Оценка за промпт: как изменилось образование в эпоху ИИ?

Об этом мы решили поговорить с преподавателями, которые сами открыты к инновациям. Совсем недавно они прошли летнюю школу ГигаАкадемии — это всесезонная программа повышения квалификации от Сбера с акцентом на ИИ, цифровые технологии и мягкие навыки. Она доступна сотрудникам вузов и колледжей со всей страны, и, чтобы вы могли сами убедиться в этом, а заодно познакомиться с образовательной средой за пределами столиц, мы выбрали собеседников из ДВФУ во Владивостоке. Там, к слову, в начале сентября проходил Восточный экономический форум, для которого тема развития человеческого потенциала в эпоху стремительного технологического прогресса стала одной из ключевых.

Елена Гаффорова, проректор по учебной работе ДВФУ, доктор экономических наук: Безусловно, действующему, работающему преподавателю погружаться в новый контекст сложно. Успеть освоить какие-то очные дополнительные курсы физически невозможно.

Поэтому приходится искать верифицированные источники, которые дают полезные и употребимые в повседневной практике знания. Ну а когда они найдены, остается только непрерывно заниматься самообразованием. Этот процесс должен быть встроен в рабочий график вне зависимости от статуса, возраста или занятости преподавателя.

Анна Эйлер, старший преподаватель департамента менеджмента и предпринимательства ДВФУ: Здесь важно сохранять обыкновенное человеческое любопытство — интересно же своими руками во всем разобраться. Сначала ты генерируешь какие-то картинки, а потом уже проверяешь работы и самого себя с помощью ИИ. Сделал, допустим, таблицу и прогоняешь ее через нейросеть — она быстро подсветит слабые точки, достаточно только загрузить базовые формулы. Мы даже со студентами выполняли задания на проверку друг друга через иишку. Кстати, ученики — это еще один мой источник знаний: они часто делятся лайфхаками, рассказывают про интересные промпты. Мы с коллегами это любим.

Маргарита Ибрагимова, старший преподаватель Школы экономики и менеджмента ДВФУ: Самое главное, не нужно бояться этих изменений, впадать в панику. Чтобы адаптироваться, нужно пробовать: начать с малого, не останавливаться; если что-то не получается, снова пробовать и делать. Если есть должное упорство, у любого человека все получится. Сейчас очень много разных образовательных программ, в подавляющем большинстве случаев бесплатных, которые научат использовать ИИ для решения конкретных или общих вопросов. Нужно всего лишь ввести запрос в поисковик или в нейросеть, просто как понимаешь и как знаешь, — и ответы найдутся. 

Елена Гаффорова: Мы давно сотрудничаем со Сбером — у нас даже есть совместная образовательная программа, поэтому все сотрудники университета получают информацию об академических партнерствах. Так я и узнала об этом проекте. А дальше мне просто самой захотелось пойти и заглянуть под капот искусственному интеллекту. Теперь появилось больше понимания, как формулировать задачи для подчиненных, что можно попросить у ИИ и что получить в результате взаимодействия.

Анна Эйлер: Мне вообще нравится открывать что-то новое: не вариться в собственном соку с коллегами, а обмениваться опытом с людьми, которые даже физически находятся в другой точке, — у них иное восприятие, иной подход к выстраиванию межличностных связей, это сильно обогащает. Кроме того, такие курсы — это отличная возможность взглянуть на себя со стороны, оценить, как коллеги реагируют на подготовленные мной материалы. Ну и конечно, мне просто интересно узнавать о новых технологических фишках и потом рассказывать студентам. Образно выражаясь, я пытаюсь сделать для них ромашку не пятилепестковой, а 45-лепестковой, чтобы они могли открывающиеся возможности использовать в своей жизни. 

Маргарита Ибрагимова: Я выбрала курс, чтобы прокачать компетенции в расчете unit-экономики и ради материала по метрикам продукта. Несмотря на то что я в эту тему в целом была погружена, на практике применять какие-то инструменты приходилось нечасто. Поэтому для меня было важно получить свежий опыт, посмотреть на актуальные кейсы из реальной жизни.

Елена Гаффорова: Что касается использования искусственного интеллекта, то студенты, конечно, опередили преподавателей. Поначалу это приводило моих коллег в восторг: «Как красиво теперь пишутся учебные работы, какой большой объем информации охватывается и обрабатывается в исследованиях». Но потом стало понятно, что развитие ИИ порождает и новые вызовы. Каждое сказанное слово теперь подвергается сомнению и перепроверяется с помощью нейросетей, а ведь они при этом могут ошибаться, галлюцинировать.

От обучения словами следует переходить к обучению конкретной деятельности. Ну и система оценивания теперь тоже нужна абсолютно другая: тесты теряют свою актуальность. Чем их заменить, пока вопрос, территория для поиска.

Анна Эйлер: Он из держателя информации превращается в проводника, которому можно доверять. Но чтобы повести студентов за собой, их нужно сначала заинтересовать, и сейчас это, пожалуй, самая сложная и важная задача. Вот пример из моей практики: я своих учеников иногда прошу брать неоцифрованные книги из библиотеки и анализировать их с помощью ИИ. Они эти учебники разбивают на части, обрабатывают, выбирают самые важные фрагменты, сравнивают с другими текстами. Потом на основе полученных знаний они должны сделать не конспект и даже не презентацию, а что-то интерактивное. Один раз студенты создали по мотивам книги игру: искусственный интеллект написал сценарий, они сами все отрисовали и сразу же и сыграли. То есть я пытаюсь как-то геймифицировать процесс обучения, чтобы у них были заняты и руки, и гаджеты, и мозг. 

Маргарита Ибрагимова: Я всегда использовала больше подход наставника. Мне кажется, эту роль важно сохранять: направлять студентов, рефлексировать с ними, помогать разбираться, почему не получилось выполнить ту или иную задачу.

Елена Гаффорова: На мой взгляд, не заменит. Дело в том, что искусственный интеллект хорош в генерации и формулировании всего того, что мы можем выразить словами. Он способен быстро справляться с формальными задачами, хорошо поддающимися алгоритмическому решению. Но у человека есть эмпатия, есть способность воспринимать что-то на уровне ощущений и есть много знаний, которые невозможно логически осмыслить — можно только прожить. Ну и кроме того, важно критическое мышление. ИИ порой выдает не лучшие решения, но, чтобы понять и объяснить, в чем ошибка, нужен взгляд человека, который глубоко погружен в определенную сферу и многое делал собственными руками.

Анна Эйлер: На сегодняшний день педагога невозможно заменить, потому что по-прежнему важны эмоции, человечность, непосредственность и умение быстро реагировать в моменте. За пределами алгоритмов ведь есть много паттернов, которые живой преподаватель понимает интуитивно, а искусственному интеллекту это нужно сначала расшифровать, объяснить. На занятиях нужно не просто что-то рассказывать, а еще анализировать взгляды, жесты, механику тела учеников — все это помогает завоевать доверие и понять, насколько аудитория вообще заинтересована в том, что ты говоришь. ИИ с этим справляться пока что сложно.

Маргарита Ибрагимова: На самом деле студент может сформировать навык только через деятельность: если он сам «руками» выполнит все этапы процесса и увидит результат, который еще и отрефлексирует. ИИ не может в полной мере вместе со студентом пройти этот путь. К тому же ИИ еще ошибается, и преподаватель может экспертно оценить и подсказать, где и в чем ошибка. 

Елена Гаффорова: ИИ помогает быстрее выдать результат или найти нужные материалы, но только если ты сам обладаешь экспертизой. К примеру, он за пять минут может уложить мои не очень хорошо структурированные или сформулированные мысли в понятную, простую форму. Он хорош в визуализации, когда нужно представить информацию в схемах. Неплохо справляется искусственный интеллект и с подбором литературы, хотя привирает иногда. Ну и конечно, спасибо ему огромное за то, что ускоряет подготовку ответов на разные бюрократические запросы.

Анна Эйлер: Здорово, когда нейросети помогают выстроить концепт курса — подготовить программу занятий, разбить ее на элементы, организовать их в разном порядке. А еще искусственный интеллект — это достойный эксперт, который хорошо критически оценивает то, что ты сам написал, и дает рекомендации. На самом деле, иишке спокойно можно поручить даже подготовку презентации, творческое наполнение курса, выбор манеры подачи. А вот взаимодействие с аудиторией, завоевание ее доверия — это уже ответственность человека, тут он пока на высоте. 

Маргарита Ибрагимова: Мне кажется, что ИИ — хороший помощник для поиска и анализа данных. Он точно справляется с этим быстрее, чем человеческий мозг. Тут сразу оговорюсь, что речь идет про отдельные области — это не ко всему применимо. И еще рутину можно искусственному интеллекту отдать, чтобы сфокусироваться на более сложных, развивающих задачах.

Елена Гаффорова: Раньше нам не нравилось, когда студенты, заикаясь и спотыкаясь, о чем-то рассказывали. А теперь корявость для меня становится маркером, что человек сам пытается думать. Нам ведь свойственно пресыщаться всем вычищенным, стандартизированным и пресным. Поэтому я поощряю стремление учеников понимать смысл за каждым словом, даже если они криво формулируют мысли. В рамках моего курса в новом учебном году за пределами аудитории они для подготовки могут пользоваться чем угодно, в том числе искусственным интеллектом. Но в конце каждого занятия я буду просить их ручкой и своими словами писать ответы на вопросы.

Анна Эйлер: Помню, как-то у нас было занятие по анализу правовой документации. Мы делали его с помощью ИИ. Студенты быстро справились и были такие довольные: «Вот, у нас все получилось!» А им нейросеть обработала документы, которые уже недействительны. Я говорю: «А теперь открываем портал правовой информации и сравниваем, смотрим, делаем все то же самое, но только своими ручками». Вот тут они, конечно, подзависли. Я им сказала: «Ну а что вы хотели? Доверяй, но проверяй». В наше время критически важно знать, на что обращать внимание, чтобы проконтролировать, не врет ли тебе искусственный интеллект. В этом смысле, кстати, летняя школа ГигаАкадемии была особенно полезна: нас учили, как галлюцинации алгоритмов можно отследить.

Маргарита Ибрагимова: Это один из главных вопросов для меня как для преподавателя. Я вижу, что часть учеников не хотят тратить время на то, чтобы сделать что-то самостоятельно и проанализировать ответ, выданный искусственным интеллектом. Мне же нужно «подсветить» ошибки, узкие места, чтобы студент понял, что без него самого получить отличный результат невозможно. Я должна показать, как интерпретировать данные от ИИ, где и почему есть несоответствия, нарушения логики и причинно-следственных связей, как можно выполнить задачу другим способом.

Елена Гаффорова: На первый план сейчас выходит развитие мягких навыков и умения работать над собой. Потому что сейчас многие студенты хорошо решают отдельные задачи, но не рефлексируют и не хотят видеть картину целиком. Приходит ко мне, допустим, человек с прекрасно выполненным разбором сильных и слабых сторон компании. А потом я ему задаю вопрос: «Как ты это сделал? Как ты понял?» — и он молчит. Поэтому нам точно предстоит перейти в формат обучения, в котором будет требоваться показывать, доказывать, интерпретировать, анализировать, как одно связано с другими. Конечно, важно уметь обращаться с технологиями, но одновременно с этим нужно критически и системно мыслить.

Анна Эйлер: Во-первых, мы двигаемся в сторону персональной траектории обучения. Но в рамках единых стандартов построить ее для каждого студента проблематично. Поэтому, я думаю, индивидуальные программы будут создаваться для тех, кто сам стремится узнать больше.

Во-вторых, будет развиваться междисциплинарность. Чем шире у человека окажется спектр компетенций — и коммуникационных, и экономических, и инженерных, и технических, — тем проще он сможет адаптироваться к новой эпохе. 

В-третьих, особенно важной окажется фундаментальная наука. Это база, без которой не может стартовать никакой прогресс — даже ИИ не сгенерирует нам открытия, потому что у нее банально не будет данных.

Маргарита Ибрагимова: Мне кажется, в образовательном процессе будут преобладать практические занятия, на основе которых будут формироваться и развиваться навыки. Чтобы быстрее и качественнее научиться выполнять нестандартные задачи или стандартные задачи, но нетрадиционным способом, преподавателям и студентам будет полезен навык промптинга. Особенно ценным станет критическое мышление — без него невозможно оценить, насколько полученный результат хорош. Также важен скилл проблематизации — иначе человек даже не сможет понять, какую задачу ему решать. Но вначале все равно придется заложить предметную базу: если она отсутствует, критическое мышление никак не поможет.