Генеративный искусственный интеллект стремительно внедряется практически во все области человеческой деятельности, улучшая эффективность процессов, ускоряя принятие решений и повышая качество обслуживания клиентов.
На сегодняшний день он активно используется в медицине, например на основе машинного обучения происходит диагностика заболеваний, тем самым помогая выявлять на ранней стадии патологии и ставить диагноз. В финансовой и банковской сфере используются алгоритмы анализа больших данных, позволяя, например, точнее оценивать риски, кредитоспособность заемщиков и предсказывать финансовые кризисы. Также появляются и активно развиваются автономные транспортные средства (беспилотные автомобили), таким образом уменьшается количество аварий и оптимизируются маршруты доставки товаров. Почти каждый использует карты, для того чтобы добраться в любую точку и тут также не обходится без искусственного интеллекта, так как рассчитываются кратчайшие пути передвижения пассажиров. В домах стали появляться «умные устройства», которые автоматически могут регулировать температуру воздуха, освещение и обеспечивать безопасность жильцов. Таким образом, искусственный интеллект проник почти во все сферы нашей жизни, заметно меняя подходы к решению повседневных задач и открывая новые горизонты возможностей для бизнеса и обычных пользователей. Согласно результатам ежегодного отчета Gartner «Цикл ажиотажа в области генеративного искусственного интеллекта 2025 года», к 2028 году свыше 95% компаний будут применять API или модели генеративного искусственного интеллекта (GenAI) и/или развернут приложения на базе GenAI в производственных средах.
В образовательной среде искусственный интеллект также набирает популярность. Обучающиеся стали активно его использовать при выполнении домашних заданий, подготовке к экзаменам, для поиска информации и даже для выполнения выпускной квалификационной работы. С одной стороны, это вредит студентам, так как чрезмерная зависимость от искусственного интеллекта лишает студентов способности самостоятельно мыслить и обрабатывать большие объёмы данных. Вместо того чтобы учиться формулировать собственные мысли и аргументированно выстраивать рассуждения, обучающиеся зачастую полагаются исключительно на результаты запросов, игнорируя важность самостоятельной проработки материала. С другой стороны это упрощает учебный процесс, делая его более комфортным и эффективным. Студентам проще находить нужную информацию, организовывать свое расписание и углубляться в предмет изучения. Однако полный запрет использования искусственного интеллекта не даст положительного эффекта и не станет выходом из сложившейся ситуации, считает старший преподаватель Кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета Бартева Виктория Алексеевна.
Поэтому мы рассмотрим возможности и инструменты использования искусственного интеллекта в образовательной среде, которые в свою очередь наоборот могут повысить качество образования, стимулируя познавательную активность обучающихся. А также дадим ряд рекомендаций касающиеся методики преподавания с учетом того, что студент может использовать искусственный интеллект при выполнении.
Сейчас появляются новые адаптивные системы обучения, которые создают персонализированные курсы, учитывающие уровень подготовки обучающегося и особенности восприятия. Появляются чат-боты и виртуальные наставники, которые отвечают на вопросы студентов, консультируют и проверяют домашнее задание. Внедряется автоматическое оценивание, которое помогает преподавателям экономить время и получать объективные оценки успеваемости обучающегося.
Скорее, решение должно заключаться в грамотном балансе между применением технологий и развитием традиционных академических навыков. Важно научить студентов правильно пользоваться возможностями искусственного интеллекта, формируя понимание границ дозволенного и недопустимого.
По мнению декана Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета к.ф.-м.н., доцента Феклина Вадима Геннадьевича, правильно выстроенный подход позволяет использовать искусственный интеллект как помощника, усиливающего эффективность занятий, а не конкурента традиционной педагогики.
Мы предлагаем рассмотреть несколько рекомендаций для преподавателей, которые позволят раскрыть потенциал студента в процессе обучения и сохранят баланс традиционного обучения и обучения, с использованием искусственного интеллекта:
Создание индивидуальных траекторий обучения с учётом особенностей каждого студента.
Проведение интерактивных лекций и семинаров.
Повышение мотивации обучающихся путём включения элементов геймификации.
Введение творческих компонентов при выполнении домашних заданий.
Постановка специализированных профильных задач повышенной сложности, стимулирующих глубокое погружение в изучаемую дисциплину.
Постановка специализированных профильных задач повышенной сложности, стимулирующих глубокое погружение в изучаемую дисциплину.
Организация проектной деятельности в группах, формирование умения работать в команде и публично представлять результаты своей работы.