Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что студенты все больше оценивают вклад в код не по факту использования ИИ, а по степени самостоятельной доработки и осмысления его результатов.
Исследование посвящено формированию норм атрибуции использования генеративного искусственного интеллекта в сфере обучения программированию и предлагает концепцию ‘процесс-ориентированной атрибуции’.
Размывание границ авторства, вызванное генеративным искусственным интеллектом, ставит под вопрос традиционные подходы к оценке образовательных достижений в сфере программирования. В работе ‘Exploring Emerging Norms of AI Disclosure in Programming Education’ исследованы факторы, влияющие на восприятие студентами необходимости раскрытия использования ИИ, посредством анализа \mathcal{N}=102 уникальных сценариев. Полученные данные свидетельствуют о том, что суждения о признании авторства и предпочтения в отношении раскрытия информации прежде всего зависят от степени автономности ИИ и объема ручной доработки студента. Не приведет ли переход к «процесс-ориентированному» подходу к атрибуции, акцентирующему внимание на критическом взаимодействии с ИИ, к формированию более ответственного отношения к использованию этих технологий в образовании?
Истинная Сущность Интеллекта: Вызовы и Возможности
Современные генеративные инструменты искусственного интеллекта стремительно преображают образовательную среду, создавая одновременно новые возможности и потенциальные риски для развития навыков учащихся. Эти технологии, способные генерировать текст, изображения и даже решать сложные задачи, открывают перспективы для персонализированного обучения и автоматизации рутинных процессов. Однако, возрастает обеспокоенность тем, что чрезмерная зависимость от ИИ может привести к снижению мотивации к самостоятельному обучению и ослаблению критического мышления. В частности, автоматизация выполнения заданий, ранее требующих значительных когнитивных усилий, может негативно сказаться на формировании ключевых компетенций, необходимых для успешной адаптации к быстро меняющемуся миру. Поэтому, важно тщательно оценивать влияние этих инструментов на образовательный процесс и разрабатывать стратегии, направленные на поддержание баланса между использованием возможностей ИИ и развитием самостоятельности учащихся.
В контексте стремительного развития генеративных искусственных интеллектов, особое беспокойство вызывает их потенциальное влияние на навыки саморегулируемого обучения (СРО). Автоматизация рутинных задач и снижение когнитивной нагрузки, предлагаемые этими инструментами, могут привести к ослаблению способности учащихся самостоятельно планировать, контролировать и оценивать свой учебный процесс. Существует риск, что студенты начнут полагаться на готовые решения, предоставляемые ИИ, вместо того, чтобы активно вовлекаться в самостоятельное решение проблем и критический анализ информации. Такая зависимость способна подорвать развитие важных когнитивных навыков, необходимых для успешного обучения и адаптации в быстро меняющемся мире, лишая студентов возможности формировать глубокое понимание предмета и развивать навыки самостоятельного мышления.
Появление инструментов искусственного интеллекта, автоматизирующих различные этапы обучения, несёт в себе риски для развития метакогнитивных способностей студентов. Исследования показывают, что чрезмерная зависимость от ИИ может ослабить способность учащихся к саморефлексии и оценке собственного процесса познания. Когда система автоматически генерирует ответы или решает задачи, студенты лишаются возможности активно обдумывать стратегии решения, выявлять пробелы в знаниях и контролировать собственное понимание материала. Это, в свою очередь, может привести к снижению критического мышления и способности к самостоятельному обучению, поскольку студенты перестают осознавать, как они учатся, фокусируясь лишь на конечном результате. Таким образом, важно найти баланс между использованием ИИ как помощника и поддержанием активной роли студента в процессе обучения, стимулируя развитие навыков самоконтроля и осознанной рефлексии.
Атрибуция как Основа Педагогической Честности
В эпоху широкого распространения инструментов искусственного интеллекта (ИИ) явное указание вклада как ИИ, так и человека является критически важным для поддержания академической честности. Это предполагает четкое обозначение того, какие части работы были сгенерированы ИИ, а какие — созданы или отредактированы студентом. Отсутствие такой прозрачности может привести к недобросовестной практике, включая плагиат и представление чужой работы как своей собственной. Указание должно быть конкретным и детализированным, например, указанием используемой модели ИИ, запроса (prompt) и характера внесённых студентом изменений. В академической среде необходимо установить четкие стандарты для явного указания вклада ИИ, чтобы обеспечить справедливость и достоверность оценок.
Вместо традиционного подхода к атрибуции, заключающегося в простом указании факта использования ИИ, предлагается переход к атрибуции, ориентированной на процесс. Этот подход делает акцент на демонстрации осознанного и критического взаимодействия студента с инструментами ИИ. Оценка должна основываться на видимых признаках обдуманной работы с ИИ, таких как формулирование запросов, анализ полученных результатов, внесение значительных изменений в сгенерированный контент и обоснование принятых решений. Таким образом, ключевым фактором становится не само наличие ИИ в работе, а доказательства активного участия студента в процессе создания и адаптации материала с его использованием.
Существенное изменение контента, сгенерированного ИИ, является важным показателем освоения материала и авторства студента. В контексте педагогической оценки, простая констатация факта использования ИИ недостаточна. Напротив, значительная модификация первоначального текста, включающая в себя не только стилистические правки, но и концептуальные изменения, добавление новой информации, переструктурирование аргументации или адаптацию к конкретной задаче, демонстрирует активное вовлечение студента в процесс обучения и критическое осмысление полученного результата. Уровень модификации позволяет оценить, насколько глубоко студент понял и адаптировал информацию, предоставленную ИИ, и использовал ее для решения поставленной задачи, что является ключевым индикатором освоения материала.
Предлагаемая структура атрибуции смещает акцент с простого указания факта использования ИИ на оценку активной роли студента в доработке и адаптации сгенерированного ИИ материала. Данный подход предполагает, что ценность заключается не в констатации присутствия ИИ, а в демонстрации студентом критического осмысления и значительных изменений, внесенных в первоначальный результат, полученный от ИИ. Оценка должна фокусироваться на степени модификации и адаптации контента, отражая глубину вовлеченности студента в процесс обучения и освоения материала, а не просто подтверждая использование ИИ как инструмента.
Эмпирическое Подтверждение: Раскрытие Восприятия Студентов
Для систематического исследования восприятия студентами помощи искусственного интеллекта в выполнении учебных заданий был использован факторный виньетный метод. Данный подход позволил контролируемо манипулировать различными уровнями вмешательства ИИ и объемом последующей доработки материала студентом. Каждому участнику исследования предъявлялись виньетки, описывающие учебные работы, отличающиеся степенью участия ИИ и объемом последующей ручной обработки. Анализ полученных данных позволил оценить влияние этих факторов на оценку авторства, обеспечивая возможность выявления статистически значимых взаимосвязей между характеристиками работы и восприятием ее создателя.
В рамках исследования использовался факторный виньетный дизайн, позволяющий систематически оценить влияние уровня помощи искусственного интеллекта (ИИ) и объема последующих человеческих усилий на восприятие авторства. Уровень помощи ИИ варьировался, представляя различные степени автоматизированной генерации текста, в то время как объем человеческих усилий определялся количеством и качеством внесенных изменений после работы ИИ. Комбинация этих двух факторов позволила оценить, как взаимодействие между автоматизацией и последующей ручной работой влияет на то, насколько респонденты считают работу принадлежащей студенту, а не ИИ.
Результаты исследования показали, что восприятие авторства работы существенно зависит от двух факторов: уровня помощи искусственного интеллекта и объема последующей доработки человеком. Студенты склонны приписывать большую долю авторства работе, в которой была проведена значительная человеческая доработка после использования ИИ. Уровень помощи ИИ объясняет значительную часть разброса в оценках авторства (ηp2 = 0.16), что указывает на его существенное влияние на формирование представлений о том, кто является автором работы. Это свидетельствует о том, что чем меньше ИИ самостоятельно генерирует контент, и чем больше студент вносит изменений и дополнений, тем выше вероятность того, что работа будет воспринята как принадлежащая студенту.
Результаты факторного виньетного исследования показали, что, хотя объем человеческих усилий по доработке текста, сгенерированного ИИ, оказывал влияние на восприятие авторства (ηp2 = 0.04), именно уровень помощи ИИ являлся основным фактором, определяющим атрибуцию авторства. Статистический анализ продемонстрировал, что уровень помощи ИИ объясняет значительно большую долю дисперсии в оценках авторства (ηp2 = 0.16), что указывает на то, что первоначальный вклад ИИ в создание текста оказывает более сильное влияние на восприятие авторства, чем последующие модификации, внесенные человеком.
Результаты исследования подтверждают, что активное участие и последующая доработка материала, созданного с использованием ИИ, являются ключевыми факторами для установления авторства и снижения рисков, связанных с чрезмерной зависимостью от искусственного интеллекта. Уровень вовлеченности студента в редактирование и адаптацию текста, сгенерированного ИИ, напрямую влияет на восприятие его авторства. Это означает, что даже при использовании ИИ в качестве инструмента, значительная последующая работа над текстом со стороны студента необходима для того, чтобы работа воспринималась как его собственная, а не как продукт ИИ.
Влияние на Оценку и Раскрытие Информации: Необходимость Прозрачности
Исследования показали, что представления студентов об авторстве работы напрямую влияют на их восприятие справедливости оценивания. Студенты склонны ожидать более высокой оценки за работы, в создании которых они могут продемонстрировать значительный личный вклад. Это означает, что если студент активно участвовал в процессе, например, в формулировании аргументов или проведении исследований, он считает, что заслуживает более высокой оценки, даже если итоговый текст был доработан с помощью искусственного интеллекта. Данная закономерность подчеркивает важность понимания студентами степени своего участия в создании работы и осознания того, как это влияет на оценку преподавателя. Таким образом, справедливость оценивания тесно связана с признанием личного вклада студента, а не просто с качеством конечного продукта.
Исследование выявило, что предпочтения студентов в отношении раскрытия информации об использовании искусственного интеллекта (ИИ) подвержены существенному влиянию двух ключевых факторов. Статистический анализ показал значимую связь между уровнем помощи, полученной от ИИ (χ² = 202.40, p < .001), и склонностью студентов сообщать о таком использовании. Более того, тип учебной деятельности (χ² = 21.24, p = .002) также оказывает влияние: в одних случаях студенты более склонны к открытости, в других — к сокрытию факта применения ИИ. Это указывает на то, что выбор стратегии раскрытия информации не является случайным, а зависит от конкретных обстоятельств и степени вовлечения ИИ в процесс выполнения задания, что требует от преподавателей учета этих нюансов при оценке работ и разработке правил использования технологий.
Результаты исследования показали, что восприятие справедливости оценивания оказывает существенное влияние на отношение студентов к необходимости строгих правил раскрытия информации об использовании искусственного интеллекта. Обнаруженный отрицательный коэффициент регрессии β = -0.38 с высокой статистической значимостью p < .001 указывает на то, что чем справедливее студенты оценивают систему оценивания, тем меньше они склонны поддерживать жесткие политики, требующие детального раскрытия случаев использования ИИ. Это свидетельствует о том, что в условиях доверия к преподавателю и уверенности в объективности оценивания, потребность в формальных правилах, регулирующих использование ИИ, снижается, поскольку студенты меньше опасаются несправедливого оценивания и больше ориентированы на академическую честность.
Исследование подчеркивает настоятельную необходимость для преподавателей четко формулировать ожидания относительно использования искусственного интеллекта в учебном процессе. Простое запрещение или игнорирование данной технологии может оказаться контрпродуктивным. Вместо этого, акцент должен быть сделан на поощрении активного и осознанного взаимодействия студентов с ИИ. Преподаватели должны явно указывать, в каких случаях использование ИИ допустимо, а в каких — нет, и как оценивается работа, выполненная с его помощью. Важно, чтобы оценка отражала не только конечный результат, но и продемонстрированное понимание материала и критическое мышление, а также вклад студента в процесс создания работы. Поощрение творческого применения ИИ, например, в качестве инструмента для исследования, анализа или генерации идей, может способствовать развитию у студентов навыков, необходимых в современном цифровом мире, и повысить их мотивацию к обучению.
Создание атмосферы открытости и признания ценности человеческих усилий позволяет эффективно использовать потенциал искусственного интеллекта для улучшения процесса обучения, не ставя под угрозу академическую честность. Исследования показывают, что когда студенты чувствуют, что их вклад в работу оценивается справедливо, а использование ИИ — прозрачно, они более позитивно относятся к технологиям и меньше склонны к недобросовестным практикам. Важно, чтобы образовательные учреждения не просто регламентировали использование ИИ, но и поощряли активное и осознанное взаимодействие с ним, подчеркивая значимость критического мышления и самостоятельной работы. Такой подход позволяет рассматривать ИИ не как угрозу, а как инструмент, расширяющий возможности обучения и способствующий развитию навыков, необходимых в современном мире.
Исследование показывает, что восприятие авторства в программировании всё больше зависит от степени автономности искусственного интеллекта и глубины человеческой доработки. Это подтверждает необходимость перехода к ‘процесс-ориентированной атрибуции’, где акцент делается на демонстрации осознанного взаимодействия студента с ИИ, а не простом признании его использования. Как однажды заметил Роберт Тарджан: «Структуры данных — это вечное». Подобно тому, как правильно структурированные данные лежат в основе эффективных алгоритмов, так и продуманный процесс работы с ИИ, продемонстрированный в коде, является основой для оценки реального вклада студента и подтверждения его понимания материала. Корректность и доказуемость процесса, подобно математической чистоте кода, важнее, чем просто работоспособность решения.
Что Дальше?
Без чёткого определения задачи, любое решение — лишь шум. Данное исследование, выявив зависимость восприятия авторства от степени автономности ИИ и человеческой доработки, лишь подтверждает эту простую истину. Требование “процесс-ориентированной атрибуции” — это не более чем попытка зафиксировать следы разумной деятельности, а не констатация факта использования инструмента. Необходимо перейти от формального признания “использовал ИИ” к доказательству осмысленного взаимодействия с ним.
Очевидным ограничением является зависимость представленных выводов от конкретного контекста обучения программированию. Экстраполяция этих результатов на другие области, где ИИ становится соавтором, требует строгого математического обоснования, а не эмпирических наблюдений. Следующим шагом должно стать создание формальной модели, позволяющей оценить вклад человека и машины в создание любого интеллектуального продукта, а не просто констатировать факт совместной работы.
Истинная элегантность решения проявляется в его математической чистоте. Пока же, мы наблюдаем лишь попытки узаконить хаос, вводя правила для систем, чья логика нам непонятна. Вместо того чтобы приспосабливаться к новой реальности, необходимо разработать принципиально новые методы оценки и верификации интеллектуальной собственности в эпоху искусственного интеллекта.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.04023.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект: расшифровка паттернов инноваций
- Точность симуляций: Как правильно оценить истинные значения в причинно-следственных исследованиях
- Искусственный исследователь: Новые горизонты автономных агентов
- Время видеть: как агенты раскрывают многомерное мышление в языковых моделях.
- Квантовые игры: поиск равновесия на нейтральных атомах
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Квантовая геометрия: новые пути к пониманию пространства-времени
- Нейросети на грани: как перевести ИИ в логику для умных устройств
2026-02-05 21:57