В связи с проникновением искусственного интеллекта (ИИ) во все процессы обучения и преподавания многие университеты Вьетнама обеспокоены мошенничеством, некорректными стандартами оценки и риском снижения качества обучения. Однако, по словам профессора Нгуена Нгок Дьепа, директора Австралийско-Вьетнамского центра стратегических технологий, директора по международным программам Сиднейского технологического университета (UTS), ИИ — это не угроза, а возможность для университетов внедрять инновационные методы, приближаться к реальной рабочей среде и правильно оценивать способности учащихся. В интервью корреспонденту Nhan Dan в рамках краткосрочной программы обучения вьетнамских руководителей и менеджеров в Австралии профессор Нгуен Нгок Дьеп поделился опытом Сиднейского технологического университета в эффективном и ответственном применении и управлении ИИ.
ПВ: Профессор, университеты в настоящее время испытывают сильное влияние развития искусственного интеллекта. Каковы, по вашему мнению, основные тенденции применения искусственного интеллекта в преподавании, обучении, управлении профессиональной подготовкой и поддержке студентов?
Профессор Нгуен Нгок Дьеп: Короче говоря, ИИ — всё ещё новый инструмент, но он обладает потенциалом для проникновения во многие сферы, и высшее образование — одна из сфер, где его влияние наиболее очевидно. В австралийских университетах цель — максимально приблизить учебную среду в школе к рабочей среде. Пока студенты ещё учатся и знакомы с методами работы и использованием инструментов, как на работе, эффективность обучения будет максимальной.
В рамках этой цели искусственный интеллект (ИИ) внедряется в первую очередь для того, чтобы помочь учащимся лучше мыслить и работать, например, помогая им находить новые идеи, открывая новые подходы к теме или задаче. Это называется «мозговым штурмом» — использование ИИ в качестве помощника для выдвижения идей. Эти навыки учащимся впоследствии пригодятся на рабочем месте, поэтому очень важно позволять и поощрять их использование ещё на этапе обучения.
Другая тенденция — использование ИИ, чтобы помочь студентам быстрее учиться в определённой области, быстро усваивать новые концепции и синтезировать сложные знания. Однако есть и обратная сторона: ИИ не идеален, есть вещи, о которых он «не знает, что не знает», поэтому иногда предоставляемая им информация неточна.
Это вызов, но и возможность. Это вызов, потому что, если полностью доверять ИИ, он будет вводить в заблуждение; это возможность, потому что студенты вынуждены понимать ограничения инструмента, знать, как его проверить, и нести ответственность за то, как они его используют. Когда они выйдут на работу, им всё равно придётся работать с такими несовершенными инструментами, поэтому очень полезно привыкнуть к ним ещё с университета.
ПВ: ИИ меняет подходы учащихся к решению задач и принципы разработки учебных заданий в школах. По мнению профессора, какая модель оценки будет наиболее подходящей в условиях, когда ИИ стал привычным инструментом?
Профессор Нгуен Нгок Дьеп: Я считаю, что ИИ существенно меняет подход к преподаванию и обучению. Раньше, даже в университетах, распространённым методом оценки было проверить, могут ли студенты запомнить полученные знания. Но от запоминания до применения знаний на практике довольно далеко. С появлением ИИ оценка, основанная на запоминании, больше не подходит, поскольку такие задачи, как обобщение, повторение и решение некоторых базовых типов упражнений, ИИ справляется очень хорошо, иногда даже быстрее человека.
Это создаёт проблему для университетов: если мы продолжим использовать старый метод оценки, будет очень сложно определить, действительно ли студенты понимают и усваивают знания или просто полагаются на инструменты. Поэтому университетам пришлось создать группы экспертов, которые хорошо разбираются как в ИИ, так и в образовательных методах, чтобы пересмотреть всю систему оценки студентов. Философия здесь заключается не в поиске способов «избежать» ИИ или запретить студентам использовать ИИ, а в принятии того факта, что у студентов теперь есть очень мощный инструмент, и когда они идут на работу, им также необходимо его использовать. Поэтому задача университета — разработать новый метод оценки, чтобы даже когда студенты используют ИИ, преподаватели могли оценить их истинные способности.
Это привело к очевидному смещению акцента: от оценки того, насколько хорошо учащиеся помнят материал, к оценке того, насколько они понимают полученные знания и могут ли применять их в конкретных задачах. Наиболее распространённой моделью является проектная оценка, упражнения, связанные с реальными ситуациями, – во многих местах называемая проектной или студийной. Вместо того, чтобы предлагать учащимся письменный тест, требующий от них переписать знания, школы дают им задания, аналогичные тем, которые выполняются на рабочем месте: например, студенты, изучающие маркетинг, должны разработать полноценный маркетинговый план; студенты, изучающие ИТ, должны разработать конкретную систему или продукт. При этом учащимся разрешено использовать искусственный интеллект (ИИ), и даже поощряется к этому, но им всё равно необходимо доказать, что они действительно понимают проблему и могут создать продукт, соответствующий требованиям.
Я считаю, что модель оценки, связанная с реальными проектами, требующая от студентов решения задач так, как если бы они выполняли их на рабочем месте, в контексте искусственного интеллекта, станет новым стандартом высшего образования в ближайшие несколько лет. Она помогает сократить разрыв между обучением и практикой, одновременно заставляя как преподавателей, так и студентов корректировать своё мышление.
ПВ: Можете ли вы рассказать, какие принципы применяет UTS для обеспечения качества обучения и контроля рисков, возникающих при использовании ИИ?
Профессор Нгуен Нгок Дьеп: Прежде всего, следует подчеркнуть, что UTS не придерживается запретительного подхода к ИИ. Мы не говорим студентам: «Не используйте ИИ», потому что в реальной жизни никто не может запретить им использовать подобные инструменты. Вместо этого мы выстраиваем систему принципов, которые одновременно поощряют его использование и управляют рисками.
Прежде всего, в каждом предмете мы с самого начала разъясняем правила использования искусственного интеллекта. Большинство предметов не запрещают использование искусственного интеллекта студентами, а даже прямо указывают на его возможность, но основной принцип заключается в том, что студенты несут полную ответственность за свои продукты. Они могут ссылаться на искусственный интеллект, использовать его поддержку, но если информация неверна или аргументы несостоятельны, ответственность по-прежнему несет студент. Этот подход аналогичен подходу в рабочей среде, где вы можете использовать любой инструмент, но вам всё равно придётся взять своё имя и нести ответственность за результаты.
Во-вторых, мы придерживаемся наших давних принципов академической добросовестности. Любой контент, не принадлежащий нам, будь то из книг, статей или предложенный искусственным интеллектом, должен быть указан с указанием авторства и цитирования. Если студенты копируют контент, даже созданный искусственным интеллектом, без явного указания на это, это всё равно будет считаться плагиатом. Это важно, поскольку напоминает студентам, что искусственный интеллект не заменяет их личную ответственность.
Кроме того, в школе используется программное обеспечение, которое само использует ИИ для выявления продуктов, которые имеют признаки создания с помощью ИИ или нарушают правила. Но мы не фокусируемся на подобной «охоте», потому что, если мы будем следовать только запрету, каждый раз, когда появляется новый инструмент, нам придётся менять закон, менять способы ведения дел, что очень утомительно и неустойчиво. Суть всё ещё в том, чтобы вернуться к вопросу: в чём заключается миссия высшего образования? Если миссия — научить людей выполнять работу, то при разработке программ, лекций, методов оценки... всё должно вращаться вокруг этого. К тому времени ИИ станет естественной частью образовательной среды, а не просто чем-то, с чем приходится иметь дело.
ПВ: Профессор, как преподавательский состав может одновременно воспользоваться преимуществами ИИ для внедрения инновационных методов обучения и ограничить риски искажения информации или нарушения академической честности?
Профессор Нгуен Нгок Дьеп: Как я уже сказал, правильный подход заключается не в запрете, а в поощрении его использования в рамках чётких рамок ответственности. Поскольку ИИ, как я уже говорил, — новый, но несовершенный инструмент, всё ещё существует риск предоставления ложной информации. Но поскольку он несовершенен, пользователи должны понимать его ограничения, знать, как его проверить, и нести ответственность за создаваемый ими контент. Это касается как студентов, так и преподавателей. Университет не запрещает его использование и даже поощряет преподавателей использовать ИИ для инноваций в лекциях, организации занятий и методах оценки. Но при этом существует чёткое правило, согласно которому пользователи ИИ по-прежнему несут полную ответственность. Если лекции, документы или упражнения содержат неверную информацию из-за использования ИИ без проверки, ответственность лежит на авторе. Что касается академической честности, основной принцип — прозрачность. Если что-то принадлежит не вам, вы должны чётко это указать. Если преподаватели используют контент, предложенный ИИ, они должны это признать. Но если вы берёте контент, созданный ИИ, и выдаёте его за свой собственный, это всё равно считается плагиатом.
ПВ: Исходя из опыта внедрения в UTS, какие, по вашему мнению, наиболее важные уроки следует извлечь вьетнамским университетам при применении ИИ для инноваций в обучении, защиты учащихся и обеспечения честности в процессе преподавания и обучения?
Профессор Нгуен Нгок Дьеп: Исходя из нашего опыта, я думаю, что вьетнамским университетам стоит рассмотреть несколько вопросов.
Первое — поощрять, а не запрещать использование ИИ в преподавании и обучении. ИИ — это настоящая революция во многих областях, включая образование. Он меняет способы доступа учащихся к информации, способы общения учителей и методы оценки результатов обучения системой образования. Если мы будем только тревожиться и запрещать, школы дистанцируются от тенденции, с которой рано или поздно придётся столкнуться учащимся.
Во-вторых, необходимо фундаментально изменить подход к оценке знаний студентов. Как я уже говорил, вместо того, чтобы спрашивать «что вы помните», нам нужно переключиться на вопрос «что вы можете сделать с этими знаниями». Это требует от школ значительных усилий: пересмотреть учебную программу, перестроить систему упражнений и экзаменов, изменить организацию занятий и способы взаимодействия со студентами. Когда несколько лет назад в UTS появились ChatGPT и аналогичные модели, командам разработчиков приходилось встречаться почти каждую неделю, анализировать курс, извлекать уроки и вносить коррективы.
Третий пункт связан с обеспечением академической честности и культуры. Школам необходимо придерживаться принципа чёткого указания того, что им не принадлежит. Учащиеся могут использовать ИИ, но они должны быть прозрачны и нести ответственность за контент. В то же время, некоторые вспомогательные инструменты могут использоваться для выявления нарушений, но не стоит возлагать все надежды на технические средства. Главное — сформировать единый стандарт академической этики и донести единое послание как до учителей, так и до учеников.
В конечном счёте, я думаю, самый важный урок — всегда возвращаться к основной цели высшего образования: научить студентов выполнять реальную работу. Как только эта цель будет чётко определена, ИИ, каким бы мощным он ни был, станет лишь одним из инструментов, используемых для её достижения. Разработка курса, оценка знаний и школьные мероприятия будут вращаться вокруг вопроса: смогут ли студенты после окончания курса справляться с реальными ситуациями, техническими задачами и проблемами? Если на этот вопрос будет дан ответ, ИИ станет весьма полезным подспорьем в образовании, а не угрозой.
Source: https://nhandan.vn/xay-dung-nguyen-tac-de-khuyen-khich-su-dung-va-kiem-soat-rui-ro-tu-ai-trong-truong-dai-hoc-post924753.html
Комментарий (0)