‍Кажется, вечная война преподавателей со шпаргалками и ГДЗ официально окончена — победил не самый хитрый ученик, а искусственный интеллект. В прошлом году, как показал опрос Global AI Student Survey, уже 86% студентов по всему миру регулярно использовали ИИ в учебе. Сегодня эта цифра наверняка еще выше. Школьники, студенты, да и взрослые на онлайн-курсах задаются вопросом: зачем зубрить то, что можно «заджипитить», и самому делать то, с чем справится один правильный промпт?

Пока одни преподаватели видят в этом угрозу качеству обучения, другие охотно интегрируют нейросети в программу, в том числе в нетехнических направлениях. SM побеседовал с энтузиастами из вузов и EdTech-индустрии, чтобы понять, как эволюционирует образование, какие тут риски и почему, казалось бы, общая демократизация знаний ведет к сакрализации некоторых из них.

Как глубоко нейросети проникли в образование

Скорость, с которой ИИ включается в мировое образование, хорошо видна на примере Китая. Там, по подсчетам MIT Technology Review, как минимум 46 ведущих университетов уже ввели курсы по искусственному интеллекту, в том числе обязательные — а некоторые открыли целые факультеты и даже колледжи, где объединили ИИ-модули с традиционными дисциплинами.

В российском же образовании всеобщей революции пока не случилось. Как объясняет Сергей Дубровский, заместитель декана философско-социологического факультета и эксперт исследовательского центра ИИ в ИОН РАНХиГС, массовому внедрению технологий мешает тройной барьер: традиционный консерватизм институтов, нехватка инвестиций и, главное, дефицит кадров, готовых работать по-новому. Преодолеть последнее мешает в том числе недостаток понятных методик, как работать с нейросетями. 

{{quote1}}

И все же, несмотря на инертность системы, лед тронулся, причем изменения идут сразу по двум трекам. Первый — это инициативы «снизу» от преподавателей-новаторов. Второй — стратегические решения «сверху»: МГУ готовится набрать студентов на факультет ИИ; ИТМО и МФТИ вшивают новые модули в программы; у ВШЭ появились гайды по промптингу и политика по работе с генеративным ИИ.

ИИ для студентов и новая роль преподавателей 

Сторонники технологий сходятся во мнении: запрещать студентам использовать нейросети бессмысленно, куда эффективнее учить их осознанному применению. Так, Владимир Евстафьев, заведующий кафедрой рекламы и связей с общественностью факультета журналистики МГУ, предпочитает на практике показывать студентам сильные и слабые стороны ИИ.

{{quote2}}

Преображается и роль преподавателей: важнее становится довести студента до практико-ориентированного результата, научить самому правильно ставить задачи и оценивать итог. Эту мысль развивает Дмитрий Андрияшкин: он сравнивает педагога с дирижером, а нейросети — с оркестром. 

{{quote3}}

Критики новых подходов тоже есть, как и накал между ними и адептами ИИ. Например, преподаватель ИОН РАНХиГС и психолог Яков Бондаренко считает: у нас есть реальный шанс массово поглупеть.

{{quote4}}

Если вернуться к однажды прочитанной книге спустя пару лет, она может раскрыться с другой стороны — похожее происходит и со студентами, говорит Яков: концепты и системы, которые казались абсолютно понятными, спустя несколько лет обучения в вузе приобретают новую глубину. Но работает это, только если не отдавать нейросетям «на аутсорс» все подряд, даже если речь идет про небольшие, легкие задания.

С ИИ мы рискуем утратить и память: есть ли смысл хранить в голове то, что можно моментально найти через резко поумневшие поисковики? Да, конечно, считает Яков. Иначе знания теряют системность и становятся набором несопоставимых фактов, не говоря уже о ненадежности любой нейросети как источника.

Впрочем, это не говорит о том, что технологий стоит избегать: другой собеседник SM, преподаватель факультета креативных индустрий НИУ ВШЭ Александр Салангин, сравнивает ИИ-нигилистов с «людьми, которые с появлением станков продолжали молотком и зубилом работать вручную».

{{quote5}}

Примечательно, что иногда против ИИ-интеграции восстают не консервативные руководители или преподаватели старой закалки, а сами учащиеся, хотя большая часть (около 77%, по оценке ВШЭ и «Яндекса») позитивно реагируют на подобные перемены. С негативом сталкивался и Дмитрий: ученики могут бояться плагиата, утечки личных данных, не доверять компетенциям нейросетей. Преодолеть разногласия помогает в том числе человеческий подход.

{{quote6}}

{{slider-gallery}}

А что меняется для школьников?

{{quote7}}

Есть и страхи: по словам Сергея, родители опасаются, что ребенок будет полагаться на готовые решения и утратит навык самостоятельного анализа. Так что важно, чтобы и школа, и родители помогали ребенку воспринимать ИИ лишь как удобный инструмент, но не как единственного помощника или источник знаний, подчеркивает он. 

{{quote8}}

Главное, что меняет ИИ в школе, — это сами домашние задания: привычные форматы вроде эссе и изложений, которые можно сгенерировать за минуту, больше не работают как надежный способ оценки. Специалист уверен, что пришло время для новых подходов, и вот какие он считает самыми перспективными:

• проекты, где ребенок создает свой продукт: игру, мультфильм, исследование;
  
  
• работа с нейросетями, где ученик тренируется формулировать корректные запросы, оценивать достоверность ответов, перерабатывать материалы;
  
  
• творческие форматы: сторителлинг, визуализации, дебаты.

‍

{{quote9}}

{{slider-gallery}}

Что насчет самообразования и онлайн-курсов?

EdTech-сектор кажется идеальным полигоном для внедрения ИИ, и все же нейросети и здесь пока не решают системные задачи — можно говорить про операционную эффективность, местами про довольно удачную автоматизацию, но не про тотальное обновление. Таковы выводы свежего исследования Smart Ranking.

Опрошенные агентством эксперты согласны, что нейросети успешно убирают рутину: например, чат-бот Skyeng может оценить словарный запас и фонетику ученика, Skillbox сокращает нагрузку на преподавателей за счет автопроверки знаний и аналитики, а «Яндекс Практикум» генерирует для студентов подсказки и краткие саммари. Это уже дает бизнесу ощутимые результаты: издержки сокращаются, а вовлеченность учащихся в некоторых кейсах растет до 25%. 

«Нетология», как рассказал SM директор по маркетингу Иван Чирков, тоже использует нейросети для автоматизации обучения вроде создания тестов и подбора упражнений, а еще для поддержки студентов — например, через подсказки и разбор сложных тем. Учителям же ИИ помогает быстрее проверять домашние задания при том же качестве фидбэка, уверяет Иван. В итоге преподаватели могут концентрироваться на работе, требующей человеческого подхода: мотивации, анализе кейсов, личном общении с учениками.

{{quote10}}

Конечной целью такого подхода, по словам Ивана, провозглашается персонализированный опыт обучения. Идея в том, чтобы технологии позволили каждому двигаться в собственном темпе и самостоятельно формировать учебную траекторию по принципу конструктора.

Впрочем, до глубокой персонализации — пожалуй, самой желанной цели внедрения ИИ в обучение — пока далеко даже прогрессивным EdTech-компаниям. Тот же опрос Smart Ranking доказывает: большинство российских платформ только начинает интеграцию, к тому же быстрому развитию мешает классическая связка проблем: нехватка данных и низкая ИИ-грамотность пользователей.

{{slider-gallery}}

Барьеры, риски, перемены

Попытки внедрить ИИ в образование вскрывают целый пласт проблем — технологических, этических и даже психологических. Иван Чирков, например, указывает на следующие барьеры:

• неготовность пользователей доверять алгоритмам или платить за их работу, особенно когда сталкиваются с ошибками;

‍

• расплывчатая этика, нехватка правовой регуляции и маркировки авторства: не всегда ясно, где сгенерированный контент, а где дело рук человека;

‍

• неоднородный результат. Любая модель может ошибаться, придумывать информацию или искажать выводы. 

{{quote11}}

«Нужен ликбез для понимания, что нейросеть — это гениальный, иногда очень креативный, но не всегда честный стажер, работу которого нужно обязательно перепроверять», — соглашается Дмитрий Андрияшкин. Это касается как студентов, так и преподавателей. 

К тому же тревожит несовпадение скоростей, дополняет Владимир Евстафьев: студенты уже закрывают эссе, курсовые, дипломные «под ключ» при помощи ИИ, а система оценивания к этому еще не готова. К тому же абсолютно надежного сервиса для распознавания ИИ-вмешательства сегодня не существует.

В качестве решения Владимир предлагает прибегнуть к перепроектированию заданий: фиксировать ход работы через черновики и промпты, ввести устную защиту и перенести часть практики из онлайна в аудиторию, где проще оценить реальные компетенции студента. Стоит ставить именно на мультимодальные проекты, советует эксперт: текст + визуализация/прототип + устная защита + журнал процесса (какие были заданы промпты, какие версии отрабатывались, как пришли к решению).

Вот что еще Владимир советует вузам и другим учебным заведениям:

• повышать квалификацию преподавателей и использовать нейросети под ключевые дисциплины;
  
  
• ввести модуль ИИ-грамотности для студентов: учить постановке задач, проверке фактов, этике и цитированию;
  
  
• собрать реестр допустимых инструментов и минимальную инфраструктуру доступа;
  
  
• делать ставку не на ИИ-детекторы, а на редизайн заданий;
  ‍

• оценивать работы по двум трекам: давать ученикам задания без ИИ и задания с обязательным его использованием.

‍

{{quote12}}

Еще одна, не самая очевидная перемена, которую подмечает Александр, — уникальные знания станут еще более сакрализованными: «Скоро хорошим тоном станет не делиться информацией, потому что все прекрасно понимают: нейросеть может заменить любого». Так что роль университетов как источников знания может кардинально измениться — и тут еще предстоит нащупать границы проблемы и сформулировать новые подходы.

Вердикт: ИИ — не замена преподавателю и базовым знаниям

Искусственный интеллект пока не перепридумывает классическое образование и тем более не заменяет его, но неизбежно, пусть и плавно, трансформирует, делая более персонализированным, эффективным и доступным, уверены собеседники SM. Задача современных педагогов, учеников и системы в целом — не сопротивляться изменениям и в то же время не отдавать на откуп технологиям слишком многое, а научиться использовать новые возможности для улучшения качества обучения.

{{quote13}}