Использование ИИ уже стало новой базовой грамотностью: от основ промт-инженерии до результатов взаимодействия с GPT-инструментами. Для того, чтобы заложить основы этой грамотности вузы запускают курсы для преподавателей и интегрируют специальные модули в существующие образовательные программы.
ИИ позволяет не только персонализировать учебный процесс, учитывая индивидуальные потребности и стили обучения каждого студента, но и анализирует процесс усвоения материала: автоматизирует проверку заданий и экономит время преподавателей в процессе оценки успеваемости.
«Технологии искусственного интеллекта так или иначе уже внедряются в образовательный процесс, в основном в форме простейших помощников преподавателя. Например, для подготовки заданий или презентаций и выполнения рутинной работы. Но перспективы применения ИИ колоссальны, начиная от проверки выпускных работ и код-ревью, до управления образовательным процессом и индивидуальными траекториями. Главное, понимать, что ИИ – это не замена преподавателя, а его поддержка», – рассказала «Телеспутнику» заместитель директора мегафакультета ТИнТ ИТМО, эксперт Национального центра когнитивных разработок и кандидат технических наук Александра Климова.
Ей вторит декан факультета довузовского образования НИУ ВШЭ Николай Пшеничный.
«Способен ли ИИ заменить преподавателя? Если рассматривать преподавателя в его классической парадигме обладателя монополии на знание, то безусловно такого преподавателя интернет заменил уже лет двадцать-тридцать назад. А сейчас ИИ смог взять на себя функцию навигатора в этом океане знаний, и настолько успешно штурмует анализ и синтез, что очень скоро начнет обрастать репутацией наравне с людьми. Что же остается преподавателю? На мой взгляд – генерировать мотивацию слушателя или студента здесь и сейчас, потому что только с этим ИИ никогда (или, как минимум, очень долго) не справится. Человеческая психология такова, что мы не воспринимаем ИИ ровней себе. Коммуникация с нейросетью самого высокого уровня – это всего лишь коммуникация с ассистентом. Как только человек понимает, что разговаривает с ботом, у него моментально меняется отношение к беседе в лучшем случае на нейтральное, любые слова поддержки от бота можно смело умножать на ноль», – сказал Николай Пшеничный.
По мнению эксперта, в обозримом будущем преподаватель продолжит взаимодействовать со студентами, но фокус общения сместится в сторону менторской поддержки, организацию дискуссионной и проектной работы студентов.
Будущее наступает неравномерно
Тем не менее, хочет того система образования или нет, но с появлением нейросетей она переходит на следующий уровень технологического развития. Какие-то вузы адаптируются к новой реальности быстрее, какие-то едва поспевают за прогрессом.
Так, в ИТМО появился сервис цифровых работников на основе большой языковой модели (БЯМ), который помогает сократить время на выполнение рутинных задач. Open-source-сервис Edulytica был разработан в учебно-научной лаборатории вуза совместными усилиями аспирантов и студентов. Решение может использоваться в любом учебном учреждении для оценки академических текстов: рефератов, докладов, дипломов и диссертаций.
«Сервис автоматически выделяет поставленные автором цели и задачи исследования, оценивает, насколько они были достигнуты, анализирует содержимое каждого раздела и резюмирует результат. Такая проверка с помощью искусственного интеллекта помогает студентам самостоятельно выявлять непроработанные моменты в материалах. Но в первую очередь инструмент предназначен для преподавателей, его задача – сократить время проверки студенческих работ», – пояснила Александра Климова.
Сервис появился в вузе в прошлом году. Приступая к разработке, авторы провели несколько глубинных интервью с преподавателями ИТМО, подтвердили актуальность проекта и уточнили пожелания. Прогнозируя его эффективность, разработчики исходили из следующих параметров. Для внимательного изучения студенческой работы научному руководителю нужно в среднем два часа. При этом объем материала для разбора составляет примерно 9000 слов. После использования сервиса Edulytica объем текста сокращается до 2000 тысяч слов. Соответственно, пропорционально сократится и время, затрачиваемое преподавателем на анализ – с 120 до 30 минут в среднем, то есть в четыре раза. Такие результаты авторы Edulytica намерены подтвердить уже в этом учебном году после доработки и масштабного тестирования сервиса.
Но уже на первом этапе внедрение и использование сервиса подтвердило гипотезу о том, что открытые большие языковые модели с проверкой научно-исследовательских работ не справляются.
В решении Edulytica использовались открытые модели LLaMa, Mistral и дообученные для русского языка модели Saiga. Дообучение проводилось методом PEFT. Бэкенд сервиса написан на Python с использованием фреймворка FastAPI, клиентская часть создана с использованием фреймворка React.
Как отмечает руководитель группы разработки Edulytica аспирант ИТМО Владислав Терещенко, работа над сервисом продолжается, и результаты следующего этапа будут представлены на международной конференции FRUCT.
Каким специалистам необходим ИИ
Динамика развития и интегрирования в повседневную жизнь ИИ не может не сказаться на подготовке кадров. Требования к таким специалистам меняются по мере развития технологий – так же стремительно.
По словам эксперта Национального центра когнитивных разработок Александры Климовой, на данный момент с искусственным интеллектом работает четыре категории сотрудников: ученые-математики, способные выполнять фундаментальные и поисковые исследования в сфере ИИ, непосредственно разработчики моделей и систем искусственного интеллекта, отраслевые специалисты, которые внедряют и сопровождают системы ИИ «на местах» с учетом специфики отрасли, а также заказчики и потребители систем ИИ. В то же время существуют разные профессиональные роли (ML-инженер, инженер данных, аналитик данных), которые необходимы для создания и работы с системами ИИ. Каждая категория может включать в себя несколько профессиональных ролей. Например, к первой категории могут относиться архитектор ИИ, ML-исследователь, архитектор и аналитик данных, а к заказчику и потребителю искусственного интеллекта – AI CDO, оператор систем ИИ и квалифицированный заказчик. Одна и так же роль может присутствовать и в нескольких категориях. Однако обучать таких людей нужно по-разному.
«В ближайшем будущем мы сможем перейти на такую своеобразную модель подготовки кадров в сфере ИИ, когда придется выстраивать категорийно-ролевые программы. Поэтому в Университете ИТМО разработали профессиональную ролевую модель компетенций, которая позволяет связывать профессиональные роли – их в нашей модели более 12 – с компетенциями и тематиками, важными для определенных ролей. Модель является абсолютно открытой, она опубликована на GitHub и доступна всем для применения», – сказала заместитель директора мегафакультета ТИнТ ИТМО.
Помимо процесса получения и передачи знаний от преподавателей к студентам ИИ становится востребован и администрациями вузов. От простого – он может обновлять и оптимизировать расписание, равномерно распределяя нагрузки студентов и преподавателей, до более сложного – определять дефицит студентов или слушателей на основе цифрового следа, анализировать тональность запросов и прогнозировать результаты учебного процесса.
(изображения сгенерированы в нейросети GigaChat)
Как избежать злоупотребления нейросетями в обучении
Если же говорить о всей системе высшего образования, то ее в ближайшем будущем ждет технологический раскол. Так считают эксперты. Сегрегация вузов на те, которые освоят ИИ и активно внедрят его в учебный процесс, и те, которые какое-то время смогут оставаться за бортом прогресса – неизбежна.
Вместе с новыми возможностями ИИ неизбежно появляются вопросы этического толка, а также правового регулирования.
Примем за аксиому: уже сейчас ИИ способен написать курсовую работу за студента. Декан факультета довузовского образования НИУ ВШЭ Николай Пшеничный предположил, что опытный проверяющий или натренированная нейросеть смогут заметить некоторую монотонность предложений или особенности формулировок и оформления текста, сгенерированного несложным запросом.
«Но если грамотным промптом устранить мелкие шероховатости, то предположу, что в слепом тестировании эксперты не смогут отличить курсовую, написанную хорошим студентом и хорошей нейросетью. С плохой нейросетью и плохим студентом все понятно. То, что на нынешнем уровне образовательной коммуникации нейросеть уже заменяет студента, на мой взгляд, не комплимент системе образования. Если нейросеть может получить диплом, то и диплому, и всей системе придется измениться», – пояснил Николай Пшеничный.
Выход – в освоение и подчинении ИИ. Котироваться будут те вузы, которые смогут управлять нейросетями.
«В очередной раз случится разделение на тех, кто оседлает волну прогресса, интегрируя в образовательный процесс все возможные технологические решения, освобождающие у слушателей и преподавателей время для того, что нейросеть сгенерировать не может, и тех, кто продолжит поддерживать текущие запросы и форматы неторопливых экономики и общества. Обе варианты нужны и хороши, надо просто осознанно подойти к выбору», – резюмировал эксперт.
Поскольку искусственный интеллект проникает сегодня во все отрасли, то умение работать с его технологиями становится одной из ключевых компетенций специалиста любого профиля, а не только разработчика. Все чаще к технологиям ИИ обращаются студенты естественно-научных направлений, в том числе физики и химики, а также общих гуманитарных дисциплин: урбанисты, лингвисты, журналисты. В том же ИТМО уже сейчас образовательные программы с использованием ИИ реализуются не только в традиционных для него направлениях «Прикладная математика и информатика» или «Программная инженерия», но и в направлениях «Инноватика», «Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии», «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере» и так далее.
К 2025 году AI-боты и чат-боты повсеместно стали реальностью, а работа с ними – базовым навыком. Их внедрение в рутину учебного процесса можно сравнить со схожими вызовами прошлых десятилетий, когда базовым навыком для студентов и преподавателей становились английский язык и машинопись (печатание на клавиатуре). Вот только нейросети проникают в нашу жизнь куда быстрее и их освоение не оставляет времени на раздумья.
Не за горами внедрение технологий виртуальной и дополненной реальности (VR/AR). Они позволят создать учебные среды, которые по своей природе сделают процесс обучения более увлекательным и интерактивным. Благодаря VR/AR студенты смогут переживать реальные научные эксперименты, испытывая материал на практике, а не просто получая текстовую информацию из учебников и пособий.
Ранее мы писали о том, что «Яндекс Образование» и Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) проанализировали ведущие мировые практики, раскрывающие потенциал технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной сфере, чтобы помочь российским вузам внедрять ИИ. Итоги исследования с конкретными кейсами представлены в совместном докладе «Искусственный интеллект в образовании».
