Не секрет, что стремительная цифровизация всех сфер экономики и социума оказывает давление на образовательную систему Российской Федерации. Преподаватели всех уровней от дошкольных до высших учебных заведений задумываются над тем, как внедрить ИИ в учебный процесс, сделать его инструментом познания, а не игрушкой, отучающей мыслить самостоятельно.

Доцент Кафедры математики и анализа данных Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве Российской Федерации И.К. Степанян отмечает, что еще недавно при составлении заданий для проверочной работы по математике, достаточно было поставить дополнительный текстовый вопрос к типовой задаче, чтобы лишить возможности решить ее наведя телефон на текст. Именно так работает, например, известное приложение Photomath на любом смартфоне, главное, чтобы формула поместилась в фокус на экране. Дробно-рациональное неравенство решается за две секунды с вполне приличным обоснованием ответа (рис.1).

Но если в условие добавить требование «указать сумму/количество целых чисел, не вошедших в ответ», то ученику придется анализировать решение выданное цифровым ресурсом, а не бессмысленно его переписывать (рис.2).

С появлением Больших Языковых Моделей (Large Language Models или LLM), их интеграцией в чат боты и доступностью на девайсах всех типов, дополнительный вопрос не влияет на скорость и качество решения заданий искусственным интеллектом. Тем не менее есть приемы, снижающие потенциал ИИ.

Если задания планируется решать в аудитории, то достаточно увеличить количество типовых примеров, чтобы «под давлением времени» у студентов не было возможности списать подробное решение со смартфона (мы не обсуждаем здесь проблему, как студенту не дать им воспользоваться). Интересно, что математические формулы, тексты геометрических задач с математическими символами и верхними/нижними индексами в обозначениях такой ресурс как DeepSeek распознает с ошибками (рис.3).

Многие математические задания для старшей школы и первого курса университета ИИ решает методами линейной алгебры и аналитической геометрии, которые еще не изучали на занятиях или вообще не входят в программу данного курса. Такие решения, после проверки преподавателем, студент, конечно, должен комментировать в устной форме (рис.4). 

Если нужно подготовить задания для дистанционной проверочной работы, то придется усложнять задания. Например, для действий с матрицами достаточно увеличить размерность с третьего порядка на четвертый, чтобы ИИ «поленился» представить полное решение для обратной матрицы, и результат будет отличаться от точного решения в Excel (рис. 5). 

Безусловно, преподавателю сегодня приходится искать разумный баланс между сложностью задания и временем на его решение, разумным алгоритмом решения и точностью вычислений. Но кто мешает ему, преподавателю, обращаться за помощью к ИИ. Невозможно и ненужно изолировать образовательный процесс от ИИ. Надо искать способы сотрудничества с LLM ботами и ИИ сайтами, чтобы они не мешали, а помогали учебному процессу. По возможности сделать на занятиях сравнительный анализ решения задачи вручную и чат-ботом, показать преимущества и недостатки для каждого способа. В любом случае, главная цель преподавателя математики на всех этапах истории – развивать у молодежи логическое мышление.

После тотального карантина из-за COVID-19 стало очевидно, что живого общения с преподавателем не заменят дистанционные образовательные технологии. При появлении чат ботов на LLM платформах поднимается новая волна дискуссий о роли преподавателя в учебных заведениях. Несмотря на неоспоримые возможности искусственного интеллекта в решении рутинных вопросов образовательного процесса, вряд ли он отменит концепцию обучения как способ передачи личного опыта от преподавателя к ученику. Значит, цифровые технологии должны становиться инструментами познания.