ИИ и студенческий образовательный опыт

В Тюмени прошел первыйфорумфедерального масштаба на тему использования ИИ в высшем образовании, организованный Тюменским государственным университетом и Центром трансформации образования МШУ СКОЛКОВО.

Вокруг темы«ИИ и студенческий образовательный опыт»строилась работа одного из круглых столов. Экспертами выступилиАлександр Диденко, директор лаборатории управленческих нейронаук РАНХиГС,Игорь Реморенко, ректор Московского городского педагогического университета,Мария Сигова, ректор Московской высшей школы социальных и экономических наук («Шанинка») иФедор Черногоров, директор института цифровых систем Ярославского государственного технического университета.

Неслучайно модерировал событиеАндрей Щербенок, директорШколы перспективных исследований– ключевой площадки экспериментальных практик в ТюмГУ, где уже в течение полугода на нескольких учебных курсах бакалавриата применяются инструменты ИИ. Проект реализуется в университете в рамках программы «Приоритет 2030».

Искусственный интеллект привел к автоматизации учебного процесса со стороны студентов. Проанализировав роль студента и его образовательный опыт, эксперты попытались определить, как бороться с этим процессом, не запрещая ИИ, а осознанно его интегрируя, какие востребованные в новую эпоху компетенции нужно развивать у обучающихся.

Александр Диденко:

«В момент, когда преподаватель дает студенту задание, а студент использует для его выполнения GPT, он проявляет свою агентность, вступает в борьбу, не желает быть для преподавателя инструментом навязывания каких-то образовательных целей. А если студент примитивно использует ИИ, просто кидает запрос и дальше никуда не идет, в этот момент он свою агентность утрачивает, становится инструментом для большой языковой модели. Агент – это то, что заставляет других действовать иначе».

Интересные данные опроса привелИгорь Реморенко:«Реальные инструменты ИИ использует в работе чуть больше половины преподавателей, причем не зависимо от возраста. Если говорить о студентах, то этот процент в полтора раза выше – около 80. И тут важно отметить, что 60% – это старший курс и более 90% – первый».

Участники круглого стола сошлись во мнении, что позволяя студенту делегировать свои задачи нейросетям, ухудшаем их когнитивные функции.

Основным вызовомМария Сиговасчитает формирование у студенческой аудитории мотивации: нужно создавать такие форматы, в которых студенту не выгодно будет списывать, важно развивать в них любопытство и любознательность. Другим пунктом эксперт называет сохранение недоверия студента к нейросетям, чтобы он спорил с ИИ, не полагался на предложенное генеративными сетями решение на 100%, а проверял.

Поддерживая тему мотивации,Федор Черногоровотметил:«Мое глубокое убеждение, что мы как человечество не можем отдать все функции ИИ, чтобы не быть вынесеными за скобки. Получается, что человек в центре этой картины, следовательно, надо ответить на два вопроса: мы формулируем задание по подготовке кадров с учетом присутствия искусственного интеллекта, а также к самому процессу образования. Студент – он и субъект, и объект одновременно, потому что спайка студент – преподаватель должна быть очень сильной, чтобы обучающийся саморазвивался вместе с преподавателем. Это очень важно занести в голову студента».

Необходимо воспитывать более системный взгляд на то, как продукты ИИ могут быть скомбинированы и наиболее эффективно применены.

Участники пытались осмыслить, как ИИ влияет на разные типы образовательного результата: развитие профессиональных навыков и получение академической степени.

Не раз в жаркой дискуссии звучали тезисы искусственного создания дефицита доступа к информации у студентов и цифровой аскезы.

Безусловно, наличие искусственного интеллекта игнорировать не получится, он заставляет сферу высшего образования переконцептуализировать стандарты устоявшегося образовательного процесса.

Источник:

Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ

Фото: Алексей Дидух

Данные о правообладателе фото и видеоматериалов взяты с сайта «Тюменский государственный университет», подробнее в Правилах сервиса
Анализ
×