Плюсы и минусы ИИ в создании учебных программ: результаты исследований

Содержание:

• Потенциальные угрозы внедрения ИИ в разработку образовательных программ
• Вклад искусственного интеллекта в совершенствование образовательного процесса
• Ключевые аспекты для успешной интеграции ИИ в образовательные практики

В течение последних двух лет было проведено множество исследований, посвящённых воздействию генеративного искусственного интеллекта на процессы разработки образовательных программ. Филиппа Хардман, ранее работавшая в Кембриджском университете и являющаяся автором системы проектирования обучения DOMS™️, обобщила основные результаты этих исследований, выделив как потенциальные риски, так и преимущества, связанные с интеграцией ИИ в области педагогического дизайна.

В пересказе тех выводов из исследований, которые выбрала Филиппа, мы не будем углубляться в общеизвестные проблемы нейросетей, такие как «галлюцинации», риски информационной безопасности при использовании открытых нейросетей для загрузки личных данных, а также сложные этические и юридические аспекты. Вместо этого мы сосредоточимся на менее очевидных преимуществах и недостатках, касающихся непосредственно разработки образовательных программ и создания учебных ресурсов.

Потенциальные угрозы внедрения ИИ в разработку образовательных программ

Недавние исследования обнаружили уязвимости в системах искусственного интеллекта, которые необходимо учитывать при разработке образовательных программ, основанных на нейронных сетях.

Использование инструментов искусственного интеллекта позволяет более эффективно разрабатывать образовательные программы и облегчает их масштабирование. Тем не менее, ученые подчеркивают, что ИИ-системы, основанные на заранее установленный шаблонах, существенно сужают круг возможностей для педагогических дизайнеров в плане принятия самостоятельных методических решений.

Исследования, проведенные учеными из Норвегии и Великобритании, показали, что применение жестких фреймворков в проектировании образовательных программ ограничивает возможности методиста. Эти инструменты создают ощущение «зажатости в рамках», что затрудняет адаптацию учебных материалов в соответствии с потребностями целевой аудитории. В то же время на рынке существуют и более адаптивные решения, такие как iLUKS и ChatCLD. Они предоставляют структуру, которой педагог-дизайнер может следовать, но в то же время дают возможность свободно вносить изменения, уточнять и добавлять разнообразные элементы в программу.

Читайте также:

Состязание: кто создаст более качественный образовательный курс — педагогический дизайнер, использующий возможности нейросети, или тот, кто обойдётся без её помощи?

Исследования показали, что искусственный интеллект нередко создает материалы, игнорируя методические рекомендации и не способствуя адаптации их под специфические условия. В частности, китайское исследование продемонстрировало, что планы уроков по математике, подготовленные с использованием модели GPT-4, в 78% случаев нуждались в существенных исправлениях, прежде чем они могли соответствовать установленным образовательным стандартам и уровню учащихся.

Исследования, проведенные бельгийскими учеными, показали, что инструменты искусственного интеллекта в большей степени повторяют элементы образовательного дизайна, чем используют его основные принципы для тщательной проработки учебного материала. При этом, как подчеркивают исследователи, многие специалисты в области разработки обучения бездумно принимают советы ИИ, не подвергая их критическому анализу, что также негативно влияет на качество конечного продукта.

Итог: используя нейросети, можно создать предварительный вариант работы, который необходимо внимательно проверить на соответствие принципам педагогического проектирования и доработать. Таким образом, предполагаемая экономия времени вызывает сомнения, поскольку вам всё равно потребуется время для проверки и внесения изменений, что делает её не столь значительной.

Филиппа Хардман отмечает, что в области креативной деятельности педдизайнеров наблюдаются противоречивые тенденции. С одной стороны, инструменты на базе искусственного интеллекта способны помочь в создании новых идей. С другой стороны, они склонны к автоматизации и стандартизации всех процессов, где это возможно. Если же человек начинает чрезмерно зависеть от нейросетей при принятии творческих решений, это может негативно сказаться на конечном результате.

Исследования, проведенные в Соединенных Штатах, показали, что педдизайнеры, активно применяющие искусственный интеллект в своей деятельности, реже создают уникальные задания для студентов по сравнению с теми, кто использует нейросети с меньшей охотой. Также в уже упомянутом бельгийском исследовании было выявлено, что из-за недостаточного критического подхода к предложениям ИИ учебные материалы становятся слишком схожими и предсказуемыми.

Итог: использование нейросетей для генерации может быть приемлемым, если вам подходят типовые, стандартизированные задания и форматы учебных материалов. Однако, если вы стремитесь к уникальности, стоит применять нейросети обдуманно — в качестве вспомогательного инструмента для коллективных мозговых штурмов, а затем самостоятельно дорабатывать и развивать полученные идеи. В дальнейшей части мы рассмотрим этот вопрос более подробно.

Заключение: использование нейросетей позволяет получить первоначальный вариант «рыбы», однако он нуждается в глубоком анализе на соответствие основам педагогического проектирования и требует значительной доработки. Таким образом, предполагаемая экономия времени вызывает сомнения, поскольку необходимо учесть время, затрачиваемое на проверку и исправление.

Вклад искусственного интеллекта в совершенствование образовательного процесса

Современные исследования выделили те сферы, где использование генеративного искусственного интеллекта в педагогическом дизайне может оказаться действительно эффективным. Вы можете быть удивлены, но многие из этих областей также сопряжены с определёнными рисками. Либо результаты исследований оказываются противоречивыми, либо важно учитывать, каким образом используются эти инструменты.

По всей видимости, искусственный интеллект действительно существенно ускоряет процесс создания образовательных материалов. Ученые из Кореи сообщили, что использование ChatGPT позволяет сократить время, необходимое для подготовки уроков, на 65%. В то же время их коллеги из Китая разработали платформу TreeQuestion, которая генерирует тестовые вопросы с несколькими вариантами ответов и тем самым уменьшает затраты времени на составление тестов на целых 95%.

Тем не менее, мы осознаем упомянутые выше риски и понимаем, что сокращение временных затрат может негативно сказаться на качестве образовательного контента, если не проводить проверку и корректировку материалов, созданных искусственным интеллектом. Если же мы будем уделять внимание проверке и редактированию, возникает вопрос: насколько на самом деле ускоряется процесс подготовки материалов с учетом затраченного времени на эти действия?

Кроме того, искусственный интеллект способствует оптимизации процесса оценки знаний и умений. К примеру, автоматизация создания тестов позволяет преподавателям существенно сэкономить время, что, в свою очередь, дает возможность проводить оценочные мероприятия с большей регулярностью, как показали исследования, проведенные в Китае, без ущерба для точности результатов. Опираясь на опыт ученых, можно утверждать, что при генерации качественных тестов полезно включать в запрос рекомендации по применению таксономии Блума. Тем не менее, они подчеркивают, что преподаватель обязательно должен проверить, соответствуют ли создаваемые нейросетью вопросы уровню подготовки учащихся и действительно ли они отражают достижения в конкретных учебных целях.

Персонализированное обучение представляет собой подход, при котором процесс образования настраивается в соответствии с уровнем знаний и опытом ученика, а также его интересами и предпочтениями в отношении темпа и методов усвоения информации. В то же время контекстуализация обучения, являющаяся актуальной тенденцией в области обучения и развития, также предполагает адаптацию учебного процесса, но акцент здесь делается не на индивидуальных особенностях учащихся, а на специфике рабочей среды, в которой они действуют или планируют действовать, а также на профессиональном контексте.

Множество специалистов в области образования подчеркивают, что искусственный интеллект открывает новые горизонты для адаптивного обучения, которое может гибко подстраиваться под уровень знаний каждого ученика. Недавние исследования подтверждают эту точку зрения. В частности, чат-боты, настроенные на различные совокупные профили, созданные на основе характеристик групп студентов (данный процесс называется методом персон), продемонстрировали увеличение успеваемости на курсе по информационным технологиям на 29%. Ученые объясняют этот результат тем, что персонализированные объяснения, подсказки и задания оказались более эффективными в обучении студентов, чем стандартный учебный материал.

Читайте также:

«В нынешнее время осуществить персонализацию с применением нейросетевых технологий не представляется возможным… Однако, через год это станет реальным!»

Однако возникает вопрос о ранее озвученном утверждении, касающемся неспособности ИИ адаптировать материалы к определённому контексту. На самом деле, это во многом зависит от заданных параметров и уровня вовлечённости человека в процесс. Например, для создания ученикоцентричного адаптивного обучения группа исследователей из США разработала фреймворк под названием ARCHED. В рамках этого фреймворка один из инструментов ИИ занят генерацией контента, в то время как другой осуществляет его оценку на соответствие принципам педагогического дизайна и учебным целям, основанным на таксономии Блума. Человек, в свою очередь, управляет процессом, настраивая параметры для адаптации программы под разные категории учащихся и принимая методические решения.

Филиппа Хардман утверждает, что многочисленные исследования подтверждают, что чат-боты на основе искусственного интеллекта и адаптивные обучающие системы могут гибко реагировать на запросы учащихся в режиме реального времени. Они имеют возможность анализировать поведение и текущие достижения студента, а затем на основании этой информации предоставлять обратную связь, а также рекомендовать соответствующий учебный материал и задания, соответствующие уровню сложности.

Несмотря на то что среди перечисленных рисков отмечается, что использование нейросетей может сковывать креативность, Филиппа Хардман уточняет, что это во многом зависит от того, как именно профессионал применяет инструменты искусственного интеллекта. При грамотном использовании такие технологии способны стать эффективными помощниками в творческом процессе и помогать генерировать идеи, которые могли бы не прийти в голову человеку в одиночку.

Исследования, проведенные в Соединенных Штатах, показывают, что совместный мозговой штурм с использованием искусственного интеллекта приводит к созданию идей, которые на 47% разнообразнее по сравнению с обсуждениями только среди членов команды. В другом исследовании было установлено, что ChatGPT может предложить педагогам множество различных подходов к передаче знаний и типов учебной активности, тем самым обогащая образовательный процесс.

Необходимо учитывать, что речь не идёт о том, чтобы бездумно применять всё, что предлагает нейросеть, так как это может негативно сказаться на глубине и разнообразии учебного опыта студентов. Инструменты искусственного интеллекта оказывают значительную помощь на начальных этапах разработки — в тот момент, когда педагогу-распорядителю нужны свежие идеи для нового курса, варианты заданий и черновики учебных материалов. Исследования показывают, что использование таких инструментов позволяет освободить время и умственные ресурсы для критической оценки полученных идей, их отбора, доработки, интеграции и адаптации к конкретному образовательному контексту.

Ключевые аспекты для успешной интеграции ИИ в образовательные практики

Филиппа Хардман отмечает, что современные исследования показывают: надежды на то, что искусственный интеллект кардинально изменит подходы к педагогическому дизайну, имеют тенденцию быть преувеличенными. Тем не менее, нельзя также игнорировать положительное влияние нейросетей на рабочие процессы. Искусственный интеллект эффективно справляется с определенными задачами и демонстрирует заметные результаты, при этом подчеркивая те области, где человеческое участие остается крайне важным.

Для того чтобы эффективно применять преимущества искусственного интеллекта в качестве инструмента в работе педагогического дизайнера и минимизировать риски, которые могут негативно сказаться на качестве обучения, Хардман предлагает следующие рекомендации:

• Улучшение цифровой грамотности и освоение навыков промпт-инжиниринга являются важными задачами, поскольку корректно сформулированные запросы способны увеличить качество генерации на 58% по сравнению с обычными.
• Следует остерегаться ИИ-решений, которые сильно сужают свободу действий педдизайнера. Вместо этого лучше отдавать предпочтение более гибким инструментам, которые дают возможность дорабатывать и адаптировать результаты, полученные от нейросети.
• Доверять искусственному интеллекту выполнение таких задач, как создание черновиков и альтернативных вариантов, обработка больших массивов информации, расширение обратной связи, а также адаптация материалов для различных категорий студентов — все это рутинные процессы, которые целесообразно автоматизировать. Освободившееся время можно использовать для разработки творческих, методических и стратегических решений, в которых нейросети, в отличие от человека, не способны проявить свою силу.
• Необходимо внимательно следить за качеством созданных материалов и избегать их использования в исходном виде. Следует убедиться не только в том, что отсутствуют «галлюцинации», но и что контент отвечает методическим требованиям, образовательным целям, особенностям целевой аудитории и контексту обучения.
• Важно сосредоточиться на многообразии образовательных материалов и стараться не допускать чрезмерной унификации.

Читайте также:

• Пять умений, которые педдизайнеры начинают пересматривать в свете внедрения нейросетевых технологий.
• Пять распространенных ошибок при интеграции технологий искусственного интеллекта в процесс обучения и профессионального роста работников.
• 8 способов применения нейросети Perplexity для преподавателей и методистов.
• Преимущества и недостатки использования ChatGPT при создании онлайн-курсов.
• Создание онлайн-курсов с использованием нейронных сетей: практические примеры.