Новости

Искусственный интеллект называют главной технологией ХХI века. Последний год показал, что возможности, которые ИИ открывает для человечества, для большинства сфер его деятельности, включая образование и науку, гораздо шире, чем предполагалось.

В настоящее время Минобрнауки РФ не запрещает использовать генеративные нейросети в образовательном процессе. Впрочем, сейчас уже очевидно, что бороться с применением инструментов, вроде GPT-чата, бесполезно: ими все равно будут пользоваться, как когда-то начали пользоваться калькулятором. И университетам приходится на это как-то реагировать.

Какие перспективы открывает для высшего образования использование ИИ? Способствует ли эта технология усвоению знаний? Облегчит ли труд преподавателя? Как сформировать культуру осознанного понимания, что генеративные нейронные сети могут быть помощником в обучении, а не исполнителем или тем более заменителем участника образовательного процесса?

Эти вопросы редакция портала «Ректор говорит!» обсудила с с ректором МГПУ Игорем Реморенко и проректором по цифровизации Русланом Сулеймановым.

— Игорь Михайлович, готов ли МГПУ стать центром формирования методических рекомендаций по работе с ИИ в образовании?

— Вероятно, мы готовы были бы стать таким центром, но, на мой взгляд, сейчас в этом нет необходимости.

Системы искусственного интеллекта — это технологии на передовом крае, то, что в международной академической среде называется cutting edge. Новые проекты, с ними связанные, возникают постоянно и развиваются очень быстро.

О наших проектах по использованию искусственного интеллекта подробнее расскажет Руслан Сулейманович. Но нельзя исключать, что у любого другого университета или колледжа появятся свои прорывные проекты. Сейчас конкуренция в этой области значительно ценнее, чем необходимость назначить кого-то одного центром формирования методических рекомендаций. Философ Николай Кузанский считал, что сфера — это такое пространство, где центром может быть любая его точка. Мы сейчас в такой же ситуации находимся с искусственным интеллектом.

К примеру, среди наших партнеров китайских университетов есть те, кто занимается исключительно сравнительными исследованиями по искусственному интеллекту, и есть те, кто разрабатывает сотни образовательных ресурсов по использованию VR- и AR-технологий в образовании. Исследования и тех и других одинаково важны, и еще неизвестно, кто из них окажет большее влияние на развитие технологий.

Думаю, в перспективе каждому образовательному учреждению, не только университетам, но и колледжам, стоит создать у себя по крайней мере одно структурное подразделение, которое будет исследовать технологии будущего, то, чего еще нет, и подключать к этой работе своих преподавателей и студентов.

— Еще одним поводом к нашему разговору стало то, что МГПУ первый среди российских университетов официально разрешил студентам использовать инструменты искусственного интеллекта при написании ВКР. С какими аргументами Вы приняли это решение?

— Как педагогический университет, где готовят специалистов, которые будут учить детей и взрослых, мы понимали, что отказываться от использования этих технологий, тем более запрещать их, — непродуктивно. Необходимо научить правильно использовать эти инструменты, потому что в любом случае лучше, если педагог умеет это делать — эффективно и интересно для всех сторон образовательного процесса.

Когда мы вносили изменения в положения, в том числе о выпускных квалификационных работах, то прописали в них ключевые правила, соблюдения которых мы ожидаем от студентов при использовании систем, подобных ChatGPT.

Первое условие — мы разрешаем использовать большие языковые модели при выполнении заданий. Второе — студент должен самостоятельно проверять сгенерированную информацию: нет ли в ней фактических ошибок или галлюцинаций нейронной сети. Известны прецеденты, в том числе в судебной практике, когда пользователи ссылались на данные из сгенерированных GPT-чатом текстов, и в итоге выяснилось, что нейросеть формировала ответ, опираясь на несуществующие источники.

Третий ключевой фактор — мы написали методические рекомендации, как оформлять ссылки на подобные системы как на источники информации при формировании перечня используемой литературы.

— Это как-то повлияло на систему оценивания студенческих работ?

Руслан Сулейманов, проректор по цифровизации МГПУ:

— Безусловно. При этих условиях использование такого формата оценки, как, например, эссе, которое может быть полностью сгенерировано искусственным интеллектом, нам кажется непродуктивным. Мы активно меняем методику оценки выполненных заданий и уходим от написания простых текстов в сторону кейсовой практики и защиты проектов. Подобные форматы помогут более достоверно оценивать знания студентов. Любой созданный текст надо уметь защитить перед критически настроенной аудиторией.

— Как Вы считаете, какие перспективы для образовательного процесса открывает такое свойство генеративных нейросетей, как выполнение творческих, креативных функций, которые раньше были присущи только человеку? Как это может изменить обучение?

Руслан Сулейманов, проректор по цифровизации МГПУ:

— На мой взгляд, сейчас мы наблюдаем первый этап в освоении подобных систем. Очень многие воспринимают искусственный интеллект как аналог калькулятора, который нужен для решения простых конкретных задач: написать учебный план, проверить работу на ошибки, сделать суммаризацию по тексту или сформулировать выводы.

На следующем этапе искусственный интеллект может стать участником, субъектом образовательного процесса. Появление генеративных нейронных сетей может привести к тому, что у каждого студента будет цифровой персональный тьютор, к которому можно обратиться с вопросом по образовательной программе или конкретному курсу. Искусственный интеллект сможет предложить альтернативные способы решения задачи или иной угол зрения на проблему. Так что, на мой взгляд, на креативность студентов будет напрямую влиять именно персонализация.

— У меня другая версия. Мне кажется, креативность будет развиваться через намеки, которые человек делает искусственному интеллекту. Самое простое, о чем я как преподаватель прошу нейросеть, когда, допустим, готовлюсь к выступлению — «подскажи, что я забыл дописать в своем тексте, чем его следовало бы дополнить?». ИИ может предложить мне, какой вопрос я не учел в своем докладе, о чем еще можно сказать, как усилить мою позицию. Это такой низовой уровень стимулирования креативности в общении с искусственным интеллектом.

В перспективе мы будем указывать ИИ в качестве соавтора, как это уже делают некоторые ученые в своих статьях. Так и пишут: конкретные разделы были подготовлены вместе с системой искусственного интеллекта, полученные данные нам кажутся обоснованными, так как подтверждены такими-то публикациями. Это стало привычной практикой в научной среде, по принципу open the kimono, «открой свое кимоно» — покажи, что твои тексты созданы при участии помощников, специальных генеративных моделей.

Другой вопрос, что нужно понимать, что технология может сбоить, в ней есть и будут уязвимые места. Мы недавно тестировали систему, которая транскрибирует школьные уроки, и обнаружили, что при работе над материалом для занятия по басням Крылова и Эзопа искусственный интеллект — вольный редактор — почему-то в дополнение к указанным баснописцам добавил Лафонтена, хотя у учителя на уроке изначально не было такого замысла. Зачем он это сделал, непонятно, но пример показывает, что технология может ошибаться и выдавать ложные данные, а значит, требует человеческого контроля и участия.

— Вы привели в пример инструмент тьюторской поддержки студентов. Есть ли подобные цифровые персональные ассистенты для преподавателей?

Руслан Сулейманов:

— Продукт называется «Ассистент учителя», делает его СберОбразование. Разработка предполагает взаимодействие не с образовательной организацией, а напрямую с учителем. Педагог устанавливает себе на телефон или планшет приложение и с его помощью записывает свои занятия в аудиоформате. Приложение оценит речь преподавателя, извлечет из нее основные факты, покажет метрики. Например, насколько часто учитель обращался к ученикам, какие слова чаще всего использовал.

Если подключить к анализу видеозапись, что мы сейчас и делаем у себя в университете, то картина по итогам каждого занятия получится более полной. Исходя из этих данных, для педагога можно будет сформировать индивидуальный план развития, включающий рекомендации от искусственного интеллекта.

— Поговорим об использовании искусственного интеллекта в среде исследователей, ученых, авторов статей. Здесь сразу возникает вопрос об аналогии с сервисом «Антиплагиат», который в начале своего становления воспринимался как инструмент по выявлению академического мошенничества. Однако со временем его применение помогло авторам лучше разбираться в правилах оформления своих работ: что заимствовать можно, но это нужно делать правильно, с соблюдением всех авторских прав. Могут ли системы, которые выявляют сгенерированный текст, аналогичным образом помогать правильно его использовать и оформлять?

Игорь Реморенко, ректор МГПУ:

— «Антиплагиат» теперь тоже активно развивается в сторону создания механизма распознавания текстов, сгенерированных искусственным интеллектом. Для такой большой системы, которая работает на всем русскоязычном пространстве, это весьма значительный вызов.

В этой связи намечается сдвиг некоторых этических норм, потому как многие рутинные аналитические действия, вроде контекстного анализа, отработки стилистики, подбора источников, на которые можно ссылаться в научной работе, теперь удобнее делать с помощью систем искусственного интеллекта. Думаю, это может вызвать ностальгию по прежней крафтовой научной работе, когда все расчеты делались вручную. Помню, как в 1990-е годы, когда я писал диссертацию, научное сообщество ревностно относилось к тому, что данные статистики начали обрабатывать в стандартных компьютерных пакетах. Когда появилось программное обеспечение, которое позволяло автоматизировать оценку, считать среднеквадратическое отклонение, дисперсию случайной величины, валидность проведенных опросов, это вызывало приблизительно те же эмоции, какие сегодня вызывает промтинг.

Я дополню, что когда-то точно так же обычной практикой стало использование текстового редактора, который фиксируют опечатки и ошибки, и это не мешает людям продолжать писать от руки на бумаге.

На мой взгляд, бонус искусственного интеллекта как раз в том, что он способен незаметно, но активно внедряться в программные средства и системы. Например, в виде рекомендательных опций.

— Начиная с какого уровня, сотрудникам в университете, Вы считаете, важно уметь применять ИИ в работе?

Руслан Сулейманов, проректор по цифровизации МГПУ:

— Мы недавно обсуждали этот вопрос и пришли к выводу, что не существует уровня, с которого нужно уметь использовать эти инструменты. Искусственный интеллект может использоваться даже при работе специалистов клининговой службы для автоматизированной оценки качества уборки помещений при помощи видеокамер.

В нашем университете ИИ применяется практически во всех сферах деятельности: с его помощью мы прогнозируем успеваемость студентов, собираем данные по KPI для рейтингования институтов. Уметь работать с этой технологией нужно всем уровням.

— Мне кажется, не только сотрудникам. Со студентов и аспирантов надо начинать.
А Вы лично как часто используете генеративные нейросети в работе?

— Основная часть моих избранных контактов — это различные чат-боты, помощники, с которыми мы проводим исследования инструментов искусственного интеллекта, сравниваем их, выявляем, какую систему для чего лучше использовать. В дальнейшем внедряем их в практику, показываем на семинарах, проектируем по ним элективные модули, составляем методические рекомендации.

— Как донести до широкой аудитории специалистов в образовании такое осознанное позиционирование ИИ как помощника в обучении, чтобы его не воспринимали как исполнителя, который всё будет делать за студента, преподавателя или исследователя?

Игорь Реморенко, ректор МГПУ:

— Думаю, тех, кто больше всего опасается, что ИИ станет исполнителем и заменит человека, надо включить в рабочую группу, которая займется составлением правил применения этой технологии. Мы ровно так и сделали год назад, когда в университете возникло некоторое напряжение по поводу стремительного распространения GPT-чата. Помните, тогда активно обсуждалось, что в РГГУ студент уже дипломную работу написал с его помощью. Что делать? Мнения на ученом совете звучали разные: одни предлагали полностью запретить использование этих систем, другие — не обращать на это внимания, пусть все идет как идет.

Я за то, чтобы мотивировать сотрудников занять субъектную позицию и всех, кто сомневается или против этой технологии, объединить в группу, которая в ходе обсуждения версий и их защиты сформулирует правила ее использования в университете.

Руслан Сулейманов, проректор по цифровизации МГПУ:

— Параллельно с этим вести просветительскую деятельность, обучать сотрудников тому, как ИИ можно использовать с пользой и позитивом в своей работе. Думаю, это тоже снизит градус недоверия.

— Реально ли сегодня собрать межвузовскую рабочую группу, которая займется формулированием правил использования ИИ? Кто мог бы стать ее участником?

Руслан Сулейманов, проректор по цифровизации МГПУ:

— Скорее всего, это возможно, но нужно четко понимать — когда, с какой периодичностью ее собирать, потому что развитие технологий настолько стремительно, что рабочая группа может просто не успевать за ними и превратится в формальное образование. Ее участниками могли бы стать не только представители университетов, но и эксперты Министерства образования и науки РФ. Возможно, в перспективе рабочую группу необходимо будет собирать на уровне правительства.