На смену решебникам пришел ИИ? Как сегодня студенты учатся с помощью нейросетей

Большие языковые модели за пару лет стали повседневным инструментом студентов. Сегодня перед вузами остается лишь вопрос: как именно встраивать ИИ в учебный процесс, не теряя смысла самого образования? О том, как это сделать максимально эффективно, «Вечерней Москве» рассказала кандидат педагогических наук и руководитель по работе с вузами в «1С-Битрикс» Наталья Шушарина.

Убедительная форма без содержания

Преподаватели все чаще сталкиваются с ситуацией, когда студенты сдают внешне безупречный текст с корректной структурой. Однако за этой формой нет ни оригинальной концепции, ни глубины понимания, ни внятной смысловой линии, а ссылки на источники иногда ведут к несуществующим публикациям. Тревога, которую подобные ситуации вызывают, понятна, ведь машина не просто пишет за студента — она может делать это настолько убедительно, что человек сам перестает замечать подмену.

Суть проблемы заключается не столько в самом появлении очередной технологии, сколько в нежелании признать, что большие языковые модели уже стали частью образовательного ландшафта, и попытки выстроить вокруг них зону отчуждения, вероятно, приводят только к одному — использованию инструмента тайком, без правил и без каких-либо ограничений.

Договоренность вместо запрета

Многие преподаватели занимают довольно жесткую позицию: «Нейросеть — это плагиат, обман, неуважение к академической традиции». И в этом, возможно, есть своя правота. Когда Иоганн Гутенберг изобрел книгопечатание, многие восприняли это как потерю сакральности текста. Но позже стало понятно, что новая технология, наоборот, способствовала расцвету культуры.

При этом у тревоги преподавателей есть понятная предыстория. Долгое время краткие пересказы «Войны и мира», готовые сочинения из интернета и решебники действительно позволяли студентам миновать учебную задачу. В случае с языковыми моделями студент, попросивший составить анализ двадцати источников, все равно должен понять результат, оценить его и встроить в собственную аргументацию. ИИ кратно сокращает время обработки массивов информации, прежде занимавшей недели и даже месяцы.

Самый продуктивный путь в отношении новых технологий — это договоренность. Если студент указывает в работе, какие модели применялись, описывает промпты, несет ответственность за качество итогового материала, а преподаватель проверяет и финальный текст, и историю его создания, то появляется некоторая прозрачность, а вместе с ней — возможность обучать корректному использованию инструмента.

Уже есть случаи, когда студентам официально разрешают использовать генеративный ИИ при подготовке ВКР — при условии, что сгенерированный материал самостоятельно перерабатывается, а факт обращения к модели указывается в тексте работы. Подобные решения показывают, что вузам, вероятно, проще встроить ИИ в правила игры. Например, просить студентов сдавать вместе с работой логи своих запросов и краткий комментарий о внесенных изменениях после машинной генерации.

Преподаватель тоже учится

При этом роль преподавателя в этом процессе не сводится к надзору. Педагогу, который сам не освоил работу с большими языковыми моделями, будет сложно объяснить студенту границы их применения. Прежде чем учить студента работать с инструментом, преподавателю стоит научиться этому самому. Например, нейросеть может помочь быстро привести в порядок разрозненные конспекты, подсказать новые примеры для читаемого курса и найти противоречия, которые накопились в материале за многие годы.

Как показать студентам умное использование ИИ

Главная сложность — сформировать у студентов культуру работы с ИИ. Вместо запретов можно показывать, как сформулировать запрос, чтобы получить верное направление для размышления, и проверять факты, особенно когда модель полностью уверена в своем рассуждении.

Преподаватели, которые рискуют и встраивают использование нейросетей в учебный процесс, иногда обнаруживают, что студенты перестают воспринимать модель как волшебную палочку и начинают видеть в ней инструмент, требующий компетентного управления. Те, кто раньше просто копировал сгенерированный текст, постепенно учатся его критиковать, дорабатывать и отвечать за каждое слово, понимая, что машина может ошибиться, а ответственность всегда остается на авторе.

Преподаватель как навигатор

Страх перед технологиями естественен, но именно педагоги во многом формируют отношение следующего поколения к интеллектуальным инструментам. Можно остаться хранителем чистоты академического знания и сражаться с ветряными мельницами, а можно попробовать стать проводником, который объяснит, почему калькулятор не отменил математику, а нейросети, вероятно, не отменят мышление. Второй путь сложнее, но именно он оставляет преподавателя в профессии — уже не в роли надзирателя, а в роли навигатора в мире, где человек и машина учатся вместе.

Нейросети постепенно проникают даже в эзотерические практики: если загрузить в сервис фотографию своей ладони, за несколько секунд ИИ выдает анализ линий, характера и возможного будущего. «Вечерняя Москва» узнала у нумеролога Евгении Беловой, насколько такие предсказания работают и стоит ли доверять нейросетям в таких вопросах.