Искусственный интеллект как наставник инженера: возможности и границы

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование рассматривает перспективы использования чат-ботов с искусственным интеллектом для обучения и поддержки студентов инженерных специальностей.

Анализ показывает, что ИИ эффективен в решении технических задач, но уступает в развитии этического мышления и межличностных навыков, что требует комбинированного подхода к наставничеству.

В условиях эрозии традиционных наставнических практик в инженерном образовании, на фоне стремительного развития генеративного искусственного интеллекта, возникает парадокс: может ли ИИ заменить человеческое руководство? В статье «Can AI Chatbots Provide Coaching in Engineering? Beyond Information Processing Toward Mastery» исследуется потенциал и ограничения чат-ботов в качестве коучей, способных формировать не просто знания, но и мастерство. Полученные результаты показывают, что ИИ эффективен в решении технических задач, однако уступает в вопросах, требующих эмоционального интеллекта, этической оценки и контекстного понимания. Возможно ли создать гибридную систему наставничества, объединяющую масштабируемость ИИ и глубину человеческого опыта, для подготовки нового поколения инженеров?

Эрозия Традиционного Инженерного Образования

Исторически сложилось, что инженерное образование процветало благодаря моделям, подобным традиционному ученичеству, где особое внимание уделялось формированию неявных знаний — опыта, приобретаемого через непосредственное погружение в практику. В отличие от формального обучения, основанного на теоретических знаниях, ученичество позволяло будущим инженерам впитывать тонкости ремесла, наблюдая за работой опытных мастеров и участвуя в решении реальных задач. Этот подход способствовал развитию интуиции и способности к импровизации, позволяя инженерам находить эффективные решения даже в нестандартных ситуациях, что было особенно важно при работе с технологиями, где не существовало четких инструкций или задокументированных процедур. Подобное обучение подразумевало не только передачу технических навыков, но и усвоение неформальных правил, ценностей и норм профессионального сообщества, формируя целостного и компетентного специалиста.

Исторически сложившаяся модель инженерного образования, основанная на практическом опыте и передаче неявных знаний, постепенно уступает свои позиции. Это приводит к тому, что будущие инженеры испытывают трудности в решении сложных, многовариантных задач, не имеющих однозначного ответа. В отличие от задач с четко определенным решением, требующих лишь применения известных алгоритмов, «расходящиеся» проблемы требуют критического мышления, интуиции и способности оценивать множество неполных и противоречивых данных. Недостаток практики в решении подобных задач формирует пробел в развитии тонкого инженерного суждения, необходимого для инноваций и эффективного принятия решений в реальных условиях, где часто приходится действовать в условиях неопределенности и неполной информации.

Современные инженерные учебные программы всё чаще акцентируются на передаче явных знаний и решении чётко сформулированных задач, имеющих однозначные ответы — так называемых сходящихся проблемах. В результате, существенное внимание уделяется теоретическим основам и стандартным алгоритмам, в то время как развитие способности ориентироваться в неопределённости и принимать решения в условиях неполной информации, необходимой для решения расходящихся проблем, остаётся в тени. Этот дисбаланс приводит к тому, что выпускники, обладая глубокими теоретическими знаниями, могут испытывать затруднения при столкновении с реальными инженерными задачами, требующими критического мышления, интуиции и умения находить нестандартные решения в условиях отсутствия чётких инструкций и предсказуемых результатов.

Переосмысление Наставничества: Расцвет ИИ-Коучинга

“AI-коучинг” представляет собой масштабируемое решение, расширяющее принципы “коучинга в инженерии” для охвата более широкой студенческой аудитории. Традиционно, индивидуальный коучинг ограничен ресурсами и доступен лишь небольшому числу студентов. “AI-коучинг” позволяет автоматизировать и персонализировать процесс поддержки, делая его доступным для значительно большего количества обучающихся. Это достигается за счет использования алгоритмов искусственного интеллекта для анализа индивидуальных потребностей студентов, постановки целей и предоставления рекомендаций по достижению этих целей. Масштабируемость обеспечивается возможностью одновременной поддержки большого числа пользователей без снижения качества предоставляемых услуг, что особенно важно в условиях растущей студенческой нагрузки и ограниченности ресурсов образовательных учреждений.

В основе концепции AI-коучинга лежит принципиальная способность к целенаправленности — умение преобразовывать поставленные цели в последовательные, скоординированные действия. Реализация этого принципа осуществляется посредством структурированных фреймворков, таких как ‘Conversations for Action’, которые обеспечивают систематический подход к определению целей, планированию шагов и отслеживанию прогресса. Данные фреймворки позволяют пользователям не просто формулировать намерения, но и активно работать над их достижением, разбивая сложные задачи на управляемые этапы и обеспечивая постоянную обратную связь.

В основе AI-коучинга лежат генеративные модели искусственного интеллекта, однако для эффективного внедрения и минимизации потенциальных негативных последствий требуется повышенное внимание к развитию AI-грамотности как среди студентов, так и среди преподавателей. Согласно проведенным исследованиям, средняя оценка полезности AI-коучинга составляет 3.83-3.84 по пятибалльной шкале, что свидетельствует о признании его потенциала обеими группами. Важно отметить, что восприятие рисков, связанных с AI-коучингом, значительно различается: разница между оценками преподавателей и студентов достигает 1.34 (по критерию Коэна, p < 0.003), что указывает на более выраженную обеспокоенность рисковыми факторами среди профессорско-преподавательского состава.

Анализ восприятия рисков, связанных с внедрением AI-коучинга, выявил существенные различия между группами студентов и преподавателей. Статистический анализ с использованием коэффициента Коэна d, равного 1.34 (p < 0.003), демонстрирует значимо более высокую степень обеспокоенности рисками среди преподавательского состава по сравнению со студентами. Данный показатель указывает на выраженный и статистически значимый разрыв в оценке потенциальных негативных последствий применения AI-коучинга, что требует учета при разработке стратегий внедрения и программ повышения осведомленности.

Гибридный Подход: Модель Multiplex Coaching

Модель «Multiplex Coaching» предполагает гибридный подход, использующий возможности искусственного интеллекта (ИИ) для эффективного решения задач с сходящейся структурой — то есть проблем, имеющих один или ограниченное число правильных ответов. ИИ применяется для автоматизации процессов, требующих высокой скорости обработки данных и последовательного применения алгоритмов, таких как проверка фактов, вычисление результатов или стандартизированное оценивание. Это позволяет высвободить время наставников для более сложных задач, требующих человеческого суждения и креативности, и обеспечивает масштабируемость образовательных программ за счет автоматизации рутинных процессов.

В рамках обучения, требующего решения задач с множеством возможных подходов — так называемых “дивергентных проблем” — роль человеческого наставника остается критически важной. В отличие от задач, где существует единственное правильное решение (“конвергентные проблемы”), дивергентные задачи требуют развития навыков критического мышления, анализа различных перспектив и оценки последствий принимаемых решений. Наставник обеспечивает поддержку в процессе исследования, помогает учащимся формулировать вопросы, оценивать альтернативные решения и, что особенно важно, развивать “этическое различение” — способность принимать обоснованные решения, учитывающие моральные и этические аспекты ситуации. Данный подход не предполагает предоставления готовых ответов, а направлен на развитие самостоятельности мышления и способности к аргументированному принятию решений.

Модель ‘Multiplex Coaching’ поддерживает концепцию ‘продуктивной борьбы’ — намеренного когнитивного усилия, направленного на решение сложных задач — посредством предоставления своевременной поддержки и обратной связи. Вместо немедленного предоставления ответов, система обеспечивает помощь только тогда, когда учащийся сталкивается с трудностями, стимулируя самостоятельное мышление и углубленное понимание материала. Эта поддержка, осуществляемая как ИИ, так и наставниками, адаптирована к конкретным потребностям учащегося в процессе решения задачи, максимизируя эффективность обучения и способствуя развитию навыков саморегуляции.

“Пять Сдвигов” (Five Shifts Framework) представляет собой концептуальную основу, предназначенную для решения задач, возникающих в процессе обучения и развития. Данная структура акцентирует внимание на двух ключевых аспектах: рефлексии и воплощении (embodiment). Рефлексия подразумевает осознанный анализ опыта, полученного в процессе обучения, и выявление закономерностей. Воплощение, в свою очередь, предполагает практическое применение полученных знаний и навыков, а также интеграцию их в личный опыт. Пять Сдвигов структурируют процесс перехода от поверхностного понимания к глубокому, осмысленному знанию, способствуя развитию самосознания и адаптивности обучающегося. Данный фреймворк ориентирован на развитие способности к осознанному действию и применению знаний в реальных ситуациях.

Взращивание Инженеров, Готовых к Будущему

Сочетание искусственного интеллекта в роли коуча и традиционного наставничества позволяет формировать у будущих инженеров навыки, необходимые для решения сложных и нечетко определенных задач. Вместо простого предоставления готовых решений, система, объединяющая ИИ и человека, стимулирует развитие критического мышления и способности к самостоятельному поиску оптимальных подходов. Искусственный интеллект обеспечивает персонализированную поддержку и обратную связь, адаптируясь к индивидуальным потребностям обучающегося, в то время как опытный наставник делится практическими знаниями и помогает освоить нюансы реальных инженерных проектов. Такой симбиоз позволяет инженерам не просто решать поставленные задачи, но и эффективно ориентироваться в условиях неопределенности, что крайне важно в современной динамичной среде.

Исследования показывают, что внедрение техник мотивационного интервьюирования в системы искусственного интеллекта, используемые для обучения инженеров, значительно повышает их внутреннюю мотивацию и способность к самостоятельному обучению. Вместо простого предоставления ответов или инструкций, AI-тьюторы, использующие принципы мотивационного интервьюирования, задают открытые вопросы, активно слушают ответы обучающихся и помогают им самостоятельно находить решения, укрепляя уверенность в собственных силах и стимулируя проактивный подход к освоению новых знаний. Такой подход, основанный на поддержке и развитии автономии обучающегося, позволяет не только усваивать технические навыки, но и формировать устойчивое стремление к непрерывному самосовершенствованию, что особенно важно в быстро меняющемся мире инженерных технологий.

Данный подход способствует более глубокому пониманию как возможностей, так и ограничений искусственного интеллекта, что является ключевым фактором для стимулирования ответственной инновационной деятельности. Инженеры, осознающие пределы современных алгоритмов и потенциальные риски, способны разрабатывать решения, учитывающие эти аспекты и направленные на достижение действительно устойчивых и этичных результатов. Осознание ограничений ИИ не рассматривается как препятствие, а как отправная точка для творческого поиска новых подходов и разработки гибридных систем, объединяющих сильные стороны человека и машины. Такое взаимодействие позволяет не только создавать более надежные и эффективные технологии, но и формировать культуру ответственного использования ИИ, ориентированную на благополучие общества и защиту окружающей среды.

В конечном счете, стремление к подготовке будущих инженеров направлено на формирование специалистов, обладающих не только глубокими техническими знаниями, но и прочной этической основой, а также способностью к непрерывному самообразованию. Такой подход предполагает развитие критического мышления и осознанного отношения к последствиям технологических решений, что особенно важно в эпоху стремительных инноваций. Инженеры будущего должны быть готовы адаптироваться к меняющимся требованиям, осваивать новые технологии и применять их ответственно, руководствуясь принципами устойчивого развития и социальной справедливости. Упор на способность к самообучению позволит им сохранять востребованность на протяжении всей карьеры и эффективно решать сложные задачи, возникающие в современном мире.

Статья затрагивает важный аспект обучения инженеров — разрыв между техническим решением задач и развитием критически важных навыков, таких как этическое суждение и межличностное взаимодействие. Этот подход к обучению, где искусственный интеллект берёт на себя рутинные задачи, а человек — развитие эмоционального интеллекта, напоминает о сложности систем. Дональд Дэвис однажды заметил: «Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить». Действительно, полноценное обучение инженеров требует не просто передачи знаний, но и создания среды, способствующей развитию навыков, которые сложно алгоритмизировать. Концепция ‘мультиплексного коучинга’, предложенная в статье, как раз и отражает эту идею — выращивание компетентных специалистов через симбиоз возможностей человека и искусственного интеллекта.

Что дальше?

Исследование, представленное в данной работе, неизбежно наталкивается на старую истину: системы не строятся, а вырастают. Автоматизация технической стороны инженерного образования, пусть и успешная, лишь высветила пропасть между обработкой информации и овладением искусством. Сложность не в алгоритмах, а в неявных знаниях, в тех самых оттенках суждений, которые не поддаются кодированию. Заманчивая идея «мультиплексного коучинга» — лишь временный компромисс, застывший во времени, попытка удержать баланс между эффективностью машины и мудростью человека.

Вместо бесконечной гонки за все более совершенными алгоритмами, возможно, стоит обратить внимание на само понятие «мастерства». Если мастерство — это не просто набор навыков, а способность адаптироваться, импровизировать и видеть скрытые связи, то задача образования — не научить решать задачи, а научить видеть их иначе. Технологии сменяются, зависимости остаются — и главная зависимость заключается в том, чтобы не забывать об этом.

Будущие исследования, вероятно, столкнутся с необходимостью преодолеть разрыв между формальной логикой и интуицией, между данными и опытом. Не стоит ожидать, что машина когда-либо заменит наставника, но и отбрасывать ее потенциал было бы неразумно. В конечном счете, система — это не инструмент, а экосистема, и ее развитие определяется не архитектурой, а способностью к саморегуляции.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03693.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-09 01:37

🚀 Квантовые новости