Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что преподаватели и студенты по-разному оценивают степень использования ИИ друг другом, что может привести к недопониманию и снижению доверия.
Анализ использования студентами и преподавателями инструментов искусственного интеллекта в высшем образовании и оценка взаимных представлений об этом.
В условиях растущей интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс, взаимное доверие между преподавателями и студентами становится критически важным, но часто уязвимым аспектом. Данное исследование, озаглавленное ‘Are they just delegating? Cross-Sample Predictions on University Students’ & Teachers’ Use of AI’, посвящено анализу представлений преподавателей и студентов о взаимном использовании генеративных ИИ-инструментов при выполнении учебных задач. Полученные результаты демонстрируют, что студенты чаще делегируют задачи ИИ, оба коллектива склонны переоценивать степень использования ИИ оппонентами, что создает разрыв в восприятии. Не приведет ли подобное несоответствие к снижению эффективности сотрудничества и потребует ли оно разработки новых подходов к интеграции ИИ в высшее образование?
Искусственный интеллект в академической среде: новые вызовы и возможности
Генеративные модели искусственного интеллекта стремительно меняют подход к выполнению академических задач как для студентов, так и для преподавателей университетов. Происходит трансформация не только в методах исследования и анализа информации, но и в самом процессе создания учебных материалов и оценок знаний. Преподаватели все чаще используют ИИ для автоматизации рутинных операций, таких как проверка заданий и подготовка лекций, освобождая время для более творческой и индивидуальной работы со студентами. Студенты, в свою очередь, применяют ИИ для помощи в написании эссе, проведении исследований и даже генерации идей. Эта интеграция, хотя и открывает новые возможности, также ставит вопросы о необходимости адаптации образовательных программ и переосмысления традиционных методов обучения и оценки.
Наблюдается заметная тенденция к увеличению частоты использования инструментов генеративного искусственного интеллекта студентами, что ставит вопрос о природе этого взаимодействия. Исследование показывает, что студенты значительно чаще прибегают к помощи ИИ (0.35, p < .001, d = 0.36), однако важно понимать, является ли это инструментом для углубленного изучения материала или же простым делегированием задач. Использование ИИ может варьироваться от активного применения для анализа информации, структурирования аргументов и проверки гипотез, до пассивного копирования готовых текстов. Понимание этого различия между использованием ИИ как вспомогательного инструмента и как замены самостоятельной работы имеет решающее значение для оценки влияния новых технологий на процесс обучения и формирования критического мышления.
Изучение закономерностей использования генеративного искусственного интеллекта в академической среде представляется критически важным для оценки его влияния на процесс обучения, методы преподавания и, что особенно важно, на основы доверия в высшем образовании. Понимание того, как студенты и преподаватели взаимодействуют с этими инструментами, позволит определить, действительно ли они способствуют более глубокому усвоению материала и развитию критического мышления, или же приводят к делегированию задач и, как следствие, к снижению самостоятельности и академической честности. Оценка этих тенденций необходима для разработки эффективных стратегий, которые позволят максимально использовать потенциал ИИ, одновременно минимизируя риски и сохраняя фундаментальные ценности высшего образования, такие как самостоятельное мышление и ответственность за результаты обучения.
Перекрестные прогнозы: оценка восприятия использования ИИ
В рамках исследования применялся метод перекрестных прогнозов (Cross-Sample Predictions), заключающийся в том, что как студенты, так и преподаватели оценивали частоту использования ИИ друг другом при выполнении различных заданий. Этот подход подразумевает, что каждая группа участников делала прогнозы относительно поведения другой группы в отношении делегирования задач ИИ. Сбор данных осуществлялся путем анкетирования, где респондентам предлагалось оценить, как часто, по их мнению, другая группа использует инструменты искусственного интеллекта для выполнения учебных заданий, и в какой степени они делегируют выполнение задач ИИ. Такой метод позволил оценить согласованность восприятия использования ИИ между студентами и преподавателями.
Метод перекрестных прогнозов, использованный в исследовании, предоставляет возможность оценить точность восприятия использования ИИ как студентами, так и преподавателями. Он позволяет выявить расхождения в понимании масштабов интеграции ИИ в учебный процесс. Суть метода заключается в том, что каждая группа оценивает частоту и степень делегирования задач ИИ другой группой, что позволяет сравнить субъективные оценки с реальным использованием и выявить потенциальные несоответствия в оценках.
Анализ точности прогнозов выявил значительное переоценивание частоты использования ИИ как студентами, так и преподавателями. Абсолютная разница между прогнозируемой и фактической частотой использования составила 1.02 (p < .001, d = 1.75), а для степени делегирования задач ИИ — 25.89 (p < .001, d = 2.08). Эти результаты указывают на существенное расхождение в представлениях о масштабах применения ИИ в учебном процессе, причём обе группы участников исследования демонстрируют тенденцию к завышению этих показателей.
Статистический анализ: выявление закономерностей использования ИИ
Для анализа данных об использовании ИИ применялась модель линейной смешанной регрессии. Этот статистический метод позволил учесть индивидуальные различия между участниками исследования (студентами и преподавателями), а также специфику выполняемых задач, влияющих на частоту использования ИИ. В рамках модели, индивидуальные различия рассматривались как случайные эффекты, что позволило отделить их влияние от систематических различий, связанных с типом деятельности. Использование смешанной модели позволило повысить точность оценки влияния различных факторов на частоту использования ИИ, учитывая и внутригрупповую, и межгрупповую вариативность данных.
Применение линейной смешанной регрессии позволило выявить статистически значимые различия в использовании студентами и преподавателями инструментов искусственного интеллекта при выполнении задач, связанных с информационным и литературным поиском. Анализ показал, что студенты демонстрируют иные паттерны использования ИИ в этих областях по сравнению с преподавателями, что указывает на разницу в подходах к поиску, обработке и анализу информации. Эти различия были установлены с учетом индивидуальных особенностей респондентов и специфики конкретных задач, что повышает достоверность полученных результатов.
Анализ данных показал, что студенты демонстрируют значительно более высокую степень делегирования задач искусственному интеллекту (15.72, p < .001, d = 0.66) по сравнению с преподавателями. Статистически значимая разница в частоте использования ИИ для выполнения заданий коррелирует со снижением уровня доверия в отношениях между студентами и преподавателями. Величина эффекта Коэна (d = 0.66) указывает на существенную практическую значимость данной разницы, подтверждая влияние делегирования задач ИИ на восприятие доверия в образовательном процессе.
Влияние искусственного интеллекта на будущее обучения и преподавания
Исследование показало, что степень делегирования задач искусственному интеллекту выходит за рамки простой оптимизации учебного процесса и оказывает существенное влияние на восприятие ролей как учащихся, так и преподавателей. По мере того, как ИИ все активнее берет на себя выполнение рутинных заданий, традиционное представление о преподавателе как о единственном источнике знаний и о студенте как о пассивном получателе информации претерпевает изменения. Вместо этого формируется новая динамика, где преподаватель выступает скорее в роли наставника и куратора, направляющего процесс обучения, а студент — в роли активного участника, способного самостоятельно оценивать информацию и критически мыслить. Это требует переосмысления педагогических подходов и адаптации образовательных стратегий к новым реалиям, где ИИ является не заменой, а инструментом, расширяющим возможности обучения и способствующим развитию более глубокого понимания материала.
Расхождения в точности прогнозов, полученных в ходе исследования, указывают на необходимость открытой дискуссии и выработки общего понимания относительно уместного использования искусственного интеллекта в образовательной среде. Несоответствие между ожиданиями и реальными результатами работы ИИ подчеркивает важность совместного определения границ допустимого применения этих технологий, чтобы избежать недопонимания и способствовать формированию доверия между преподавателями и студентами. Очевидно, что эффективное внедрение искусственного интеллекта требует не только технической грамотности, но и четкого осознания этических и педагогических аспектов, а также согласованности в интерпретации полученных данных и результатов.
Полученные данные позволяют разработать новые образовательные стратегии, направленные на укрепление доверия к искусственному интеллекту и его ответственному внедрению в учебный процесс. Исследование подчеркивает необходимость формирования у обучающихся и преподавателей четкого понимания возможностей и ограничений ИИ, а также этических аспектов его использования. Разработка подобных стратегий позволит не только оптимизировать процесс обучения, но и создать более благоприятную и продуктивную образовательную среду, где ИИ выступает в роли помощника, расширяющего возможности как студентов, так и преподавателей, а не заменяющего их. В конечном итоге, это способствует повышению качества образования и формированию навыков, необходимых для успешной адаптации к быстро меняющемуся миру.
Исследование показывает, что как преподаватели, так и студенты склонны к переоценке использования ИИ друг другом. Этот феномен заставляет задуматься о природе доверия в образовательном процессе и о том, как субъективные оценки влияют на взаимодействие между сторонами. Как точно заметил Джон фон Нейман: «В науке не бывает абсолютной истины, только степени доказанности». Это особенно актуально в контексте быстро развивающихся технологий, где наше понимание их влияния постоянно меняется. Представленное исследование подчеркивает важность критической оценки и пересмотра предположений о поведении других, особенно когда дело касается новых инструментов, таких как генеративный ИИ, и их роли в установлении продуктивных отношений между преподавателями и студентами.
Куда это всё ведёт?
Настоящее исследование обнажает любопытный парадокс: склонность к делегированию задачам искусственному интеллекту, кажется, недооценивается наблюдателем, что приводит к искажённому восприятию намерений другой стороны. Этот эффект, проявляющийся как среди преподавателей, так и среди студентов, предполагает, что реальная картина использования ИИ в академической среде гораздо сложнее, чем принято считать. Простая констатация факта использования ИИ недостаточно; необходимо понять, как он используется, и почему возникают эти расхождения в оценках.
Предстоящая работа должна сосредоточиться на исследовании механизмов, лежащих в основе этих искажённых представлений. Недостаточно просто фиксировать частоту использования ИИ; необходимо изучить контекст, мотивы и последствия делегирования задач. Важно понять, служит ли ИИ инструментом для повышения продуктивности, способом обхода сложных задач или признаком скрытого недоверия. Игнорирование этой многогранности рискует превратить исследование в бессмысленную инвентаризацию технологий.
В конечном итоге, истинный вызов заключается не в определении того, кто больше использует ИИ, а в понимании того, как это влияет на динамику отношений между преподавателями и студентами. Наблюдаемая тенденция к переоценке использования ИИ другой стороной может указывать на снижение доверия и затруднять сотрудничество. Игнорирование этих социальных последствий означало бы упустить суть проблемы, оставив систему функционировать на основе ложных предположений.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21490.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- 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
- Интеллектуальный поиск научных статей: новый подход к исследованию литературы
- Голос в переводе: как нейросети учатся понимать речь
- Игры без модели: новый подход к управлению в условиях неопределенности
- Цифровые двойники: первый опыт обучения
- Ищем закономерности: Новый пакет TSQCA для R
- Эффективная память для больших языковых моделей: новый подход LOOKAT
- Эволюция под контролем: эксперименты с обучением с подкреплением в генетическом программировании
2026-01-31 07:09