Автор: Денис Аветисян
Новое исследование выявляет растущее использование генеративных ИИ-инструментов студентами, обнажая пробелы в этической осведомленности и неравенство в доступе к знаниям.
Анализ мотиваций студентов и этических границ использования искусственного интеллекта в высшем образовании.
Несмотря на стремительное внедрение генеративного искусственного интеллекта в высшее образование, разрыв между практиками студентов и этическими нормами остается значительным. Данное исследование, озаглавленное ‘Beyond the Hype: Critical Analysis of Student Motivations and Ethical Boundaries in Educational AI Use in Higher Education’, анализирует мотивацию студентов, этические дилеммы и готовность институтов к адаптации ИИ. Полученные данные свидетельствуют о широком использовании ИИ студентами для экономии времени и повышения качества работ, однако лишь малая часть из них получает формальное руководство, что создает условия для неконтролируемого использования. Какие стратегии необходимы для формирования этически обоснованной культуры применения ИИ в образовательном процессе и обеспечения академической честности в эпоху цифровых технологий?
Пророчество Системы: Взлет ИИ и Теневая Педагогика
В высшем образовании наблюдается стремительный рост использования генеративных моделей искусственного интеллекта, особенно больших языковых моделей. Согласно последним данным, уже 92% студентов применяют эти инструменты в своей учебной деятельности, что значительно превышает показатель 66%, зарегистрированный в 2024 году. Этот резкий скачок свидетельствует о повсеместном внедрении ИИ в студенческую среду и подчеркивает его возрастающую роль в процессе обучения. Внедрение происходит настолько быстро, что опережает возможности образовательных учреждений адаптироваться и эффективно интегрировать эти технологии в учебные программы, формируя новую образовательную реальность.
Наблюдается стремительное распространение генеративных моделей искусственного интеллекта среди студентов, обусловленное прежде всего их естественным любопытством и стремлением к повышению эффективности учебного процесса. Однако, данное внедрение происходит зачастую вне рамок официального образовательного процесса, формируя своеобразную “теневую педагогику”. Студенты самостоятельно осваивают и применяют инструменты ИИ, не получая необходимой поддержки и руководства от образовательных учреждений. Это приводит к тому, что потенциальные возможности новых технологий используются не в полной мере, а также возникает риск неэтичного применения или поверхностного понимания материала, поскольку отсутствует структурированное обучение и критический анализ результатов, полученных с помощью ИИ.
Несмотря на стремительное распространение инструментов искусственного интеллекта в академической среде, где 88% студентов используют их для выполнения заданий, лишь 36% получили формальные инструкции по этичному использованию этих технологий. Этот разрыв между практикой и образованием подчеркивает критическую неготовность учебных заведений к интеграции ИИ. Отсутствие четких руководств и принципов создает ситуацию, когда студенты самостоятельно осваивают сложные инструменты, что может приводить к недобросовестной практике, плагиату или некритическому восприятию информации. Неспособность институтов оперативно адаптироваться к новым технологиям и предложить адекватное обучение создает значительные риски для качества образования и академической честности.
Эрозия Норм: Академическая Добросовестность и ИИ
Использование генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ) ставит под вопрос устоявшиеся нормы академической добросовестности. Традиционные представления об авторстве, оригинальности и надлежащем цитировании источников подвергаются эрозии, поскольку ИИ способен генерировать тексты, которые сложно отличить от созданных человеком. Это вызывает опасения относительно возможности плагиата и неправомерного присвоения результатов интеллектуальной деятельности. Проблема усугубляется сложностью определения, кто несет ответственность за содержание, созданное с помощью ИИ – пользователь, разработчик модели или сама модель. Необходима переоценка существующих правил и разработка новых подходов к оценке и обеспечению академической честности в условиях широкого распространения генеративного ИИ.
Исследования выявили гендерные различия в восприятии этических аспектов использования генеративного ИИ в образовательном процессе. Согласно данным, девушки демонстрируют более высокую осведомленность об академической честности и склонны к более осторожному подходу к использованию ИИ, чаще выражая обеспокоенность по поводу плагиата и необходимости корректного цитирования. В то же время, юноши склонны рассматривать ИИ прежде всего как инструмент повышения эффективности и улучшения результатов, при этом менее обеспокоены вопросами авторства и соблюдения академических норм. Такие различия в подходах усугубляют сложности, связанные с обеспечением академической целостности в условиях широкого распространения ИИ-инструментов.
Согласно данным опроса, основными мотивами использования студентами генеративных моделей искусственного интеллекта являются экономия времени (51%) и повышение качества выполняемой работы (50%). При этом этические соображения отходят на второй план. Примечательно, что 18% опрошенных студентов признались в прямом копировании сгенерированного ИИ контента, что указывает на существенный риск нарушения академической честности и авторских прав. Полученные данные свидетельствуют о необходимости разработки и внедрения четких правил использования ИИ в образовательном процессе и повышения осведомленности студентов об этических аспектах.
Переосмысление Оценки: От Традиций к AI-Прозрачным Заданиям
Традиционные методы оценивания знаний, такие как эссе, рефераты и ответы на тестовые вопросы, становятся все более уязвимыми для контента, сгенерированного системами искусственного интеллекта. Это обусловлено способностью современных моделей ИИ создавать тексты, формально соответствующие требованиям заданий, но не отражающие реального понимания материала студентом. В связи с этим возникает необходимость в пересмотре подходов к оцениванию – в сторону Assessment Redesign, предполагающего акцент на развитии навыков критического мышления, практического применения знаний и выполнения заданий, требующих аутентичного, оригинального подхода. Такой переход позволит оценивать не только способность воспроизводить информацию, но и умение анализировать, синтезировать и творчески решать проблемы, что значительно сложнее для автоматизированной генерации контента.
В рамках пересмотра методик оценивания знаний ключевым элементом является внедрение заданий, прозрачных к использованию ИИ (AI-Transparent Tasks). Данные задания специально разрабатываются с учетом возможности применения студентами инструментов искусственного интеллекта, таких как генеративные модели. Вместо того чтобы пытаться исключить использование ИИ, эти задания позволяют студентам использовать его как инструмент, но при этом акцентируют внимание на процессах критического анализа, интерпретации результатов, творческого применения и личного вклада. Это достигается за счет включения в условия задания требований к указанию использованных ИИ-инструментов, подробному описанию процесса работы с ними и демонстрации самостоятельной обработки и оценки полученных результатов. Такой подход позволяет оценить не только конечный результат, но и процесс обучения, а также способность студента критически оценивать и применять информацию, полученную с помощью ИИ.
Первые системы искусственного интеллекта, такие как интеллектуальные обучающие системы (Intelligent Tutoring Systems), заложили основу для адаптивного обучения и автоматизированной оценки, демонстрируя возможность персонализации образовательного процесса. Однако, текущая волна генеративного искусственного интеллекта, характеризующаяся способностью создавать оригинальный контент, требует более комплексного подхода к оценке знаний. В отличие от предыдущих систем, ориентированных на предоставление обратной связи и адаптацию учебного материала, современные генеративные модели способны самостоятельно выполнять задания, что делает традиционные методы оценки уязвимыми и требует разработки заданий, учитывающих и признающих возможность использования ИИ-инструментов.
Экосистема Ответственности: Этическая Модель Интеграции ИИ
Для обеспечения ответственного внедрения искусственного интеллекта предложена этическая модель интеграции, в основе которой лежит повышение уровня осведомленности об ИИ во всем учебном заведении. Данная модель предполагает комплексный подход к формированию компетенций в области искусственного интеллекта, охватывающий не только технические аспекты, но и этические соображения, потенциальные риски и возможности применения. Акцент делается на развитие критического мышления и способности оценивать достоверность информации, генерируемой ИИ, а также на понимание принципов работы алгоритмов и их влияния на процесс обучения. Цель – создать образовательную среду, в которой студенты и преподаватели смогут эффективно и этично использовать инструменты ИИ для достижения академических целей, избегая при этом плагиата, дезинформации и других негативных последствий.
Предлагаемая модель этичной интеграции искусственного интеллекта учитывает гендерные различия в восприятии рисков, связанных с новыми технологиями. Исследования показывают, что более половины студенток – 53% – выражают обеспокоенность по поводу возможности академического мошенничества, а 51% опасаются распространения дезинформации с использованием ИИ. Данный факт подчеркивает необходимость создания инклюзивной системы поддержки, учитывающей специфические опасения и перспективы девушек при использовании инструментов искусственного интеллекта в образовательном процессе. Модель стремится к формированию среды, где все студенты, независимо от пола, имеют равные возможности для обучения и развития, а этичное использование ИИ становится нормой, основанной на взаимопонимании и доверии.
Предлагаемая модель этичной интеграции искусственного интеллекта делает акцент на переосмыслении подходов к оцениванию знаний и разработке заданий, прозрачных в отношении использования ИИ. Вместо традиционных форм контроля, способствующих плагиату и недобросовестному использованию, предлагается создавать задания, которые стимулируют критическое мышление и творческое применение полученных знаний. Прозрачность в отношении допустимого использования ИИ в рамках учебного процесса позволяет студентам осознанно использовать инструменты искусственного интеллекта для поддержки обучения, а не для обхода требований к самостоятельной работе. Такой подход не только поддерживает академическую честность, но и способствует развитию у студентов навыков работы с ИИ, необходимых для успешной адаптации к будущему, где эти технологии будут играть все более значимую роль. Переосмысление оценки знаний в контексте ИИ призвано создать образовательную среду, где технологии служат инструментом для подлинного обучения и развития потенциала каждого студента.
Эффективное внедрение этической модели интеграции искусственного интеллекта требует четкой нормативной базы, направленной на повышение готовности образовательных учреждений. Исследования показывают, что лишь 14% преподавателей чувствуют себя уверенно в работе с этими технологиями, что подчеркивает необходимость системной поддержки и разработки политик, регулирующих использование ИИ в образовательном процессе. Данные рамки должны охватывать вопросы академической честности, защиты данных, а также обучения персонала принципам этичного использования ИИ, способствуя тем самым формированию ответственной и информированной среды обучения. Разработка подобных политик не только облегчит адаптацию к новым технологиям, но и обеспечит соответствие образовательных практик этическим нормам и требованиям современного общества.
Исследование демонстрирует, что внедрение генеративного искусственного интеллекта в высшем образовании происходит стремительно, зачастую опережая осознание этических последствий и формирование необходимой грамотности. Это напоминает о сложностях прогнозирования долгосрочных эффектов системных изменений. Как заметил Алан Тьюринг: «Мы можем только надеяться, что машины не станут слишком умными». Данная работа подчеркивает, что система образования, столкнувшаяся с новой технологией, не просто адаптируется, а претерпевает эволюцию, и эта эволюция требует внимательного осмысления и разработки этических рамок, чтобы избежать непредсказуемых последствий. Особенно важны выявленные гендерные различия в подходах к использованию ИИ, указывающие на необходимость учета социокультурных факторов при разработке образовательных программ.
Куда Ведет Эта Тропа?
Представленное исследование обнажило не столько проблему использования генеративного искусственного интеллекта в образовании, сколько закономерность. Система, стремящаяся к автоматизации обучения, неизбежно порождает лакуны в этическом понимании и воспроизводит существующее неравенство. Не стоит видеть в этом сбой – скорее, это акт очищения, обнажающий фундаментальные недостатки в самой структуре образовательного процесса. Разработка всеобъемлющих программ по развитию AI-грамотности представляется не решением, а лишь временным облегчением симптомов.
В стремлении к «идеальному» образовательному решению, полностью адаптированному под нужды каждого студента, рискуют создать систему, в которой не останется места для человеческого несовершенства, для спонтанности мышления, для ошибки как необходимой ступени познания. Вопрос не в том, как контролировать искусственный интеллект, а в том, готовы ли образовательные институты признать собственную неспособность к полному контролю, к предсказанию всех возможных последствий.
Следующий этап исследований должен быть направлен не на поиск новых инструментов, а на изучение динамики самой системы. Как трансформируются отношения между преподавателем и студентом в эпоху генеративного ИИ? Какие новые формы академической нечестности возникнут? И, самое главное, готовы ли мы принять тот факт, что система, которая никогда не ломается, мертва?
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.11369.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
- 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
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-11-17 21:00