Исследователи систематизировали ИИ-сервисы, которые могут быть полезны преподавателям

Сотрудники Высшей школы менеджмента СПбГУ изучили, как можно применять нейросети при выполнении преподавательских функций. Работа проходила в три этапа. Сначала исследователи составили список более чем из 250 ИИ-сервисов (в том числе существующих только в виде прототипа), пригодных для решения различных образовательных задач. Источниками информации послужили отчеты консалтинговых компаний McKinsey & Company, BCG, Deloitte, Bain & Company, EY, HolonIQ, публикации в российских профессиональных изданиях EduTech, «EdTech Дайджест», «Нетология медиа», научных журналах, электронных медиа, соцсетях. Кроме того, использовались результаты открытого мозгового штурма «Искусственный интеллект для преподавателя: как системно внедрить в образовательный процесс».

На втором этапе исследователи выяснили, какие именно задачи приходится решать педагогу на всех стадиях работы над образовательным продуктом (курсом). Систематизировав действия, совершаемые педагогом, специалисты разбили их на несколько больших категорий. В итоге получилась своеобразная карта задач преподавателя. Для каждой из них исследователи определили, какую часть работы можно делегировать вспомогательным ИИ-сервисам и в каком объеме.

1. Разработка курса. Эта группа задач охватывает погружение в тему, подбор и упорядочивание информации, формирование обучающего плана, создание и упаковку учебного контента, а также адаптацию уроков (например, для студентов с ограниченными возможностями). Во время разработки курса, по мнению исследователей, искусственный интеллект может играть роль ассистента: полезны ИИ-модели, нацеленные на «умное чтение» (то есть вникающие в смысл написанного), перевод с иностранных языков, написание краткого содержания объемного материала, а также на автоматическое создание презентаций, домашних заданий, раздаточных материалов. 
2. Проведение занятий. В этой группе выделились следующие подзадачи, которые можно решать при участии ИИ-сервисов: повышение вовлеченности студентов, в частности посредством геймификации образовательного процесса, персонализация уроков (предоставление опоздавшему студенту резюме пропущенной части прямо по ходу занятия, выявление пробелов в знаниях конкретного слушателя и др.), а также обучение самих студентов навыкам использования ИИ — к примеру, в соревновательной форме, когда обучающийся комментирует ответы чат-бота по теме, указывая на недочеты.
   
3. Оценивание. В эту категорию входит проверка работ, выставление оценок и формирование персонализированного комментария (обратной связи) для каждого студента. Кроме того, блок включает в себя аналитическую деятельность — составление статистики самых распространенных ошибок, прогнозирование образовательного результата. Для решения задач, связанных с оцениванием, полезны ИИ-сервисы, способные сравнивать ответы студента с правильными, а также учитывать критерии и контекст, взаимодействовать с разными форматами данных, обращаться к большим базам текстов для проверки работ на оригинальность и академическую честность. Наиболее эффективны те ИИ-инструменты, которые можно интегрировать в образовательные платформы.
   
4. Внеаудиторная работа. Это блок, учитывающий задачи не только преподавателя (консультации, психологическую поддержку учащихся), но и студентов: самостоятельные изыскания, поиск материалов по теме курса. В процессе внеаудиторной деятельности для преподавателей полезны, например, ИИ-сервисы, автоматизирующие обратную связь в диалоговой форме, для студентов — оказывающие помощь в исследованиях (от выбора литературы до обработки данных), для тех и других — сервисы для поиска новой информации и источников цитирования.
   

В финале работы специалисты составили таблицу, в которой для каждой группы задач перечислили соответствующие ИИ-инструменты из числа доступных на момент исследования.