ИИ в университетах: обеспечить обучение или банальный обмен кодом?
В прошлый раз мы говорили о том, как ИИ меняет рынок труда. Сегодня пора заглянуть в "кузницу" образованных кадров для рынка труда – университеты. Сегодня в мире университетов идет дискуссия: запрещать ИИ-инструменты или внедрить определенное его регулирование.
Ловушка ИИ
Представьте себе абсурдную, но вполне реальную картину на сегодняшний день: профессор университета генерирует задание через ChatGPT, а студент через тот же ChatGPT или другую языковую генеративную модель генерирует ответ. Преподаватель, получив ответ студента, загружает файл в чат ИИ, чтобы получить "оценку честности" или для того, чтобы сгенерировать отзыв на его работу. И возникает главный вопрос: кто в этой цепочке действительно мыслил, кто проводил оценивание и что именно оценивается? Где в этом процессе преподавание и обучение?
Исследователи из Массачусетского университета Нир Эйсиковиц и Джейкоб Берли, которые в течение восьми лет изучали моральные последствия широкого применения искусственного интеллекта в образовании, убеждены, что этические риски использования искусственного интеллекта в университетах растут, как и его потенциальные последствия.
По их мнению, когда и преподаватели, и студенты используют инструменты ИИ – это формирует дистанцию между ними. Когда мы не уверены, чей текст читаем, рушится доверие и фундамент наставничества. Само обучение становится не обменом опытом, а техническим трансакционным процессом. Иными словами, повсеместное и бездумное использование ИИ-инструментов в высшей школе несет риск разрушения всей экосистемы, которая поддерживала преподавание, исследование и обучение.
Когнитивная разгрузка: цена легкости
ИИ умеет блестяще сокращать работу. Составить расписание, просканировать тысячу страниц литературы, написать скелет кода – это удобно. Но есть опасный предел. Исследовательница Ребекка Уинтроп из Института Брукингса после опроса педагогов из 50 стран пришла к тревожному выводу: молодежь, которая слишком полагается на ИИ-компаньонов, теряет базовые навыки взаимодействия и, что хуже, способность к "усилию".
По ее словам, обучение – это не только готовая работа. Это также мучение над первым неудачным черновиком, поиск логических ошибок в собственных аргументах, переписка и редактирование работы. Если мы передаем "черновую" работу алгоритму, мы удаляем из процесса обучения те самые моменты, где мозг фактически "растет". Без труда нет критического мышления и взращивания самостоятельности.
Запретить нельзя, регулировать
Исследователи едины в том, что полный запрет ИИ в образовании – это путь в тупик. С другой стороны, отсутствие ограничений на использование ИИ создаст "дикий запад", где выиграет тот, кто лучше скрывает использование технологий. Если пустить это все на самотек – есть риск потерять целое поколение, которое научится только "обманывать систему", а не мыслить.
Отчет Института Брукингса предлагает другой путь: совместную разработку стандартов и регулирование. Исследователи убеждены, что технологии образования должны разрабатываться корпорациями не только ради прибыли и в диалоге с педагогами. Использование ИИ-инструментов в образовании должно обеспечить приватность, прозрачность и соответствие учебным целям. Для эффективного обучения нужны не просто "умные калькуляторы", а инструменты, которые стимулируют вопросы, способствуют глубокому вовлечению в обучение, обеспечивают интерактивность, а не просто дают готовые ответы.
Что мы "должны" студентам?
Высшее образование сегодня оказалось перед зеркалом. По словам Нира Эйсиковица и Джейкоба Берли, мы должны спросить себя: что мы должны обществу в эпоху автоматизации интеллекта? Если университет – просто фабрика выдачи дипломов, то ИИ ее уже заменил. Но если университет – это пространство, где человек учится быть субъектом, принимать решения и брать ответственность за свои идеи, то роль преподавателя становится более критической, чем когда-либо. Мы не имеем права выпустить поколение, умеющее лишь "обманывать систему". Мы должны научить их мыслить вместе с системой, не теряя себя.
Источник: "ГОРДОН"