Списать у ChatGPT: как должно измениться высшее образование в эпоху нейросетей

Недавно я рассказывал своей 10-летней дочери о важности чтения. Моим финальным доводом стал экскурс в «экономику маникюра». В кратком изложении теория звучит так: когда искусственный интеллект окончательно окрепнет, трудоустройство людей пойдет двумя путями. Человек либо станет умнее алгоритмов и научится ими управлять, либо начнет выбирать профессии, которые в меньшей степени будут затронуты влиянием ИИ. Первый путь потребует насмотренности, начитанности, креативности. Второй кажется сомнительным: судя по последним новостям, роботы уже научились делать маникюр. Мой аргумент подействовал: чтение книг по школьной программе на лето существенно продвинулось вперед.

Искусственный интеллект меняет рынок не только труда, но и образования.

Масштабное исследование, которое мы с коллегами провели этим летом, показало: преподаватели вузов и колледжей отмечают негативное влияние ИИ на образовательную систему. В частности, педагоги указывают на проблемы, связанные с академической нечестностью студентов, деградацией навыков учащихся, а также ухудшением качества контента, который генерируется ИИ-технологиями.

Схожие результаты получили и зарубежные исследователи. Согласно свежему отчету крупного издательского дома Wiley, 68% педагогов отрицательно относятся к воздействию ИИ на студентов и образовательный процесс.

Красноречивее цифр говорят сами преподаватели. Один из участников нашего исследования на вопрос «Что принесло вам радость за последнее время?» ответил: «Студент сам выполнил работу. Неправильно, но сам».

Новый подход к студенческим заданиям

Когда речь заходит о применении нейросетей в учебных работах, большинство российских преподавателей высказываются однозначно: необходимо запретить или ограничить такую возможность. До сих пор попытки ввести какие-либо ограничения, однако, приносили мало пользы. Это признают сами педагоги. В ходе нашего исследования один из респондентов заявил: «Меры по борьбе с плагиатом — фиктивные! Большей частью организационного плана. Например, в нашем вузе ввели правило, по которому студент должен указывать, какой именно ИИ он использует. Но как проверить это? Нет таких инструментов. Антиплагиат пытается что-то выявить, но его роль мала, он доступен только для выпускных работ, а для регулярных контрольных недоступен».

Так стоит ли бороться с искусственным интеллектом? И действительно ли академическая нечестность вызвана именно доступностью нейросетей? Исследование, проведенное в прошлом году специалистами Стэнфордского университета, дает отрицательный ответ на эти вопросы. Примерно 70% опрошенных студентов более чем 40 высших учебных заведений признались, что хотя бы раз списывали. Цифры кажутся впечатляющими, но авторы исследования утверждают, что если смотреть на эти показатели в динамике, то они не только не выросли, но даже несколько уменьшились по сравнению с предыдущими годами. Выходит, что учащиеся с появлением ChatGPT не кинулись массово загружать в него домашние задания и сдавать готовые тексты.

Рискну предположить, что академическая нечестность не «встроена» в голову студента — как правило, она вызвана накопившимися в процессе обучения проблемами. Обратиться к помощи ИИ или искать ответы в открытых источниках учащиеся решают из-за высокой нагрузки или непонимания смысла конкретного задания. Если это действительно так, то избежать роста академической нечестности не так уж сложно — для этого нужно пересмотреть формат заданий, в том числе домашних.

Сегодня значительная часть студенческих работ основана на повторении или пересказе прочитанного и указании ссылок на источники. Подобная деятельность, безусловно, учит систематизировать материал — но не более того. Если ссылки на исследования из закрытых баз не требуются, то при наличии более-менее разумного промпта с таким скучным и понятным делом легко справится нейросеть.

В эпоху ИИ учебные работы должны быть в корне иными. Необходимо отказаться от заданий, по формату схожих с написанием рефератов, как от преимущественной формы проверки знаний и перейти к практическим, прикладным заданиям, с которыми искусственный интеллект в одиночку не справится. Речь идет о задачах, которые требуют погружения в контекст, креатива и системного анализа данных. А еще — фактчекинга, столь необходимого в современном мире постправды. Только такие задания будут учить студента мыслить, анализировать и критически оценивать информацию.

Новый подход к системе образования

Искусственный интеллект — необходимый дестабилизирующий элемент для пересборки не только учебных заданий, но и высшего образования в целом. Пока нейросети уступают человеку в креативности, умении сопоставлять факты и комбинировать знания из разных сфер, задача вуза — прививать эти навыки студентам. Сделать это можно с помощью фундаментального подхода к образованию, то есть изучения не только профильных предметов, но и гуманитарных наук, логики, а также за счет диалогов, споров, дискуссий, которые учат менять фокус внимания и смотреть на вещи шире.

Миссия фундаментального образования — развить кругозор человека, научить его мыслить самостоятельно и абстрактно, искать решения в различных, порой неожиданных, областях, иногда даже в ущерб прикладным знаниям. Да, профессиональные знания нужны, они делают из студента специалиста, но без общей социогуманитарной базы они малоэффективны. Выйти в мир только с прикладными знаниями и умениями — все равно что вооружиться одним лишь фонариком и отправиться в темный опасный лес.

Образование в эпоху нейросетей должно в каком-то смысле вернуться к основам, к тому давнему времени, когда в университетах преподавался тривиум — цикл из грамматики, логики и риторики. Процесс обучения должен фокусироваться на взаимодействии человека с человеком, обмене знаниями, мнениями, взаимной проверке заданий. Такая работа имеет неоспоримые преимущества перед работой с искусственным интеллектом, ведь она содержит эмоциональную и социализирующую составляющие, которых нейросеть дать не может.