Введение
Термин «искусственный интеллект» (ИИ), по мнению авторов Британского словаря английского языка Collins Dictionary, можно назвать словом 2023 года [1]. По мнению директора Collins, Алекса Бикрофта, ускоренное развитие технологий привело к тому, что в 2023 году аббревиатуру ИИ стали употреблять в четыре раза чаще по сравнению с 2022 годом.
Авторами выделены аспекты развития ИИ, с которыми наука и общество не сталкивались ранее, оказывающие влияние на всю систему образования:
- актуальность педагогических технологий и их соответствие уровню развития технологий в целом. Речь идет о способе представления материала, автоматизации и интеллектуализации контроля знаний, совмещении традиционных и электронных форматов обучения;
- юридические аспекты допустимости применения ИИ на всех этапах обучения – от подготовки учебных материалов педагогов до проверки результатов;
- допустимость и объем использования ИИ и нейросетей для выполнения учебных заданий обучающимися;
- квалификация педагогов, осуществляющих подготовку и переподготовку;
- достоверность результатов, полученных теми или иными генерациями нейросетей;
- понимание границ применимости приложений с ИИ.
Очевидно, что педагогические методы, подходы и технологии должны быть адаптированы к меняющимся условиям.
Число исследований в области педагогики, касающихся различных аспектов применения ИИ, увеличивается пропорционально возникающим программным приложениям. Однако большинство из них имеют теоретический или декларативный характер. На текущий момент представлена лишь фрагментированная несистематизированная информация о применении ИИ в образовании. Прикладных исследований или учебно-методических пособий, представляющих реальную технологию применения ИИ в образовании, очень мало.
Целью исследования является актуализация методов применения искусственного интеллекта в образовании с учетом современного уровня развития технологий.
Материал и методы исследования
При проведении данного исследования применялись следующие методы:
1) теоретические: изучение и обобщение данных литературы, контент-анализ, синтез;
2) эмпирические: наблюдение, сравнение.
Результаты исследования и их обсуждение
На первом этапе исследования авторами был проведен контент-анализ информации, представленной в научной литературе, которая направлена на систематизацию влияния нейросетей на различные сферы жизни человека. В частности, в работе [2] выявлены факторы возрастающего воздействия технологий ИИ в образовании. В работе [3] обосновано применение в профессиональном образовании нейронных сетей и ассистентов с ИИ.
Глубокий анализ технологий и практик применения ИИ в сфере образования проведен в работе [4]. Автором статьи И.О. Котляровой выделены следующие аспекты практического применения алгоритмов и программ ИИ в образовании:
- в качестве технологий образовательного менеджмента;
- как средство обеспечения безопасности образования;
- инструмент создания дидактических средств образования;
- средство для моделирования образовательного процесса.
Вопросы регламентации применения ИИ в образовании рассмотрены в работе [5]. В качестве программных и законодательных ограничений быстрого внедрения алгоритмов ИИ в образование указаны разрозненность образовательных ресурсов, отсутствие универсальных открытых информационных ресурсов данных и ограничения, связанные с обработкой персональных данных для целей анализа и прогнозирования.
Большие перспективы применения ИИ, пока еще недооцененные вследствие начала разработок, находятся в области получения количественной оценки человеческой деятельности в разных сферах. Вопросы определения качественных показателей, таких как ответственность, осознанность и иные, оценить количественно крайне сложно. А делать это необходимо, так как любая аналитика осуществляется только на основе цифровых данных.
В работе [6] авторы систематизировали существующие исследования в сфере интеллектуального управления и аналитики в образовании, сделали упор на этический аспект проблемы. Уделено внимание вопросам дополнительного образования.
Метод наблюдения позволил авторам подтвердить изменения в организационной, методической и дидактических областях педагогического процесса, вызванные применением технологий ИИ. Наблюдение проводилось в 2022–2024-х гг. в пяти высших учебных заведениях Уральского региона. Рассмотрим подробнее обозначенные выше изменения и систематизируем авторский опыт и опыт педагогов в актуализации педагогических технологий, вызванный интеграцией ИИ в учебный процесс.
1. Педагогические технологии должны быть актуальными и соответствовать уровню развития технологий в целом. Речь идет о способе представления материала, автоматизации и интеллектуализации контроля знаний, совмещении традиционных и электронных форматов обучения.
С появлением разнообразных доступных инструментов ИИ стало возможным более технологичное использование кибернетического подхода в педагогике, суть которого заключается в анализе процесса обучения с точки зрения процесса управления. Становится возможным прогнозирование желаемых результатов путем своевременного выявления тенденций, проблем и достижений, которые служат основой для разработки управляющих мероприятий в целях эффективного педагогического управления.
Объемы данных современного педагогического мониторинга не позволяют человеку осмыслить их без применения современных методов и инструментов обработки данных. Р.В.Майер сформулировал принципы кибернетики для дидактических систем [7, с. 6–8]. При наличии возможности проводить начальное и итоговое тестирование или другие контрольные мероприятия для каждого слушателя на каждом занятии, учитывая, что в данном случае идет работа с людьми, а не с техническими системами, можно проводить тонкое рефлексивное регулирование, корректируя содержание, формы, методы и средства обучения.
В работе [8] представлен авторский подход, позволяющий педагогу на основе инструментов ИИ и многомерного анализа данных иметь доступ к полной информации о ходе обучения и индивидуальных особенностях слушателей в реальном времени и проводить тонкую регуляцию педагогического процесса, корректируя содержание, методики и средства обучения.
2. Юридические аспекты допустимости применения ИИ на всех этапах обучения, от подготовки учебных материалов педагогов до проверки результатов.
То, что ИИ в самое ближайшее время будет присутствовать на всех этапах подготовки, сомнений уже не вызывает. В том случае, когда педагог примет решение о введении в свою практику элементов ИИ, он будет вынужден решать ряд проблем. Они включают в себя ограничения на техническом, программном и законодательном уровнях. К факторам, затрудняющим работу, можно отнести отсутствие качественной и безопасной единой образовательной среды, разрозненность образовательных ресурсов, малое число универсальных информационных систем для обработки больших данных, ограничения по хранению и обработке персональных данных, необходимых для обучения моделей ИИ.
Значимым событием в истории образования в Российской Федерации является Распоряжение Правительства Российской Федерации от 18 октября 2023 года №2894-р «Стратегическое направление в области цифровой трансформации образования, относящейся к сфере деятельности Министерства просвещения Российской Федерации» [9].
В направлении анонсированы различные проекты, одним из них является проект «Цифровой помощник педагога», который позволит официально применять автоматизированную проверку выполнения студентами домашних заданий с помощью систем ИИ.
До недавнего времени правомерность подобных действий вызывала сомнение, сейчас полностью легализовано применение описанных инструментов ИИ.
В научных статьях авторы делятся опытом применения ИИ для генерации и проверки аудиторных домашних заданий. В работе [10] подробно описана технология формирования и проверки выполнения заданий по английскому языку.
3. Допустимость и объем использования ИИ и нейросетей для выполнения учебных заданий обучающимися.
В зависимости от предмета обучения обучающиеся используют для помощи в подготовке учебных заданий следующие функции нейросетей:
- генерация текстов на основе текстовых промптов (TextToText);
- генерация изображений и видео на основе текстовых промптов (TextToPicture);
- обработка изображений, фото, видео на основе текстовых промптов.
В последнее время появляются множество программных приложений, использующих ресурсы крупнейших нейросетей и генерирующих самостоятельно презентации по текстовым промптам, включая оформление и содержательное наполнение.
Также открытыми и доступными являются ресурсы, позволяющие решить заданную задачу по программированию, математике, физике, химии с полным пошаговым объяснением хода выполнения.
Вопрос разрешения использования этих программ или их запрета – это одна из самых обсуждаемых в педагогических коллективах тем. Мнения педагогов разделяются от «полностью запретить» до «полностью разрешить [11].
В рамках курсов повышения квалификации и дополнительного образования в области информационных технологий авторами разработана авторская программа, в основе которой лежит освоение промпт-инжиниринга. В результате обучающиеся получают навыки: создания презентации проекта, исследования целевой аудитории и анализа рынка; написания постов в соцсетях; разработки оригинальных методов привлечения клиентов, создания иллюстраций, редактирования фото или изображений, создания одностраничного сайта. Важной особенностью является то, что все этапы выполняются исключительно с привлечением различных нейросетей и техник промпт-инжиниринга.
Промпт-инжиниринг – это новое направление информатики, ориентированное на создание и оптимизацию промптов (текстовых подсказок) для грамотного и эффективного использования языковых моделей. Другими словами, это подсказка, которую необходимо вводить в строку ввода нейросети, в которой текстом описывается желаемый результат: алгоритм или задание для создания программного кода, описание изображения, содержание текста, жанр музыки для ее создания и многое другое.
Авторы убеждены, что создание грамотных промптов возможно лишь тогда, когда обучающийся точно знает, что он хочет получить на выходе. Только тогда он сможет сформулировать грамотный запрос и проконтролировать адекватность полученного результата.
Если обучающийся не знает точно, что он хотел бы получить на выходе, нейросеть никогда не сможет сгенерировать нужный результат.
Создание и корректировка сложных изображений с заменами фонов и персонажей, генерация программных кодов, написание текстов не заменяют работу специалиста, а упрощают и многократно ускоряют ее. Ни одна цифровая компания, в круг задач которой входит выполнение заданий, которые могут быть описаны или формализованы, не сможет в будущем конкурировать с аналогичными компаниями, внедрившими нейросети во все этапы работы.
Владение нейросетями на пользовательском уровне необходимо включать в индикаторы освоения цифровых компетенций специалиста любого направления.
4. Квалификация педагогов, осуществляющих подготовку и переподготовку в разных областях.
В соответствии с разделом выше, остро встает потребность в повышении квалификации педагогов, осуществляющих дополнительное образование обучающихся. Педагогом может быть как представитель ИТ-отрасли, так и представитель образовательной организации.
Все приемы и техники промпт-инжиниринга берут начало от принципа работы нейросетей. Только зная принципы функционирования мозга биологического существа, поняв, как, моделируя его структуру, математики и программисты смогли создать искусственную нейросеть, можно научить пользователей осознанному промпт-инжинирингу.
Авторами внедрен экспресс-курс обучения принципам проектирования и программирования нейросетей на языке Python. Благодаря разработанным специализированным библиотекам не требуются предварительные знания программирования. Результатом являются понимание принципа работы нейросетей и осознание понятия «ИИ» не на декларативном, а на практическом осознанном уровне.
5. Достоверность результатов, полученных теми или иными генерациями нейросетей.
Главный постулат, который необходимо донести до обучающихся, – достоверности у нейросетей нет. Текстовые модели нейросетей типа GPT – это не поисковые системы. Результат генерируется путем анализа большого количества цепочек текстов. Благодаря огромному числу обучающих данных итог скорее близок к достоверному.
Несколько лет назад появился термин «галлюцинации нейросетей», которым начали обозначать нелогичный, непредвиденный и ничем не обоснованный ответ на поставленный запрос. Нейронные сети испытывают галлюцинации из-за сложности системы или/и недостаточного количества данных, которые необходимо обрабатывать [12].
Выдача неверной информации, генерация неадекватных изображений и ошибочная идентификация объектов могут дискриминировать большой труд создателей и организаторов учебного процесса. Поэтому в настоящее время автономная работа технологий ИИ, без человеческого контроля и координации, невозможна.
Пока вопросы галлюционирования ИИ специалисты пытаются решить технически, необходимо обучающихся любой сферы знаний обучать методам минимизации ошибок, таким как задание ИИ максимального количества условий и обучение на основе больших данных.
Заключение
Очевидно, что педагогические методы, подходы и организационные мероприятия должны быть адаптированы к меняющимся условиям:
- педагогические технологии должны быть актуальными и соответствовать уровню развития технологий в целом. Представление материала и контроль знаний должны совмещать традиционные и современные форматы;
- юридически допустимо применение ИИ на всех этапах обучения – от подготовки учебных материалов педагогами, выполнения учебных заданий обучающимися до проверки результатов;
- обязательно повышение квалификации педагогов в сфере применения ИИ при преподавании любых дисциплин. Это позволит критически подходить к достоверности результатов, полученных теми или иными генерациями нейросетей, и понимать границы применимости приложений с ИИ.
Результатом исследования стали систематизация и актуализация методов применения искусственного интеллекта в образовании с учетом современного уровня развития технологий. Авторами представлены и научно обоснованы собственные разработки, позволяющие актуализировать классические педагогические технологии и адаптировать образовательный процесс к меняющимся условиям с учетом уровня развития науки.