Автор: Денис Аветисян
Новая статья рассматривает перспективы объединения педагогического опыта и возможностей генеративного искусственного интеллекта для создания более эффективной и персонализированной образовательной среды.
Предлагается пятиуровневая модель взаимодействия учителя и ИИ, описывающая путь от простых транзакций к полноценному синергетическому сотрудничеству.
Несмотря на растущий потенциал генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в образовании, сохраняется риск снижения роли педагога и обесценивания его профессиональной экспертизы. В работе, озаглавленной ‘Towards Synergistic Teacher-AI Interactions with Generative Artificial Intelligence’, предложена концептуальная модель, описывающая пять уровней взаимодействия учителя и ИИ — от просто транзакционных до синергетических. Данная модель позволяет понять, как обеспечить взаимодополнение, а не замену компетенций педагога, и создать условия для совместного принятия решений. Возможно ли построение действительно равноправного партнерства между учителем и ИИ, в котором оба агента будут способствовать развитию друг друга и достижению качественно новых образовательных результатов?
Эволюция Сотрудничества: Человек и Искусственный Интеллект
Традиционные подходы к искусственному интеллекту, несмотря на свою вычислительную мощь, часто демонстрируют ограниченность в способности к тонкому рассуждению и адаптации к новым, непредсказуемым ситуациям. В отличие от человеческого познания, способного к интуиции, творческому решению проблем и пониманию контекста, классические алгоритмы полагаются на жестко заданные правила и заранее определенные шаблоны. Это приводит к тому, что системы искусственного интеллекта, даже самые совершенные, могут испытывать затруднения при столкновении с неоднозначностью, неполнотой данных или необходимостью экстраполировать знания за пределы известного опыта. Именно эта разница в когнитивных способностях определяет необходимость разработки новых подходов, направленных на создание более гибких и адаптивных интеллектуальных систем, способных к полноценному сотрудничеству с человеком.
Появление генеративного искусственного интеллекта, в особенности больших языковых моделей, открывает новые перспективы и одновременно ставит сложные задачи в области эффективного сотрудничества человека и машины. Эти модели способны генерировать текст, изображения и другие виды контента, что позволяет автоматизировать творческие процессы и предоставлять человеку новые инструменты для решения задач. Однако, для успешной интеграции необходимо учитывать, что генеративный ИИ не всегда выдаёт достоверную или релевантную информацию, требуя критической оценки и контроля со стороны человека. Эффективное взаимодействие предполагает не просто передачу задач ИИ, а создание симбиотического партнёрства, где сильные стороны обеих сторон дополняют друг друга, а человек сохраняет контроль над процессом принятия решений и оценивает качество генерируемого контента.
Систематический обзор, охвативший 103 исследования, показал, что в 58% случаев интеграция человека и искусственного интеллекта приводила к снижению производительности по сравнению с работой либо только человека, либо только ИИ. Этот результат подчеркивает критическую важность продуманного проектирования систем взаимодействия. Недостаточно просто объединить человеческие и искусственные возможности; необходимо тщательно учитывать когнитивные особенности обеих сторон и создавать интерфейсы, способствующие взаимодополнению, а не создающие помехи. Успех синергии человека и ИИ зависит от осознанного подхода к распределению задач, обеспечивающего максимальное использование сильных сторон каждого участника и минимизацию влияния их слабостей. Такой дизайн требует глубокого понимания того, как люди и ИИ взаимодействуют, и разработки стратегий, позволяющих оптимизировать этот процесс для достижения превосходящих результатов.
В настоящее время основная задача исследований в области искусственного интеллекта заключается не просто в автоматизации рутинных операций, а в создании действительно синергетичных партнерств между человеком и машиной. Вместо того чтобы заменять человеческий труд, современные системы искусственного интеллекта должны усиливать когнитивные способности человека, предоставляя инструменты для более эффективного анализа информации, генерации новых идей и принятия обоснованных решений. Такой подход требует разработки алгоритмов, способных понимать намерения человека, адаптироваться к изменяющимся условиям и предоставлять персонализированную поддержку, что, в конечном итоге, позволит человеку решать задачи, которые ранее были недостижимы. Акцент смещается с простой автоматизации на создание интеллектуальных помощников, расширяющих возможности человека и открывающих новые горизонты в различных областях деятельности.
Уровни Коллаборации: От Транзакций к Синергии
Взаимодействие человека и искусственного интеллекта (ИИ) в образовании не является бинарным, а представляет собой континуум, варьирующийся от простых транзакционных взаимодействий до глубокого, совместного партнерства. На начальных этапах, таких как транзакционное взаимодействие, учитель формулирует конкретный запрос, а ИИ предоставляет ответ, не предполагая адаптации или обратной связи. По мере развития партнерства, например, в ситуативном взаимодействии, появляется общая осведомленность о контексте, но степень адаптации остается ограниченной. Более продвинутые уровни, такие как оперативное и праксикальное взаимодействие, характеризуются разделением задач и итеративной обратной связью, однако даже в этих случаях структура сотрудничества часто предопределена. Высшей точкой является синергетическое взаимодействие, где учитель и ИИ совместно адаптируются, ведут переговоры и обладают равными правами принятия решений, что приводит к возникновению новых возможностей и непредсказуемых результатов.
Начальные уровни взаимодействия учителя и искусственного интеллекта, такие как транзакционное и ситуационное партнерство, характеризуются прямыми запросами от учителя к ИИ или простым обменом информацией об обстановке. В рамках транзакционного взаимодействия учитель формулирует конкретную задачу, а ИИ выполняет её без значительной адаптации к контексту. Ситуационное взаимодействие предполагает совместное осознание происходящего, но не предполагает глубокой интеграции в процесс обучения. Оба подхода демонстрируют ограниченную способность к адаптации к меняющимся условиям и нуждам учащихся, поскольку ИИ функционирует как инструмент, а не как равноправный партнер в педагогическом процессе.
Оперативное и праксическое взаимодействие учителя и ИИ характеризуется более сложной кооперацией, достигаемой за счет разделения задач и итеративной обратной связи. Однако, в отличие от синергетического взаимодействия, оба уровня по-прежнему опираются на заранее определенные структуры и протоколы. Оперативное взаимодействие предполагает четкое распределение обязанностей, где ИИ выполняет конкретные задачи по запросу учителя, а праксическое взаимодействие включает в себя циклы обратной связи для улучшения выполнения задач, но оба подхода ограничены рамками изначально заданных правил и процедур, что снижает гибкость и адаптивность системы в непредсказуемых ситуациях.
Синергетическое взаимодействие учителя и искусственного интеллекта представляет собой высшую ступень сотрудничества, характеризующуюся взаимной адаптацией и равноправным участием обеих сторон в процессе обучения. В рамках данной модели, учитель и ИИ не просто распределяют задачи или обмениваются информацией, но совместно формируют учебный процесс, динамически реагируя на потребности учеников и изменяющиеся условия. Ключевым аспектом синергетического взаимодействия является взаимное обучение: ИИ анализирует действия учителя и предоставляет обратную связь, а учитель, в свою очередь, корректирует стратегии обучения, учитывая возможности ИИ. Это приводит к возникновению эмерджентных способностей, то есть таких, которые не были изначально заложены ни в учителе, ни в ИИ, а возникают только в процессе совместной работы и позволяют решать задачи более эффективно и творчески.
Когнитивные Основы: Распределённый и Расширенный Разум
Теории распределенного и расширенного познания предполагают, что когнитивные процессы не ограничиваются индивидуальным мозгом, а простираются на инструменты и окружающую среду. Распределенное познание рассматривает когнитивные функции как распределенные между членами группы и артефактами, тогда как расширенное познание утверждает, что внешние объекты могут являться частью когнитивной системы. Это означает, что когнитивные задачи решаются не только внутри мозга, но и за счет взаимодействия с внешними ресурсами, такими как блокноты, компьютеры или другие люди. Внешние инструменты не просто помогают в обработке информации, но становятся неотъемлемой частью самого процесса мышления, формируя когнитивную систему, выходящую за пределы биологического мозга.
Концепция распределенного и расширенного сознания обосновывает возможность раскрытия новых когнитивных способностей благодаря синергии в тандеме человек-ИИ. В данном контексте, искусственный интеллект функционирует не просто как инструмент, а как расширение когнитивных ресурсов преподавателя. ИИ берет на себя часть когнитивной нагрузки, такой как обработка больших объемов данных и выполнение сложных вычислений, освобождая преподавателя для более глубокого анализа, творческого подхода и стратегического планирования. Такое расширение когнитивных возможностей позволяет преподавателю решать задачи, которые ранее были недоступны из-за ограничений индивидуальных когнитивных ресурсов.
Использование вычислительных возможностей и доступа к данным, предоставляемых искусственным интеллектом (ИИ), позволяет педагогам снизить когнитивную нагрузку, улучшить качество рассуждений и переключить внимание на задачи, требующие более высокого уровня мышления. ИИ может автоматизировать сбор и анализ данных об успеваемости учеников, выявлять закономерности и предлагать персонализированные рекомендации, освобождая преподавателя от рутинной работы. Это позволяет педагогу больше времени уделять разработке учебных стратегий, творческому подходу к обучению и индивидуальной работе с каждым учеником, сосредотачиваясь на формировании критического мышления и развитии навыков решения проблем.
Основой когнитивного расширения возможностей является глубокое обучение (Deep Learning), представляющее собой семейство алгоритмов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях с множеством слоев. Эти сети позволяют системам извлекать сложные закономерности из больших объемов данных, что критически важно для функционирования генеративного искусственного интеллекта (Generative AI) и больших языковых моделей (Large Language Models). Глубокое обучение обеспечивает способность этих моделей генерировать новый контент, понимать и обрабатывать естественный язык, а также решать сложные задачи, тем самым расширяя когнитивные возможности человека за счет делегирования вычислительно интенсивных процессов и доступа к обширным базам данных.
Согласование ИИ с Человеческими Целями: Методы Синергии
Методы обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека и оптимизация прямых предпочтений играют ключевую роль в согласовании моделей искусственного интеллекта с педагогическими целями и ценностями преподавателей. Эти подходы позволяют «настраивать» ИИ, чтобы он не просто решал задачи, но и делал это в соответствии с конкретными образовательными принципами, такими как развитие критического мышления или акцент на творческом подходе. В процессе обучения, преподаватели предоставляют ИИ обратную связь о качестве его работы, указывая на соответствие педагогическим стандартам. Это позволяет модели постепенно улучшать свои навыки и адаптироваться к индивидуальным потребностям учащихся, гарантируя, что ИИ не только повышает эффективность обучения, но и способствует формированию желаемых образовательных результатов. По сути, эти методы позволяют создать ИИ-ассистента, который является продолжением педагогического подхода учителя, а не просто автоматизированным инструментом.
Традиционные методы машинного обучения, такие как теория отклика на элементы и байесовское отслеживание знаний, предоставляют фундаментальные сведения о процессах обучения. Эти подходы, основанные на статистическом моделировании и вероятностном анализе, позволяют выявить закономерности в ответах учащихся и оценить уровень их понимания материала. В частности, теория отклика на элементы оценивает вероятность правильного ответа на вопрос в зависимости от способностей ученика и сложности задания, а байесовское отслеживание знаний динамически обновляет представление о знаниях ученика на основе его предыдущих действий. Использование этих методов в сочетании с возможностями, предоставляемыми современными системами искусственного интеллекта, позволяет получить более полное и глубокое понимание индивидуальных траекторий обучения, что, в свою очередь, способствует разработке более эффективных и персонализированных образовательных стратегий.
Исследования показали, что внедрение систем искусственного интеллекта в процесс оценивания учебных работ способно значительно оптимизировать время, затрачиваемое преподавателями на эту рутинную задачу. В частности, одно исследование зафиксировало снижение времени на проверку работ на 44% при использовании инструментов на базе ИИ. При этом, отмечается не только экономия времени, но и повышение точности оценивания — другое исследование продемонстрировало увеличение точности на 6%. Эти данные свидетельствуют о потенциале ИИ в качестве ценного помощника для педагогов, позволяющего им высвободить время для более важных аспектов образовательного процесса, таких как индивидуальная работа с учениками и разработка учебных материалов.
Для достижения эффективного взаимодействия искусственного интеллекта и педагогического процесса необходимо развитие AI-грамотности среди преподавателей. Данная грамотность подразумевает не просто умение использовать инструменты на базе ИИ, но и критическую оценку их возможностей и ограничений. Преподаватели, обладающие пониманием принципов работы алгоритмов, способны более осознанно интерпретировать полученные данные, выявлять потенциальные предвзятости и ошибки, а также эффективно интегрировать ИИ в учебный процесс, сохраняя при этом контроль над качеством образования и индивидуальным подходом к каждому ученику. Развитие AI-грамотности позволяет педагогам выступать не просто пользователями, а активными соавторами в процессе создания и применения интеллектуальных систем в образовании.
Успешное взаимодействие человека и искусственного интеллекта в образовании значительно расширяет возможности педагогов, укрепляя их профессиональную автономию. Благодаря анализу данных, предоставляемому ИИ, учителя получают более полное представление об успеваемости каждого ученика, что позволяет им принимать обоснованные решения относительно методов обучения и индивидуальных стратегий поддержки. Искусственный интеллект не заменяет преподавателя, а выступает в роли мощного инструмента, позволяющего оптимизировать учебный процесс и адаптировать его к уникальным потребностям каждого учащегося. В результате, педагоги получают возможность более эффективно планировать уроки, выявлять пробелы в знаниях и своевременно оказывать необходимую помощь, тем самым повышая общую успеваемость и вовлеченность учеников в процесс обучения.
Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на важности синергии в тандеме преподаватель-ИИ, поднимая вопрос о необходимости перехода от простых транзакционных взаимодействий к глубокому сотрудничеству. Этот подход перекликается с убеждением, высказанным Линусом Торвальдсом: «Плохой код похож на плохую шутку: если ему нужно объяснение, он не смешной». В контексте образования это означает, что эффективное взаимодействие с ИИ не должно требовать постоянного вмешательства и интерпретации, а должно быть интуитивно понятным и приводить к предсказуемым результатам. Предлагаемая пятиуровневая модель, фокусирующаяся на развитии агентности преподавателя, является ключевым шагом к созданию действительно полезных и надежных систем, способных повысить качество образовательного процесса, опираясь на математическую чистоту и доказуемость алгоритмов.
Куда Ведёт Этот Путь?
Представленная работа, хотя и предлагает структурированный взгляд на взаимодействие педагога и генеративного искусственного интеллекта, оставляет ряд вопросов без ответа. Предложенная пятиуровневая модель, несомненно, полезна для систематизации, однако её истинная ценность проявится лишь в строгой верификации. Остается неясным, как измерить переход между этими уровнями, и какие объективные критерии могут свидетельствовать о достижении истинного синергизма, а не просто иллюзии совместной работы. Любое утверждение о «поддержке профессионального развития» требует доказательств, а не деклараций.
Наиболее сложной задачей представляется преодоление неизбежной асимметрии информации. Модели генеративного ИИ, будучи продуктом статистического анализа огромных массивов данных, могут демонстрировать впечатляющую «эрудицию», но лишены подлинного понимания контекста и индивидуальных потребностей ученика. Истинная элегантность решения заключается не в количестве доступных функций, а в способности системы адаптироваться к сложным, непредсказуемым ситуациям, сохраняя при этом прозрачность и контролируемость. Необходимо сосредоточиться на разработке алгоритмов, способных к самокритике и коррекции ошибок, а не на простом увеличении вычислительной мощности.
В конечном итоге, успех данного направления исследований будет определяться не технологическими инновациями, а способностью педагогов критически оценивать возможности и ограничения искусственного интеллекта. Необходимо помнить, что ИИ — это инструмент, а не замена человеческому интеллекту. Истинная ценность синергии заключается в умении объединить сильные стороны обеих сторон, создавая качественно новое решение, которое превосходит возможности каждого из участников по отдельности. Иначе все это — лишь еще одна форма автоматизации, лишенная подлинного смысла.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19580.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
2025-11-26 12:09