На фоне укрепления системы образования Китая реализация инициативы «ИИ плюс» стала одной из важных тем для педагогического сообщества. Высшему образованию необходимы глубокие изменения образовательной философии, путей развития вузов, моделей преподавания, подходов к обучению и оцениванию, чтобы сформировать новую экосистему с поддержкой ИИ.
На каком этапе находится применение ИИ в высшем образовании и в каких направлениях оно будет углубляться? Какую ценность ИИ представляет для подготовки студентов и преобразования образования? На эти вопросы отвечает профессор Хуан Жунхуай — руководитель кафедры ЮНЕСКО по ИИ в образовании и директор Исследовательской базы стратегии информатизации образования Министерства образования КНР (Пекин).
Какие изменения происходят в высшем образовании благодаря ИИ?
В ответ на новую волну развития ИИ высшее образование переживает системные изменения учебной среды, форм преподавания, механизмов оценивания и методов научной работы, активно приспосабливаясь к изменениям интеллектуального общества. Основные направления таковы.
Формируется взаимосвязанная и интегрированная интеллектуальная учебная среда.
ИИ, интернет вещей и другие ключевые технологии связывают людей, машины и среду. Новые пространства с комплексным сбором информации, объединением физических и виртуальных связей и интеллектуальным взаимодействием становятся направлением развития учебной среды нового поколения. Например, Министерство образования изучает пилотные центры обучения будущего, которые опираются на университетские библиотеки, объединяют ресурсы вузов и используют ИИ для точного и эффективного предоставления учебных услуг по запросу, преобразуя учебные пространства.
Развивается преподавание на основе сотрудничества человека и ИИ.
Преподавание в вузах входит в пространство разнообразного сотрудничества, где люди-преподаватели и интеллектуальные машины сосуществуют и совместно обучают. Сильные стороны машин могут компенсировать ограничения преподавателей, повышать эффективность и качество и удовлетворять разные учебные потребности. В интервью приводится пример Массачусетского технологического института, изучающего применение ИИ для совершенствования методов и эффективности преподавания, а также использующего персонализированные системы на основе генеративного ИИ в инженерных и компьютерных курсах. Такие системы подстраивают содержание под результаты и стили обучения студентов, помогая понимать сложные понятия.
Формируются динамичные и многомерные механизмы оценивания.
Платформы образовательного оценивания в различных контекстах, основанные на ИИ и больших данных, становятся важной частью цифровых кампусов. Вместо единственного подхода, ориентированного на баллы и конечные результаты, развивается технологически поддерживаемое, основанное на данных многомерное оценивание процесса. Например, Пекинский педагогический университет исследовал интеллектуальное оценивание преподавания «ИИ плюс». Объединяя компьютерное зрение, обработку естественного языка, ансамблевое обучение и статистическое моделирование, система позволяет преодолеть субъективность и запаздывание традиционного оценивания, значительно уменьшить трудозатраты и точнее отслеживать учебный процесс.
Развиваются междисциплинарные и инновационные методы исследования.
Возможности ИИ открывают новые способы решения научных проблем, повышают эффективность исследований, способствуют обновлению научных парадигм и меняют характер исследовательской работы в высшем образовании.
На каком этапе находится применение ИИ и какие направления требуют дальнейшего развития?
Благодаря способности быстро адаптироваться и глубокой исследовательской базе высшее образование находится на пороге серьёзных преобразований. Однако, несмотря на технологическую поддержку инноваций, образовательная система по-прежнему сталкивается с противоречиями в нескольких измерениях.
Пять противоречий, требующих внимания
- Инвестиционная логика капитала и внутренняя логика образования. Капитал ускоряет концентрацию ресурсов и распространение технологий, включая ИИ, но стремление к быстрой отдаче способно исказить общественно полезное назначение образования и его долгосрочные цели.
- Повсеместное применение технологий и гибкость оценивания. Студентам необходимо осваивать технологии и адаптироваться к их быстрому развитию. Однако удобство может порождать чрезмерную зависимость и неправомерное использование, например выполнение заданий с помощью ИИ или мошенничество на экзаменах, что ставит оценивание перед новыми трудностями.
- Стандартизированное образование и потребности развития студентов. Преобладающая модель подготовки по-прежнему основана на стандартизации индустриальной эпохи. Учебная деятельность сосредоточивается на базовых знаниях и навыках, что затрудняет всестороннее развитие личности.
- Инерция преподавания и инновации в методах. В больших университетских группах многим преподавателям трудно учитывать индивидуальные различия, поэтому они могут продолжать использовать привычные традиционные подходы.
- Структура образовательных программ и общественный спрос. Вузы нередко обновляют дисциплины и содержание медленнее, чем развиваются ИИ и потребности общества. Возникает несоответствие между подготовкой кадров и социальным запросом, формирующее структурный дисбаланс спроса и предложения.
Для преодоления этих противоречий высшему образованию следует углублять применение ИИ для совершенствования преподавания и оценивания, а также проводить социальные эксперименты в области ИИ и образования.
Последовательно совершенствовать модели преподавания и методы оценивания.
Смешанное очно-дистанционное обучение, проектное обучение и другие разнообразные подходы могут обогатить учебный опыт студентов и повысить общую результативность образования.
В смешанном обучении ИИ помогает исследовать и реализовывать индивидуальные траектории и смешанный дизайн курсов, динамически изменять содержание и сложность и оптимизировать распределение ресурсов.
В проектном обучении ИИ может рекомендовать темы по интересам и способностям студентов, координировать необходимые ресурсы и обеспечивать оперативную обратную связь через интеллектуальные инструменты управления проектами, развивая инновационные способности.
Оценивание должно использовать разные методы для понимания и точной оценки логического, критического и творческого мышления. Помимо традиционных испытаний возможны обсуждения открытых вопросов, устные защиты и оценка новизны проектов. Интеллектуальные системы с обработкой естественного языка и анализом больших данных могут исследовать ход рассуждений и решения задач, обеспечивая комплексную оценку многомерных способностей.
Углублять образовательные социальные эксперименты интеллектуальной эпохи.
Такие эксперименты могут дать убедительные данные и методологическую основу для изучения закономерностей и способов интеграции ИИ в высшее образование. Рассматривая обновление образовательных представлений, моделей преподавания и парадигм обучения, они позволяют раскрывать механизмы преобразования и ускорять инновационное развитие.
При быстром развитии ИИ университетам Китая и других стран необходимо усиливать сотрудничество и совместно проводить образовательные социальные эксперименты. Следует наблюдать влияние на образовательные модели, эффективность обучения, преподавание, проектирование курсов, оценивание и администрирование. Анализ экспериментальных и практических данных позволит изучать адаптивность и результативность ИИ в разных образовательных и культурных контекстах, предоставляя вузам мира инструменты и примеры.
Какие проблемы могут возникать или требуют особого внимания при применении ИИ в вузах?
Этические вопросы непрерывных технологических инноваций обычно включают три аспекта: неравенство прав на технологические услуги, технологические риски и угрозы в процессе использования. Эти аспекты взаимосвязаны, а не полностью обособлены; вместе они определяют проблемы, требующие внимания при развитии и внедрении технологий.
Цифровой разрыв способен усиливать образовательное неравенство.
Цифровой разрыв является формой социального исключения, которую ИИ может углубить, создавая новые неравенства. Университеты различаются уровнем цифровой инфраструктуры, а преподаватели и студенты из разных социальных условий — технологическими правами и возможностями адаптации к новым технологиям.
Непредсказуемые технологические риски сохраняются постоянно.
Усложнение цифровых систем может приводить к разрыву между техническими методами и их целями, порождая риски, которые трудно заранее предвидеть.
- Утечки данных и конфиденциальность. Интеллектуальные системы располагают большим объёмом информации об индивидуальном поведении, что создаёт риск раскрытия персональных данных, коммерческих тайн и даже сведений, связанных с национальной безопасностью.
- Непрозрачность алгоритмов и внутренних структур. Очень сложные алгоритмы создают неопределённость применения и могут содержать предвзятость и дискриминацию. ИИ способен формировать результаты, отражающие ценностные предпочтения отдельных групп.
- Ошибочная информация генеративного ИИ, включая ChatGPT. Хотя чат-боты успешно справлялись со многими деловыми, юридическими и академическими экзаменами, небольшое изменение формулировки вопроса может приводить к ошибкам и даже вымышленным ответам.
Одновременно существуют различные потенциальные угрозы.
Неправильное или чрезмерное использование ИИ, а также его избегание могут создавать угрозы для преподавателей и студентов, их взаимных отношений и отношений между студентами, порождая этические споры и регуляторные трудности.
- Неправильное использование. Деятельность с интеллектуальными технологиями может нарушать основные этические нормы и закономерности образования, искажая назначение технологий. Например, подготовка работ через ChatGPT или технологическое мошенничество на экзаменах вызывает кризисы академической добросовестности.
- Чрезмерное использование. Интеллектуальность и удобство технологических продуктов и услуг легко стимулируют избыточное потребление. Неупорядоченные потоки информации, стимулирующие развлечения и передача памяти и решений внешним системам влияют на развитие студентов. В оригинальном интервью среди отрицательных последствий названы накопительный вред физическому и психическому здоровью, ослабление мышления, цифровая зависимость, снижение памяти и трудности общения. Без осторожного подхода физические, когнитивные и социальные функции могут подвергнуться системной деградации.
- Избегание. Некоторые преподаватели и студенты боятся технологий, избегают или отвергают их. Отсутствие образовательного применения ИИ, в частности, может ослабить субъектность преподавателей и ценность их роли, усилить давление на рынке труда и риск безработицы, а также привести к упущенным возможностям системной интеграции технологий и образования.
Как оценить значение ИИ для подготовки студентов и преобразования высшего образования?
Ценность ИИ многомерна: персонализация обучения, изменение методов преподавания, обновление интеллектуальной учебной среды и инновации в исследованиях. Его основное значение состоит в подготовке новых граждан интеллектуальной эпохи со следующими компетенциями.
- Самостоятельное обучение на протяжении всей жизни. Оно станет ключевой учебной компетенцией интеллектуальной эпохи. Студентам необходимо сохранять самоэффективность и субъектность, постоянно обновлять знания через самостоятельное планирование, принятие решений, контроль, управление и оценку для будущей работы и жизни.
- Инновации с помощью ИИ. Творческое применение требует не только базовых технических навыков, но и соединения ИИ с накопленным опытом для нестандартного решения сложных повседневных проблем и объединения разных взглядов в инновационные решения.
- Адаптация к повторным переходам в условиях гибкой занятости. Нужны сильные профессиональные навыки и междисциплинарная подготовка, чтобы гибко реагировать на изменения рабочих условий, переходить между ролями и обязанностями, удовлетворять разным профессиональным требованиям и адаптироваться к развитию отраслей.
- Работа с неопределённостью. Критическое мышление и оценка рисков помогают принимать гибкие и адаптивные решения в быстро меняющихся сложных условиях и перед лицом неизвестных вызовов. Необходимы также понимание технологической этики и этическое суждение для разумного использования ресурсов, защиты конфиденциальности и информационной безопасности.
- Жизнь в среде, насыщенной ИИ. При всё более тесном и сложном взаимодействии человека и ИИ приоритетом должна оставаться личная субъектность; человеческое творчество и способность машин одновременно выполнять разные задачи следует объединять для наилучшего результата.
Как преподавателям и студентам отвечать на возможности и вызовы ИИ?
И преподавателям, и студентам необходимо адаптироваться к изменению образовательных представлений, включая фундаментальные сдвиги в понимании знания, обучения, учебных программ и преподавания.
- Совместное создание и распространение знаний. Каждый человек является производителем и распространителем знания.
- Обучение через интеллектуальные связи и конструирование знаний. В связанной и интегрированной интеллектуальной среде учащимся следует активнее участвовать в глубоком обучении.
- Интегрированные и открытые учебные программы. От изолированных, однотипных и полностью заданных заранее групповых курсов следует переходить к комплексным и разнообразным программам, учитывающим индивидуальные особенности.
- Преподавание на основе сотрудничества человека и ИИ. Преподаватели должны сосуществовать, совместно обучать и учиться с ИИ, сохраняя ценность человеческой субъектности и способность самостоятельно действовать в своей профессиональной роли.
Преподаватели: изменение ролей и взаимное обучение
Как основополагающая сила качественного образования, преподаватели должны осознанно относиться к изменению своей роли и активно исследовать педагогическую пользу интеллектуальных технологий.
- Осознать изменение роли. При поддержке интеллектуальных машин преподаватели будущего станут вдохновителями и проводниками студентов. Сохраняя субъектность и ценность своей роли, они должны обеспечивать эмоциональную поддержку и гибко учитывать подготовку, интересы и личные качества студентов. В обучении важно поощрять выражение собственных идей, использовать проекты и командную работу для развития практических навыков и творчества.
- Учиться друг у друга. Во-первых, наблюдать и слушать, чтобы понимать реальные учебные потребности. Во-вторых, постоянно осваивать новые технологии, отказываться от позиции безусловного авторитета и учиться у студентов эффективному применению инструментов, включая ChatGPT. В-третьих, развивать постановку вопросов: совместно обсуждать открытые вопросы, переосмысливать привычные рамки знания и направлять глубокое обучение с ИИ. Устойчивое эффективное сотрудничество преподавателя, студента и ИИ может обеспечивать взаимное усиление преподавания и обучения.
Студенты: самостоятельность, реальные задачи и социальная ответственность
Студентам следует укреплять самостоятельное обучение и решение сложных проблем, чтобы сохранять компетентность в интеллектуальную эпоху.
- Мотивировать себя и развивать умение учиться. Постоянное появление новых технологий и теорий делает самостоятельное обучение основой личностного развития. Нужно сохранять самоэффективность и субъектность, поддерживать мотивацию, искать ресурсы, ставить цели и гибко менять стратегии с учётом будущей работы и жизни.
- Решать проблемы через практику в реальных ситуациях. Студентам необходимо сознательно рассматривать задачи с разных, в том числе межкультурных, точек зрения, развивая системное, инновационное и критическое мышление через погружение, участие и практическое решение проблем. В быстро меняющейся, неопределённой, неоднозначной и сложной среде нужны гибкие и адаптивные суждения и решения, а также эффективное творческое применение ИИ к реальным задачам.
- Принимать социальную ответственность. Помимо понимания этики ИИ и соблюдения норм применения технологий, студентам следует замечать общественные проблемы, осознавать свою ответственность, размышлять о решении этих проблем с помощью ИИ и активно участвовать в создании справедливого, гармоничного и устойчивого интеллектуального общества.
Источник и авторство
Первоначальный источник, указанный в архиве: аккаунт Education New Observer (教育新观察) на платформе Xuexi Qiangguo.
Автор: Хуан Жунхуай.
Журналист Education New Observer на Xuexi Qiangguo: Гу Вэньтин.
Редакционная подготовка и перевод выполнены по архивной публикации сайта кафедры от 9 июля 2024 года. Сохранены вопросы и ответы, примеры и мнения автора; должности и описания применения технологий представлены в историческом контексте оригинала. Китайский архивный оригинал
Исходная ссылка: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-9189-ru/
