Редакция сайта ТАСС
"Конечно, вот готовый текст задания"
Разговоры об уместности использования ИИ-технологий в вузах начались в 2023 году — тогда студент Российского государственного гуманитарного университета (РГГУ) защитил выпускную квалификационную работу, написанную при помощи нейросетей.
С тех пор в сфере высшего образования и науки дискуссии: насколько этично использовать нейросети со стороны преподавателей и студентов. Корень проблемы кроется в том, что система образования не была готова столкнуться с новой реальностью так быстро.
О проблеме развития нейросетей и их влияния на сферу образования говорит и президент страны.
"Нам ни в коем случае нельзя потерять поколение совсем молодых наших граждан, которые вместо того, чтобы думать, будут просто нажимать кнопочку и все, и сами не будут в состоянии решать элементарные задачи по математике, физике, химии, да и историю знать как следует не будут", — .
Но изменения в этой сфере пока что происходят децентрализованно. В одних вузах появились новые образовательные программы про ИИ, в других — правила использования нейросетей. Некоторые пересмотрели подход к занятиям в новых реалиях, а кто-то разрабатывает единые правила на федеральном уровне, которые могли бы регулировать использование ИИ-технологий в сфере образования.
Прозрачные правила игры
Ученые Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева разработали целый "кодекс" по использованию ИИ-технологий
"Прежде всего "кодекс" направлен на обеспечение академической честности, то есть на четкое разграничение между недобросовестным использованием ИИ, приравниваемым к плагиату, и его законным применением в качестве вспомогательного инструмента. Кроме того, он призван создать прозрачные "правила игры" — единые и понятные для студентов и преподавателей критерии оценки академических работ, что позволит минимизировать многочисленные риски, ведущие к деградации современного образования", — рассказала Мантуленко.
Другие вузы принимают локальные нормативные акты, регулирующие использование нейросетей студентами. Такие правила, например, есть у НИУ ВШЭ — вуз стал первым в России, кто принял подобные нормы в 2024 году. Студенты обязаны выделять в результатах своей деятельности те моменты, которые были сделаны при помощи ИИ-технологий. В противном случае студент может получить дисциплинарное взыскание.
"В НИУ ВШЭ действительно разрешено использовать ИИ-технологии в студенческих работах, если это явно не запрещено преподавателем или научным руководителем — такое право у них есть", — рассказал Евгений Соколов, руководитель департамента больших данных и информационного поиска НИУ ВШЭ.
Внутренние правила разработали и в других вузах — например, в Сколтехе, Томском госуниверситете и СПбГУ. Как рассказала эксперт Центра искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ Камилла Нигматуллина, каждое подразделение вуза в предыдущем учебном году выбрало для себя один из трех вариантов регулирования ИИ-технологий — от полного запрета до разрешения в определенном объеме.
"Самый оптимальный вариант, который выбрали большинство факультетов, — использование нейросетей для обработки информации с указанием модели и ссылкой в формате сноски, но запрет на генерацию научного текста. Наличие такого регламента не убережет от "безудержного" использования больших языковых моделей, но, по крайней мере, закрепит уже имеющуюся практику нормативно. Для других работ пока преподаватели устанавливают требования самостоятельно, их можно прописывать в рабочих программах дисциплин. Есть работы, которые студенты именно должны выполнить с помощью нейросетей (если это профильная программа)", — рассказала Нигматуллина.
Рост личной эффективности
Запрос на наличие навыков работы с ИИ-технологиями появился у работодателей. Программы, институты и факультеты с ИИ есть в ИТМО, МФТИ, МГТУ им. Баумана, НИУ ВШЭ, МИСИС и многих других вузах страны. В том числе и в МГУ им. М.В. Ломоносова. Еще в 2024 году там открыли программу "Искусственный интеллект и большие данные в медиакоммуникациях" на факультете журналистики — ее реализуют совместно с группой компаний "Яндекс".
"В программе есть две основные части. Первая — мы обучаем студентов понимать, как нейросети работают, как они составляют слова. Это нужно, чтобы студенты хотя бы на общем уровне понимали, что зашито внутри нейросетей, как они производят контент. Вторая часть — сугубо прикладная. Как ИИ-технологии используют в медиа и в разных продуктах, проектах, программах", — рассказал руководитель программы, заведующий кафедрой новых медиа и теории коммуникации факультета журналистики МГУ Андрей Вырковский.
Кроме того, в Московском университете анонсировали набор на факультет искусственного интеллекта — его открыли в этом году. Деканом назначили Ивана Оселедца, генерального директора Института AIRI. Планируется, что факультет обеспечит комплексную подготовку высококвалифицированных специалистов в области ИИ и будет способствовать более широкому внедрению нейросетей в различные исследовательские направления.
"Новый подход к преподаванию базовых дисциплин предполагает не просто освоение теории, но и ее постепенное погружение в практическую среду, где студенты не только применяют полученные знания на практике, но и активно обсуждают возникающие вопросы, анализируют сложности и возможные пути реализации каждой изучаемой теоретической концепции. Такой подход позволяет глубже понимать предмет, формирует исследовательское мышление и умение критически оценивать методы и решения", — рассказал Иван Оселедец.
Навыки работы с ИИ-технологиями в будущем помогут студентам при трудоустройстве. Как рассказала Анна Орлова, директор по развитию человеческого капитала в Т-банке, за последний год у молодых специалистов стали особенно востребованы компетенции, связанные с работой с ИИ: умение формулировать задачу, критическое мышление и проверка фактов.
"Такие навыки становятся особенно важны в период развития больших языковых моделей, причем не только в информационных технологиях, но и в любых профессиях, где ИИ все чаще используется для ускорения процессов: в аналитике, поддержке, дизайне, HR-направлениях", — поделилась Орлова.
Она также добавила, что работа с ИИ-технологиями улучшает личную эффективность: человек тратит меньше времени на простые задачи, быстрее проверяет гипотезы и достигает результатов.
В "Яндексе" тоже уделяют внимание навыкам работы с ИИ, рассказала HR-директор компании Дарья Золотухина. "Вполне возможно, что скоро использование ИИ в разработке мы будем считать точно таким же навыком, как и написание кода. Половина наших разработчиков уже регулярно пользуется ИИ-инструментами и ассистентами — за последние полгода их использование выросло в 10 раз".
"Трамплин" для размышлений
Сами преподаватели по-разному относятся к нейросетям. Однако большинство сходятся во мнении: ИИ-технологии — это хороший вспомогательный инструмент, с которым не только можно, но и нужно работать.
"Нейросети могут улучшить качество текста, найти дополнительные источники, автоматизировать какие-то рутинные подзадачи вроде рисования графиков, оформления данных в таблицу, реферирование большого объема текста. Но мне пока не удавалось увидеть каких-то примеров, когда студент использует ИИ для творческой работы: чтобы придумать идею решения открытой проблемы, составить грамотный план доказательства сложной теоремы", — сказал Евгений Соколов.
Валентина Мантуленко сказала, что в учебные программы надо внедрять элементы "цифровой гигиены", чтобы студенты учились грамотно и эффективно работать с ИИ-технологиями. "Задача образования — научить студентов использовать нейросети как интеллектуального "помощника", без которого действительно не просто ориентироваться в мире, пропитанном информацией. Как "трамплин" для собственных размышлений, но не как "суррогат мышления", который полностью подменяет интеллектуальные усилия студента", — заявила Мантуленко.
Камилла Нигматуллина отметила, что в будущем хотелось бы увидеть больше решений, которые помогут и преподавателю, и студенту развивать собственное мышление и решать научные задачи. "В такой парадигме студент сможет проявлять больше самостоятельности в выборе образовательного маршрута, решать типичные затруднения с помощью ИИ-ассистентов, в то время как преподаватель будет чаще заниматься наукой и в аудитории обсуждать наиболее актуальные вопросы, которые еще не решены человеком", — подчеркнула Нигматуллина.
Она добавила, что параллельно с таким развитием в "регресс" уйдут проверочные задания и прочие упражнения, которые не показывают реальное усвоение материала. Такой же позиции придерживается декан факультета ИИ МГУ Иван Оселедец.
"Возможен рост популярности устных зачетных и экзаменационных мероприятий, которые позволят избежать скрытого использования текстовых помощников для подготовки домашних заданий и в полной мере оценить реальное освоение пройденного материала учеником, а также его логику выстраивания ответов на вопросы".
По мнению Вырковского, проблемы в высшем образовании более масштабны, чем кажутся, и зависят не только от регулирования ИИ-технологий. "Пять лет назад проблема была в том, что все скачивали рефераты. Потом была проблема, что все их покупали. Сейчас их будет писать нейросеть — не вижу принципиальной разницы. Так или иначе, эта изжившая себя форма, ее можно и нужно заменить интерактивным форматом работы. Чтобы понять, знает ли что-то студент, не надо ему писать реферат, нужно дать ему задание, а потом проконтролировать его выполнение с помощью разговора", — заключил руководитель магистерской программы на журфаке МГУ.
Майя Шкапина
Комментарии