Зрештою, людина втрачає віру у власну здатність створити щось з нуля. Тетяна.

#мистецтво, культура, розваги та ЗМІ #наука та техніка

Зображення: з Facebook-сторінки Тетяни Захарченко.

Тетяна Захарченко може бути представлена як унікальна особа, яка володіє власним стилем і поглядом на світ. може бути представлена як Тетяна З. або ж Т. Захарченко, якщо вам потрібно скоротити або варіювати ім'я.

Присвоєння знань

Слон у кімнаті абсолютно точно є, чи нарешті вже є розуміння, що з ним робити? Який у нас прогрес з правилами використання ШІ, про які так багато говорять західні університети?

Ситуація досить складна. Основна проблема полягає в тому, що неможливо створити універсальні рекомендації, які б підійшли всім, навіть у межах одного навчального закладу. Багато університетів намагаються розробити певні правила, проте ці правила можуть лише окреслити загальну концепцію. Зазвичай конкретні рішення покладаються безпосередньо на викладачів і вчителів, що, на мою думку, є найоптимальнішим підходом на сьогоднішній день.

Рекламное сообщение

Лише викладач чи вчитель здатні найкраще усвідомлювати суть свого предмета та цілі, які вони ставлять перед студентами. Вони знають, яких знань і вмінь мають досягти учні: що має бути на початку навчання і яким результатом це має завершитися. З цієї точки зору, викладач також усвідомлює, як штучний інтелект може впливати на навчальний процес — в яких ситуаціях він може принести користь, а в яких — шкоду. Виходячи з цього, викладачі визначають, яку роль штучний інтелект може займати у навчанні. Наприклад, чи допустимо використовувати його як інструмент для перекладу? Для деяких предметів це може бути цілком прийнятно, але для таких дисциплін, як англійська філологія, це може бути не зовсім доцільно.

Як це питання вирішили ви?

Мій підхід є досить гнучким. Хоча я не встановлюю жорсткі заборони на використання штучного інтелекту, важливо, щоб студенти виконували певні самостійні завдання, включаючи домашні роботи. Це допомагає їм розвивати власні навички програмування, адже на таких вправах формується основа знань. Ці завдання слід виконувати без втручання ШІ. Я завжди пояснюю, чому це так важливо: не можна за одну ніч досягти рівня професіонала, якщо протягом місяця не було жодних тренувань. Аналогічно, навичка програмування не з'явиться, якщо код за вас напише якийсь інструмент. Проте я також зазначила позитивні моменти, коли використання ШІ є виправданим і корисним.

А як загалом ваші студенти сприймають ШІ, яка тут картина?

Все більше агентів отримують повну свободу дій, що дозволяє їм виконувати завдання на свій розсуд. Вони насолоджуються тим, як просто можна справлятися з обов'язками. Я спостерігаю таке ж ставлення у студентів-першокурсників: здається, що вчитися більше не потрібно, можна просто запускати агентів, а головне — правильно їх координувати. Але для цього необхідно мати певне розуміння того, що саме ти координуєш. І тут виникають труднощі. Вочевидь, штучний інтелект стане їм відмінною підтримкою — в цьому немає сумнівів.

У таких обставинах, на мою думку, основним викликом є переконати студентів у важливості самостійного мислення та необхідності зберігати свою індивідуальність. Крім того, важливо, щоб вони мали достатню основу знань, розуміли, з чим працюють, і усвідомлювали, що саме вони несуть відповідальність за результати, а не штучний інтелект.

Image credit: ucu.edu.ua

Чимало людей стверджують, що викладачам потрібно переосмислити свої завдання таким чином, щоб штучний інтелект не зміг з ними впоратися.

Рекламное сообщение

Коли ви проходите складні курси, у вас справді є можливість експериментувати з завданнями. Ви можете свідомо залучати різні інструменти штучного інтелекту для їх виконання та аналізувати отримані результати.

Існує безліч базових курсів, у рамках яких штучний інтелект здатен впоратися з будь-яким запитанням, незалежно від його формулювання. Проте цю базу потрібно ще освоїти. Уявімо, що ми навчали дітей додавати тризначні числа в стовпчик, при цьому вони мали калькулятор, який міг виконати ці обчислення. Ми усвідомлювали, що вдома дитина може скористатися ним для розв’язання задач. Отже, на таких базових курсах неможливо створити надто складні завдання, адже їх мета — навчити основам, а студенти не можуть виконувати більш складну роботу, поки не оволодіють базовими знаннями.

Існує безліч різних концепцій щодо того, чи потрібно взагалі навчати людей основам, адже штучний інтелект може впоратися з цим завданням. Натомість, ми повинні зосереджуватися на інших аспектах, наприклад, навчати ефективному "вайбкодингу" — методі програмування, в якому люди в основному формулюють запити до ШІ, а він генерує та коригує код (за інформацією LB.ua). Проте, важливо, щоб користувачі вміли перевіряти результати, які надає ШІ. Я впевнений, що у дітей і студентів повинні бути сформовані основи грамотності, які стануть основою для подальшого розвитку та навчання.

Водночас спостерігається певна форма змагання: здається, що той, хто найкраще освоїв використання агентів, є найбільш ефективним і успішним. Однак, по-перше, це не завжди відповідає дійсності. По-друге, численні дослідження свідчать, що якщо порівняти людину з слабкою базою знань і людиною з потужним фундаментом, і обом надати інструменти штучного інтелекту, то перевага від використання таких систем буде значно більшою у тієї, хто має міцну основу.

Інакше просто не вистачить знань і глибини мислення, щоб зрозуміти, як витягнути максимум з мега крутого інструменту, за допомогою яких промтів, отримати ту інформацію чи рішення, що можуть сильно покращити результат. Або ж коли модель видаватиме відповіді чи рішення, то просто не побачиш в них якихось недоліків, не зможеш підправити, сказати, що треба підсилити. Загалом не зможеш оцінити.

Зображення: з Facebook-сторінки Тетяни Захарченко.

Яким чином ви донесете цю інформацію до своїх студентів?

Я використовую цю аналогію, натхненний "Одіссеєю". Ти задумуєшся над тим, якими повинні бути твої обладунки, щоб максимально захистити себе. Це свого роду твій апгрейд, як зараз модно казати. Але що станеться, якщо доведеться битися без них? А навіть якщо ти озброєний, то ефективність цих обладунків все ж таки залежить від твоєї фізичної сили. Це означає, що ти повинен не лише тренувати своє тіло, але й навчитися користуватися цими зовнішніми елементами. Агент, подібно до додаткового бійця, завжди залишається під твоїм контролем, але його можливості все ще залежать від тебе.

Усі мої студенти вже доволі дорослі, у віці 16-17 років, і з ними можна вести змістовну розмову. На першій зустрічі з першокурсниками я повідомляю, що якщо вони надішлють домашні завдання з мого курсу штучному інтелекту, той зможе виконати їх на 90-95%. Однак мені важливо побачити, на що вони здатні самостійно, без сторонньої допомоги. Адже ми навчаємо їх для того, щоб вони в майбутньому могли вдосконалювати ці моделі. Щоб досягти високих результатів, необхідно розуміти, як працює результат: чи все виконано коректно, що робити, якщо щось пішло не так, і як внести виправлення.

Рекламное сообщение

Ось пояснення: якщо ви використовуєте штучний інтелект, робіть це для свого блага. Ви завжди можете ставити запитання, якщо щось залишається незрозумілим. Якщо у вас є ідея, яка не зовсім виходить, не соромтеся уточнити деталі — це може надихнути на нові думки. Однак не слід одразу вимагати готовий код; дайте собі можливість поміркувати над вирішенням.

Несподівано ваша сила волі виявилася недостатньою, і ви створили відповідь. Але, принаймні, не копіюйте текст, використовуючи Ctrl-C та Ctrl-V, і не поспішаючи надсилайте завдання. Зупиніться і спробуйте написати той же код власноруч. Якщо ви дійсно усвідомили матеріал, ви зможете створити його з нуля. Якщо ж ні, це означає, що ви не повністю зрозуміли тему, і важливо це усвідомлювати.

На четвертому тижні навчального процесу ми проводимо перший контрольний захід, і студенти швидко усвідомлюють реальний стан справ. Для деяких це стає джерелом фрустрації, адже виникає тривога через відсутність миттєвого інструменту, який би полегшив виконання завдань. Проте після цього першого досвіду вони починають усвідомлювати, що важливо максимально спиратися на власні сили.

Переглядала результати дослідження, яке стосувалося китайських школярів. Після впровадження генеративного штучного інтелекту вони стали ефективніше та швидше виконувати домашні завдання. Однак через кілька місяців, під час іспитів без доступу до ШІ, їхні результати значно погіршилися.

Штучний інтелект викликає враження, що він має знання. Коли агент виконує домашнє завдання, студент переглядає готову відповідь і вважає, що все зрозумів, а завдання виявилося легким. Проте, вміння створювати щось з нуля — це зовсім інша компетенція, ніж просто ознайомлення з результатами.

Ще гірше, що існують окремі дослідження, які вказують на те, що якщо відразу покладати свою початкову роботу на штучний інтелект, не намагаючись самостійно генерувати ідеї і спочатку не проводячи мозковий штурм, а лише звертаючись до ШІ для корекцій, це може знизити твою ефективність. В результаті, людина втрачає впевненість у своїй здатності створювати щось самостійно, взятись за завдання без сторонньої допомоги. Я вже чую такі висловлювання від студентів: "Я не можу почати з нуля, у мене точно нічого не вийде".

Image source: edweek.org

Вчитель стоїть поруч із дошкою, на якій викладені основні правила застосування штучного інтелекту в середній школі Санта-Кларіти, Каліфорнія, 27 серпня 2025 року.

Це, в свою чергу, підкреслює, що людина часто занадто довіряє висновкам моделі, навіть не враховуючи можливість її помилок, а також те, що джерела, з яких алгоритм отримує інформацію, можуть бути ненадійними.

Ось приклад з мого предмету. Є тестове завдання, що містить фрагмент коду, і потрібно визначити його результат. Один із студентів дає неправильну відповідь і вирішує звернутися до штучного інтелекту, який підтверджує його варіант. Потім він робить скріншот і надсилає мені з коментарем: "У вас помилка в тесті". Коли я питаю, чи намагався він самостійно запустити код для перевірки, він відповідає, що ні. Це свідчить про те, що у студента виникає беззастережна довіра до цього інструменту, а критичне мислення поступово зникає.

Ось альтернативна версія вашого тексту: "Не пропустіть! ChatGPT може стати вашим помічником. "Інтеграція штучного інтелекту зобов'яже педагогів витрачати більше енергії на навчальний процес."

Рекламное сообщение

А звідки народжується ця впевненість?

Тут кілька аспектів. З одного боку, чим потужнішою стає модель, тим менше помилок вона робить, тим більший навколо неї ореол надійності. З іншого боку, багато що визначає сама мета моделі -- дати найкращу відповідь на поставлене питання.

Проте найкраще не завжди є правдою.

Крім того, штучний інтелект вміє ефективно імітувати риси компетентності. І не лише їх — також доброту, співчуття та почуття гумору — фактично все, що завгодно. Багато з доступних моделей прагнуть задовольнити запити користувача. Це результат підходу, яким навчають моделі для оптимізації їхніх відповідей.

Крім того, він може інтерпретувати очікування, які людина заклала в запит, навіть якщо це сталося несвідомо. Важливо навіть те, яким чином ми ставимо питання.

Отже, критичне ставлення до результатів штучного інтелекту є навичкою, яку слід розвивати ще в школі. Важливо наочно демонструвати, що ШІ може помилятися або надавати застарілу інформацію. Тому необхідно аналізувати джерела, з яких він отримує дані, адже вони також можуть бути створені автоматично. У кожному навчальному предметі варто мати приклади, які швидко покажуть, що ситуація не завжди є позитивною.

Водночас студенти вважають, що добре володіють цими інструментами, проте насправді часто їм бракує належних навичок у формулюванні запитів. Вони здебільшого користуються простими запитами на кшталт "розв'яжи", і в результаті модель виконує завдання так, як це зробив би досвідчений програміст, а не початківець.

Image credit: ucu.edu.ua

Все те саме, мабуть, стосується і дорослих.

Багато людей вважають, що вони справжні майстри, користуючись цими інструментами. Проте насправді вони просто запитують модель про щось, отримують результат і можуть передати його далі, навіть не перевіривши. Це призводить до втрати навички аналізу і критичного мислення, адже важливо хоча б переглянути результат, щоб визначити, чи не містить він помилок. Жодна модель не може створити ідеальний текст, оскільки їй бракує контексту реальних подій та нюансів.

Наприклад, у нашому Центрі досліджень даних, штучного інтелекту та суспільства я займаюся двома аспектами, пов'язаними з алгоритмічною справедливістю. Разом із аспірантами ми вивчаємо упередженість моделей, а також процес їхнього розучування. Навчання моделей є витратним процесом. Якщо, наприклад, в модель потрапили дані, які необхідно видалити, виникає питання, як це здійснити, щоб модель не почала генерувати некоректні результати. Адже, усуваючи певну інформацію, вона може заповнити утворену прогалину, що в свою чергу може спотворити її загальне сприйняття.

Рекламное сообщение

У 2024-му був яскравий кейс з Gemini. До цього ШІ-генератори часто відтворювали якісь стереотипні образи. Приміром, на запит згенерувати зображення професорів видавали картинки білих старших чоловіків. У користувачів виникали питання, чому там не може бути жінка чи молодші люди і так далі. Розробники спробували це виправити, аби урізноманітнити результат. Але у Gemini щось пішло не так і в якийсь момент модель на запит, скажімо, показати типового солдата Вермахту могла видати темношкіру жінку. Тобто те, що ми хотіли, вона виконала, але спотворила історію. Тоді на довгий період закрили можливість генерувати зображення людей.

А тепер врахуйте, що упередженість може з'являтися на трьох різних етапах. Перший -- дані: ми зібрали історичні дані, які вже містять перекоси, і модель чесно їх вивчила. Другий -- дизайн: технічна команда щось закладає чи невдало "виправляє" як у кейсі з Gemini. І третій, найпідступніший -- ми самі під час користування. Іноді система вчиться з нашої поведінки в реальному часі. Наприклад, користувачі Twitter за шістнадцять годин перетворили чат-бот Tay від Microsoft на расиста, бо модель просто вивчила те, що їй писали. Схоже може статися і з рекламними алгоритмами. Було дослідження, що Facebook доставляв оголошення з вакансіями, керуючись наявним гендерним розподілом у професіях (скажімо, вакансії про механіків показував чоловікам, а про психологів -- жінкам), хоча рекламодавці жодних обмежень не ставили. Система, оптимізуючись під відгук аудиторії, сама вивчила і закріпила диспропорції. Але як саме, не знають навіть дослідники, бо алгоритм закритий. Я до того, що все складно і критичне ставлення до генеративного ШІ вкрай важливе.

Image Source: purdue.edu

Впровадження штучного інтелекту студентами під час навчальних занять.

У дослідженні, проведеному в MIT, йдеться про явище, яке називають когнітивною капітуляцією. Це відбувається, коли людина насправді відмовляється від своїх власних роздумів, покладаючись на алгоритми для прийняття рішень. Цей аспект мене особливо насторожує.

Інша проблема -- в зусиллях. Вони важливі, так ми навчаємось. Але вже формується страх перед процесом боротьби, коли щось не виходить і треба з цим пожити. Під рукою завжди є Claude чи Gemini, які знімають цю напругу. І чим далі, тим складніше змушувати себе робити зусилля. Зрештою ти здаєшся.

Особливо, якщо є зовнішній тиск і необхідно набагато швидше виконувати завдання. Або немає часу глибоко розбиратися з чимось новим, що на тебе падає. Я їздила на європейську конференцію по Python у Кракові. Там протягом одного дня були воркшопи. Вони почалися з того, що учасників просили не користуватися штучним інтелектом, писати код самостійно. Всі аплодували і були щасливі. Казали, що вони вже давно так не робили, бо не можуть собі дозволити. Темп настільки високий, що треба продукувати дуже багато коду, і немає інших варіантів, крім як генерувати його за допомогою ШІ, а потім просто більше рев'юіти. Але це різні речі -- написати код з нуля чи пройтися і перевірити. Ось оця навичка втрачається, атрофується.

Насправді, я по собі це помічаю. Приміром, мені часто доводиться швидко відписувати листи англійською. Я закидаю ШІ список тез, він формує текст, я вичитую і відправляю. Але в якийсь момент, коли біжу і мені треба відповісти швиденько з телефона, то розумію, що це вже не так просто і взагалі, де мій ШІ.

А від цього важко відірватися.

Формується сильна залежність. І тут треба думати в категоріях, чи хочу/готовий я втратити цю навичку, чи мені, в принципі, нормально.

Ось ще один варіант: "Ви ставите запитання штучному інтелекту, ніби це оракул, але він не дає прямих відповідей."

Соціальна ізоляція та викладацькі практики

Враховуючи всі ці аспекти, які дії слід вжити стосовно методик навчання, оцінювання та інших пов'язаних питань?

Викладачі у пошуках нових підходів. Як і багато хто зараз, вони експериментують, намагаються змінювати формати, перетворювати самі завдання, спостерігаючи за тим, чи відбуваються якісь зміни. Чи вдасться їм таким чином донести до студентів важливість знань?

Рекламное сообщение

У дослідженні MIT згадується, наприклад, про розробку аналогових просторів, які не залежать від штучного інтелекту. Мені невідомо, чи реалізують вони ці ідеї на практиці, але очевидно, що їхні ресурси значно перевищують можливості наших університетів.

Більшість моїх колег повертаються до таких древніших практик -- до папірчиків, до усних розмов. Власне, чим я теж займаюся на своєму курсі. Але з іншого боку, оце повернення навіть на усну розмову стало в певному сенсі розкішшю, бо вимагає багато часу викладачів.

Image credit: blog.plag.ai

Мій знайомий професор з Чикаго вирішив перейти виключно на усні іспити. Через брак часу, адже одночасно можна спілкуватися лише з однією особою, він тепер оцінює навички програмування на значно простіших завданнях. Це, звісно, впливає на якість навчання, але варіантів залишається не так багато.

Не варто ігнорувати реальність, що студенти активно використовуватимуть штучний інтелект. Це відбувається, і з цим потрібно рахуватися. Важливо донести, що рано чи пізно виникне ситуація, коли потрібно буде представити результати власної праці. Це стосується як контрольних робіт, які виконуватимуться в аудиторії, так і усних відповідей перед викладачем. Зрозуміло, що існує серйозна проблема для тих, хто змушений проводити заняття в онлайн-форматі, особливо в умовах ненормованого графіка, коли навіть під час тривоги навчання залишається забороненим.

Звісно, можна багато говорити на цю тему. Проте, якщо студенти бачать, що можуть легко згенерувати роботи, здати їх і отримати високі оцінки, то вони будуть продовжувати так діяти, особливо в умовах дедлайнів та необхідності отримання максимального балу. Ми це також усвідомлюємо. Тому на домашніх завданнях студенти можуть отримати лише 12 балів із 100. Інші 88 балів вони заробляють через різноманітні активності: усні захисти, письмові роботи на заняттях і практичні завдання, де ми маємо можливість чітко контролювати їхню роботу. Проте навіть ці 12 балів потрібно захистити, інакше вони будуть анульовані. Це вимагає значних зусиль. Навантаження на викладачів суттєво зросло, навіть в порівнянні з тим, як ми проводили заняття у 2022 році.

У звіті, підготовленому MIT, порушується питання подвійних стандартів, і зазначається, що викладачі також повинні відкрито говорити про використання штучного інтелекту.

Є цікавий приклад. Під час мого стажування в МІТ рік тому я проходила курс з основ програмування, в якому заборонено використовувати штучний інтелект. Цього року до курсу додали уточнення: "Зверніть увагу, що викладачі курсу також дотримуються цих рекомендацій. Усі навчальні матеріали були підготовлені людьми без застосування генеративного штучного інтелекту".

Загалом це дуже така хайпова тема в освіті. Особливо, коли викладачі делегують ШІ дуже багато всього: повністю створити завдання, викласти його на навчальну платформу, потім витягнути звідти роботи студентів, оцінити їх. Багато дискусій з приводу цього.

Зображення: з Facebook-сторінки Тетяни Захарченко.

Де та межа?

Отже, з одного боку, це дозволяє зекономити час на виконанні деяких початкових завдань. Однак постає запитання: які процеси ми можемо автоматизувати, які варто передати агенту, а які слід залишити під своїм контролем?

Наприклад, навіщо потрібен викладач, якщо агент, навіть якщо він був підготовлений викладачем, вже все оцінив? Деякі вважають, що це допомагає усунути проблему упередженості щодо студентів. Але з іншого боку, студент може також запропонувати свою творчість на оцінку штучному інтелекту.

Виникає питання щодо захисту особистих даних. У будь-якій системі, що включає студентів, присутні ідентифікаційні номери, імена, прізвища, електронні адреси та інші подібні дані. Було б доцільно отримувати згоду у людей на використання їхніх особистих даних для оцінювання результатів їхньої роботи. Проте освітні працівники часто не звертають на це увагу.

В цілому, ситуація виглядає дещо похмуро. Один агент створив завдання, тоді як інший агент його оцінив.

До речі, ще одна теза, яка зачепила мене в дослідженні MIT і це те, що я бачу з власного досвіду -- кардинально впала кількість студентів, які приходять на консультації. Помітила цю тенденцію ще два роки тому. Якщо раніше допомогу шукали у викладачів і однокурсників, то тепер студенти звертаються одразу до штучного інтелекту і виникає соціальна ізольованість.

Тобто зараз з питанням ми підемо радше до ШІ, ніж до когось. І це такий, напевно, загальний тренд. Вмирають форуми, бо люди не пишуть там питань. Скорочується цей формат людської взаємодії. Про це переживають і самі творці моделей. Ну, як переживають. Принаймні, це на порядку денному. Модельки натреновані на всьому надбанні людства, в тому числі на різних форумах, зокрема професійних, де люди намагались щось копати, з'ясовувати, робили якісь висновки. А це ж все не тільки дані, а й певним чином відображення процесу мислення. Зараз цього істотно поменшало. Відповідно, контекст, на якому можна робити сучасний апгрейд моделей сильно скоротився і збіднів. Плюс з'являється купа всього згенерованого, часто не дуже якісного.

У цьому контексті я хотів би підкреслити ще один важливий аспект дослідження МІТ. У них існує чудова програма під назвою Undergraduate Research Opportunity Program, яка надає бакалаврам можливість приєднатися до різноманітних дослідницьких ініціатив. Це фактично перший крок у світ наукових досліджень для студентів. Однак, на сьогоднішній день професори неохоче беруть на проєкти бакалаврів, оскільки їм здається, що простіше і швидше найняти когось, хто вже має досвід і зможе виконати базову роботу. Внаслідок цього втрачається важливий зв'язок між студентами та викладачами. У МІТ активно обмірковують, як можна зберегти цю цінну взаємодію в умовах постійної плинності кадрів.

Колись ми обговорювали, що таке університет з науковцем і популяризатором науки Олексієм Болдирєвим, і він казав про важливість спадковості, тяглості. На цій основі і працює кафедра, університет, наука загалом. ШІ підважує це.

Саме так! З іншого боку, я розумію викладачів. Більшість досліджень в МІТ проводять за рахунок грантів. І відповідно вони можуть подаватися на більше грантів, робити більше роботи, якщо не бавитимуться з бакалаврами, а візьмуть більш зрілих дослідників і тих же ШІ-агентів і позакривають свої задачі набагато швидше.

Фото: biology.mit.edu

Студенти біологи виконують дослідження

Читайте такожОбрізати і поливати. Як це реформувати кафедру в університеті, який реформується

А як ви підтримуєте це живе спілкування?

Я завжди переглядаю виконані домашні завдання і надаю зворотний зв'язок, адже це допомагає підтримувати активну комунікацію. У нас є можливість обговорити роботи під час усних захистів, які я згадувала раніше. Крім того, ми регулярно намагаємося заохочувати студентів відвідувати консультації. Проте, на жаль, на це реагує лише близько третини з них. Раніше, до появи штучного інтелекту, на консультаціях ми мали приблизно 80% відвідуваності.

В цілому мене вразило, що в університеті звертають увагу на практики, які можуть допомогти зберегти спільноту. Це важливе питання: що ми можемо зробити, щоб подолати відчуття ізоляції. Адже варто визнати, що, як би ми не намагалися залучити студентів, вони не завжди звернуться до нас із запитами, якщо можуть отримати відповідь від штучного інтелекту, і ця відповідь здається їм цілком задовільною.

Я продовжую шукати відповіді і експериментую з різними активностями, де штучного інтелекту немає. Наприклад, я організовую читацькі клуби, присвячені технічній літературі. Мені приємно, що багато студентів виявляють бажання приходити і обговорювати книги. Проте я вже помітив, що деякі з них не читають. Вони просто використовують ШІ для отримання коротких викладів і потім приходять на зустріч. Але, принаймні, вони приходять — це вже позитивний момент. Вони кажуть, що їм цікаво, і це вже гарний результат.

Який же запит мають студенти до викладача в такій ситуації? Яка його роль, коли знання більше не є монополією, а штучний інтелект швидко надає відповіді на запитання?

Мені здається, що знання не є єдиною цінністю викладача. Для мене найважливішим є розвиток мислення. Спілкуючись зі студентами, я помічаю їхній поточний рівень, визначаю зону найближчого розвитку і розумію, як допомогти їм досягти нових вершин.

Я можу розпізнати емоційний стан людини. Це означає, що ми усвідомлюємо ситуацію в цілому. Додатково, коли ми проводимо навчання, ми спостерігаємо за процесом: з якими труднощами стикається студент, як він виконує завдання і які питання виникають у нього. Я прагну стати провідником у цьому навчальному процесі. Штучний інтелект, в свою чергу, діє на основі алгоритмів і не має безпосередньої мети навчити. Поки що це так, але майбутнє може принести зміни.

Що ще важливо -- це мотивація. Якщо в мене тренування, яке проводить бот, і мені наприклад, захочеться його скасувати, то це легше зробити, ніж, якщо на місці бота була би людина. Так, ШІ знімає оцей сором спитати щось. З іншого боку, він ніколи не надихне своїм прикладом. Бо прикладу немає. Він не жив це життя. Все ж ми надихаємося від людей, яких зустрічаємо, від того, що вони роблять, як.

Врешті-решт, ми знову і знову стикаємося з питанням цінності освіти в сучасному світі. Раніше існувало загальне сприйняття, що університет — це місце, де отримують знання та диплом для подальшої кар'єри. Проте сьогодні завдяки штучному інтелекту кожен може мати доступ до індивідуального наставника, який допоможе досягти бажаного рівня знань. Ці обговорення, зрозуміло, особливо актуальні в країнах з високими витратами на освіту, де варто замислитися, чому варто прагнути до навчання в таких престижних закладах, як МІТ.

Зображення: з Facebook-сторінки Тетяни Захарченко.

І як там це пояснюють?

Вони намагалися донести, що університет — це не лише процес передачі знань з однієї людини до іншої. Це простір для соціального досвіду, взаємодії, саме тому так часто згадують про спільноту та динамічність. Я б сказала, що ми зараз переосмислюємо фундаментальну роль університетів та вищої освіти в цілому: чи вона є необхідною, і якщо так, то з якою метою. Ця дискусія триває вже близько двох років, і наразі вона стає ще актуальнішою, оскільки університети почали вивчати, які цінності їм слід зберегти, якими мають бути, щоб залучити студентів до навчання.

Ми говоримо переважно про ризики, які ШІ створює в освіті. А що позитивного дає?

На мою думку, це свідчить про доступ до корисних пояснень. Якщо тобі не пощастило мати одногрупників, талановитих викладачів або менторів, від яких можна вчитися, ти все ще маєш непогані шанси вийти з цього замкнутого кола. Це, по суті, має зменшити нерівність в освіті. Проте, це стосується більше базових аспектів. Є чудова книга "Teaching with AI" від Едварда Вотсона і Хосе Антоніо Боуена, де вони порушують питання, що за допомогою штучного інтелекту можна досягнути рівня "С". Якщо говорити про оцінювання в діапазоні від A до E, то "С" означає задовільний результат. Проте, щоб піднятися до рівня "Добре" або "Відмінно", постає важливе питання. Адже для цього потрібно не лише вміти отримувати відповіді, але й критично оцінювати, що в них є хорошого, що потребує покращення.

Роберт Ганьє, американський психолог, педагог, який започаткував педагогічний дизайн, тобто як максимально ефективно задизайнити процес викладання, теж писав про те, що достатньо легко зрозуміти, як навчити на базовий рівень, як розпочати формування компетентності через навчання. Але неможливо прописати інструкцію, як досягти найвищих рівнів, як сформувати постать рівня Леонардо да Вінчі чи Ейнштейна. Так само і з ШІ.

Іноді складається враження, що все обертається навколо штучного інтелекту, мов собака, що виляє хвостом. Чи це звичайний етап адаптації до нових технологій, чи, можливо, це лише штучно створений ажіотаж?

Зараз справді триває хвиля адаптації до технології. Вона дуже швидко впала нам на голову. Як на мене, то це шалений темп. І ми ще в процесі того, щоб відділити погані практики використання інструменту від хороших, відповісти на питання, що ми хочемо віддати на аутсорс алгоритму, а де зберегти людяність. Приміром, той же мій читацький клуб. На перший тиждень в якості завдання я попросила написати якусь таку маленьку рефлексію про те, що люди прочитали. Один студент скинув згенерований текст і інші учасники спільноти його зафукали: ми не хочемо читати те, що згенеровано, ми тут зібралися для того, щоб поговорити, як люди. Попри те, що все автоматизується і ми більше спілкуємось з агентом, ніж з людиною, але нам хочеться лишати оці острівки якісної людської взаємодії.