От страха до любви: как изменилось отношение учителей к ChatGPT

В начале года, когда самые находчивые студенты по всему миру начали успешно экспериментировать с ChatGPT и проходить с его помощью всевозможные письменные тесты, от вступительных эссе до написания дипломных работ по широкому спектру специальностей, образовательное сообщество было шокировано. В России одной из самых заметных стала февральская история со студентом РГГУ, защитившим диплом, в основном написанный ChatGPT. После публикации студентом подробного отчета  вузовское начальство стало обсуждать санкции вплоть до отчисления, и только вмешательство министра науки и высшего образования Валерия Фалькова (как теперь понятно, на удивление дальновидное) утихомирило вузовских администраторов и преподавателей.

Проблема академической честности в мире высоких технологий не нова. Много лет назад появление смартфонов с доступом к Google обеспокоило преподавателей и привело к почти повсеместным запретам на использование мобильных устройств в процессе экзаменов. Ситуация усугубилась во время пандемии, когда тестирование стало дистанционным и контролировать доступ экзаменуемого к сетевым ресурсам стало совсем затруднительно. Интересно, что сам ChatGPT на вопрос «Почему университеты запрещают использовать Google и другие поисковики на экзаменах?» дает ответ, под которым готовы подписаться многие вузовские преподаватели: 

«Запрет на использование Google и других поисковых систем во время экзаменов в университетах обусловлен несколькими причинами:

1. Академическая честность. Экзамены проводятся для оценки знаний и понимания студентами учебного материала. Разрешение использовать Google может привести к читерству и плагиату, что подрывает цель экзамена.

2. Оценка фундаментальных знаний. Экзамены предназначены для оценки базовых знаний и навыков студентов. Использование Google может сделать студентов слишком зависимыми от внешних источников, вместо освоения и понимания материала».

Как это часто бывает — и как повторяется в ситуации с ChatGPT, — борцы с технологиями на экзаменах сами стали возлагать надежды на технологии, только уже на технологии противодействия. Быстрое и бурное развитие получило направление proctoring software — разработка и внедрение в университетскую практику программных комплексов, позволяющих идентифицировать студента и управлять его программным окружением, мониторить направление взгляда (а вдруг он подглядывает на экран неподконтрольного смартфона рядом?) и вообще поведение экзаменуемого. Следуя именно этой традиции, сейчас некоторые учебные заведения стали надеяться на системы идентификации текстов, якобы позволяющие отловить творчество нейросетей; возник даже немаленький рынок таких продуктов.

Увы, реальность состоит в том, что все эти системы характеризуются большим процентом ложных срабатываний, причем в обе стороны. Примечательно, что если в начале года сама компания OpenAI громко заявила о разработке программы, детектирующей созданные нейросетями тексты, то спустя полгода этот проект был свернут, поскольку цель оказалась недостижима. В итоге возникают этически недопустимые ситуации, когда совершенно добросовестные студенты подвергаются санкциям, вынуждены оправдываться и доказывать свое авторство, — и одновременно везучие и умелые пользователи генеративных инструментов прекрасно проходят тесты. 

Надо учитывать и характерные свойства медиасреды: запреты и протесты всегда освещаются в прессе и социальных медиа интенсивней и ярче, чем последующие отмены поспешных эмоциональных решений. Первые несколько месяцев повального увлечения ChatGPT сопровождались массовыми возмущениями преподавателей и громкими объявлениями о запретах использования генеративных сетей в школах и университетах. Но уже к концу весны стали появляться не столь тиражируемые и менее заметные сообщения о том, насколько полезными оказались новые генеративные продукты и для преподавателей, и для учащихся. Например, глава школьного округа Нью-Йорка выступил со статьей, в которой признал, что неожиданное появление ChatGPT застало учителей врасплох и вызвало некоторую панику и запреты на доступ к ChatGPT в школах округа. Но когда страсти и страхи немного улеглись, стало ясно, что новая технология открывает такие перспективы в образовании, что запреты следует отменить: «Хотя первоначальные предосторожности были оправданны, сейчас мы переходим к исследованию и использованию всей мощи новой технологии, не забывая о рисках».

Еще более показателен пример Австралии, где университетская общественность летом предупредила законодателей, что не следует принимать никаких ограничительных мер по использованию генеративных нейросетей в вузах или настаивать на применении детектирующих их работу продуктов. Наоборот, с учетом того, на что способны генеративные алгоритмы, следует начать пересмотр принципов и методов как обучения, так и оценки его результатов. Вот этот набирающий силу подход и порождает ожидания очень интересных споров и новаций в новом учебном году.

Здесь полезно вспомнить, что отстаиваемые многими преподавателями и чиновниками популярные ныне методы оценки знаний не являются глубокой и давней традицией. Письменные экзамены, которые в первую очередь оказались уязвимы для ИИ-продуктов, сами по себе являются не историческим атрибутом университетской жизни, а относительно недавним ответом системы образования на вызовы индустриализации. Резкий рост числа студентов на рубеже XIX века, требования к унификации подготовки инженеров для развивающегося промышленного производства привели к разработке поточных и унифицированных методов оценки успеваемости. Стали уходить в прошлое такие методы тестирования, как, например, участие студентов в публичных диспутах, проведение ими лекций или защита тезисов. Тем не менее устные экзамены оставались основой проверки успеваемости студентов в Англии вплоть до начала ХХ века, когда индустриальный подход окончательно победил и в промышленности, и в образовании. 

Собственно, упомянутое выше руководство ведущих австралийских вузов именно на это делает упор — современное производство и современная жизнь требуют индивидуально подготовленных специалистов. Разговоры про индивидуальные образовательные траектории ведутся давно во всем мире, но воз и ныне там. Все соглашаются, что мы живем в постиндустриальном обществе, но при этом продолжаем пользоваться системой передачи знаний и их оценки, разработанной именно под нужды индустриального общества и потому все менее адекватной. Возможно, что именно появление ИИ-инструментов ускорит обновление образовательных институций и применяемых там методик обучения и тестирования, приведение их в соответствие с запросами и работодателей, и просто окружающего мира. И активные эксперименты в этой области начнутся как раз в наступающем учебном году.

Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора