ИИ в школе: вред или польза?
ИИ может помешать студентам осваивать новые навыки, если не настроить его правильным образом. Генеративный ИИ, в частности, приложения на основе языковых моделей (ChatGPT, Claude и прочие) могут повышать нашу эффективность, но ответы всё равно надо проверять: сама их архитектура и принцип работы предполагает, что они будут генерировать уверенные, но неверные ответы, особенно в тех областях, где данных мало. Чтобы проверять ответы, надо что-то понимать самостоятельно.
Чтобы что-то понимать самостоятельно, надо учиться. А что если учёба тоже происходит с ИИ? Само по себе использование ИИ для обучения неизбежно, как мне кажется. Технология уже есть и работает, и можно сколько угодно запрещать ей пользоваться, толку в этом не будет. Телефоны и шпаргалки на занятиях тоже запрещены, и что с того? Кто списывает, тот списывает и отдельно развивает навык списывать скрытно. Скорее системе образования надо (в очередной раз) подстраиваться и искать способ вписать новые инструменты в учебный процесс так, чтобы ему не навредить, а то даже и помочь. Авторы статьи “Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics” (“Генеративный ИИ без ограничений может навредить обучению: свидетельства с уроков математики”) провели эксперимент. Они взяли около тысячи студентов из 9-11 классов школы и разбили их на три группы: Студенты из первых двух групп не знали, какой кому достался вариант, интерфейс был у всех одинаковый. Весь эксперимент проводился в школе под наблюдением, так что студенты из контрольной третьей группы не могли самостоятельно достать какое-нибудь приложение с ИИ и несанкционированно его использовать. Во время второго этапа — самостоятельной практики — студенты, которые использовали ИИ, в среднем получили более высокие оценки: Оценки усреднили, нормировали от 0 до 1 и считали, насколько отличаются средние значения по трём группам. Такой огромный прирост у студентов с настроенным GPT связан с эффектом низкой базы: контрольная группа так себе решила практические задания, и в сравнении с ними оценки второй группы выглядят впечатляюще высокими. GPT без ограничений иногда давал неправильные ответы и путал студентов, а настроенный GPT ответов не давал, а давал больше информации, и авторы считают, что это его и сделало полезнее. На экзамене те, кто работал с GPT без ограничений, получили средний балл на 17% ниже контрольной группы; а те, кто работал с настроенным GPT, получили такие же оценки в среднем, как и в контрольной группе. Что отдельно здорово, авторы студентов ещё и опросили, чтобы узнать, как они сами оценивают свои успехи. Те, кто использовал GPT без ограничений (и ещё не знал оценку за экзамен), думали, что справились хорошо. Им не показалось, что они узнали меньше однокурсников. Те, кто использовал настроенный GPT (и тоже пока не знали своих оценок), думали, что на экзамене показали себя лучше, чем контрольная группа. И те, и другие, оценили свой опыт весьма позитивно и завысили оценку собственных успехов. Самооценка — ненадёжный инструмент, это мы и так знали. Мы уже ранее обсуждали исследования, в которых у людей спрашивали, как изменилась их эффективность с использованием ИИ, и люди переоценивали позитивное влияние. Так что, если нам кажется, что мы стали невероятно эффективны, скорее всего, нам кажется (и это надо проверить). Чтобы чему-то научиться, надо преодолеть определённые…
Источник: vc.ru — vc.ru/ai/3242212-iskusstvennyj-intellekt-v-obrazovanii
