Анна Пуртова, аналитик Центра трансформации образования СКОЛКОВО
В образовательном сообществе уже давно обсуждают влияние ИИ на обучение студентов, изменения в процессах оценки и даже выделение искусственного интеллекта как отдельного субъекта образовательной деятельности. Вызовы, с которыми учебные заведения столкнулись с резким распространением генеративного ИИ (GenAI), заставили многих сделать выбор в пользу ограничения или запрета его использования в стенах университета и при выполнении самостоятельных работ. Сегодня разберемся, куда поставить запятую во фразе «использовать нельзя запрещать» и какие принципы должны появиться в вузах для эффективного использования технологий искусственного интеллекта.
Почему запрещать ИИ неэффективно?
Популярность помощников на основе искусственного интеллекта растет. Так, например, опрос Института политики в области высшего образования HEPI (Великобритания) среди студентов бакалавриата показал, что 92% используют ИИ для выполнения оцениваемых работ. 88% студентов используют генеративный ИИ для поиска идей, обзора научных статей и объяснения теоретических концепций. Еще год назад показатели были меньше – 66% и 53% соответственно. В России ситуация схожая: по данным исследования экспертов НИУ ВШЭ, 87% студентов используют ИИ в обучении, показатель также значительно вырос за последний год.
Исследования демонстрируют, что осуществлять контроль использования искусственного интеллекта становится труднее, а запреты не работают. В условиях широкого распространения ИИ-инструментов важнее подготовить студентов к ответственному использованию технологий. Однако лишь треть студентов, прошедших опрос Института политики в области высшего образования (HEPI), получила в университетах подобную подготовку, а политики в отношении ИИ распространены неравномерно не только среди образовательных организаций, но и между странами. Поэтому международные организации (ЮНЕСКО, ОЭСР и др.) рекомендуют переходить от запрета к регулированию, обучению студентов цифровым компетенциям и адаптации образовательного процесса к новой реальности.
Какие принципы помогут достичь эффективного использования ИИ в образовательной организации?
🔸Доступность. ИИ-инструменты усугубляют образовательное неравенство между студентами, поэтому важно обеспечить обучающимся равные возможности при использовании технологий. Это может быть как предоставление доступа с помощью ресурсов университета (лицензии), так и распространение среди студентов информации о доступных ИИ-инструментах.
🔸Обучение навыкам использования ИИ. Генеративный искусственный интеллект имеет ограничения (галлюцинации, устаревшая или неточная информация, предвзятость источников при обучении языковой модели), поэтому важно сформировать у студентов навыки грамотного использования ИИ-инструментов. Оценивать качество ответов, уметь проверять информацию и критически ее анализировать – необходимо при работе с искусственным интеллектом. Кроме того, напомните студентам о цифровой безопасности и защите персональных данных.
🔸Академическая честность. Определите границы использования искусственного интеллекта при выполнении студентами работ. Обозначьте те этапы, на которых допустимо использование цифровых помощников (например, на этапе генерации идей), а какие элементы работы должны быть выполнены студентом самостоятельно (проведение анализа и аргументация).
🔸Прозрачность. Для оценки использования ИИ студентом при выполнении работ просите указывать инструменты, модели и прикреплять используемые промпты. Это поможет проанализировать взаимодействие студента с искусственным интеллектом, а также то, в какой мере учащийся опирался на ответы ИИ.
🔸Новые способы оценивания. Сосредоточьте внимание на оценке тех навыков и компетенций, которые не могут быть легко воссозданы искусственным интеллектом. Помещайте студентов в ситуации, где для решения задачи им необходимо будет использовать творческий подход, критический анализ источников и объяснение своих решений. Да, такой способ оценивания более трудозатратный, однако для снижения нагрузки на преподавателя можно внедрить взаимное рецензирование (peer-review) среди студентов с докладом результатов по итогам.