ИИ в образовании: чат-бот вместо преподавателя в классе
Как использовать генеративный искусственный интеллект? Какие модели лучше подходят для решения определенных задач? Какова роль человека в работе ИИ? От ответов на эти вопросы зависит, как именно технология изменит привычный нам мир. Чтобы оценить возможности применения ИИ в образовании, Школа управления «Сколково» совместно с ТюмГу полностью заменила преподавателя одной из сложных дисциплин на чат-бота и провела исследование «ИИ вместо профессора: прорыв в образовании».
В выпуске подкаста «Позовите человека» Александр Диденко, руководитель Лаборатории ИИ Школы управления СКОЛКОВО, и Ася Филатова, научный сотрудник Центра образовательных разработок на основе технологий искусственного интеллекта ТюмГУ, рассказали про задачи, которые удалось решить с помощью ИИ, и результаты экспериментов.
Чат-бот как преподаватель с нужными компетенциями
В рамках бизнес-бакалавриата СКОЛКОВО и МФТИ проводится курс «Биология поведения человека». Его задача — дать будущим предпринимателям возможность глубоко исследовать поведение человека с позиций биологии, генетики, нейроэндокринологии. Однако сложно найти специалиста, который готов реализовать такой междисциплинарный подход.
Дело в том, что большинство преподавателей придерживается традиционной модели: они начинают обучение с особенностей поведения простейших, затем переходят к более сложным организмам. В итоге подоплека поведения человека изучается по остаточному принципу и в упрощенном варианте.
Решением проблемы поиска кадров стал искусственный интеллект. Разработчики обучили LLM-модель до уровня «доктора наук» в нескольких областях знаний, и в 2024 году преподавателя дисциплины полностью заменил чат-бот, которому дали имя Роберт.
Исследование
Ученые интегрировали в чат-бот 5 популярных LLM и протестировали получившиеся версии — с разными моделями «под капотом». Это позволило определить их потенциал для применения в науке и бизнесе. Все языковые модели имели доступ к базам знаний по семи дисциплинам. В чат-бот поступал запрос, а разные LLM анализировали: к какой базе — одной или нескольким — нужно обратиться, чтобы найти релевантный ответ.
Затем эксперты оценили более 1700 ответов от нейросетей по различным критериям, среди которых — точность при использовании профессиональной терминологии, междисциплинарность, понятность и другие.
Оказалось, что языковые модели YandexGPT, Claude и ChatGPT больше подходят для науки и в ситуациях, когда требуется точный, полный и структурированный ответ. Эти модели умеют оперировать профессиональной терминологией и выдают наиболее содержательные результаты.
От трансляционной к конструктивистской модели
Внедрение чат-бота в образовательный процесс потребовало корректировки дизайна курса. В том числе, изменение ролей и методов обучения.
На курсе полностью отсутствовала роль лектора — человека, транслирующего готовый материал. Слушатели должны были заранее ознакомиться с видеолекциями, статьями и книгами по теме, чтобы прийти на курс подготовленными. Такой метод обучения называется «перевернутый класс».
Появилась новая роль — медиатор. Его ключевая задача — поддерживать образовательный процесс: организовывать командную работу, давать задания, предлагать кейсы для разбора, модерировать дискуссии. Важно, что медиатор не являлся специалистом в биологии и смежным наукам и не мог подсказывать студентам.
Благодаря новой модели обучения удалось решить проблему «списывания», которая особенно ярко проявилась после распространения языковых моделей. Дело в том, что трансляционная модель подразумевает передачу готового знания. Поэтому обучающиеся могут получить у нейросети готовый ответ «ваншот» — с первого вопроса, не прикладывая для этого никаких усилий.
В рамках конструктивистской модели, которая использовалась на курсе, студентам нужно было искать решения самостоятельно. Чат-бот Роберт стал не поставщиком готовых ответов, а инструментом для создания нового знания.
Например, обучающиеся получали задание: объяснить с точки зрения разных дисциплин, что влияет на поведение человека в определенной ситуации. Чтобы получить решение, слушатели формулировали для бота релевантный запрос, используя знания, полученные до начала курса. А затем задавали несколько уточняющих вопросов. При этом в дизайне курса отсутствовала роль проверяющего — преподавателя, который мог бы сказать, что правильно, а что нет.
Исследование
Студенты использовали не только чат-бота Роберта, но и модели OpenAI. Зачастую ответы последних казались им более логичными и понятными. Возникла идея с помощью искусственного интеллекта проверить решения от «чистых» LLM, не имеющих доступа к специальным базам данных, и от моделей, интегрированных в чат-бот Роберт, которые обращаются к семи уникальным источникам знаний.
Оказалось, что объяснения «чистых» языковых моделей уступают по качеству трем из пяти моделей, которые использовались для чат-бота Роберта. Таким образом было доказано, что с помощью LLM со сложной когнитивной структурой получится генерировать более научные, полные и содержательные ответы.
Слушатели в новой модели
В привычной модели обучения всегда присутствует эпистемический авторитет — преподаватель, который обладает знаниями и говорит студентам, что они делают правильно, а что неправильно. В результате у обучающихся может формироваться упрощенная картина мира и склонность к черно-белому мышлению.
Исключение преподавателя из образовательного процесса позволило избежать упрощения и развить критическое мышление. Но при этом студенты столкнулись с ситуацией неопределенности, из-за чего испытывали когнитивные и эмоциональные перегрузки.
В дизайне инновационных курсов, в рамках которых предусмотрена работа с ИИ, необходимо предусматривать варианты для снижения когнитивной нагрузки. Например, такие, как смена деятельности, которая позволит снять напряжение и сохранить мотивацию слушателя.
Исследование
Эксперты сравнили результаты обучения двух групп. Одна из них занималась по традиционной модели, вторая — по инновационной. На старте участники обеих групп знали биологию примерно на одном уровне.
По завершении курса студенты ответили на несколько вопросов по биологии поведения человека. Интервью показало, что запомнили слушатели и насколько глубоко поняли материал. Затем результаты проверили с помощью оценочной языковой модели.
Группа, обучающаяся с помощью ИИ, показала более высокие результаты, чем группа с обычным преподавателем. Студенты освоили больше тем и лучше оперировали терминами.
Однако формат обучения вызвал много критики у студентов. В то время как группа, которая училась с преподавателем, оставила преимущественно позитивные или нейтральные отзывы.
Языковые модели меняют многие сферы, в том числе образование. Уже сейчас многие профессии связаны с использованием ИИ. Поэтому актуальными навыками станет способность задавать вопросы, проявлять недоверие и настойчивость, уметь самостоятельно определять, что правильно, а что неправильно.
Инновационный подход к обучению позволяет научиться работать с ИИ как с источником знаний, а не генератором готовых ответов. Как показало исследование, новая образовательная модель обеспечивает более высокие академические успехи, чем традиционная. Что доказывает применимость ИИ для обучения сложным дисциплинам.
Подробнее об исследовании читайте в отчете.