AI în facultățile de inginerie: cum se păstrează baza teoretică

Cum reglementează facultatea utilizarea AI?

Educația tehnică se schimbă rapid, dar bazele nu se aruncă la gunoi.

Răzvan Crăciunescu, profesor la Politehnica București, a explicat la Maratonul digitalizării (organizat de Profit. ro cu Metaminds ca partener) că instrumentele digitale nu înlocuiesc principiile fundamentale.

Un viitor inginer trebuie să stăpânească fizica și electronica, indiferent de tool-urile pe care le folosește.

Pe această bază, facultatea a adăugat module noi: inteligență artificială, protecția datelor și securitatea hardware. Aici, componentele fizice pot deveni puncte slabe, nu doar codul.

Pregătirea cere o bază solidă de matematică și fizică, nu doar cunoașterea unui software.

Cum se folosește AI fără a pierde integritatea academică?

Facultatea lucrează la reguli clare pentru utilizarea AI.

Punctul cheie e transparența: studentul trebuie să declare când folosește inteligența artificială și să explice raționamentul său.

„Dacă folosești inteligența artificială, trebuie să spui că o folosești, să arăți profesorului cum ai gândit și cum ai ajuns la rezultatul final”, a explicat Crăciunescu.

Scopul e să prevină dependența orbă și să păstreze capacitatea de verificare umană.

Ce se învață concret în programul de studiu?

Pe lângă aplicațiile gata făcute, programa include dezvoltarea și antrenarea propriilor modele de AI.

De ce e crucială rezolvarea problemelor?

Cercetările acoperă siguranța sistemelor AI, tehnologia radar și rețelele 5G. Obiectivul e ca modelele să recunoască intrările eronate și să evite decizii bazate pe date greșite. Profesorul anticipă că schimbările vor modifica mai degrabă modalitatea de lucru decât că vor anula meserii.

Validarea umană rămâne critică: absolvenții trebuie să poată analiza ieșirile AI și să hotărască dacă sunt aplicabile.

De ce e importantă rezolvarea problemelor?

O competență centrală e rezolvarea problemelor. Crăciunescu descrie procesul ca o secvență: înțelegerea cerinței, selecția unelor potrivite, construcția soluției. Se aplică la matematică, fizică sau modelare AI. Adaptabilitatea și raționamentul devin abilități esențiale într-un mediu unde tehnologiile se schimbă rapid.

Cum se păstrează gândirea critică?

Provocarea majoră e tentația de a delega totul către mașină.

Profesorul distinge între „cognitive offloading” (transfer parțial al efortului mental) și „cognitive surrender” (renunțarea totală la gândirea proprie). Rolul universității e să creeze contexte de învățare prin experiențe practice, unde studenții testează ipoteze și învață din greșeli.

„Rolul nostru, mai ales într-o facultate de inginerie, este să-i facem pe studenți să facă practică, să pună mâna pe un condensator, pe o rezistență, să experimenteze și să gândească”, a subliniat Crăciunescu.

Activitățile de laborator oferă libertatea de a greși într-un mediu controlat. Spre deosebire de un LLM care dă răspunsuri instantanee, experimentul direct forțează studentul să verifice și să înțeleagă mecanismele. Abordarea e completată de colaborarea cu sectorul privat. Practica profesională e obligatorie, iar universitatea pune la dispoziție o rețea vastă de locuri de practică.

Studenții noștri din anul 13-14 sunt obligați să facă practică într-o companie.

Avem peste 1.000 de locuri de practică pentru 600-700 de studenți și îi încurajăm să vadă cum funcționează o firmă din interior, a precizat profesorul.

Contactul cu mediul economic ajută absolvenții să înțeleagă structurile organizaționale și să aplică cunoștințele teoretice în contexte reale.