4 ноября Манчестерский университет представил результаты исследования, проведённого совместно с учёными Университета Страны Басков. Работа опубликована в журнале Frontiers in Education.
В опросе участвовали 45 преподавателей и 86 студентов одного из подразделений британского исследовательского университета. Данные собирали с апреля по июнь 2024 года. Участников попросили оценить использование генеративного ИИ в учебной работе по семибалльной шкале.
Средняя оценка преподавателей составила 5,23 балла. Студентов, сообщавших о собственном использовании ИИ, 3,11. Разница оказалась статистически значимой. Однако исследователи предупреждают: полученные цифры не доказывают, что студенты используют ИИ именно настолько редко, насколько утверждают. Некоторые могли занижать свои ответы. Кроме того, небольшая выборка не позволяет распространять результаты на все университеты. Но обнаруженное расхождение заставляет задуматься.
Преподаватель обычно видит готовую работу, а не процесс её создания. Он не знает, обсуждал ли студент задачу с чат-ботом, проверял ли аргументы, просил объяснить сложную концепцию или просто получил готовый ответ. Между тем студенты оценивали возможности ИИ заметно положительнее. Они чаще отмечали пользу для обучения, продуктивности и сокращения рутинной нагрузки.
Опрос выявил любопытную подробность: 63% преподавателей пользовались хотя бы одним инструментом генеративного ИИ за предшествующие полгода. Но только 14% имели платную подписку. Иными словами, часть людей, которым предстоит устанавливать правила использования новой технологии, сама ещё недостаточно знакома с её возможностями. Впрочем, проблема гораздо глубже недостатка технических навыков.
Исследователи предупреждают, что отношение к ИИ исключительно как к инструменту академического мошенничества создаёт атмосферу недоверия. При этом реальные риски недобросовестного использования никуда не исчезают.
Выход авторы видят в пересмотре методов обучения и оценивания, а также в более открытом разговоре между преподавателями и студентами.
И здесь возникает вопрос, важный для всей системы образования. Если студент получил правильный ответ с помощью ИИ, что именно мы должны оценивать? Ответ? Способ его получения? Способность объяснить решение, проверить результат и увидеть ошибку?
Возможно, главный вызов искусственного интеллекта для университетов заключается не в том, что стало трудно определить автора готового текста. А в том, что теперь необходимо гораздо внимательнее видеть само мышление ученика.
И вместо бесконечного противостояния «кто кого перехитрит» наконец появляется возможность заняться тем, ради чего университеты и существуют: учить человека думать.
