ИИ не заменит живого учителя в решении творческих задач

Политолог, публицист Александр Механик и заместитель директора Института интеллектуальных кибернетических систем (ИИКС) НИЯУ МИФИ, доцент кафедры кибернетики Валентин Климов – о роли искусственного интеллекта в системе образования.

В искусственном интеллекте многие педагоги видят угрозу системе качественного образования, а специалисты в области ИИ, напротив, считают, что он открывает новые широкие возможности в этой сфере – как перед образовательной системой, так и перед самими учащимися.

Чтобы обсудить эти разногласия, мы встретились с человеком, который занимается и разработкой систем ИИ, и преподаванием в одном из самых известных российских инженерных вузов, – заместителем директора Института интеллектуальных кибернетических систем (ИИКС) НИЯУ МИФИ, доцентом кафедры кибернетики Валентином Климовым.

– Насколько, на ваш взгляд, возможно и перспективно использование искусственного интеллекта в образовании? Причем отдельно в школьном и в высшем.

– Начнем с того, что ряд задач, которыми сейчас перегружены учителя и отчасти ученики, равно как и преподаватели и студенты в вузах, действительно можно переложить на систему искусственного интеллекта. Ни для кого не секрет, что наши учителя в школах должны вести дневники, периодически готовить большое количество различных отчетов – ежемесячных, ежеквартальных, еженедельных. И к составлению такого рода формальных, рутинных документов, которые отнимают много времени, можно подключить системы искусственного интеллекта, а учитель сможет сосредоточиться на творческих задачах. На задачах, связанных с работой непосредственно с учениками.

Мне также видится, что системы искусственного интеллекта могут помочь преподавателю анализировать результаты учеников и таким образом персонализировать подходы к обучению. Например, анализируя типовые допущенные ошибки, динамику продвижения ученика в изучении предмета, изменения его успеваемости во времени, можно понять, на что надо сделать упор, какие темы ему надо дополнительно проработать.

Когда учеников 10–15 человек, учитель может делать это вручную, а сейчас зачастую получается, что школы перегружены и на учителя приходится гораздо больше учеников. А в вузе преподаватель работает с потоком из 200–300 человек. Обработать столько информации, более того, отследить, как продвигается обучение каждого студента, одному преподавателю или даже группе (один лектор, три-четыре семинариста) все равно сложновато – слишком велик поток людей, данных и так далее.

И в этом случае некоторые функции контроля успеваемости, функции анализа треков и динамики развития конкретного ученика можно переложить на ИИ.

Причем в большей степени это относится к студентам. За школьниками все-таки больше контроль со стороны родителей, со стороны учителей, а студенческая жизнь более свободная. Зачастую мы сталкиваемся с тем, что студент вроде бы все понимает и думает: «Курс простой, я разберусь сам». Но в какой-то момент он теряет нить рассказа преподавателя, и уже во второй половине семестра ничего не понимает. Начинает страдать качество усвоения материала. И в итоге это может привести к плачевным последствиям: дисциплина будет не пройдена, а это грозит отчислением.

И, чтобы не допустить этого, можно подключать ИИ, который будет анализировать треки обучения, давать персональные рекомендации, смотреть материалы. Можно, используя его как персонального помощника, достичь лучших результатов по успеваемости.

У нас в МИФИ студенты сделали несколько чат-ботов в рамках своего обучения, которые, например, могут использоваться как интеллектуальный репетитор при подготовке к экзамену по математическому анализу или по физике. Студент не сможет заниматься с преподавателем день и ночь, а с чат-ботом сможет тренироваться практически круглосуточно. Такой интеллектуальный помощник позволяет в любое время получить помощь в удобной для ученика атмосфере, например сидя в кресле где-нибудь или с кружечкой кофе дома при свете лампы. Студенты сами отмечают, что использование таких чат-ботов позволяет им и успеваемость повысить, и быстрее закрепить материал.

А еще наши ребята в МИФИ разработали такой чат-бот, который анализирует вузовскую документацию, необходимую для какой-то уже внеучебной деятельности. Например, как подать заявление в профсоюз, как поселиться в общежитие и так далее, такой навигатор по студенческой жизни, доступный в любое время.

– Каких изменений в учебном процессе потребует применение ИИ как на самих занятиях, так и в учебных материалах?

– Во-первых, постепенно будет снижаться доля заданий такого типа, как реферат, сочинение или эссе. Потому что сейчас такие системы больших языковых моделей, как ChatGPT и прочие, позволяют генерировать текст большого объема, довольно связный, который с первого взгляда сложно отличить от написанного человеком.

Безусловно, эти тексты содержат разные ошибки, например в фактологии, но при беглом прочтении очень трудно понять, человек это сделал или компьютер. И студенты или школьники нередко грешат тем, что генерят материалы с использованием каких-то автоматических средств. Как раньше люди находили что-то в поисковой системе и просто кусками вставляли в свои тексты.

Сейчас даже этот процесс упростился, уже не надо искать по сотне страниц и как-то через голову пропускать этот материал: ты написал в GPT запрос с конкретизированной информацией, он тебе выдает несколько страниц текста. Текст довольно связный, такой, который среднестатистический человек, может быть, не гений, мог бы выдать по этому вопросу.

Поэтому я считаю, что с использованием таких систем обучение все больше будет сдвигаться в сторону творческих заданий, индивидуальной работы, дискуссий и обсуждения в аудитории вживую с учащимися – что они поняли и способны ли сделать какие-то выводы.

– Не теряется ли при использовании ИИ способность работать с книгами как источником информации?

– С одной стороны, действительно кажется, что мы что-то теряем. Например, способность работать с книгами как источником информации. С другой стороны, мы, наоборот, приобрели широту доступа. То, чем не могли пользоваться наши родители 30–40 лет назад. И вообще объем информации, которую тогда человек должен был употребить в единицу времени, был в разы меньше, чем сейчас. Сейчас информации гораздо больше. Она теперь отовсюду. Справиться с этим человеку очень сложно. Вопрос в воспитании навыков, и поэтому необходимо учить школьников и студентов использовать эти возможности, но пропуская информацию через себя.

Во-вторых, давайте посмотрим теперь на преподавателей, которые тоже живут в этом мире и которым тоже приходится во многом использовать эти системы. Я сталкиваюсь с преподавателями примерно своего возраста, 40–50-летними. У них налицо дефицит времени, потому что помимо преподавания они занимаются еще какой-то другой деятельностью – научными исследованиями, еще чем-то. И перед ними стоит задача снизить административную нагрузку, иметь возможность быстро собирать материалы, готовить тесты и так далее.

Многие применяют, например, систему искусственного интеллекта для генерации тестов, когда нужно сделать 50 вариантов для 500 студентов. Ты задаешь какие-то базовые параметры настройки, и ИИ генерит эти варианты автоматически. Хорошо ли это? Для тестирования знаний в курсе, для каких-то промежуточных отметок – нормально. В любом случае будет экзамен, где студент должен что-то вживую рассказать. Ну а для того чтобы посмотреть успеваемость на третьей неделе, на пятой неделе, на десятой – пожалуйста, есть тест, сгенерированный компьютером. И компьютеры оценивают студента.

Некоторые преподаватели готовят презентации не вручную, а с применением ИИ. Берут свои лекции, направляют их в интеллектуальный помощник, и он их разбивает на тезисы, на слайды. Получается, что процесс подготовки к занятиям и процесс проведения занятий в какой-то степени тоже меняется.

Есть еще третий аспект. Мы рассмотрели обучающихся и преподавателей, но есть еще деканаты, учебные отделы и так далее. Соответственно, здесь системы, основанные на искусственном интеллекте, могут использоваться для прогнозирования успеваемости, прогнозирования числа отсеиваемых студентов, то есть они могут позволить отслеживать динамику обучения, кто на какие средние баллы учится, кто отсутствует, пропускает занятия, и уже заранее выявлять таких проблемных ребят. Причем проблемы могут быть разные. Они появляются, когда студент не ходил на занятия, ничего не делал, или заболел, или он просто не понимает. Вот эти проблемы нужно выявлять.

Таким образом выявляются проблемные ребята, с ними деканат проводит превентивную работу. У нас, например, есть возможность переводить ряд студентов на индивидуальные планы обучения. Если ты какой-то курс по болезни пропустил, ты можешь его сдать в следующем семестре.

И в этом плане с точки зрения прогнозирования процессов обучения, успеваемости и отсева это очень даже применимая история. Это чисто административные задачи.

Итак, я вижу три направления применения ИИ в учебном процессе: помощь учащимся, помощь преподавателям и помощь администрации.

– Каковы особенности использования ИИ в гуманитарном и в естественно-научном образовании.

– Особенности есть. Например, в гуманитарном образовании он может применяться при анализе текстов. То есть когда существует большое количество текстов и их надо как-то проанализировать, сравнить, выжимки из них сделать, разбить на тезисы – пожалуйста, искусственный интеллект помогает в этом вопросе.

Еще одно гуманитарное использование – языковой перевод. Переводчики существуют довольно давно, но сейчас ИИ помогает крупные массивы текста перевести довольно быстро и с приемлемым качеством.

Если же говорить про естественно-научное и техническое образование, то, во-первых, искусственный интеллект в таком образовании может применяться, например, для моделирования различных процессов. Берется какой-то процесс, который имеет набор данных за предыдущий период, и нужно экстраполировать эти результаты на будущий период, как этот процесс будет развиваться. С такого рода задачами системы прогнозирования на базе искусственного интеллекта справляются весьма неплохо, они применяются в моделировании процессов, протекающих в сложных технических объектах, например для прогнозирования поломок различных частей агрегатов, систем и так далее.

Мы этому должны учить. Для того чтобы люди уже могли с этим работать, придя в организации «Росатома», на заводы, они должны с такими системами познакомиться уже на этапе вузовского образования.

Еще интересный момент – автоматизация различных экспериментов и их виртуализация. Есть какие-то большие физические приборы, которых в стране три штуки – допустим, в МИФИ, в Курчатовском институте и еще где-нибудь в Сибири. Каждый час их использования стоит очень дорого. Не любому их можно доверить. А обучить их использованию нужно.

Мы что делаем? Мы берем систему на базе искусственного интеллекта и виртуальной реальности, создаем виртуальные аналоги, цифровые двойники таких больших объектов и позволяем, надев очки виртуальной реальности, погрузиться в эту систему. Человек оказывается на реакторе и может, например, виртуально стержни доставать, счетчиком Гейгера что-то мерить, смотреть на панели, как это все нарастает. И его ошибка не приведет к критическим последствиям. То есть он обучается на виртуальном аналоге, он может допускать там ошибки. Система ведет запись его действий и на основании этого оценивает его профпригодность для тех или иных задач либо отправляет на повторное тестирование. Но при этом, во-первых, никаких аварий не произошло, во-вторых, это дешевле, чем использование физического оборудования, и, в-третьих, это доступно.

С чем еще мы сталкиваемся? МИФИ – это университет, у которого 15 филиалов помимо основной площадки в Москве. Большинство наших площадок – это закрытые города на Урале, в Сибири. И два филиала зарубежных – в Узбекистане и в Казахстане.

И у них оснащение гораздо слабее, чем в Москве. Невозможно обеспечить их техническими приборами такого же уровня и качества, как в Москве. В стране у нас 25 тысяч студентов МИФИ. Из них девять тысяч – в Москве. А остальные 16 тысяч – они что, по-другому должны учиться? Так вот, за счет таких систем на базе искусственного интеллекта и виртуальных аналогов мы можем восполнять их недостаток в физической инфраструктуре. И они могут пользоваться виртуальными аналогами. Приезжая сюда, они уже не так сильно отличаются по уровню знаний от наших московских студентов, потому что они поработали с ИИ.

– Есть такой термин – неявное, недокументированное знание, то есть знание, которого в интернете можно и не найти, для его передачи нужен живой человек.

– Это именно так. И поэтому в обучении очень важен человек, который как раз может рассказать о том, о чем не написано, выдать то, чего нет еще нигде. Поэтому профессия учителя никуда не денется. Просто она трансформируется, и учитель должен эти системы освоить, уметь их применять, но не заменять ими себя. Человеческий опыт – это ценнейшая вещь, человеческий подход к жизни, возможность кого-то чем-то заразить, чтобы человек мог мотивированно идти дальше. Этого машина не сможет никогда.