A model for using artificial intelligence in university education

Введение / Introduction

Стремительно происходящая цифровая трансформация общества существенно влияет на содержание и, прежде всего, инфраструктуру высших учебных заведений как главных индикаторов происходящих социальных изменений.

Перед вузами стоит задача не только внедрить и активно использовать для оптимизации образовательного процесса инновационные технологии и цифровые продукты, но и подготовить будущих специалистов к осуществлению профессиональной деятельности в цифровой среде. В связи с этим Ю. Я. Еленева, Д. И. Демушкин, А. А. Можаровская подчеркивают необходимость разработки методических подходов к оценке цифровой зрелости [1]. Кроме того, в Указе Президента Российской Федерации от 21 июля 2020 года № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года», наряду со всеми другими отраслями, в системе образования одной из задач в рамках национальной цели «Цифровая трансформация» также указана цифровая зрелость [2].

Проблема усугубляется перманентным совершенствованием и возникновением новых инновационных продуктов, требующих от преподавателей проявления антиципации.

Одним из трендов современного общества выступает использование искусственного интеллекта (далее – ИИ), который в настоящее время проник практически во все сферы нашей жизни, оптимизируя профессиональную деятельность. В частности, в образовании, с одной стороны, с точки зрения преподавателей, он освобождает от проверки знаний обучающихся, определяя не только уровень знаний, но и сформированность их компетенций, давая мгновенную обратную связь студенту; значительно освобождает время преподавателя за счет функции ИИ автоматически составлять методические разработки с учетом потребностей обучающихся высших учебных заведений, подбирать методы и приемы для объяснения сложных тем, подготовки контента контрольных работ, составления тестов и т. д.

С другой стороны, с точки зрения обучающихся, ИИ также оказывает решающее воздействие, оптимизируя сам процесс обучения. Студенты используют его для написания курсовых и выпускных квалификационных работ, для нахождения и структурирования необходимой информации, проверки ошибок и корректировки текстов и т. д.

Итак, мы можем констатировать, что на современном этапе ИИ позволяет нам отказаться от рутинной работы. Выполняя ее, ИИ дает более быстрые и качественные результаты.

Однако встает вопрос о психолого-педагогическом влиянии ИИ на обучающихся вузов и этических аспектах его использования. Так, Л. В. Куриленко указывает на возникшую в связи с этим проблему социализации будущих специалистов [3].

Так, из-за значительного сокращения интерактивной стороны общения между студентами и преподавателями, на наш взгляд, есть риск снижения эмоционального интеллекта и нарушения коммуникативных навыков студентов. Отметим, что решению данной проблемы сегодня ученые уделяют большое внимание. Так, Е. С. Игнатова в своей работе предлагает пути повышения эмоционального интеллекта обучающихся в условиях цифровизации [4].  Постоянное обращение к интеллектуальным системам не исключает проблем в развитии критического мышления, а также мотивации к процессу обучения. Так, А. В. Варданян отмечает особую актуальность и необходимость критического мышления в условиях цифровизации, однако подчеркивает сложности его развития у будущих специалистов, связанные с эскалацией клипового мышления [5].  Частое использование стереотипов, предоставляемых нам ИИ, сокращает мыслительную деятельность, что также может привести к ее разрушению и оказать отрицательное влияние на создание ее продуктов, значительно сократив их количество и снизив качество.

К сокращению таких рисков, на наш взгляд, может привести установление баланса между использованием ИИ и реальным общением между субъектами образовательных отношений, а также разработка нормативно-правовой базы, регламентирующей деятельность в рамках этой сбалансированности.

Таким образом, цель нашего исследования – разработать и описать модель использования искусственного интеллекта в образовательном процессе вузов. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд следующих задач:

– изучить зарубежный и отечественный опыт использования искусственного интеллекта в вузах;

– систематизировать нормативно-правовую базу использования искусственного интеллекта в вузах;

– определить и аргументировать целесообразные и достаточные подходы для повышения качества обучения в процессе использования искусственного интеллекта в вузах.

Обзор литературы / Literature review

Безусловно, проблеме использования ИИ в процессе обучения сегодня уделяется большое внимание.

Так, Р. Р. Гасанова, Е. А. Романова считают, что при всех достоинствах и недостатках внедрения в образовательный процесс вуза ИИ в настоящее время его использование вводит преподавателей в состояние неопределенности, что влечет за собой необходимость в их психологической адаптации к внедренным инновационным технологиям [6].

А. Ю. Казарян выступает за введение традиции проведения мониторинга эффективности использования ИИ, аргументируя необходимостью апробации инновационной технологии в образовательном процессе вуза [7].

Вопросы реализации принципов прикладной этики при использовании ИИ актуализирует в своей работе А. А. Миндигулова. Автор отмечает противоречивую неопределенность, связанную, с одной стороны, с имеющимися нормативно-правовыми актами, регламентирующими деятельность в рамках использования ИИ; с другой – в большинстве своем все эти документы носят рекомендательный характер. А. А. Миндинулова также отмечает недостаток специалистов прикладной этики в рамках работы с ИИ, прогнозируя результат: нормативная база не будет предусматривать обязательность исполнения [8].

Этические проблемы применения ИИ в образовательном процессе вуза также рассмотрены в исследованиях П. М. Лукичева и О. П. Чекмарева [9]. Решая их с позиции преподавателей и студентов, авторы отмечают, что использование ИИ приводит к необходимости формирования у студентов способности работать в гибридных условиях, интегрирующих в себе классическое очное обучение с цифровыми форматами, включающими в себя работу с различными инновационными технологиями. Кроме того, в содержании подготовки будущих специалистов, по обоюдному мнению авторов, должны найти отражение представления о последствиях использования ИИ для общества в целом, а также для экономики, права и этики. Этическими проблемами, возникшими перед преподавателями, выступают прежде всего несоответствия принципов этики искусственного интеллекта и наставничества, устранение которых, следуя логике исследователей, возможно при слаженной командной работе в подготовке кадров разработчиков ИИ, преподавателей, организаторов учебного процесса, студентов, родителей.

Противоречивая ситуация возникает и с восприятием изучаемых текстов при использовании ИИ. Так, исследования В. В. Радаева показали, что если ранее тексты воспринимались как источник, из которого надо добывать знания, и у обучающихся формировали навыки работы с текстами, то в настоящее время они воспринимаются как информация, которую надо очистить, нарезать и упаковать [10].

В связи с этим О. П. Околелов раскрывает педагогическую сущность искусственного интеллекта, определяя принципы его использования в образовании, среди которых:

 – диалоговое взаимодействие, предполагающее диалог между цифровым устройством и обучающимся;

– мультимедийное представление информации, подразумевающее представление образовательного контента с помощью видео;

– организация персонифицированного обучения, предоставляющая обучающемуся возможность использования личностно ориентированного содержания учебной информации;

– рационализация, усиливающая практическую составляющую учебного курса [11].

Кроме того, при использовании ИИ происходят изменения в системе управления учебным процессом: от преподавателя к ИИ.

Интересны исследования П. М. Лукичева и О. П. Чекмарева по поводу рисков использования ИИ [12]. Одним из первых рисков, выделенных авторами, выступает нивелирование собственных идей и текстов, повышение плагиата.

Немаловажным риском является возможная девальвация оценок за счет невозможности зафиксировать процесс выполнения задания каждым студентом.

Вызывает сомнения и предоставляемая ИИ возможность получения знаний «в готовом виде». Следствием этого, по мнению исследователей, является риск «технологического уклона», который приводит к утрате студентами способности к собственно процессу решения задач и неоптимальному освоению знаний.

Следуя логике авторов, со временем использование ИИ приводит к противоречиям между новыми идеями и с каждым годом «устаревающими» алгоритмами, положенными в основу ИИ, в результате чего есть риск «бюрократизации» высшего образования, что снижает качество образования. Как справедливо замечают Л. Д. Тайсон и Дж. Зисман, это естественный процесс, так как ИИ и интеллектуальные инструменты изменяют существующие и всегда создают новые задачи, меняя формы сотрудничества и организации труда [13]. Выход из сложившейся ситуации П. М. Лукичев и О. П. Чекмарев видят в формировании у студентов «мягких» навыков, позволяющих адаптироваться к любым изменениям [14].

Артем Димиденко проанализировал все процессы, запускаемые ИИ, и пришел к выводу, что они предполагают развитие следующих социальных («мягких») навыков:

– навык адаптации к непредсказуемым ситуациям, эмоциональный интеллект;

– способность учиться и переобучаться;

– способность управлять собственными компетенциями;

– умение интегрировать знания из разных областей;

– умения решать новые задачи в неопределенных ситуациях;

– эмпатия и коммуникативные навыки;

– критическое мышление, ориентация в ценностях [15].

Еще одним риском использования ИИ является формализация образования, связанная с фиксированной целью ИИ. В своих исследованиях С. Рассел отмечает, что предполагаемое совершенствование системы ИИ, оптимизирующей действия, в конечном итоге в реалиях приводит к ее несостоятельности [16]. Причиной такого явления выступает сложность в точном прогнозировании и определении целей, а фиксированные цели не приводят к развитию

Наряду с перечисленными рисками использование ИИ в образовательном процессе вуза приводит также к риску увеличения неравенства в зарплатах выпускников селективных и обычных университетов. Приоритет первых, по мнению П. М. Лукичева и О. П. Чекмарева, будет связан с информацией в резюме молодых специалистов о подготовке с использованием ИИ [17].

Проведенный П. М. Лукичевым и О. П. Чекмаревым анализ рисков использования в образовательном процессе вузов ИИ показал зарождающуюся у студентов тенденцию «отмирания» навыков счета, письма и т. д., что приводит авторов к сомнению о необходимости развития образования за счет использования ИИ и акцентирует внимание на развитии капитала профессорско-преподавательского состава [18]. К такому же выводу в результате своих исследований приходят А. Хамильтон, Д. Вильям, Д. Хэтти [19]. Авторы отмечают, что с развитием ИИ снижается мотивация к обучению и росту, следствием чего может стать увеличение числа необразованных людей и блокирование умений управления будущим.

Известный специалист в области использования ИИ Эньфу Чен со своим коллегой Сиян Гао, исследуя специфику интеллектуальной экономики, в основе которой лежат технологии ИИ, также выступают за то, что совершенствование такой экономики должно быть сосредоточено прежде всего на трудящихся, на развитии людей, воспроизводстве общественных отношений [20]. В связи с этим интеллектуальная экономика, а вместе с ней и использование ИИ должны выстраиваться в логике общественного строя и политики.

Анализ исследований, посвященных использованию ИИ в системе высшего образования, провели Хелен Кромптон и Диана Берк [21]. Авторам удалось определить категории использования ИИ в вузах. Среди них:

– оценочно-аналитическая категория: ИИ используется для выставления автоматической оценки, включающей оценивание не только академических достижений, но и эмоциональных состояний;

– прогностическая категория: ИИ использовался для прогнозирования успеваемости обучающихся и риска отчисления неуспевающих студентов;

– вспомогательная, где ИИ выступает в качестве помощника для студентов, и в связи с этим используются такие термины, как «интеллектуальный репетитор», «виртуальный помощник», «виртуальный агент», «интеллектуальный помощник», «интеллектуальный агент», рассмотрено использование ими чат-ботов и т. д.;

– интеллектуально обучающие системы, включающие в себя ИИ и образовательные методы; описываемые системы адаптируют учебный материал под потребности обучающихся, способствуют персонализации обучения (например, Stat-Knowlab), предоставляют доступ к лабораторному оборудованию, позволяя студентам проводить эксперименты (LabTutor для студентов инженерных специальностей);

– управленческая категория предполагает использование ИИ преподавателями для получения информации, ее анализа и организации работы обучающихся, а также для работы с большими данными (Big Data), что способствует расширению возможностей учета прогресса каждого ученика.

Также теоретический анализ исследований, результаты которых были представлены в журналах базы Web of Science, провели Хуэй-Чун Чу, Гво-Хаур Хван, Юнь-Фан Ту, Кай-Сян Ян [22]. Авторы дифференцировали исследования, раскрывающие вопросы использования ИИ, по областям применения. А именно:

– прогностическая функция ИИ по поводу успеваемости обучающихся чаще всего обсуждается в сфере высшего образования;

– технологии ИИ подробно раскрываются в области инженерии;

– изменения в поведении, в когнитивной и аффективной сферах обучающегося и преподавателей, связанные с использованием ИИ, рассматриваются в рамках педагогической деятельности.

Дифференциацию функций ИИ в своей работе представили и А. Николаев, М. Кузнецов, В. Николаев [23]. Кроме этого в одном из своих исследований авторы также описали цифровые сервисы и модели, созданные на основе ИИ, и пришли к выводу, что малоизученными остаются вопросы формирования в условиях использования ИИ навыков мышления, самоэффективности, сотрудничества, уверенности в себе и т. д. [24]

Эту проблему обозначила в своем исследовании и Е. С. Павлюк, которая выступает за необходимость пересмотра роли преподавателя в вузе [25]. В противном случае, по мнению автора, формирование знаний будет замещено на их генерирование в инновационных системах, в частности, с помощью ИИ.

Изучением функциональных возможностей ИИ в образовательном процессе вуза занимались и Х. Кромптон и Д. Берк [26]. Дифференцировав все функции ИИ, авторы отметили его широкое применение в вузах при оценивании, прогнозировании, ассистировании, обучении и в процессе управления им, подчеркивая при этом ведущую роль преподавателя.

Особое значение использованию ИИ в части оптимизации процесса обратной связи придают Дж. Эскаланте, А. Пак, А. Барретт [27]. Авторы также выступают в защиту смешанного подхода при организации обратной связи, включающего в себя обратную связь, сгенерированную ИИ, а также данную преподавателем.

Вслед за ними Т. И. Панг, А. Кутсукос, К. Т. Ченг подчеркивают, что главную роль в осуществлении обратной связи играет преподаватель, а ИИ выступает как инструмент поддержки [28]. Однако их эксперимент показал необходимость обучения педагогического персонала использованию ИИ для повышения качества обратной связи и исключения предвзятого отношения к ИИ, а также для решения технической проблемы приведения обратной связи, сгенерированной ИИ, к индивидуальному стилю преподавания. 

Глубокий анализ научных статей, демонстрирующих опыт использования ИИ в образовательном процессе вуза, провели В. Гонсалес-Калатаюд, П. Прендес-Эспиноса, Р. Роиг-Вила [29]. В результате авторы обнаружили практически полное отсутствие педагогики во многих из них, тогда как эта наука является фундаментом в построении образовательного процесса. В связи с этим, по авторитетному мнению исследователей, необходимо изменить научный вектор в области использования в образовательном процессе ИИ, сфокусировавшись на образовательных аспектах.

Проведенный М. М. Коц-Янухта, К. Дж. Шенборн, К. Рериг, В. K. Чаудри, Л. A. E. Тибелл, Х. Крейг Хеллер эксперимент показал, при использовании ИИ в образовательном процессе вуза обостряется необходимость оптимизации умственных способностей обучающихся [30]. Авторы подчеркивают при этом важность согласования, баланса, интеграции цифровых ресурсов, образовательных технологий и когнитивной архитектуры человека. Кроме того, последние, наряду с обратной связью, раскрывают широкий функциональный диапазон ИИ в процессе оценивания. Именно ИИ в процессе оценивания позволяет: формировать оценочные средства; проводить автоматическое оценивание; анализировать онлайн-работы; оценивать образовательные ресурсы.

Отметим, что в настоящее время также решается вопрос ограничения обозначения границ применения ИИ в системе образования, введены соответствующие национальные стандарты Российской Федерации (далее – НС РФ) и другие нормативно-правовые акты, регламентирующие использование ИИ (табл. 1).

Таблица 1

Нормативно-правовые акты использования технологий ИИ в образовании

Таким образом, на современном этапе ИИ активно используется в вузах. Генерируя оценочные средства, автоматизируя систему оценивания, сокращая время преподавателей на осуществление обратной связи студентам, персонализируя сам процесс обучения, предоставляя доступ к информационным ресурсам, автоматизируя процессы планирования и т. д., ИИ значительно оптимизирует образовательный процесс; персонализирует процесс обучения; позволяет оперативно собирать информацию, обрабатывать ее и анализировать.

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

Наиболее целесообразными при внедрении и использовании ИИ в образовательном процессе вуза нам представились антропологический и квалиметрический подходы.

Применение антропологического подхода предполагает использование ИИ как вспомогательного инструмента для организации развивающей образовательной среды. В связи с этим функциональные возможности его принципов (интегративности, рефлексивности, целостности, непрерывного образования) нам представились следующим образом.

Принципы интегративности и непрерывного образования реализуются через использование ИИ для изучения и анализа уровня сформированности компетенций студентов, выявления их потенциальных возможностей, а также для подготовки персонализированных заданий.

В основе реализации принципа рефлексивности в контексте использования ИИ лежит концепция модели рефлексивного интеллекта (Ри-модель). Идея автора модели – методолога, дизайнера продуктовых интерфейсов Ю. Туривного – заключается в применении ИИ как продолжения мышления студента, а не инструмента, генерирующего готовый ответ [35]. Критерием выбора Ри-модели явилось то, что она, на наш взгляд, позволяет развивать рефлексивное мышление студента при его работе с ИИ.

Принцип целостности в рамках антропологического подхода позволяет учитывать влияние ИИ на ценностный опыт, социальный и культурный аспекты жизни студента.

Квалиметрический подход используется преподавателями при подготовке технического задания, позволяет перевести качественные показатели в количественные и в полной мере оценить их сформированность. Такой перевод осуществляется посредством реализации следующих принципов:

– декомпозиции, позволяющей автоматизировать сложные задачи;

– приоритетности и учета неравнозначности; первый позволяет отбирать компоненты системы, достаточные и необходимые для решения задачи, второй – определять значимость каждого из них для оценивания изучаемого качества;

– эталонности – помогает определять образец для сравнения;

– нормирования – для формирования критериальной базы оценивания;

– многообразия методов оценки – повышает надежность результатов оценки.

Результаты исследования / Research results

Анализ литературы показал, что ИИ активно используется в образовательных процессах вузов и в настоящее время уже описан положительный опыт его применения в системе высшего образования.

Однако, наряду с положительными реалиями и предполагаемыми перспективами, остается много проблем в техническом, правовом и психолого-педагогических аспектах. Технические проблемы связаны, с одной стороны, с информационной безопасностью; с другой – с проблемой создания условий для объективного оценивания качества обученности. Правовые проблемы связаны с нарушением конфиденциальности, этики, а также с возможным наличием плагиата. Наконец, психолого-педагогический аспект проблем, возникающих в связи с использованием ИИ, заключается в нарушениях:

– коммуникативной сферы: отсутствие взаимодействия между субъектами коммуникации влечет за собой возникновение трудностей в развитии интерактивных навыков, в нивелировании роли преподавателя в образовательном процессе;

– эмоциональной сферы – проблемы в развитии эмоционального интеллекта, эмпатии;

– когнитивной сферы – снижение уровня развития логического и критического мышления, а также интеллектуальной мотивации.

Кроме того, возникают риски проявления поведенческих нарушений, связанные с возможным развитием цифровой аддикции, нарушением социальных навыков. Возникают проблемы и в соответствии квалификации преподавателей использованию возможностей, предлагаемых ИИ.

Поиск решения обозначенных проблем позволил нам разработать модель использования ИИ в образовательном процессе вуза, в частности Самарского государственного медицинского университета (табл. 2).

 Таблица 2

Модель использования ИИ в образовательном процессе вуза

Раскроем пути решения обозначенных проблем посредством модели использования ИИ в образовательном процессе вуза.

Реализация принципов антропологического подхода позволяет решать правовые и психолого-педагогические проблемы. Так, принцип интегративности и непрерывного образования персонализирует процесс обучения. Принцип рефлексивности позволяет сохранить человекотворческий смысл обучения. Принцип целостности, учитывая культурно-социальные сферы жизни, а также ценностный опыт студента, позволяет решить правовые проблемы. Таким образом, антропологический подход решает проблемы, связанные с формированием личности студента во время использования ИИ.

Принципы квалиметрического подхода позволяют, с одной стороны, унифицировать способы оценки качества обученности студентов; с другой – при оценивании учитывать индивидуальные особенности и достижения студентов. Таким образом, реализация принципов квалиметрического подхода позволяет решать технические проблемы использования ИИ в образовательном процессе вуза в части объективного оценивания качественных результатов обучения студентов.

Применение технологии развития критического мышления в сочетании с реализацией модели рефлексивного интеллекта позволит научить студентов сотрудничать с ИИ. РИ-модель, выступая продолжением человеческого мышления, способствует формированию у студентов аналитических умений, навыков установления причинно-следственных связей и принятия взвешенных решений, тем самым решая психолого-педагогические проблемы использования ИИ в части предупреждения нарушений в когнитивной сфере, обозначенных нами выше.

Игровые технологии позволяют погрузить студентов в виртуальную реальность. Создание квазипрофессиональной среды придает процессу обучения практико-ориентированный характер, развивая одновременно коммуникативную, эмоционально-волевую и когнитивную сферы личности будущего специалиста.

Разработанная модель позволяет, с одной стороны, активно использовать ИИ в образовательном процессе вуза, тем самым оптимизируя его и высвобождая временной ресурс как у преподавателей, так и у студентов вуза; с другой – сохранить психическое и психологическое здоровье всех субъектов образовательных отношений.

Заключение / Conclusion

Таким образом, анализ литературы привел нас к выводу, что использование ИИ в системе высшего образования расширяет горизонты как для преподавателей, так и для обучающихся вузов, оптимизируя образовательный процесс, персонализируя обучение студентов, создавая им условия для осуществления квазипрофессиональной деятельности.

Однако, наряду с этими и многими другими возможностями, использование ИИ влечет за собой много рисков. С целью предупреждения потенциальных проблем как следствия неверного применения ИИ мы разработали модель использования ИИ в образовательном процессе вуза. В основе нашей модели лежат следующие положения:

– ИИ – вспомогательный инструмент для развития личности будущих специалистов и формирования у них субъектного опыта;

– ИИ, наряду с количественными, позволяет оценить качественные показатели обученности;

– ИИ устанавливает баланс между виртуальной и реальной средой, не нарушая процесс общения субъектов образовательных отношений;

– ИИ дает возможность «погружения» студентов в профессиональную среду до их выхода на производственную практику;

– при использовании ИИ преподаватель выступает организатором и координатором учебной деятельности обучающегося.