Искусственный интеллект в образовании: за гранью успеваемости

Автор: Денис Аветисян

Статья рассматривает влияние ИИ на когнитивные способности, самостоятельность, эмоциональное благополучие и этические аспекты обучения.

Для обеспечения человеко-ориентированного, ответственного и критического использования искусственного интеллекта в образовании необходима интеграция четырех взаимосвязанных измерений: познания, действенности, эмоционального интеллекта и этики.

Критический анализ рисков и возможностей интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс с акцентом на когнитивную нагрузку, агентность, этику и развитие ИИ-грамотности.

Несмотря на очевидные преимущества, некритическое внедрение искусственного интеллекта в образование может привести к непредвиденным последствиям, выходящим за рамки простой оценки успеваемости. В настоящей статье, ‘AI in Education Beyond Learning Outcomes: Cognition, Agency, Emotion, and Ethics’, рассматриваются социальные аспекты применения ИИ в образовании через призму когнитивных процессов, автономии обучающихся, эмоционального благополучия и этических норм. Авторы показывают, что снижение когнитивной нагрузки, уменьшение самостоятельности, эмоциональная отстраненность и практики наблюдения могут взаимно усиливать негативные эффекты, подрывая критическое мышление и гражданскую ответственность. Возможно ли разработать и внедрить этически обоснованные, ориентированные на человека ИИ-системы, способные поддерживать обучение и в то же время укреплять социальную и гражданскую активность?

Искусственный интеллект в обучении: между возможностями и вызовами

Искусственный интеллект открывает беспрецедентные возможности для персонализации обучения и поддержки учащихся, однако это влечет за собой серьезные вызовы для устоявшихся педагогических принципов. Традиционные методы, ориентированные на усредненного ученика, уступают место адаптивным системам, способным подстраиваться под индивидуальные потребности и темп освоения материала. Несмотря на потенциал повышения эффективности, интеграция ИИ требует переосмысления роли педагога — от транслятора знаний к наставнику, способному развивать критическое мышление и творческие способности. В частности, возникает необходимость в новых подходах к оценке знаний, учитывающих не только результат, но и процесс обучения, а также в разработке образовательных стратегий, способствующих формированию у учащихся навыков самостоятельного обучения и решения проблем в условиях изобилия информации.

Интеллектуальные обучающие системы демонстрируют положительное влияние на процесс обучения, однако широкая доступность инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, вызывает обоснованные опасения относительно академической честности и развития навыков критического мышления. Согласно исследованиям, более трети молодых людей в США регулярно используют подобные сервисы, что ставит под вопрос самостоятельность выполнения учебных заданий и глубину усвоения материала. Вместо активного осмысления информации и формирования собственных выводов, существует риск опоры на готовые решения, предоставляемые ИИ, что потенциально может привести к снижению способности к анализу, решению проблем и формированию независимого суждения.

Исследования показывают, что чрезмерное полагание на искусственный интеллект может привести к феномену когнитивной разгрузки, когда мозг постепенно перестает активно участвовать в процессах мышления и решения задач. Согласно недавним данным, почти половина молодых людей — около 49% — уже используют ChatGPT для начала исследовательских работ и проектов. Эта тенденция вызывает опасения, поскольку постоянная поддержка со стороны ИИ может препятствовать формированию глубокого понимания материала и развитию самостоятельных навыков решения проблем. Вместо активного осмысления информации и самостоятельного поиска решений, пользователи все чаще делегируют эти функции искусственному интеллекту, что потенциально может ослабить их когнитивные способности и затруднить критическое мышление в долгосрочной перспективе.

Воспитание самостоятельности: поддержка обучения с помощью ИИ

Эффективное обучение предполагает активное участие обучающихся в процессе построения собственных знаний, что соответствует принципам конструктивизма и активного обучения. В рамках конструктивистского подхода, знания не передаются пассивно от преподавателя к ученику, а формируются самим учеником в процессе активного взаимодействия с учебным материалом и окружающей средой. Активное обучение предполагает вовлечение студентов в такие действия, как решение проблем, дискуссии, проектная деятельность и самостоятельные исследования, стимулируя критическое мышление и углубленное понимание материала. Такой подход способствует не просто запоминанию фактов, но и развитию способности применять полученные знания на практике и адаптироваться к новым ситуациям.

Поддержка обучения, известная как “scaffolding” (временная поддержка), представляет собой метод, при котором обучающемуся предоставляется временная помощь для выполнения сложных задач, которые он не смог бы решить самостоятельно. Эта помощь может включать в себя предоставление инструкций, примеров, шаблонов или упрощенных версий задачи. По мере освоения навыков и приобретения уверенности, поддержка постепенно уменьшается, позволяя учащемуся развивать самостоятельность и навыки решения проблем. Целью данного подхода является формирование у обучающегося способности к самостоятельному обучению и применению знаний в новых ситуациях, а не просто заучиванию готовых решений.

Генеративные модели искусственного интеллекта способны поддерживать саморегулируемое обучение за счет предоставления персонализированной обратной связи и адаптивных учебных материалов. Однако, внедрение этих технологий требует внимательного подхода, чтобы избежать формирования зависимости у обучающихся. Согласно данным, почти половина молодых людей (48%) уже используют ChatGPT для резюмирования текстов, что подчеркивает необходимость продуманной реализации, направленной на усиление, а не замену когнитивных процессов и сохранение контроля над учебным процессом.

Ключевая задача при внедрении искусственного интеллекта в образовательный процесс заключается в усилении когнитивных способностей учащихся, а не в их замене. Необходимо, чтобы ИИ выступал инструментом, поддерживающим самостоятельное мышление и активное участие студента в формировании знаний. Это означает, что ИИ должен предоставлять возможности для анализа, синтеза и оценки информации, а не просто выдавать готовые ответы. Сохранение контроля над процессом обучения и ощущение авторства над полученными результатами критически важны для развития навыков саморегуляции и ответственности за собственное образование.

Оценка рисков: влияние на благополучие обучающихся

Удобство, предоставляемое инструментами искусственного интеллекта, может создавать иллюзию лёгкости освоения материала, заставляя обучающихся отдавать предпочтение простоте доступа к информации, а не целенаправленным усилиям в процессе обучения. Это особенно опасно, поскольку именно активное, требующее усилий обучение является ключевым фактором для достижения глубокого понимания и долгосрочного запоминания. Обучающиеся, полагающиеся на быстрые ответы и автоматизированные решения, могут упускать важные этапы когнитивной обработки, необходимые для формирования прочных знаний и навыков критического мышления, что негативно сказывается на качестве обучения в целом.

Техностресс и цифровая усталость оказывают негативное влияние на самоэффективность и мотивацию обучающихся, что приводит к снижению вовлеченности и ухудшению академической успеваемости. Длительное воздействие цифровых технологий и необходимость постоянной обработки больших объемов информации могут вызывать физиологическое и психологическое перенапряжение, снижая уверенность в собственных способностях и интерес к обучению. Это проявляется в снижении концентрации внимания, прокрастинации и общей демотивации, что, в свою очередь, приводит к ухудшению результатов обучения и повышению уровня тревожности.

В контексте использования искусственного интеллекта в образовании, феномен, получивший название “AI-вина”, представляет собой дискомфорт, возникающий у обучающихся из-за противоречия между ценностями аутентичности и использования инструментов, выполняющих работу за них. Исследования показывают, что осознание помощи ИИ в выполнении заданий, особенно если это воспринимается как обход усилий, может снижать уверенность в собственных способностях и ощущение авторства работы. Это, в свою очередь, может привести к уменьшению инициативы и самостоятельности в обучении, поскольку обучающийся может начать сомневаться в ценности собственных усилий и достижений, полагаясь на результат, полученный с помощью ИИ, а не на собственные навыки и знания.

Для смягчения рисков, связанных с использованием ИИ в образовании, необходимо сосредоточиться на развитии внутренней мотивации учащихся и формировании здоровых отношений с технологиями. Глобальные исследования показывают, что 63% студентов университетов считают своевременную поддержку со стороны ИИ ценной, однако 61% выражают обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных. Данный парадокс указывает на необходимость сбалансированной реализации ИИ-инструментов, сочетающей в себе их функциональные преимущества с обеспечением защиты персональной информации и укреплением автономии обучающихся.

Maike: модель этичного и расширяющего возможности ИИ

Чат-бот Maike, предназначенный для образовательных целей и обеспечивающий конфиденциальность данных пользователей, использует принципы сократического метода для стимулирования критического мышления. Вместо предоставления готовых ответов, Maike задает серию наводящих вопросов, побуждая ученика самостоятельно анализировать информацию и формировать собственное понимание предмета. Этот подход, основанный на последовательном исследовании предположений и выявлении противоречий, способствует более глубокому усвоению материала и развитию навыков самостоятельного мышления, что отличает Maike от традиционных систем обучения, основанных на прямой передаче знаний.

Модель Maike способствует развитию у обучающихся навыков критического мышления и самостоятельного формирования мнений за счет приоритета их автономии и стимулирования саморефлексии. Вместо предоставления готовых ответов, система ориентирована на поддержку процесса обучения, побуждая пользователей к анализу информации, выявлению предвзятостей и построению собственных аргументов. Такой подход позволяет студентам не просто усваивать знания, но и развивать способность к самостоятельному осмыслению сложных вопросов и принятию обоснованных решений, что является ключевым для успешной адаптации в информационном обществе.

Применение методики Сократа в работе Maike, заключающееся в последовательном задавании вопросов и стимулировании критического мышления, направлено на снижение риска интеллектуальной конформности у обучающихся. Такой подход способствует формированию навыков самостоятельного анализа информации, побуждает к оспариванию общепринятых предположений и развитию интеллектуальной любознательности. Вместо предоставления готовых ответов, система стимулирует учащихся к самостоятельному поиску решений и формированию собственной обоснованной позиции, что способствует развитию независимого мышления и способности к критической оценке.

Конструкция Maike предлагает модель для разработки образовательных систем на основе искусственного интеллекта, в которых приоритетом является благополучие обучающегося и формирование устойчивого интереса к обучению на протяжении всей жизни. Эта модель предполагает отказ от прямого предоставления готовых ответов в пользу стимулирования самостоятельного мышления и критического анализа информации. Акцент делается на создании поддерживающей среды, способствующей саморефлексии и развитию навыков, необходимых для адаптации к постоянно меняющимся условиям и поддержания мотивации к обучению в долгосрочной перспективе. В отличие от традиционных систем, ориентированных на передачу знаний, Maike направлен на развитие когнитивных способностей и формирование внутренней мотивации к обучению.

Данное исследование подчеркивает важность взвешенного подхода к внедрению искусственного интеллекта в образовательный процесс. Авторы справедливо указывают на риски, связанные с подрывом ключевых когнитивных навыков и снижением самостоятельности обучающихся. В контексте этих опасений, слова Дональда Дэвиса особенно актуальны: «Простота — это высшая степень совершенства». Подобно тому, как элегантная система должна быть понятной и прозрачной, так и образовательные инструменты на базе ИИ должны быть разработаны с учетом сохранения и развития критического мышления, а не его замещения. Чрезмерно сложные решения, как отмечает исследование, могут оказаться хрупкими и контрпродуктивными, что подтверждает необходимость простоты и ясности в проектировании образовательных технологий.

Куда же дальше?

Представленные размышления указывают на то, что интеграция искусственного интеллекта в образование, движимая зачастую лишь измеримыми результатами, рискует оказаться конструкцией на костылях. Если система держится на подобной опоре, это свидетельствует о чрезмерной сложности и недостатке фундаментального понимания. Недостаточно просто добавить «умный» инструмент; необходимо тщательно проанализировать, как он изменяет саму ткань познавательных процессов, личной ответственности и эмоционального благополучия учащегося.

Модульность, восхваляемая как панацея, оказывается иллюзией контроля, если она лишена контекста. Разработка AI-систем для образования требует не только технических инноваций, но и глубокого философского осмысления: что мы, как общество, стремимся сохранить и развить в будущих поколениях? Пока этот вопрос остаётся без ответа, любые технологические усовершенствования будут лишь поверхностными улучшениями, маскирующими более глубокие проблемы.

Следующим шагом представляется не столько разработка новых алгоритмов, сколько создание методологий для оценки системных эффектов AI на образование. Необходимо изучать, как AI влияет не только на приобретение знаний, но и на формирование критического мышления, эмпатии и этической ответственности. Иначе, рискуем создать поколение, способное решать задачи, но не способное понимать их смысл.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.04598.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-05 13:24

🚀 Квантовые новости