Тарас Пащенко — о том, как преподаватели переизобретают обучение в эпоху искусственного интеллекта

Похоже, преподавателям теперь мало придумать задание, которое помогает студенту развиваться, а значит, заставляет его поломать голову. Нужно еще изобрести такой формат работы, в котором нельзя просто переложить все рассуждения на нейросеть. Ведь если есть возможность списать, обязательно найдутся желающие.

В петербургском ЛЭТИ, казалось бы, нашли изящное решение. Создали бота, который ведет сократический диалог, то есть наводящими вопросами помогает самому дойти до сути. Но правда жизни оказалась в том, что некоторые студенты стали уклоняться от такой «философской беседы». Вопросы они отправляли другой нейросети, а полученные ответы для верности проверяли у третьей.

Но дело, конечно, не в студенческой изобретательности, которой во все времена было в избытке. Меняется сама система, в которой приходится учить и учиться. Что университеты оказались посреди настоящего цунами и пытаются нащупать новые способы работы, видно хотя бы по 130 заявкам на «Лабораторию ИИ-педагогики», прошедшую в рамках Конференции исследователей высшего образования.

Меняется и само представление о том, что считать знанием. Ведь нейросети уже позволяют студентам легко делать то, чему их еще только собираются научить. Например, проектировать и создавать программное обеспечение. Преподаватель получает результат, к которому не придерешься, но пойди разберись, какие знания и умения за ним стоят.

Поэтому наметился явный крен в сторону оценки не только результата, но и самого «полета мысли», включая то, насколько осмысленно студент применяет ИИ. Зачем он обратился к нейросети, заметил ли ее ошибки, сумел ли объяснить полученное решение? Как нетрудно догадаться, жизнь преподавателя от этого проще не становится. Чтобы разобраться в такой работе, приходится вникать куда глубже, чем прежде.

Обещанная экономия времени на рутине пока скорее перспектива, чем повседневная практика. В нашем совместном исследовании со Сколтехом нейросеть действительно помогла сократить время на подготовку обратной связи примерно в четыре раза. Казалось бы, можно праздновать победу. Но студенты оказались довольно эгоистичны. Сами они охотно перепоручают часть своей работы нейросетям, а вот от преподавателя требуют личного внимания. Им важно, чтобы он сам вник в работу, оценил ее и нашел время обсудить результат.

Вот и получается, что главный дефицит в университете будущего — вовсе не ответы. Их теперь сколько угодно. Гораздо сложнее создать условия, в которых студенту захочется и придётся разобраться самому, а у преподавателя останется время заметить, что с ним происходит. И пока университеты только учатся этому, готовых рецептов у них не больше, чем у студентов готовых ответов до появления нейросетей.

Есть и еще одна любопытная примета этой перестройки. В одном из экспериментов примерно треть студенческих команд предпочла выполнять задания без ИИ, хотя никто им этого не запрещал. Возможно, здесь стоит присмотреться не только к выбору студентов, но и к тому, как вообще принимаются подобные решения. Обычно преподаватель заранее определяет, какими инструментами можно пользоваться, а какими нельзя. Но почему бы не оставить пространство для договоренности, в которой степень участия нейросети может меняться по ходу обучения? Тогда и выбор, какую часть работы доверить машине, а какую оставить себе, становится частью учебного опыта.