Смешивать сильных и слабых студентов в одной команде — классический прием университетского обучения. Согласно гипотезе распределенного преимущества (distribution advantage hypothesis), такие группы позволяют отстающим подтянуться за счет более подготовленных однокурсников и снижают разрыв между «сильными» и «слабыми» командами.
Однако исследование, проведенное учеными Международной лаборатории проектирования и исследований в онлайн-обучении Инобра, показало, что эта закономерность меняется, когда в учебный процесс включается искусственный интеллект. В исследовании участвовали почти 200 студентов-экономистов, которые работали над проектами в малых группах и решали задачи с помощью ChatGPT.
Оказалось, что сильные студенты, имеющие хорошие базовые знания по предмету, с помощью ИИ создают более качественные решения. Если же в группе были большие различия в уровне подготовки, то итоговые ответы оказывались слабее: можно предположить, что часть участников не успевала в полной мере включаться в работу, а другим приходилось тратить больше усилий на согласование действий. В то же время крупные команды — по 7-8 человек — показали себя лучше, чем малые группы: исследователи предполагают, что именно разнообразие взглядов и идей могло сыграть положительную роль в работе с ИИ.
Авторы исследования отмечают, что эти результаты важны для преподавателей, которые сегодня всё активнее включают ChatGPT и другие генеративные модели в учебный процесс. При формировании групп стоит учитывать уровень подготовки студентов и их количество. Оптимально собирать относительно большие и однородные по знаниям команды: в этом случае искусственный интеллект может стать настоящим катализатором совместного мышления, а не источником дополнительных трудностей.
По мнению исследователей, грамотная организация групповой работы с ИИ
может помочь университетам не только улучшить академические результаты,
но и научить студентов взаимодействовать с новыми технологиями, которые
будут сопровождать их в профессиональной жизни.
Авторы исследования: Галина Шульгина, Александра Гетман, Илья Гуленков, Джейми Костли.
Подробнее