ашиггүй даалгавар өгнө. Орон нутгийн бизнес өртөө, сумын асуудал, ахмадуудаас авсан ярилцлага дээр суурилсан судалгаа зэрэг нь үүнд орно.
- Creative (Бүтээлч) – Сурагчид ХОУ-тай хамтарч бүтээх даалгавар гүйцэтгэнэ. Жишээлбэл, дүрийн намтар, подкастын сценар бичихдээ чатбот “хамтран зохиогч” болгон ашиглах, хиймэл оюун ухаанаар зураг бүтээх, дараа нь өөрийн оруулсан промпт, авсан үр дүнгээ шүүмжлэх.
- Rhetorical (Риторик шинжилгээ) – ХОУ-ны гаргасан текстийг судалгааны материал болгон ашиглаж, үнэн зөв байдал, хандлага, өнгө аясыг нь шинжилнэ. Энэ нь сурагчдын унших, бичих чадвартай давхар ажиллаж, “ХОУ-ыг уншиж сургах” ач холбогдолтой.
- Critical (Шүүмжлэлтэй судалгаа) – ХОУ-ын технологи өөрийнх нь нийгмийн нөлөөг шинжилнэ. Байгаль орчны нөлөө, алгоритмын ялгаварлалт, хиймэл оюун ухаан торгууль, хуулийн зохицуулалт, AI детекторын найдвартай байдал зэрэг сэдвээр судалгааны ажил хийлгэж болно.
Эдгээр ангиллыг давхардуулан ашиглавал хамгийн үр дүнтэй. Гол нь багш бүр “энэ даалгаварт ХОУ-ыг ашиглуулах уу, ашиглуулахгүй юу, яагаад?” гэдгийг урьдчилан тодорхойлж, сурагчдад ил тод тайлбарлах шаардлагатай. Ингэснээр багш, сурагчдыг “ХОУ-тай тэмцэгч” бус, “ХОУ-ыг хариуцлагатай ашиглагч хамтрагчид” болгон байршуулж чадна.
Монголын сургалтын төвүүд, их сургууль, хөдөө орон нутгийн сургуулиуд энэ хүрээг ашиглан өөрсдийн сургалтын төлөвлөгөө, сургалтын хөтөлбөр, үнэлгээний бодлогыг шинэчлэх боломжтой. Disruptor Ai Lab-ийн хувьд багш, сургалтын байгууллагуудад зориулсан ХОУ-д суурилсан автоматжуулалтын систем, чатбот, ноу-код сургалтаар дамжуулан ийм зорилготой даалгаврын экосистемийг бий болгоход дэмжлэг үзүүлэх бүрэн потенциалтай.
Эцэст нь, хөдөө орон нутгийн анги танхимаас эхлээд Улаанбаатарын их сургууль, бизнесийн сургууль хүртэл хиймэл оюун ухаан ашиглах стратеги бол Монголын ирээдүйн өрсөлдөх чадварын үндэс. AI-ready төгсөгчийг бэлтгэх нь зөвхөн боловсролын салбарын зорилго биш, бизнесийн удирдлага, бизнесийн санаа, бизнес төлөвлөгөө боловсруулж буй бүх байгууллагын хамтын зорилго байх ёстой. Disruptor Ai Lab “Ai Монголд хөгжихийн төлөө. Далайд дусал нэмэр!” уриан дор ЖДБ-үүдэд зориулсан ХОУ-ын автоматжуулалтын систем, агентууд бүтээж, код бичих шаардлагагүй ХОУ-ын сургалт явуулж байна. Хэрэв та өөрийн сургууль, сургалтын байгууллага, эсвэл бизнесийн үйл ажиллагаанд хиймэл оюун ухаан нэвтрүүлэхийг хүсвэл манай ХОУ чатботоос сургалтын мэдээлэл аваарай, эсвэл бидэнтэй холбогдон автоматжуулалтын шийдэл, сургалтын төлөвлөгөөгөө хамтран боловсруулах боломжтой.
Эх сурвалжууд
- Campus Reform – Purdue Board of Trustees approves new AI competency graduation requirement
- Campus Technology – Beyond the Hype: Transforming Academic Excellence and Leadership Culture in the Age of AI
- City & State PA – AI enters Pennsylvania classrooms, teachers and students face learning curve
- Education Week – ‘Instant Support’: Why We Should Embrace AI Tools for English Learners
- Forbes – Employers Want AI Skills, Schools Are Still Debating AI Policies
- InForum – North Dakota schools hope to embrace the best of AI, shun the worst
- NBC Washington – Many local schools already embrace artificial intelligence and are trying to teach students to use it responsibly
- Penn GSE – Five Ways to Design Assignments for the AI Era