Сегодняшняя реальность диктует новые правила игры в образовании, и одним из главных игроков становится искусственный интеллект. Но вместе с возможностями и инновациями возникает ряд серьезных вопросов и проблем, которые требуют тщательного анализа и обсуждения.
Во-первых, среди педагогов все более часто озвучивается мысль о том, что ИИ усиливает сильных и ослабляет слабых. Почему?
Потому что использование технологий ИИ открывает широкие перспективы прежде всего перед талантливыми студентами, способствуя развитию их креативности, самостоятельности и исследовательских способностей. Однако, одновременно с этим, оно создает условия, при которых слабые ученики получают преимущества, минимально напрягаясь и обращаясь к готовым решениям, предлагаемым системами искусственного интеллекта. Это ведет к увеличению разрыва между сильными и слабыми учащимися, углубляя последующее социальное и академическое неравенство сначала среди студентов, а затем и среди специалистов.
Примером служит исследование, проведенное Международным институтом исследований искусственного интеллекта в образовании в июле 2023 года в Шанхае. Оно показало, что студенты селективных университетов активнее применяют ИИ для развития своих профессиональных компетенций, тогда как учащиеся менее престижных учебных заведений зачастую используют подобные инструменты лишь для облегчения выполнения заданий и списывания готовых решений. Таким образом, технология, предназначенная для поддержки образовательного процесса, фактически способствует росту социального расслоения.
Во-вторых, возникает опасение, что внедрение ИИ в образовательный процесс обесценивает традиционные формы контроля знаний.
Дело в том, превалирующая сейчас тестовая форма проверки знаний, включая систему единого государственного экзамена (ЕГЭ), теряет свою значимость и объективность, потому что генеративные модели позволяют быстро и эффективно решать большинство стандартных тестов и контрольных работ, делая бессмысленным сам принцип тестирования. Вместо того, чтобы оценивать реальные знания и умения ученика, система фиксирует лишь умение пользоваться современными технологиями.
Что же предлагается взамен? Эксперты подчеркивают необходимость разработки новых подходов к оценке, основанных на развитии навыков высокого уровня, таких как критическое мышление, анализ данных и аргументация позиций. Современные методы оценивания должны учитывать индивидуальные достижения каждого студента, следить за его прогрессом в течение учебного курса и давать адекватную обратную связь педагогическим коллективам.
Однако пока многие образовательные учреждения остаются пассивными наблюдателями происходящих изменений, не предпринимая конкретных шагов по внедрению инновационных методик и инструментов. Единой государственной политики использования ИИ в вузах и школах пока нет, и большинство преподавателей предпочитают выжидательную тактику, откладывая принятие решений относительно интеграции ИИ в учебный процесс.
О каких альтернативных подходах к оценке знаний можно говорить? На этот счет есть несколько предложений, каждое из которых не лишено смысла, как и определенных спорных моментов.
1. Портфель достижений. Этот подход подразумевает сбор доказательств учебной активности студента, таких как выполненные проекты, творческие работы, презентации, отчёты о практических занятиях и другие артефакты, демонстрирующие применение теоретических знаний на практике. Портфель позволяет оценить не только конечный результат, но и весь путь обучения, проявив гибкость и индивидуализированный подход.
2. Проектная деятельность. Студенты работают над долгосрочными проектами, направленными на решение реальных жизненных задач или прикладных научных проблем. Оцениваются глубина погружения в тему, качество выполненной работы, эффективность коммуникации и командная работа. Такой подход развивает критическое мышление, инициативность и творческое начало.
3. Практикоориентированные экзамены. Экзамены, имитирующие реальную рабочую среду, например, защита проектов, проведение экспериментов, создание презентаций, разработка бизнес-плана и др., способствуют выработке важных профессиональных навыков и готовности выпускников к профессиональной деятельности.
4. Оценка портфолио рефлексивного опыта. Студентам предлагают вести дневники размышлений, записывая собственные мысли и переживания, связанные с изучением материала. Это помогает развивать осознанность, самооценку и саморефлексию, позволяя студентам глубже осознать собственный опыт и понимание предмета.
5. Экспертная оценка обучающегося, когда группа экспертов в результате общения со студентом на экзамене или в ходе выполнения проекта делает заключение о его возможных профессиональных и личностных качествах. Понятно, что такая форма оценки в принципе не может быть заменена какой-либо другой, где отсутствует тот самый «человеческий фактор», который так раздражает сторонников якобы объективной тестовой формы.
Таким образом, внедрение искусственного интеллекта в образование ставит перед нами серьезные этические и практические проблемы. Необходимо разработать четкую стратегию и методологию использования ИИ, обеспечивающую равноправие всех участников образовательного процесса и сохранение объективности в оценке знаний. Только так мы сможем избежать негативных последствий, угрожающих качеству образования будущих поколений.
