Новости

Первый шаг на пути к прогрессу

Игорь Михайлович, по Вашему мнению, мы уже перестали бояться искусственного интеллекта и стали активно использовать его преимущества? И как он применяется в Вашем университете?

— У нас в МГПУ, наверное, такой боязни и не было. Примерно год назад, когда появилась информация о том, что в РГГУ был защищён диплом с помощью генерации текста через большие языковые модели, наш учёный совет стал обсуждать, а что же нам делать в связи с этим. Потому что многие преподаватели замечали, что студенты активно пользуются подобными сервисами. И не только для поиска информации в интернете и заимствования разных источников, но и собственно для генерация текста. После обсуждения мы подписали соглашение с «Антиплагиатом», который разрабатывает новые алгоритмы распознавания сгенерированного текста.

Но на этом мы не остановились и создали рабочую группу, которая стала изучать способы применения ИИ в университете. В итоге были разработаны правила, которые позволяют использовать системы генерации текстов, но с обязательной ссылкой на соответствующие источники и с дополнительной аргументацией, почему этот текст показался студенту релевантным для использования в дипломной работе. Причём сгенерированный текст необходимо подтверждать ссылкой на статьи или собственные исследования.

Правила, регламентирующие применение ИИ, мы закрепили нашими локальными нормативными актами. Это был первый шаг к освоению нейросетей, а после чего мы поняли, что у нас появляется некоторая целостная картина различных направлений экспериментирования в этой области. Их несколько.

Студенты и преподаватели используют разные сервисы

Первое направление — это просто изучение ситуации о том, что на самом деле происходит с инструментами искусственного интеллекта, какие сервисы используют студенты, а какие — сами преподаватели. Мы сейчас видим, что на первом курсе более 90% студентов заявляют о том, что они активно пользуются этими сервисами, на четвёртом курсе таких пока лишь 60%, а средняя цифра 82%. Среди преподавателей этот показатель составляет 50%, то есть студенты в полтора раза активнее используют эти системы, чем преподаватели в долевом выражении.

Причем и те, и другие интересуются разными ресурсами. Например, преподаватели чаще студентов генерируют изображения, потому им это нужно для подготовки презентаций. Или составляют тесты с помощью нейросетей. Таким образом, благодаря ИИ они экономят свое время, освобождая себя от рутинной работы. Сейчас мы апробируем систему искусственного интеллекта для содержательной проверки больших студенческих работ.

Разговоры с Ушинским

Второе направление — это так называемое «создание персон» с помощью систем искусственного интеллекта. Это чуть более специализированная нейросеть, натренированная на текстах того или иного известного деятеля. Для будущих педагогов важно изучать труды выдающихся ученых в области педагогики и психологии, но порой обсудить и понять текст, написанный 100−150 лет назад непросто. С этой целью мы создали телеграм-каналы «Аспирант Ушинского» и «Аспирант Выготского» (@ushinsky_mcu_bot, @vygotsky_mcu_bot), основанные на их текстах. Студенты могут задать им вопросы, а чат-бот сгенерирует ответы на них.

Так вы узнаете, в чем смысл зоны ближайшего развития по Выготскому, как связаны мышление и речь, каковы различные аспекты возрастной психологии.
Или получить информацию о различных аспектах педагогической антропологии, основателем которой был Ушинский. Это порой не так просто, поскольку нужно уметь формулировать серию вопросов, чтобы получить какой-либо ценный ответ.

Модельные занятия

Третье направление, которое мы активно развиваем — это анализ поведения студентов и текстовой (звуковой) фактуры того или иного учебного занятия за счет машинного зрения и записанного звукового потока. Благодаря программе, разработанной в партнерстве со «Сберобразованием», мы изучаем эмоции учащихся, которые они испытывают на занятиях, оцениваем степень их вовлеченности в учебный процесс, анализируем методические приёмы и стилистику работы будущих учителей.

Это нужно для тренировки тех студентов, которые собираются стать преподавателями в вузе, учителями в школе или просто планируют связать деятельность с выступлениями перед аудиторией. Во всех этих случаях им важно протестировать свои способности и получить обратную связь.

Мы сейчас провели в таком пилотном режиме более 40 модельных учебных занятий, которые наряду реальными экспертами оценивались ИИ.

Совпадают ли точки зрения тех и других?

— Да, были совпавшие и не совпавшие точки зрения, хотя точнее сказать — данные. Эксперты выставляют баллы, система искусственного интеллекта делает скрининг и показывает различные паттерны, которые они проанализировали — по активности студентов и тем эмоциям, которые они испытывали, по нарративам преподавателей, по степени раскрытия темы. Масса данных, с которыми мы сейчас работаем, ищем разные корреляции. Важно, что студентам это понравилось. Некоторые из них даже предлагали, чтобы подобного рода модельные учебные занятия в формате видеозаписей были прикреплены к диплому в виде ссылки на специальный информационный ресурс посредством QR-кода. По их мнению, такой материал мог бы стать частью портфолио, необходимого при трудоустройстве. Но вопрос дискуссионный.

А преподаватели делают выводы после такого анализа? Меняют подходы, методики проведения занятий?

— Вот это самое главное. Мы сейчас находимся в такой переломной точке, когда пересматривается роль преподавателей. Они должны стать наставниками, поддерживающими самостоятельное учение. А для этого и нужно максимально научиться использовать все доступные полезные информационные ресурсы. Для многих преподавателей это непростая задача.

Потому что зачастую традиционные методисты, которые учили учителей, сразу давали «правильные» шаблонные указания: действуй по заданному алгоритму, и все получится. Сейчас это не работает, потому что для каждого класса, для каждой ситуации нужны самые разные методики. И нужны другие преподаватели, которые, опираясь на данные, подскажут студенту, в каком направлении ему дальше двигаться. Есть даже такой принцип обучения будущих учителей — «исследование действием». Это когда учителей приучают всегда находиться в незнакомой ситуации и подбирать наиболее оптимальный способ действия в условиях неопределённости. Вполне типично для современного учебного занятия: дети разные, пришли на урок с разным настроем, задают разные вопросы, у всех разный предыдущий образовательный опыт, кто-то пропустил ряд занятий… Такой набор постоянно меняющихся обстоятельств требует учителя, умеющего работать в условиях неопределённости.

Я думаю, сейчас появился такой глобальный тренд в педагогике, когда преподаватели не только школ, но и вузов хотят повысить степень рефлексивности своей педагогической работы.

Не случайно некоторые инженерные вузы заинтересовались нашими наработками в области технологий обучения взрослых.

А есть ли риски?

Вы сейчас рассказали о преимуществах этой программы, а есть ли риски? Например, нравится ли студентам и преподавателям, что «большой брат» следит за ними? Как ощущается этот момент с психологической и этической точки зрения?

— Ну, как вам сказать, я думаю, что такие страхи в значительной степени проявились в доковидный период, а после его завершения, когда мы провели сотни часов в формате веб-конференц-связи, и все это записывалось и анализировалось, это уже стало реальностью. Да и в повседневной жизни — в метро, на улицах, в различных помещениях — мы постоянно находимся под видеонаблюдением, и это уже стало рутиной.

А делаются ли какие-то радикальные выводы по итогам такого анализа: например, увольняют преподавателя или на него налагаются ещё какие-то санкции, если он не справляется, и вы видите, что студенты недостаточно вовлечены в учебный процесс?

— Какое-то время мы обращали внимание на данные, по которым можно сказать, что это занятие сегодня было самым скучным, это занятие было наоборот самым вдохновляющим, здесь студенты испытывали всю палитру эмоций и были включены в напряженную интеллектуальную работу, открывая для себя что-то новое. Мы наблюдали, анализировали, но никаких управленческих выводов не делали и не намерены делать. Мы сейчас планируем создать такой внутренний кодекс, в котором запишем, что системы анализа данных искусственного интеллекта используется только для тренировки педагогических навыков, для создания имитационных ситуаций человеческого общения и для обеспечения безопасности в аудиториях.

Важно то, что уже сейчас для записи и глубинного анализа мы используем не «живые», а специальные «игровые» учебные занятия. Они нарочито тренировочные. Здесь и учитель тренируется, и роли детей играют волонтёры. Это как в игровом кино. Анализируемые данные о деятельности — специально сыгранное поведение, различные его проявления. Это снимает опасения относительно утечки персональных данных.

Еще один очевидный риск искусственного интеллекта состоит в том, что люди перестают думать и используют благодаря ему готовые решения, готовые тексты. Разве это не скажется на качестве их образования, на их карьере? Или они всегда будут так использовать искусственный интеллект, который всё за них будет делать?

— Эти опасения обычно высказываются применительно к системам генеративного ИИ. В социальной философии появилось несколько крупных и аргументированных статей, которые говорят о том, что надо воспринимать современного человека как кентавр-систему, поскольку во многих жизненных и профессиональных ситуациях он неотделим от использования гигантского информационного поля. Впрочем, как и всегда, человек не был отделим от человеческой культуры, — от текстов и вообще всей структуры коммуникаций, в которой он родился и вырос.

Вместе с тем, сейчас появляется феномен цифровых двойников, когда вступить в коммуникацию можно с персоной, деятельность которой поддерживается нейросетью. Вот вы можете не у меня интервью брать, а спросить мой чат-бот в Телеграм-канале, обученный на научных статьях, публицистике и вообще любых текстах, которые я когда-то создал. Публично этот канал я перестал афишировать, он для личного и узко-профессионального пользования. Но там совершенно чётко видно, что если задавать вопросы на темы, о которых я ранее ничего не писал, нейросеть скорее всего признается, что ничего не знает. А если проявлять настойчивость в вопросах, может начать генерировать из того массива текстов, на котором нейросеть обучалась изначально, до загрузки в качестве приоритетных текстов от «некого Реморенко И.М.». Ну, а если спрашивать про образование, различные аспекты образовательных реформ, про которые я в самом деле много чего писал, ответы нейросети могут показаться весьма полезными, дискуссионными. Они подвигают поспорить с автором, выдвинуть про— и контраргументы. Можно забросить в нейросеть свои тексты и попросить реакцию «Реморенко И.М.» на них. Разные варианты.

Одним словом, порой думать приходится не менее напряжённо, чтобы сгенерировать хорошие вопросы и добиться от нейросетки толковых ответов.

Кого заменит Искусственный интеллект?

В связи с этим возникает закономерный вопрос о том, что искусственный интеллект когда-нибудь и очень скоро заменит разные профессии, хотя этот процесс идет и сейчас. И в этом контексте часто речь заходит об учителях. Недавно Вы выступили, сказав, что «никто не заменит учителя, но учителя заменит другой учитель, использующий системы генерации данных и большие языковые модели». Означает ли это, что не у дел окажутся те учителя, которые не умеют пользоваться искусственным интеллектом?

— Это уже очень известное сравнение, такое клише. Оно означает, что те учителя, которые не будут замечать присутствие в нашей жизни ИИ, просто будут получать от своих учеников выполненные домашние задания, сгенерированные с помощью ИИ, не обязательно даже текстовые, может быть и видео, может быть и в форме изображений. Но ценность такого обучения невелика. Она скорее напоминает механистическое действие, когда преподаватели транслируют знания, а ученики с помощью нейросетей генерируют ответы на формальные тестовые вопросы, и никакого развития при этом не происходит.

И есть другой подход, когда мы ситуацию общения заведомо рассматриваем как основную, а ИИ как один из инструментов, лишь способствующий этому общению, но не заменяющий его. То есть первично не запоминание, а само обсуждение, восприятие, переработка знаний. Тогда в этом действительно есть смысл.

Если подвести итоги, какие профессии выдержат конкуренцию с ИИ и окажутся уникальными, незаменимыми?

— Речь не идёт о полной замене человека в каких-то сферах деятельности, за исключением тех, которые построены исключительно на алгоритмах и рутинных действиях: диспетчер такси, кассир в супермаркете, некоторые виды бухучёта и пр. Там, где нам полностью ясен алгоритм работы специалиста, там неизбежно рабочие места будут автоматизироваться. Многое из того, что делает учитель можно автоматизировать (проверка тетрадей, составление тестовых заданий, натаскивание на какие-то алгоритмы и пр.), но это далеко не вся работа педагога. Высвободившееся от рутинных операций время можно потратить на творчество, общение, дискуссии и многое другое полезное. Я думаю, какие-то новые не автоматизирующиеся педагогические функции ещё появятся. Мы о них пока не догадываемся.

Источник: Вести образования
Фото: МГПУ