Ученики и студенты всегда стремились облегчить процесс обучения, поэтому с появлением ChatGPT с радостью делегировали чат-боту выполнение «скучных» заданий. Наиболее находчивые стали использовать нейросеть для написания всевозможных текстов — от небольших эссе до выпускных дипломных работ. Спектр специальностей ничем не ограничивался — искусственный интеллект с равным успехом справлялся и с античной поэзией, и с технократическим программированием, и с классической медициной. Учителя и все образовательное сообщество пребывало в шоке — нейросеть не просто с легкостью справлялась с задачей, но и делала тексты неотличимыми от написанных человеком.
Академическая честность
Наиболее показательным стоит считать историю со студентом РГГУ. Его диплом по теме «Теоретические аспекты управления современной организацией» набрал 82% оригинальности. Узнало руководство университета об использовании чат-бота в написании диплома от самого студента, который поделился отчетом об использовании ChatGPT на практике. Только вмешательство главы Минобрнауки В. Фалькова спасло молодого человека от отчисления с аннуляцией диплома и смогло утихомирить образовательное сообщество.
Вообще, в России, да и во всем мире, академическая честность является настоящей проблемой образования. Проблема стоит остро в век высоких технологий. Если вспомнить появление первых смартфонов с интернетом и встроенным поисковиком, то мировое образовательное сообщество повсеместно вводило запреты на использование смартфонов на экзаменах. Еще острей встал вопрос в пандемийный период — контролировать экзаменуемых на предмет поиска информации в интернете стало попросту невозможно.
Примечательно, что даже ChatGPT признает проблему академической честности — по его «словам», использование того же Google приводит к невозможности фактически оценить знания и понимание учеником материала.
Как в свое время бились доступными способами со шпаргалками, так и сейчас развернута борьба за академическую честность. Причем борцы нашли не менее высокотехнологичные способы противодействия:
- разработка и интеграция программных комплексов, идентифицирующих учеников/студентов и их программное окружение;
- мониторинг направления взгляда для выявления использования неподконтрольных устройств;
- мониторинг поведения экзаменуемого;
- использование систем идентификации текстов для обнаружения «творчества» языковых моделей.
Примечательно, что ни один их этих способов противодействия не дает высокой эффективности, так как количество ложных «срабатываний» пока превышает фактическое выявление «нарушения». Даже OpenAI, разработавшая ChatGPT, признала невозможность отличить авторство текста. Тем не менее в образовательной среде сплошь возникают ситуации, когда нерадивые студенты с легкостью «сдаются» с использованием нейросетевых текстов, а добросовестные ученики не могут доказать свое авторство.
Не стоит забывать и о медийной подоплеке появления ChatGPT. Медиасреда с удовольствием демонстрирует возмещения, запреты и скандалы, а вот об отмене принятых «на эмоциях» ограничениях говорить не любит — инфоповод недостаточно интересный. И в первое время с момента выхода ChatGPT были громогласные заявления педагогов, экспертов и прочих представителей образования. Была увлеченность запретами на использование искусственного интеллекта в образовательной деятельности.
Перспективы искусственного интеллекта в образовании
Но как только скандалы поутихли, начались робкие заявления о пользе использования генеративных сетей все в той же образовательной деятельности — пользе как для учеников и студентов, так и для педагогического, преподавательского состава. Примечательной кажется признание главы школьного округа New York City, что после преодоления волны страха были выявлены положительные стороны использования ChatGPT в образовании детей. И что специалисты перешли к исследованию возможностей новой технологии, ее рисков и перспектив использования.
Не меньший интерес вызывает заявление университетской общественности Австралии, которая летом призвала чиновников и законодателей отказаться от идеи ограничений на использование генеративных сетей и искусственного интеллекта в обучении. Преподаватели указали на необходимость пересмотра методов и принципов учебного процесса, оценки знаний и умений студентов.
В контексте происходящего стоит вспомнить, что до начала индустриализации письменной оценки знаний не проводилось. Необходимость в письменных работах стала всего лишь результатом роста числа студентов в конце XIX века, когда странам требовалось много инженеров. До той поры оценку знаний проводили за счет публичных диспутов, открытых лекций и защиты тезисов. Устный экзамен во все времена был более показателен и требовал от обучающегося по-настоящему глубоких знаний.
Современная жизнь уже не требует унифицированных знаний у специалистов, особенно у узких специалистов. Напротив, даже промышленность все больше склоняется к найму индивидуально подготовленных специалистов, а при приеме на работу на ответственные должности, например в IT, проводят устный опрос. Поэтому все больше образовательных сообществ выстраивает траектории к возвращению к индивидуальной подготовке специалистов.
Мир уже давно вышел из индустриальной эпохи, тогда как образовательная система во всех странах все еще пребывает в ней. Способы передачи знаний и методы их оценки становятся менее адекватными в текущих реалиях, ChatGPT лишь показал всю несовершенность образования индустриального периода.
Возможно, появление настраиваемых и масштабируемых инструментов на основе искусственного интеллекта ускорит переход к постиндустриальной системе образования, приведёт ее в соответствие с вызовами реальности. Выпускники, получившие образование по новым стандартам, скорее всего будут боле востребованы на рынке труда. И активные эксперименты по интеграции нейросетей и языковых моделей в образование начнутся уже осенью 2023 года во многих странах.
