Как технологии ИИ меняют образовательную среду

«Повсеместное использование больших языковых моделей в сфере образования приводит к росту доли живого участия преподавателей в обучении, оно становится все более персонализированным. То есть, как ни парадоксально, внедрение искусственного интеллекта способствует увеличению количества личного общения со студентом.

Если на старте технологий ИИ мы еще могли доверить им, к примеру, автоматические проверки, то сейчас это бессмысленно, потому что студенты запросто проходят тесты при помощи тех же языковых моделей. Запрещать использовать эти инструменты глупо. Вместо этого на нашем факультете мы усиливаем персональный процесс взаимодействия со студентом, потому что без живого участия преподавателей проверить то, что студенты вообще чему-то научились, невозможно. Пользоваться можно чем угодно, но при одном важном условии — студенты должны четко понимать, какую часть сделала за них большая языковая модель, и должны уметь детально объяснить свое решение живому человеку.

Я не ожидаю никаких увольнений профессорско-преподавательского состава из-за растущей персонализации. Думаю, даже в больших вузах не будет сокращений, иначе станет непонятно, зачем вообще нужен университет, если лекции можно слушать в записи, а задания оценивать автоматически. Высшее образование — это, в первую очередь, контакт с людьми, формирование человеческих сообществ со своими традициями и взаимоотношениями.

Я ожидаю, что уже совсем скоро технологии позволят повысить качество образования за счет автоматизации административных процессов, которые сейчас отнимают много ресурсов, — составление расписания, бронирование аудиторий... Работа преподавателей ускорится за счет передачи рутинных операций ИИ, например, подготовки учебных материалов, оформления схем, визуализации данных. Это означает, что вся жизнь на факультете сосредоточится вокруг научной и образовательной составляющей.

С точки зрения долгосрочных тенденций сейчас в работе нашего факультета несколько интересных инструментов на базе искусственного интеллекта для студентов и преподавателей. Первый — помощник, который позволит учащемуся составить индивидуальную образовательную траекторию с учетом происходящего на рынке, его предпочтений и возможностей вуза. Второй — сервис оценки академического благополучия, который на основе анализа данных позволит провести раннюю диагностику проблем, предсказать их возникновение и принять меры для корректировки. Это позволит удержать талантливых ребят, не доводить до отчисления или большого количества задолженностей, до эмоциональных проблем и выгорания.

Наконец, последний сервис — это закрытая общефакультетская база знаний, которая с помощью искусственного интеллекта сделает более доступной бесценную экспертизу наших преподавателей. Для этого мы записываем лекции педагогов, структурируем их и формируем общий архив. Студенту достаточно будет задать вопрос нашей большой языковой модели, и она даст ответ, опираясь на проверенные данные, а не на внешнюю информационную среду.

Если мы просто положимся на волю случая, то через несколько лет нельзя будет доверять ответам открытых моделей. Уже сейчас видно, что в них скапливается все больше мусора, потому что сначала модели обучались на достоверных данных высокого качества. Потом эта среда начала зарастать вторичной, третичной информацией и модели начали домысливать.

В идеальном будущем вузы с помощью технологий искусственного интеллекта максимально избавятся от рутинных операций, и все сотрудники университета будут заниматься только наукой и педагогической деятельностью, но прийти к этому можно при условии развития критического мышления и личной ответственности всех участников системы образования».