Автор: Денис Аветисян
Новое исследование раскрывает ключевые аспекты проактивного взаимодействия студентов с инструментами искусственного интеллекта в образовательном процессе.
В статье представлена теоретическая модель агентности студентов, разработанная на основе анализа данных, полученных методом обоснованной теории.
Несмотря на растущий потенциал генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в образовании, вопрос о том, как студенты активно и осознанно взаимодействуют с этими технологиями, остается недостаточно изученным. Данное исследование, представленное в работе ‘A Theoretical Framework of Student Agency in AI- Assisted Learning: A Grounded Theory Approach’, на основе эмпирического анализа выявляет четыре ключевых аспекта проявления студенческой самостоятельности в условиях обучения с применением ИИ: инициацию и перенаправление, осознанное использование, обращение за внешней помощью и рефлексивное обучение. Эти аспекты характеризуют агентность студента как проактивный, намеренный, адаптивный и итеративный процесс. Как эти результаты могут способствовать разработке более эффективных стратегий обучения и поддержки студентов в эпоху искусственного интеллекта?
Элегантность Самостоятельности: Введение в Эру ИИ
В образовательный процесс всё активнее внедряются системы, основанные на генеративном искусственном интеллекте, открывая перспективы для персонализированного обучения. Эти технологии способны адаптироваться к индивидуальным потребностям каждого ученика, предлагая контент и задания, соответствующие его уровню подготовки и стилю обучения. Появляется возможность создавать уникальные учебные траектории, где ученик продвигается в своем собственном темпе, получая поддержку и обратную связь в режиме реального времени. Такой подход предполагает не просто передачу знаний, а создание интерактивной среды, способствующей более глубокому пониманию и усвоению материала, что особенно важно в контексте быстро меняющегося мира и необходимости непрерывного обучения.
Эффективное обучение не сводится к пассивному получению информации, а предполагает активное формирование учащимися собственных образовательных траекторий. Исследования показывают, что когда студенты самостоятельно определяют цели, выбирают методы и оценивают результаты своей работы, глубина понимания и долгосрочное запоминание значительно возрастают. Этот процесс, требующий от учащихся инициативности и саморегуляции, позволяет не просто накапливать знания, но и развивать критическое мышление, навыки решения проблем и способность к самообучению, что особенно важно в быстро меняющемся мире, где информация устаревает с невероятной скоростью. Активное участие в формировании своего учебного пути позволяет студентам не только лучше усваивать материал, но и развивать важные навыки, необходимые для успешной адаптации к новым вызовам и возможностям.
В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта, когда получение ответов становится предельно простым, возрастает значимость самостоятельности обучающихся — их способности активно формировать собственную траекторию познания. ИИ способен предоставить информацию, но не гарантирует глубокого осмысления и понимания материала. Именно активное участие в процессе обучения, когда студент самостоятельно ставит цели, выбирает методы и оценивает результаты, становится ключевым фактором успешного усвоения знаний. Развитие этой способности — способности к самоопределению и ответственному подходу к обучению — является необходимым условием для эффективного использования возможностей, предоставляемых новыми технологиями, и для формирования критического мышления, столь важного в современном мире.
Многомерность Ученической Самостоятельности в Эпоху ИИ
Проявление студенческой самостоятельности (agency) не является единичным качеством, а представляет собой многогранную способность, проявляющуюся в конкретных поведенческих паттернах. В частности, это включает в себя как инициирование взаимодействия с системами искусственного интеллекта (ИИ) для решения учебных задач, так и перенаправление этого взаимодействия — то есть, корректировку запросов, изменение параметров ИИ или отказ от использования ИИ в пользу других методов, в зависимости от полученных результатов и целей обучения. Данные действия демонстрируют способность студента активно управлять процессом обучения с использованием ИИ, а не пассивно принимать предложенные решения.
Осознанное внедрение — критическая оценка и интеграция контента, сгенерированного искусственным интеллектом — является важной составляющей самостоятельности учащегося. Этот аспект предполагает не просто использование результатов работы ИИ, но и проверку их достоверности, соответствия заданным критериям и контексту задачи. Учащиеся, демонстрирующие осознанное внедрение, способны выявлять потенциальные ошибки, предвзятости или неточности в сгенерированном контенте, а также адаптировать его для достижения собственных учебных целей. Способность к критическому анализу и последующей интеграции ИИ-контента в собственный учебный процесс отличает активных и самостоятельных учащихся, эффективно использующих современные технологии.
Проявление самостоятельности учащихся также включает в себя поиск внешней помощи и рефлексивное обучение. Поиск внешней помощи подразумевает активное обращение к различным ресурсам — преподавателям, однокурсникам, онлайн-материалам — для преодоления трудностей и расширения понимания предмета. Рефлексивное обучение, в свою очередь, предполагает способность учащихся анализировать свой процесс обучения, оценивать эффективность использованных стратегий и вносить коррективы в свой подход для повышения результативности. Данные навыки демонстрируют способность ученика к саморегуляции и адаптации, что критически важно для успешного обучения в условиях быстро меняющихся образовательных ландшафтов.
Исследование Самостоятельности: Подход Обоснованной Теории
В рамках данного исследования использовалась методология обоснованной теории (Grounded Theory), представляющая собой качественный подход к построению теории непосредственно из эмпирических данных. В отличие от дедуктивных подходов, начинающихся с гипотез, обоснованная теория предполагает итеративный процесс сбора и анализа данных, в ходе которого категории и концепции возникают из самих данных, а не накладываются на них априори. Этот подход позволяет выявить закономерности и взаимосвязи в исследуемом явлении, постепенно формируя теоретическую модель, укорененную в реальном опыте участников исследования. Ключевым принципом является постоянное сравнение данных, что обеспечивает систематический и рефлексивный анализ, направленный на выявление значимых тем и категорий.
В ходе исследования применялись когнитивные интервью для получения детальной информации о мыслительных процессах студентов при взаимодействии с инструментами искусственного интеллекта. Данный метод предполагает проведение структурированных бесед, в ходе которых респондентов просят описывать свои мысли, рассуждения и стратегии в процессе выполнения конкретных задач с использованием ИИ. Целью являлось выявление когнитивных механизмов, определяющих восприятие студентами автономности и влияния ИИ, а также понимание того, как студенты интерпретируют ответы ИИ и принимают решения на их основе. Интервью позволяли получить доступ к «внутреннему диалогу» студентов, выявить их предположения, ожидания и способы обработки информации, полученной от ИИ.
В качестве контекста для исследования взаимодействия пользователей с искусственным интеллектом использовались большие языковые модели (БЯМ), являющиеся основой многих приложений генеративного ИИ. БЯМ обеспечивают возможность генерации текста, аналогичного человеческому, что позволяет наблюдать проявление агентности — способности пользователя воспринимать ИИ как самостоятельного участника взаимодействия. Изучение этих взаимодействий с БЯМ позволило выявить паттерны, указывающие на то, как пользователи приписывают намерения, цели и способность к действию искусственному интеллекту, что является ключевым аспектом исследования агентности.
В ходе исследования инженерия запросов (prompt engineering) использовалась для формирования ответов языковой модели и создания контролируемой среды для изучения проявления агентности. Конкретно, мы разрабатывали и варьировали входные запросы, чтобы систематически исследовать, как различные формулировки влияют на выходные данные модели. Этот подход позволял нам изолировать определенные аспекты взаимодействия и оценить влияние входных параметров на наблюдаемое поведение искусственного интеллекта, обеспечивая возможность воспроизводимости и валидации полученных результатов. Варьирование запросов включало изменение длины, сложности, специфичности и типа запрошенной информации.
Агентное Вовлечение: Уточненная Рамка для Обучения
Исследование подтверждает и расширяет понимание концепции агентного вовлечения, акцентируя внимание на проактивном и осознанном участии учащихся в процессе обучения с использованием искусственного интеллекта. Полученные данные свидетельствуют о том, что взаимодействие с ИИ побуждает студентов не просто пассивно воспринимать информацию, но и активно направлять свой учебный процесс, самостоятельно определяя цели, стратегии и ресурсы. Это проявляется в инициативном поиске решений, критической оценке предложений ИИ и адаптации подходов к обучению в соответствии со своими потребностями. Таким образом, агентное вовлечение рассматривается не как простое присутствие, а как активное управление своим обучением, что способствует более глубокому пониманию материала и развитию самостоятельности.
Исследование выявило и определило четыре ключевых аспекта проявления ученической активности — инициирование и перенаправление, осознанное применение, обращение за внешней помощью и рефлексивное обучение. Эти аспекты формируют основу для понимания того, как учащиеся активно взаимодействуют и управляют своим учебным процессом с использованием инструментов искусственного интеллекта. Инициирование и перенаправление отражает способность ученика самостоятельно определять цели и корректировать стратегию обучения. Осознанное применение демонстрирует вдумчивый выбор и использование ИИ-инструментов, соответствующих конкретным задачам. Обращение за внешней помощью показывает готовность к сотрудничеству и поиску поддержки, а рефлексивное обучение — способность анализировать свой опыт и извлекать уроки для дальнейшего развития. В совокупности эти элементы позволяют оценить степень самостоятельности и ответственности ученика в контексте обучения с применением искусственного интеллекта.
Предлагаемая концепция агентности в обучении подчеркивает, что владение возможностью контроля над процессом не равноценно его активному применению. Исследование показывает, что истинная агентность проявляется не в пассивном обладании свободой выбора, а в конкретных, наблюдаемых действиях, демонстрирующих инициативу и осознанное управление собственным обучением. Например, студент, активно перефразирующий запрос к искусственному интеллекту для получения более релевантной информации, или же сознательно обращающийся за внешней помощью для проверки полученных результатов, проявляет агентность не просто как потенциал, а как реализованную способность к управлению и направлению своего образовательного опыта. Таким образом, фокус смещается с констатации наличия контроля к анализу проявлений этого контроля в поведенческих паттернах, что позволяет более эффективно проектировать образовательные среды, способствующие развитию самостоятельности и ответственности учащихся.
Понимание конкретных проявлений ученической самостоятельности — инициативности, осознанного выбора стратегий, умения обращаться за помощью и рефлексии — позволяет педагогам целенаправленно формировать образовательную среду. Разрабатывая задания и методики, учитывающие эти поведенческие аспекты, можно стимулировать учащихся к активному управлению собственным обучением. Вместо пассивного восприятия информации, студенты получают возможность самостоятельно определять цели, выбирать инструменты и оценивать результаты, становясь не просто потребителями, а соавторами своего образовательного пути. Такой подход способствует развитию критического мышления, ответственности и уверенности в собственных силах, что, в свою очередь, повышает эффективность обучения и формирует мотивированных и самостоятельных личностей.
Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на четырех ключевых аспектах проявления студенческой агентности при использовании ИИ в образовательном процессе. Особый интерес представляет способность студентов к рефлексивному обучению, то есть к осознанному анализу собственного опыта взаимодействия с искусственным интеллектом. Тим Бернерс-Ли однажды заметил: «Веб — это не просто набор документов, это система для организации знаний». Эта фраза перекликается с идеей о том, что эффективное обучение с использованием ИИ требует от студента не просто потребления информации, но и активной работы над ее осмыслением и интеграцией в существующую систему знаний, что, в свою очередь, и формирует истинную агентность.
Куда Далее?
Представленная работа, хотя и выявляет четыре ключевых аспекта проявления агентности студента в условиях обучения с использованием ИИ, не решает фундаментальный вопрос: является ли выявленная агентность истинным проявлением самостоятельности, или же — тщательно замаскированной зависимостью от алгоритмических подсказок? Истинно элегантное решение потребовало бы доказательства, а не просто констатации факта “активного вовлечения”. Необходимо исследовать пределы масштабируемости этой “агентности” — сохраняется ли она при усложнении задач и возрастающей роли ИИ в процессе обучения?
Очевидным ограничением является контекстуальная зависимость полученных результатов. Представшиеся проявления агентности могут оказаться специфичными для используемых инструментов и учебных дисциплин. Следующим этапом представляется разработка формальной модели, позволяющей предсказывать и оценивать проявления агентности в различных образовательных средах. В противном случае, мы рискуем создать лишь набор эмпирических наблюдений, лишенных математической строгости.
Более того, необходимо признать, что определение «агентности» само по себе является конструктом, требующим постоянной переоценки в контексте развития ИИ. Следует изучать не только как студенты взаимодействуют с ИИ, но и что они при этом теряют — навыки критического мышления, самостоятельного решения проблем, и, возможно, даже способность к истинному познанию. Сложность алгоритма измеряется не количеством строк кода, а пределом его способности к масштабированию и асимптотической устойчивости — эта истина применимо и к изучению человеческой агентности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.07143.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Автономный поисковик научных статей: новый подход
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
2025-12-09 23:26