Искусственный интеллект в высшем образовании: Подводим итоги Практикума в SAS
Школа перспективных исследований (SAS) ТюмГУ провела Практикум по разработке алгоритмов использования искусственного интеллекта в высшем образовании. Это одна из первых университетских инициатив, нацеленных на поиск путей интеграции ИИ в образовательное пространство университета.
На одной площадке собрались эксперты из ГК «Самолет», Лекториума, ДГТУ и РАНХиГС, чтобы поделиться своим видением и опытом использования больших языковых моделей (БЯМ) в образовании, и участники Практикума — студенты, преподаватели и руководители образовательных программ ТюмГУ.
Экспертные доклады
О том, как ИИ применяют в педагогическом дизайне и доказательном обучении
Эксперт — Андрей Комиссаров, руководитель Центра цифровых компетенций ГК «Самолет» и соавтор книги «Искусственный интеллект в образовании».
Андрей рассказал, как изменился педагогический дизайн в связи с появлением промпт-дизайна (или промпт-инженерии), и обозначил главную опасность при работе с ботами — пользователи перестают мыслить критически. Задача — найти баланс между автоматизацией и развитием критического анализа.
По его словам, образовательные компании и ассоциации за пределами университетов уже активно работают с ИИ. Например, ранее команда Андрея разработала проект о цифровом следе процесса обучения для Минцифры, Минобрнауки и Агентства стратегических инициатив. Система анализирует вовлеченность, командность, коммуникации, отношение, эмоции, понимание материала и другие показатели обучающегося, чтобы понять, как и какой материал усваивается лучше всего и какая форма обучения наиболее эффективна.
ГК «Самолет» сейчас разрабатывает ИИ-тьютора на основе GPT-4 и Llama 2, который поможет школьникам 8−9‑х классов изучать обществознание. Учитель регистрируется в системе и назначает домашнее задание, а система проверяет его в формате устной беседы с учеником. Цель — помочь школьнику развивать мышление и речь и самостоятельно подойти к осмыслению и пониманию темы. Результат работы — оценка и развернутая обратная связь — доступен учителю.
Смотрите запись лекции на нашем YouTube-канале.
О том, как ИИ объясняет научные и философские тексты и оценивает бизнес-кейсы
Эксперт — Александр Диденко, заведующий лабораторией управленческих нейронаук ИБДА РАНХиГС.
В своем выступлении Александр поделился с аудиторией результатами работы с ChatGPT, который активно тестировал в течение года. Выделяем две основные мысли.
ChatGPT помогает понять сложные тексты — даже Делеза
Чат-бот можно использовать, чтобы разобраться в сложных текстах — если правильно формулировать вопросы.
«Изучая философию, вы, как в регби или американском футболе, расталкиваете, проходите первый абзац, второй, третий, вас кто-то тормозит, доползаете до четвертого абзаца — и вас отбрасывает назад, и вы снова пытаетесь разбираться в мыслях философа», — делится Александр Диденко.
И здесь на помощь может прийти нейросеть. Ее можно попросить объяснить теорию через научно-фантастические произведения — например, через мангу Ghost in the Shell.
ChatGPT — рабочий инструмент при оценке решений кейсов
Процесс оценки решения кейсов считается долгой и рутинной работой, но благодаря ИИ его можно значительно упростить и ускорить. Информацию от ИИ, однако, необходимо верифицировать, а значит, проверяющий должен обладать аналитическими и экспертными навыками.
Вывод — работа человека в паре с ИИ может привести к продуктивным и эффективным результатам.
Смотрите запись лекции на нашем YouTube-канале.
О том, как ИИ совершенствует процессы в университете
Эксперты — Алексей Лысенко, заместитель директора, и Максим Чавычалов, доцент, Институт опережающих технологий «Школа Икс» ДГТУ.
Алексей и Максим отошли от формата лекции в пользу беседы — между собой и с аудиторией. Они обсудили, почему ChatGPT 4.0 совершает больше фактических ошибок, чем ChatGPT 3.5, как изменения в больших языковых моделях влияют на их использование в образовании, и рассказали о своем опыте взаимодействия с ИИ.
Например, студенты Школы Икс разрабатывают ряд ИИ-решений для сотрудников факультета прикладной лингвистики, что в будущем оптимизирует их нагрузку. А проект Алексея и Максима по суммированию и анализу обратной связи студентов по курсам показал, что ИИ — эффективный инструмент по обработке большого объема информации и оперативного анализа, особенно в условиях ограниченного времени.
Более того, ChatGPT предложил Алексею и Максиму решение кейса по изменению управленческой структуры университета, в том числе отметил необходимость переподготовки и обучения отдельных сотрудников. Это значит, что чат-бот может не только анализировать текущую ситуацию, но и оценивать развитие организации в долгосрочной перспективе — важный элемент стратегического планирования.
«GPT — это не только чат, в котором можно составить запрос, получить какую-то несуществующую литературу или математические решения. Мы показываем, что за счет использования таких больших языковых моделей мы можем решать реальные проблемы реальных преподавателей — по их запросу. Это все так или иначе будет использовано в образовании. GPT превращается в инструмент, которым можно управлять», — говорит Максим Чавычалов.
Смотрите запись лекции на нашем YouTube-канале.
О том, как ИИ влияет на управление образовательным продуктом
Эксперт — Яков Сомов, основатель образовательной онлайн-площадки «Лекториум». Выделяем три ключевые мысли из выступления Якова.
Работа с образовательным продуктом усложняется
Эксперт рассказал, что для привлечения и удержания внимания аудитории нужно, во-первых, осознать, как меняются роли в создании и использовании контента, а во-вторых, создать верифицированный контур вокруг каждого образовательного продукта.
Сложный контент требует постоянной интерактивности
По мнению Якова, в эпоху ИИ и автоматизации по-прежнему актуально чтение больших текстов и умение их обрабатывать, поскольку людям требуется формировать и удерживать сложную картину мира. Однако «для сложного контента нужно создавать условия, в которых человек постоянно взаимодействует с ним».
В будущем, возможно, увидим дашборды и ИИ-помощников
Поговорили про интересные сценарии будущего — например, для отслеживания результатов пользователей могут быть созданы дашборды, а на маркетплейсах можно будет купить личных ИИ-помощников.
Смотрите запись лекции на нашем YouTube-канале.
Групповая работа
Задача участников групповой работы на Практикуме состояла в разработке алгоритмов взаимодействия разных типов университетских пользователей с ИИ. Группы исходили из тезиса, что университеты не смогут изолировать себя от новых технологий и должны максимально использовать их, чтобы не снизить, а, наоборот, повысить качество образования.
Студенты
Как эффективно использовать ИИ в процессе обучения для получения максимальных образовательных результатов, востребованных в новой ситуации?
Преподаватели
Как эффективно использовать ИИ в процессе дизайна и проведения учебных курсов, чтобы гарантировать получение студентами востребованных образовательных результатов?
Руководители образовательных программ
Как эффективно использовать ИИ в ситуации дефицита кадров, автоматизируя ряд функций преподавателей внутри учебного процесса?
SAS как центр по разработке новых образовательных решений
Школа перспективных исследований (SAS) — это не просто международный бакалавриат для талантливых студентов, но и центр, где формируются будущие образовательные стандарты и методологии, которые могут быть использованы в университетах по всей стране.
Несколько лет назад SAS стал одним из пионеров внедрения индивидуальных образовательных траекторий, системы «2 + 2» и ядерной программы в России. Фокус на искусственном интеллекте в образовании — новая экспериментальная веха SAS.
Андрей Щербенок, директор SAS: «Для того чтобы сказать, как студент или профессор будет работать в мире ИИ, нужно посмотреть на процесс образования в целом. Пока наше понимание возможностей ИИ в образовании носит разрозненный характер, отдельные идеи и подходы сложно собрать в единую структуру — а хорошая образовательная программа должна быть системной. Благодаря Практикуму мы, безусловно, продвинулись в нашем понимании тех возможностей, которые открывает ИИ. Лично я осознал, что SAS точно будет двигаться в этом направлении. В ближайшие годы мы перестроим педагогическую модель SAS и станем экспериментальной площадкой по инженерии инструментов использования ИИ в высшем образовании».