Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
School of Education

😮 Галлюцинации ИИ — проблема или инструмент

? Искусственный интеллект не заменит педагогов, но эксперты, использующие ИИ, заменят тех, кто его игнорирует. Поэтому мы предлагаем не расценивать ИИ как угрозу, а видеть его как инструмент, кратно усиливающий способности, но требующий мастерского управления. ❗️Генеративные модели склонны к конфабуляциям (галлюцинациям) — они могут уверенно формулировать неточные факты, ссылаться на несуществующие источники и выстраивать логически уязвимые рассуждения. Но мы считаем, что ошибки искусственного интеллекта — поле для тренировки. Поэтому предлагаем встроить их в обучение в формате ИИ-аудита: педагог намеренно генерирует с помощью ИИ текст с ошибками по теме модуля и дает студенту задачу найти 5 фактических ошибок и 3 логических противоречия. Это развивает ключевой навык XXI века — верификацию информации. Студент учится не доверять авторитетному тону (которым пишет нейросеть), а перепроверять факты, что гораздо эффективнее, чем просто заучивание правильного материала. ➡️ Оценивание:

😮 Галлюцинации ИИ — проблема или инструмент?

Искусственный интеллект не заменит педагогов, но эксперты, использующие ИИ, заменят тех, кто его игнорирует. Поэтому мы предлагаем не расценивать ИИ как угрозу, а видеть его как инструмент, кратно усиливающий способности, но требующий мастерского управления.

❗️Генеративные модели склонны к конфабуляциям (галлюцинациям) — они могут уверенно формулировать неточные факты, ссылаться на несуществующие источники и выстраивать логически уязвимые рассуждения.

Но мы считаем, что ошибки искусственного интеллекта — поле для тренировки. Поэтому предлагаем встроить их в обучение в формате ИИ-аудита: педагог намеренно генерирует с помощью ИИ текст с ошибками по теме модуля и дает студенту задачу найти 5 фактических ошибок и 3 логических противоречия.

Это развивает ключевой навык XXI века — верификацию информации. Студент учится не доверять авторитетному тону (которым пишет нейросеть), а перепроверять факты, что гораздо эффективнее, чем просто заучивание правильного материала.

➡️ Оценивание: переход к «Оценке процесса»

Но как ставить оценки в мире ИИ? Оценивать результат (Final Output) становится бессмысленно. Мы переходим к оценке процесса (Process Assessment).

Студент сдает не просто эссе, а «историю создания»:

🔸Его черновик и гипотезы.

🔸Его промпты к ИИ.

🔸Ответы ИИ.

🔸Его (студента) критика этих ответов и итоговая переработка.

Проверяющий оценивает именно дельту между «что выдал робот» и «что в итоге сделал человек». Именно в этой дельте и находится добавленная стоимость интеллекта студента.

Используете ли вы искусственный интеллект в своей практике? Какими методами внедрили в профессиональную деятельность? Давайте делиться в комментариях ❤️