Развитие технологий искусственного интеллекта требует от системы высшего образования разработки новой модели — «триады обучения», в которой обозначено взаимодействие преподавателей, студентов и ИИ. Это поможет контролировать применение новых цифровых инструментов и с их помощью повышать эффективность подготовки кадров. Такое мнение высказал один из ведущих экспертов предстоящего форума «Открытые данные», гендиректор компании CDO Global Андрей Кондратьев.
Компания CDO Global стала партнером трека «Данные в образовании» форума «Открытые данные», который состоится в Казани 30−31 октября. Он пройдет на площадке технопарка ИТ-парк им. Башира Рамеева. В программе мероприятия четыре тематических трека: «Данные в образовании», «Дата-тех: инструменты и технологии», «Информационная безопасность и защита данных», «Данные для принятия управленческих решений». Регистрация на форум на сайте: opendataforum.ru/
— Андрей Юрьевич, какие проблемы в развитии ИИ вы видите сегодня, в первую очередь, в сфере образования?
— Главная проблема — это перестройка процессов и поиск работающей методологии использования ИИ в обучении. Искусственный интеллект уже вызвал перекосы в системе оценки, подготовки практических работ и обучении с помощью чат-ботов.
Сейчас в мире формируется концепция EdTech 4.0, призванная определить место живого преподавателя в новую эру ИИ. Эта методология должна ответить на ключевые вопросы: где границы применения ИИ в обучении; какие требования может предъявить образование к этой технологии; как бороться с жульничеством на экзаменах и в учебном процессе, когда студенты используют ИИ; как должна измениться оценка навыков и компетенций; что теперь нужно прививать и оценивать, если к 2030 году ИИ изменит 60% профессий, вытеснив человека с многих позиций.
Ответы на эти вопросы неочевидны и сложны. Самоуспокоением было бы назвать ИИ просто новой «линейкой» или «ручкой», которая ни на что не повлияет. Гораздо сложнее и ответственнее быть тем местом, где молодой человек сталкивается с чем-то новым, ещё не измеренным и не осмысленным, тем, что не попало в школьные учебники. Это место — «Храм науки», именно в нём и следует искать путь для корабля «Образование», который уже находится далеко от берегов, фарватеров и огней маяков.
— Можете ли вы привести примеры конкретных кейсов, где ИИ решает какие-либо проблемы в образовании?
— Очевидная и решаемая проблема — это время преподавателей. Сегодня И И уже есть в телефоне у каждого студента и школьника. В этой ситуации живое общение с преподавателем-наставником приобретает наивысшую ценность. Мы не можем позволить себе тратить это драгоценное время на рутинную подготовку презентаций, проверку типовых заданий или долгий поиск источников и материалов. Преподаватель должен как можно больше общаться со студентом, учеником.
И такие примеры уже есть. Например, ВШЭ сократила время и другие затраты на создание новых обучающих материалов и курсов. СПбПУ использует ИИ для генерации практических заданий и тестов, что экономит массу времени не только преподавателей, но и других сотрудников. Кроме того, Томский политех применяет ИИ для подготовки абитуриентов к ЕГЭ, экономя почти 100% времени на проверке домашних заданий и консультаций. МФЮА проверяет курсовые и лабораторные работы с минимальным участием преподавателя.
Комментарии директора Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ Вячеслава Гойко: «Инструменты И И помогают лучше понимать каждого обучающегося: видеть его сильные стороны, пробелы, следить за темпом усвоения материала, делать прогнозы. Так у нас появляется возможность работать более точечно, а не "усреднённо», обучение становится эффективнее и человечнее, потому что внимание распределяется туда, где оно больше всего требуется. В конечном итоге, это ведет к максимальной персонализации обучения, куда, собственно, мы и стремимся".
— Как лидер компании, разрабатывающей решения для образования, какие главные трудности в работе с университетами в сфере цифровизации вы бы отметили?
— Трудности во многом совпадают со сложностями всех ИТ-проектов. Санкционное давление ограничивает как доступ к технологиям, уже созданным в недружественных странах, так и возможности сбыта (а значит, и удешевления) собственных разработок в этих странах. Благодаря нашей широкой работе в Индии мы можем значительно снижать цены, но такая возможность есть не у всех.
С другой стороны, технологии, доступ к которым ограничен, приходится разрабатывать самостоятельно, затрачивая время и ресурсы.
Если же говорить о трудностях со стороны университетов — их практически нет. Российские вузы проявляют максимальную открытость и поддержку по отношению к технологиям и инновациям, самостоятельно преодолевая формальные препятствия. И мы судим об этом, сравнивая наш опыт работы не только с университетами Индии, но и ОАЭ, Египта, Саудовской Аравии и стран СНГ.
— Совпадают ли, на ваш взгляд, ожидания вузов и возможности отечественных компаний-разработчиков ПО и решений?
— По большинству задач — однозначно да. Именно выпускники российских вузов — одних из лучших в мире — сейчас куют технологический суверенитет и справляются с этим на потрясающем уровне. Не только отечественный финтех и кибербезопасность единогласно признаются одними из лучших, но и эдтех не имеет «зубастых» конкурентов, которых мы не превзошли или не сможем превзойти в ближайшем будущем.
Конечно, в образовании есть ряд направлений, где отечественные вузы всё ещё ждут достойных технологий. Это, например, нейронные сети для моделирования различных опытов, софт для обучения проектированию и BIM-технологиям, а также многое, связанное с электроникой и микропроцессорами. Этот пробел существует, но он преодолевается. При этом важно отметить, что мы с гордостью и максимальной эффективностью перешли на отечественные системы управления вузом, системы дистанционного обучения, видеозвонков, нейросети и другие системообразующие технологии отечественного производства.
— Какие риски внедрения ИИ в систему высшего образования вы можете отметить?
— Сначала нам нужно договориться о трёх тезисах: ИИ, которым уже пользуются студенты, есть в каждом смартфоне; этому ИИ часто доверяют больше, чем эксперту или преподавателю; этот инструмент уже принёс гиперперсонализацию в решении любых задач и вопросов. Если мы с этим согласны, то можно сделать вывод: ИИ уже присутствует в высшем образовании. Присутствует как призрак, но с огромным влиянием.
Генеративный искусственный интеллект — это технология, которая предназначена не для споров с пользователем, а скорее для поддержки его идей, в том числе и очень сильных заблуждений. Здесь мы подходим к риску, который можно обозначить как «эхо-камера». Если студент полностью погружен в общение с ИИ и его никто не выводит из этого гиперперсонализированного пузыря, он укрепляется в своих ошибочных мыслях и теориях, что может нанести сокрушительный вред его настоящему и будущему.
Поэтому главный вопрос сегодня — не в том, как системе образования использовать ИИ, а в том, как вытаскивать студентов из "эхо-камеры". Нужно проектировать новую модель «триады обучения», где есть педагог, ученик и ИИ, которого уже невозможно загнать обратно в бутылку.
Компания CDO Global стала партнером трека «Данные в образовании» форума «Открытые данные», который состоится в Казани 30−31 октября. Он пройдет на площадке технопарка ИТ-парк им. Башира Рамеева. В программе мероприятия четыре тематических трека: «Данные в образовании», «Дата-тех: инструменты и технологии», «Информационная безопасность и защита данных», «Данные для принятия управленческих решений». Регистрация на форум на сайте: opendataforum.ru/
— Андрей Юрьевич, какие проблемы в развитии ИИ вы видите сегодня, в первую очередь, в сфере образования?
— Главная проблема — это перестройка процессов и поиск работающей методологии использования ИИ в обучении. Искусственный интеллект уже вызвал перекосы в системе оценки, подготовки практических работ и обучении с помощью чат-ботов.
Сейчас в мире формируется концепция EdTech 4.0, призванная определить место живого преподавателя в новую эру ИИ. Эта методология должна ответить на ключевые вопросы: где границы применения ИИ в обучении; какие требования может предъявить образование к этой технологии; как бороться с жульничеством на экзаменах и в учебном процессе, когда студенты используют ИИ; как должна измениться оценка навыков и компетенций; что теперь нужно прививать и оценивать, если к 2030 году ИИ изменит 60% профессий, вытеснив человека с многих позиций.
Ответы на эти вопросы неочевидны и сложны. Самоуспокоением было бы назвать ИИ просто новой «линейкой» или «ручкой», которая ни на что не повлияет. Гораздо сложнее и ответственнее быть тем местом, где молодой человек сталкивается с чем-то новым, ещё не измеренным и не осмысленным, тем, что не попало в школьные учебники. Это место — «Храм науки», именно в нём и следует искать путь для корабля «Образование», который уже находится далеко от берегов, фарватеров и огней маяков.
— Можете ли вы привести примеры конкретных кейсов, где ИИ решает какие-либо проблемы в образовании?
— Очевидная и решаемая проблема — это время преподавателей. Сегодня И И уже есть в телефоне у каждого студента и школьника. В этой ситуации живое общение с преподавателем-наставником приобретает наивысшую ценность. Мы не можем позволить себе тратить это драгоценное время на рутинную подготовку презентаций, проверку типовых заданий или долгий поиск источников и материалов. Преподаватель должен как можно больше общаться со студентом, учеником.
И такие примеры уже есть. Например, ВШЭ сократила время и другие затраты на создание новых обучающих материалов и курсов. СПбПУ использует ИИ для генерации практических заданий и тестов, что экономит массу времени не только преподавателей, но и других сотрудников. Кроме того, Томский политех применяет ИИ для подготовки абитуриентов к ЕГЭ, экономя почти 100% времени на проверке домашних заданий и консультаций. МФЮА проверяет курсовые и лабораторные работы с минимальным участием преподавателя.
Комментарии директора Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ Вячеслава Гойко: «Инструменты И И помогают лучше понимать каждого обучающегося: видеть его сильные стороны, пробелы, следить за темпом усвоения материала, делать прогнозы. Так у нас появляется возможность работать более точечно, а не "усреднённо», обучение становится эффективнее и человечнее, потому что внимание распределяется туда, где оно больше всего требуется. В конечном итоге, это ведет к максимальной персонализации обучения, куда, собственно, мы и стремимся".
— Как лидер компании, разрабатывающей решения для образования, какие главные трудности в работе с университетами в сфере цифровизации вы бы отметили?
— Трудности во многом совпадают со сложностями всех ИТ-проектов. Санкционное давление ограничивает как доступ к технологиям, уже созданным в недружественных странах, так и возможности сбыта (а значит, и удешевления) собственных разработок в этих странах. Благодаря нашей широкой работе в Индии мы можем значительно снижать цены, но такая возможность есть не у всех.
С другой стороны, технологии, доступ к которым ограничен, приходится разрабатывать самостоятельно, затрачивая время и ресурсы.
Если же говорить о трудностях со стороны университетов — их практически нет. Российские вузы проявляют максимальную открытость и поддержку по отношению к технологиям и инновациям, самостоятельно преодолевая формальные препятствия. И мы судим об этом, сравнивая наш опыт работы не только с университетами Индии, но и ОАЭ, Египта, Саудовской Аравии и стран СНГ.
— Совпадают ли, на ваш взгляд, ожидания вузов и возможности отечественных компаний-разработчиков ПО и решений?
— По большинству задач — однозначно да. Именно выпускники российских вузов — одних из лучших в мире — сейчас куют технологический суверенитет и справляются с этим на потрясающем уровне. Не только отечественный финтех и кибербезопасность единогласно признаются одними из лучших, но и эдтех не имеет «зубастых» конкурентов, которых мы не превзошли или не сможем превзойти в ближайшем будущем.
Конечно, в образовании есть ряд направлений, где отечественные вузы всё ещё ждут достойных технологий. Это, например, нейронные сети для моделирования различных опытов, софт для обучения проектированию и BIM-технологиям, а также многое, связанное с электроникой и микропроцессорами. Этот пробел существует, но он преодолевается. При этом важно отметить, что мы с гордостью и максимальной эффективностью перешли на отечественные системы управления вузом, системы дистанционного обучения, видеозвонков, нейросети и другие системообразующие технологии отечественного производства.
— Какие риски внедрения ИИ в систему высшего образования вы можете отметить?
— Сначала нам нужно договориться о трёх тезисах: ИИ, которым уже пользуются студенты, есть в каждом смартфоне; этому ИИ часто доверяют больше, чем эксперту или преподавателю; этот инструмент уже принёс гиперперсонализацию в решении любых задач и вопросов. Если мы с этим согласны, то можно сделать вывод: ИИ уже присутствует в высшем образовании. Присутствует как призрак, но с огромным влиянием.
Генеративный искусственный интеллект — это технология, которая предназначена не для споров с пользователем, а скорее для поддержки его идей, в том числе и очень сильных заблуждений. Здесь мы подходим к риску, который можно обозначить как «эхо-камера». Если студент полностью погружен в общение с ИИ и его никто не выводит из этого гиперперсонализированного пузыря, он укрепляется в своих ошибочных мыслях и теориях, что может нанести сокрушительный вред его настоящему и будущему.
Поэтому главный вопрос сегодня — не в том, как системе образования использовать ИИ, а в том, как вытаскивать студентов из "эхо-камеры". Нужно проектировать новую модель «триады обучения», где есть педагог, ученик и ИИ, которого уже невозможно загнать обратно в бутылку.