Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, как студенты-программисты используют инструменты искусственного интеллекта в обучении, отдавая предпочтение контролю и пониманию процесса над полной автоматизацией.
Качественный анализ взаимодействия студентов-программистов с генеративными моделями искусственного интеллекта в онлайн-обучении.
Растущая интеграция генеративного искусственного интеллекта в образовательный процесс ставит вопрос о балансе между эффективностью и сохранением самостоятельности обучающихся. Данное исследование, озаглавленное ‘Auditing Student-AI Collaboration: A Case Study of Online Graduate CS Students’, посвящено изучению предпочтений студентов, использующих ИИ в учебной деятельности. Полученные результаты свидетельствуют о том, что магистранты в области компьютерных наук подходят к использованию ИИ-инструментов с обоснованной осторожностью, предпочитая прозрачность и возможность верификации результатов, а не полную автоматизацию. Как обеспечить разработку ИИ-систем, которые будут эффективно поддерживать образовательный процесс, одновременно укрепляя самостоятельность и критическое мышление студентов?
Иллюзии и Реальность: Генеративный ИИ в Образовании
Генеративные инструменты искусственного интеллекта стремительно внедряются в высшее образование, открывая новые возможности для повышения эффективности обучения и продуктивности студентов. Эти технологии способны автоматизировать рутинные задачи, такие как создание черновиков эссе или подготовка презентаций, освобождая время для более глубокого анализа и критического мышления. Кроме того, они могут предоставить персонализированную обратную связь и поддержку, адаптируясь к индивидуальным потребностям каждого учащегося. Исследования показывают, что использование генеративного ИИ способно значительно ускорить процесс написания текстов и улучшить качество образовательных материалов, что делает его ценным инструментом для современных студентов и преподавателей. Вместе с тем, важно помнить о необходимости ответственного использования этих технологий и соблюдении академической честности.
Внедрение генеративных инструментов искусственного интеллекта в образовательный процесс неизбежно вызывает серьезные опасения относительно академической честности и возможности злоупотреблений. Существует реальный риск того, что студенты будут использовать эти технологии для создания работ, не отражающих их собственные знания и навыки, что подрывает саму суть образовательного процесса. Помимо плагиата, возникает вопрос о справедливости оценки, поскольку трудно определить, где заканчивается помощь искусственного интеллекта и начинается самостоятельная работа студента. Эти проблемы требуют разработки новых подходов к оценке знаний, а также четких правил и этических норм использования подобных технологий в учебных заведениях, чтобы обеспечить честность и качество образования.
Первые систематические обзоры, посвященные генеративным технологиям искусственного интеллекта в образовании, выявляют двойственную природу этих мощных инструментов. С одной стороны, они открывают значительные возможности для персонализации обучения и повышения продуктивности студентов. С другой — несут в себе риски, связанные с академической честностью и потенциальным злоупотреблением. Интересно, что исследования последовательно демонстрируют несоответствие между тем, насколько студенты хотели бы автоматизировать те или иные учебные задания с помощью ИИ, и тем, насколько они это фактически делают. Это расхождение указывает на необходимость более глубокого понимания восприятия студентами возможностей и ограничений этих технологий, а также на важность разработки четких руководств и политик, регулирующих их использование в образовательном процессе. Игнорирование этого разрыва может привести к неэффективному внедрению ИИ и упущенным возможностям для улучшения качества обучения.
Проектирование Доверия: Человеко-Ориентированный Искусственный Интеллект
Разработка надежных систем искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной среде требует применения принципов человеко-ориентированного ИИ (HCAI). Этот подход предполагает, что проектирование ИИ должно основываться на понимании потребностей, возможностей и ограничений пользователей — в данном случае, студентов и преподавателей. Фокус на человеке позволяет создавать системы, которые не только эффективно решают поставленные задачи, но и соответствуют образовательным целям, поддерживают процесс обучения и способствуют развитию критического мышления. Внедрение HCAI предполагает активное вовлечение пользователей на всех этапах разработки, от определения требований до тестирования и оценки, что обеспечивает соответствие системы реальным потребностям и повышает ее принятие.
Надежность систем искусственного интеллекта в образовательной сфере формируется, прежде всего, за счет прозрачности, объяснимости и четкой коммуникации неопределенности. Прозрачность подразумевает доступность информации о принципах работы алгоритмов и используемых данных. Объяснимость позволяет пользователям понимать, как система пришла к конкретному выводу или рекомендации. Коммуникация неопределенности заключается в предоставлении информации о степени достоверности результата, вероятности ошибки или ограничениях применимости алгоритма. Совокупность этих факторов позволяет пользователям оценивать релевантность и надежность информации, предоставляемой системой, и, как следствие, повышает уровень доверия и готовность к ее использованию.
Прозрачность, объяснимость и четкое сообщение об уровне неопределенности в работе систем искусственного интеллекта позволяют учащимся критически оценивать результаты, полученные от ИИ, и сохранять контроль над своим учебным процессом. Наблюдаемый осторожный подход к внедрению ИИ в образовании, проявляющийся в устойчивом разрыве между желаемым и фактическим уровнем автоматизации, обусловлен недостаточным пониманием принципов работы этих систем. Предоставление учащимся информации о том, как ИИ приходит к определенным выводам, и указание на возможные погрешности, способствует повышению доверия и более эффективному использованию инструментов ИИ в обучении.
Количественная Оценка Автономии Учащегося в ИИ-Опосредованном Обучении
Эмпирические исследования последовательно демонстрируют, что влияние искусственного интеллекта (ИИ) на процесс обучения напрямую зависит от качества и методов педагогической интеграции. Результаты показывают, что простое внедрение ИИ-инструментов не гарантирует улучшения результатов; напротив, неадекватная интеграция может снизить эффективность обучения. Успешное применение ИИ требует продуманного подхода к проектированию учебных задач, включающего четкое определение роли ИИ как вспомогательного инструмента, а не замены традиционных методов обучения. Исследования также подчеркивают важность согласования ИИ-инструментов с конкретными педагогическими целями и потребностями учащихся, а также обеспечения достаточной поддержки и обучения для преподавателей в использовании этих инструментов.
Шкала человеческой вовлеченности (Human Agency Scale, HAS) представляет собой валидизированный инструмент для количественной оценки предпочтительного уровня участия человека в процессе обучения при использовании систем искусственного интеллекта. HAS позволяет определить, насколько студенты желают контролировать процесс, получать разъяснения, или самостоятельно принимать решения, работая с ИИ-помощниками. Оценка проводится по нескольким параметрам, отражающим различные аспекты вовлеченности, включая автономию, компетентность и связанность с задачей. Полученные данные представляют собой числовую шкалу, позволяющую сравнивать предпочтения студентов в отношении уровня автоматизации и выявлять оптимальные стратегии интеграции ИИ в образовательный процесс, учитывающие индивидуальные потребности и ожидания учащихся.
Использование Карты Согласования Автоматизации (Automation Alignment Map) в сочетании с Шкалой Человеческой Активности (Human Agency Scale) позволяет исследователям выявлять расхождения между желаемым и фактическим уровнями автоматизации при работе с ИИ. Анализ данных показал, что при выполнении задач, связанных с мозговым штурмом (генерацией идей), основной проблемой является снижение критического мышления. В то время как для технических и количественных задач наиболее значимым опасением является неточность информации и поверхностное понимание материала. Данные наблюдения позволяют более точно настраивать ИИ-инструменты для обучения, учитывая специфику задач и предпочтения студентов в отношении степени их участия.
Условная Автоматизация и Будущее Обучения
Исследования показывают, что студенты проявляют избирательное, или условное, использование автоматизированных систем искусственного интеллекта, адаптируя их применение к конкретным задачам и оценивая сопутствующие риски. Вместо слепого доверия или полного отказа, наблюдается стратегический подход: ИИ активно используется для рутинных или требующих больших объемов данных заданий, в то время как для задач, требующих критического мышления, анализа сложных ситуаций или творческого подхода, студенты склонны полагаться на собственные силы. Данное поведение подчеркивает, что студенты не просто принимают ИИ как готовое решение, но и активно оценивают его применимость и надежность в каждом конкретном случае, демонстрируя зрелое и осознанное отношение к новым технологиям.
Поведение учащихся, демонстрирующее избирательное использование искусственного интеллекта в зависимости от характера задачи и воспринимаемых рисков, подчеркивает исключительную важность калибровки доверия к ИИ-системам. Способность точно оценивать надежность и ограничения искусственного интеллекта становится ключевым навыком в современном образовательном процессе. Исследования показывают, что учащиеся инстинктивно оценивают, когда ИИ может быть полезным инструментом, а когда требуется критический анализ и самостоятельное мышление. Таким образом, развитие умения калибровать доверие позволяет учащимся эффективно использовать потенциал ИИ, избегая при этом слепого принятия информации и поддерживая развитие критического мышления и самостоятельности в обучении. Это умение становится не просто полезным навыком, но и необходимым условием для успешного взаимодействия с постоянно развивающимися технологиями искусственного интеллекта.
Поддержка самостоятельности обучающихся посредством продуманной интеграции искусственного интеллекта является ключевым фактором для создания эффективной и стимулирующей образовательной среды. Наблюдаемый осторожный подход к использованию ИИ, а также обоснованные опасения относительно развития критического мышления и точности информации, подчеркивают необходимость в целенаправленной педагогической стратегии. Важно не просто внедрять инструменты ИИ, но и создавать условия, в которых студенты активно контролируют процесс обучения, осознанно выбирают, когда и как использовать эти инструменты, и развивают навыки оценки достоверности полученных результатов. Такой подход позволяет сформировать не пассивных потребителей информации, а активных и ответственных участников образовательного процесса, способных критически осмысливать и творчески применять полученные знания.
Исследование взаимодействия студентов с инструментами искусственного интеллекта выявляет стремление к осознанному сотрудничеству, а не к полной автоматизации учебного процесса. Студенты, как показывает практика, ищут поддержку, но при этом настаивают на прозрачности и возможности проверки результатов. Этот подход перекликается с высказыванием Джона фон Неймана: «В науке не бывает простых ответов, только более сложные вопросы». Подобно тому, как ученый не принимает результат на веру, а стремится к его доказательству, так и студенты, вовлеченные в процесс обучения с использованием ИИ, нуждаются в понимании принципов работы алгоритмов и возможности верификации полученных решений. Акцент на прозрачности и возможности проверки подтверждает важность не просто использования инструментов ИИ, но и осмысленного взаимодействия с ними, что соответствует принципам масштабируемости и устойчивости, а не просто краткосрочной эффективности.
Куда двигаться дальше?
Представленное исследование, констатировав осторожный подход студентов к инструментам искусственного интеллекта, лишь обнажает глубину нерешенных вопросов. Стремление к прозрачности и верифицируемости, выявленное в работе с генеративными моделями, не является самоцелью, а скорее симптомом: студенты, как и любой грамотный инженер, нуждаются в доказательствах, а не в эвристиках. В эпоху, когда алгоритмы генерируют код быстрее, чем он может быть проверен, эта потребность в формальной верификации становится критической. Недостаточно, чтобы программа «работала на тестах»; требуется математическая гарантия корректности.
Следующим этапом представляется не просто изучение взаимодействия человека и компьютера, а разработка формальных моделей, описывающих процесс обучения с учетом принципов доверия и агентности. Необходимо перейти от эмпирических наблюдений к созданию алгоритмов, способных адаптироваться к потребностям обучающегося, сохраняя при этом контроль и возможность проверки. Иначе мы рискуем получить системы, которые лишь имитируют обучение, а не обеспечивают реальный рост компетенций.
В конечном счете, в хаосе данных спасает только математическая дисциплина. Разработка инструментов, способных предоставлять студентам не просто решения, а доказательства их корректности, представляется задачей, определяющей будущее образовательных технологий. Иначе, как бы ни были совершенны алгоритмы, они останутся лишь сложными инструментами, требующими постоянного надзора и подверженными ошибкам.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.08697.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
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2026-01-14 14:40