Социологи Санкт-Петербургского университета провели исследование использования генераторов текста на основе искусственного интеллекта в сфере высшего образования. Они пришли к выводу, что для роста успеваемости студентов необходимо развивать у них так называемое вычислительное / компьютерное мышление (computational thinking). Именно оно поможет будущим специалистам эффективно работать с ИИ, понимая логику и специфику взаимодействия человека и интеллектуальных машин.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Высшее образование в России.
Сегодня генеративные нейронные сети, способные на основе заданного набора данных за считанные секунды создавать различные виды информации (от текстов и изображений до музыки и речи), внедряются практически во все сферы жизни человека, в том числе в сферу образования. Так, в некоторых российских вузах ИИ-инструменты используются для создания простых учебных заданий или для прогнозирования успеваемости обучающихся, а сами студенты уже применяют нейросети, например, для редактирования текстов рефератов и даже для написания диплома.
При этом потенциал применения таких технологий в высшем образовании еще шире. Нейросети способны помочь в изучении иностранного языка, предоставляя возможность студентам практиковать свои разговорные навыки и учить новые слова. Также они могут генерировать темы, идеи, планы для эссе и исследовательских работ. Наконец, подобные алгоритмы можно использовать для оценки других работ, созданных с использованием технологий искусственного интеллекта.
Ученые СПбГУ Андрей Резаев и Наталья Трегубова проанализировали ряд научных публикаций ученых из разных стран об использовании текстовых генераторов на основе нейросетей (ChatGPT) в высшем образовании и выделили пять ключевых областей, в которых, по мнению социологов, вероятнее всего ИИ будет использоваться все чаще. Среди них — аккредитация и лицензирование высшего образования (автоматизация подготовки справок и отчетов), зачисление студентов (подготовка ответов на повторяющиеся вопросы абитуриентов), преподавание и обучение (помощь в создании учебных планов и пособий), оценка эффективности работы вуза, а также создание персональных траекторий обучения для студентов.
Также ученые обращают внимание на практики развития и обучения так называемому вычислительному / компьютерному мышлению (computational thinking). Оно, как отмечают социологи, необходимо будущим специалистам для того, чтобы понимать логику и специфику взаимодействия человек — компьютер / алгоритм, особенно в ситуациях, когда происходят технические сбои машины.
«Цель подобных нововведений — в улучшении успеваемости студентов, большей доступности образования, включая обучение на протяжении всей жизни (life-long education), в этически ориентированном и ответственном использовании инновационных технологий, — отметила доцент СПбГУ, кандидат социологических наук Наталья Трегубова. — Важно понимать, что несмотря на широкую распространенность нейросетей во многих сферах нашей жизни, ответственность за использование технологий на базе искусственного интеллекта все равно лежит на человеке».
Кроме того, отмечает социолог СПбГУ, активное и повсеместное применения ИИ — повод задуматься о том, чтобы пересмотреть существующую технологию оценки полученных знаний в процессе образования и, возможно, дополнить ее новыми критериями, которыми могли бы пользоваться преподаватели, оценивающие письменные и устные ответы студентов.
«Такой подход можно увидеть, например, во время судейства в фигурном катании, где выставляются разные оценки: отдельно за технику исполнения программы, отдельно — за артистизм. Существует также опыт двух оценок за сочинение и изложение в рамках программы средней школы: одна оценка за содержание и речевое (стилистическое) оформление, другая — за грамотность. Поэтому и навык использования ИИ-инструментов в процессе, скажем, подготовки дипломной работы может стать новым критерием оценки наряду с проработанностью научной темы или качественным оформлением», — считает Наталья Трегубова.
При этом, не скрывают исследователи, нельзя игнорировать проблемы, неизбежно возникающие при активном применении ИИ в образовании: угрозу академической честности, плагиат и его выявление, генерацию лживой информации, поверхностность создаваемых текстов и пристрастность алгоритмов. С этими вопросами всем участникам сферы образования еще предстоит разобраться, чтобы установить необходимые границы для использования нейросетей. Все же, как отмечает Наталья Трегубова, ИИ вполне может стать хорошим помощником для преподавателя, но никогда полностью не заменит его функций.
«Думаю, что ИИ через некоторое (совсем недолгое) время сможет выполнять работу инструктора, то есть возьмет на себя функции передачи информации и проверки ее усвоения. Но ИИ никогда не сможет быть научным руководителем, потому что научный руководитель позволяет тому, кем он руководит, увидеть тему, проблему (а в конечном счете и самого себя) по-другому, из некоторой иной перспективы. ИИ никогда такую перспективу не даст, поскольку ею просто не обладает. ИИ не имеет собственного взгляда на жизнь и на мир, он лишь обобщает суждения и действия множества людей, создавших данные, на которых он учится», — подчеркнула Наталья Трегубова.
Изображение сгенерировано нейросетью «Кандинский»,
источник — СПбГУ
СПБГУ
Нет комментариев