В Летней школе ВШМ СПбГУ 57 руководителей и преподавателей офлайн и 35 онлайн из России, Беларуси, Китая и Великобритании обсуждали, как искусственный интеллект влияет на обучение уже сегодня. Директор Центра преподавательского мастерства в бизнес-образовании Высшей школы менеджмента СПбГУ Ольга Алканова рассказала «‎Петербургскому дневнику»,‎ к каким выводам пришли ученые.

– Ольга Николаевна, как относиться преподавателям к применению искусственного интеллекта?

– Как к очередному инструменту. Новые инструменты и раньше появлялись и будут дальше появляться. Задача преподавателя – уметь адаптироваться, относиться к новым технологиям критически. С одной стороны, не впадать в панику, что сейчас все изменится, а с другой – гибко подходить к трактовке влияния инструмента на то, что мы делаем. В центре любого обучения всё равно остаётся человек. И обучение – это процесс между людьми.

– Преподаватели часто сталкиваются с работами студентов, написанными с помощью искусственного интеллекта?

– Почти все участники Летней школы для преподавателей в ВШМ СПбГУ с этим сталкивались.

– Результаты применения сильно заметны?

– Всё очень сильно зависит от того, как студенты пользуются искусственным интеллектом. Есть студенты, которые тоже используют его как инструмент. Например, вместо поисковика, который выдает резюме того, что найдено, или чтобы поправить стиль текста, помочь его выстроить: кто-то пишет хорошо, кто-то не очень. Но получить хорошую оценку за эссе хотят все.

Но есть и такие ребята, которые не думая берут результат генерации и вставляют его в ответ. И это всегда заметно: абсолютно нерелевантные тезисы в ответе, использование слов, которые не являются общеупотребительными, но которые искусственный интеллект при этом очень активно вставляет в тексты.

– Что делать преподавателю в таком случае?

– Я уверена, что в любой современной организации в ближайшее время появятся (или, может быть, уже появились) политики по использованию искусственного интеллекта, маркирования его использования. А если есть правила и последствия их нарушений, преподавателю остается только следовать тем регламентам, которые ему дает образовательная организация.

Преподаватель на своем уровне также может прописать правила, по которым оцениваются задания. Мое глубокое убеждение, что если студент с помощью генеративной модели сформулировал ответ, который соответствует задаче, то он решил эту задачу, просто использовал другой инструмент. Если сгенерировать хороший ответ на задачу очень легко, то это скорее плохая задача, так как для ее решения не нужен человек.

– Чем искусственный интеллект может быть полезен преподавателю?

– Генеративные модели, например, позволяют решить проблему белого листа: нужно что-то придумать, и ты не понимаешь, с чего начать – может, это задача, которую в первый раз решаешь, или у тебя уже иссяк креатив, ты перепробовал всё. Но задачу для искусственного интеллекта нужно уметь ставить. Качество ответа ведь зависит от качества постановки задачи, а это тоже достаточно серьезный навык. Нельзя просто прийти и, например, попросить GigaChat написать программу курса. Он, конечно, напишет, но программа курса будет далека от оптимальной. Модели ведь учатся на открытых данных в Интернете, где качество никто не маркирует.

Есть коллеги, которые используют чат-боты в своей работе, построенные на искусственном интеллекте. Это некие виртуальные помощники, которые позволяют решать входящие запросы от студентов, перефразируя и еще раз объясняя материал. Использование таких помощников снижает нагрузку на преподавателя, которому не нужно отвечать всему потоку из 200 человек на каждый новый вопрос.

– Вы участвовали в создании модели цифрового преподавателя. Какие результаты?

– Мы проводили эксперимент в прошлом году. Взяли одну из лучших генеративных моделей дипфейка. Сделали на его базе мой цифровой аватар, чтобы проверить, насколько это будет живым продуктом. Ролики, которые размещаются в Интернете для продвижения генеративных моделей, конечно, впечатляют, но это элемент маркетинга.

Эксперимент шел на моем курсе с моими студентами. По результатам получилось, что с точки зрения объяснения материала видео, которое было сгенерировано, и видео, которое было записано мной в обычной видео-конференц-связи, не отличаются для студентов. Иными словами, субъективно материал они поняли одинаково. Но, конечно, когда они смотрели на аватар, то увидели все неестественности. Пока технология несовершенна. Возможно, для создания онлайн-курсов такой формат подходит, потому что он снижает затраты на генерацию видео. Но экономически нужно это считать. Все такие сервисы работают по подписке, в которой выдается определенный лимит минут.

– Текст лекции для цифрового преподавателя ведь тоже может писать искусственный интеллект. Будут студенты учиться у такого?

– Последние исследования показывают, что и современные студенты при всей их любви к новым технологиям не готовы к тому, что их будет учить искусственный интеллект. Они все-таки хотят, чтобы им объяснял живой преподаватель.

– Когда началась пандемия, был всплеск дистанционного обучения. Видна ли разница между теми, кто учился онлайн и оффлайн?

– Те ребята, которые оканчивали школу в онлайне и проучились весь первый курс онлайн, оказались более ориентированы на социальное взаимодействие, общение в реальном времени, как только это стало возможным. Заметно было, как они наверстывают все, что упустили за время онлайна. И для преподавателей это тоже важный сигнал: мы можем сколько угодно масштабироваться за счет дистанционных, цифровых форматов, но ничто никогда не заменит живое человеческое общение.