Top.Mail.Ru

Возьми ИИ в помощники

Искусственный интеллект разделил общество на два лагеря: одни считают, что его технологии значительно улучшат жизнь человека, другие – что искусственный интеллект может вытеснить естественный. Корреспондент университетской газеты Alma Mater побеседовал с руководителем Центра технологического и исследовательского сопровождения Института дистанционного образования ТГУ Артёмом Фещенко о том, как ТГУ использует ИИ в образовании, насколько студенты и преподаватели владеют этим инструментом, почему выполнение «домашки» с помощью ChatGPT не снизит знания студента и даже может вывести его на уровень эксперта.

ИИ УКАЖЕТ ВЕРНЫЙ ПУТЬ

– Артём, давайте начнем с определения искусственного интеллекта: что это такое?

– Я думаю, что можно дать очень много определений искусственному интеллекту, но если начинать о нем разговаривать в каком-либо контексте, то сразу поле смыслов сужается. В нашем разговоре мне бы хотелось взять контекст образования и обсудить, как ИИ может применяться в этой сфере, как он помогает пользователям, не владеющим навыками программирования, решать задачи, в первую очередь связанные с обработкой информации. Сейчас таким инструментом ИИ с активно растущей популярностью является генеративный искусственный интеллект, а точнее – большие языковые модели, которые всем хорошо известны на примере ChatGPT.

Но есть много других интересных языковых моделей, которые мы сейчас пробуем использовать в университетском образовании. История знакомства с ИИ и его применения в нашем университете довольно долгая, но самый первый практический пример, к которому я имел отношение, – это попытка искать с помощью искусственного интеллекта, а точнее, алгоритмов машинного обучения, талантливых абитуриентов. Для этого проводился анализ их данных в соцсетях. 

В 2017 году появился проект, который реализуется и сейчас. Он помогает в первую очередь абитуриентам в профориентации, для этого существует приложение ВК – робот-профориентатор. Он заменяет многочасовую профдиагностику, подсказывает ребятам одну из десяти профессиональных сфер, например, наука и исследования, креативные индустрии, силовые структуры и так далее. 

Артём Фещенко.jpg
Сотрудник ИДО ТГУ Артём Фещенко

СТУДЕНТЫ – ЗА, ПРЕПОДАВАТЕЛИ – ПРОТИВ

– Студенты достаточно активно пытаются осваивать ИИ, причем делают это самостоятельно. Насколько преподаватели открыты этим инструментам? 

– Конечно, новая эра в применении искусственного интеллекта началась относительно недавно, когда появились первые большие языковые модели в публичном доступе. Разработанный компанией OpenAI всем известный ChatGPT несколько лет назад наделал много шума. При этом он вызвал достаточно негативное отношение академического сообщества к тому, что студенты создают выпускную квалификационную работу с сильным участием генеративного искусственного интеллекта в написании текста. 

В прошлом году в рамках проекта «Приоритет 2030» мы инициировали исследование отношения студентов и преподавателей к возможностям генеративного искусственного интеллекта. Второй фокус был направлен на изучение уже существующих практик в преподавательской среде. Мы хотели узнать, как преподаватели применяют ИИ в своей работе. В основном это оказались зарубежные кейсы. 

Первый этап исследований показал следующее. Во-первых, студенты сильно опережают преподавателей в практике применения больших языковых моделей в образовательном процессе. Здесь намечается разрыв, который очень захотелось сократить. В анонимном социологическом опросе, который мы проводили, более половины студентов признались, что они используют в учебе ChatGPT. При этом преподавателей, которые регулярно экспериментируют с этой технологией, меньше 10 процентов. 

Еще один интересный вывод заключается в том, что этот инструмент в руках преподавателя может давать три разных эффекта. Мы это называем стратегии использования. Первый вариант связан, конечно, с защитой заданий, которые дает преподаватель в своем предмете студентам. Мы предлагаем преподавателям провести простой эксперимент: предложить Chat GPT ответить на задания, которые они предложили студентам. 

Наши эксперименты показали, что в 30 процентах случаев за ответ языковой модели преподаватель готов поставить положительную оценку. Второй эффект – это повышение производительности преподавателя или снижение его временных затрат на подготовку материалов, документов, например, рабочей программы дисциплины, тех же самых тестовых заданий и так далее. 

Здесь большие языковые модели действительно позволяют сократить время, затрачиваемое на эту рутинную работу, особенно если применение ИИ сочетается с приемами педагогического дизайна. Наконец, третий эффект, которого может достичь преподаватель, – повышение результатов обучения в своей дисциплине. Это достигается в том случае, если первую часть студент выполняет с помощью ChatGPT, но вторая часть задания предполагает проведение анализа ответов языковой модели. Студенту необходимо найти ошибки, которые допустил искусственный интеллект, и приложить свой собственный интеллект для того, чтобы этот ответ улучшить. 

IMG_9852.JPG
Артем Фещенко. Работа на одном из акселераторов

ИИ ЗАСЛУЖИВАЕТ ДОВЕРИЯ ЧЕЛОВЕКА 

– Артём, есть ли вероятность, что преподаватели изменят свое отношение к ИИ? 

– Мы как раз в рамках продолжающегося исследования в этом году пробуем проверить новую гипотезу о том, что применение больших языковых моделей студентами, когда они выполняют учебные задачи, мешает и ослабляет их творческие, креативные способности. Первые наблюдения показывают, что это не так. Например, совместно с Центром нейронаук ТГУ мы провели исследование и обнаружили, что в процессе придумывания новых идей или в процессе решения творческой задачи уровень когнитивной нагрузки у студентов повышается. Вместе с ним повышается и уровень положительного эмоционального возбуждения, когда они выполняют задание с использованием Chat GPT. Поэтому с негативным эффектом от применения студентами в учебе искусственного интеллекта не все так однозначно. 

Но это только первые наблюдения, и к концу года мы сможем окончательно подтвердить или опровергнуть выдвинутую гипотезу. Еще одним планируемым результатом наших исследований должна стать разработка модели компетентности преподавателя, содержащая перечень важных навыков применения генеративного искусственного интеллекта. На основе этой модели мы подготовили программу обучения для сотрудников. 

В этом году она запускалась дважды, и в ноябре мы приглашаем коллег в третий раз. По программе уже обучились более 150 преподавателей из ТГУ и более 100 из других вузов. Помимо этого, есть вариант программы, адаптированный для педагогов дошкольного обучения. Первыми его прошли сотрудники детского сада ТГУ № 49. Мне кажется, что наиболее красноречивым доказательством, подтверждающим, востребованность и эффект этой программы, является то, что 86 процентов ее выпускников после знакомства с возможностями генеративного ИИ гораздо более оптимистично относятся к технологии, чем до старта обучения.

Более того, человек, использующий ИИ в своей работе, становится более конкурентоспособным на рынке труда, потому что его производительность повышается как минимум в двух процессах – это работа с информацией и генерация идей, новых решений под его текущие профессиональные задачи. Самые распространенные операции в работе с информацией, которые выполняют практически все специалисты, – это синтез и анализ. Когда речь идет о многостраничных документах, которые нужно сравнить, выявить сходство и различия, у человека на прочтение и на выполнение этих операций уйдет много времени. Оно пропорционально количеству страниц. Большая языковая модель с помощью несложной команды может за несколько десятков секунд проанализировать и выдать результат по сотням и тысячам страниц в документе. 

– С образованием все понятно. А есть ли планы сделать ИИ более доступным для ученых, которые не имеют базы знаний в IT? 

– Да, в ноябре мы планируем к запуску две программы для других категорий слушателей. Одна из них – для исследователей, которые хотят повысить свою продуктивность за счет технологий ИИ. Вторая программа – для менеджеров и управленцев в образовании, в первую очередь, это руководители образовательных программ и администрация факультетов. 

Здесь большая языковая модель выступает в роли эксперта, консультанта из смежных областей знаний, которые важны для управленца, например, маркетинг и управление персоналом. Вместе с тем это инструмент для анализа образовательных данных (успеваемость и LMS) и принятия решений на их основе. 

Возьмем в качестве примера ситуацию, когда руководитель образовательной программы решает актуализировать ее содержание, чтобы выпускники были более востребованы у работодателя. С помощью большой языковой модели можно за считанные секунды проанализировать тексты 1000 вакансий, связанных с профилем подготовки, и увидеть, какие запросы у работодателя на наиболее актуальные навыки и профессиональные инструменты. Этот анализ ИИ проведет намного быстрее человека, за счет чего у людей будет больше времени на решение творческих задач.