Последние пару лет характеризуются бурным обсуждением роли искусственного интеллекта (ИИ) в разных сферах человеческой деятельности, высшее образование не стало исключением. По мнению доцента кафедры Математики и анализа данных Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Муминовой Светланы Рашидовны, ИИ меняет парадигму обучения, причем в лучшую сторону. По мнению Светланы Рашидовны, нейросети – это инструмент, которым еще предстоит научится пользоваться для эффективного обучения, и это относится не только к студентам, но и к преподавателям.

Можно считать, что студенты стали пионерами по освоению приемов использования нейросети. Достаточно вспомнить, как в 2023 году Алексей Жадан практически за сутки написал диплом на тему «Анализ и совершенствование управления игровой организацией» и защитил его на оценку «удовлетворительно». Это объясняется тем, что студенты открыты и проактивны в изучении инновационных разработок, которыми, по сути, и являются нейросети.

Сегодня перед преподавателем даже не стоит альтернатива выбора применять или не применять ИИ в своей работе. Однозначно, применять. В большей или меньшей степени, но ИИ становится полноценным инструментом, таким же как компьютер, интернет или система дистанционного обучения (LMS).

Кратко рассмотрим основные примеры внедрения нейросетей в работу преподавателя.

1. Подготовка вариантов для формирующего и оценивающего тестирования. С одной стороны, любой преподаватель знает, что чем больше вариантов вопросов или заданий в тесте, тем лучше. С другой стороны, формирование обширного банка заданий – это достаточно трудоемкий процесс. Если в качестве запроса к нейросети указать задание/задачу определенного типа и попросить создать еще несколько вариантов аналогичных задач, но с другими числами, то это поможет сэкономить массу времени.

2. Тестирование собственных заданий. Прежде чем выдавать студентам задания, будет нелишним проверить их на наличие ошибок. Например, в расчетном задании ответ преподавателя не совпадает с ответом нейросети. Это повод задуматься, почему это произошло: допущена ошибка в расчетах автора или это галюцинация нейросети?

3. Поиск примеров для лекций. Подготовка к лекции, особенно для начинающих преподавателей, требует немало усилий. Очевидно, что удачно подобранный пример способен помочь в запоминании теоретического материала и его воспроизведении в будущем. Особенно это актуально для тех лекций, где нужно обеспечить отраслевой контент – примеры, ориентированные на будущую профессию студентов. Нейросеть способна справиться с постановкой такой задачи, тем более, что ее всегда можно попросить скорректировать результат.

4. Создание кейсов на основе решений нейросети. Некоторые задачи могут быть решены разными способами, поэтому нелишним будет проверить, каким образом нейросеть решает тот или иной класс задач. На занятиях со студентами можно показать сильные и слабые стороны такого подхода и, главное, продемонстрировать альтернативные решения, развивающие профессиональные компетенции.

5. Помощь в написании рабочих программ дисциплин. Составление и актуализация рабочих программ дисциплин – неотъемлемая часть методической работы преподавателя. Рабочая программа должна раскрывать, помимо содержания лекций и семинаров, знания, навыки и умения, которые освоит обучающийся в процессе изучения дисциплины. Зачастую именно эта часть рабочей программы вызывается затруднения у тех, кто их пишет впервые. Например, если студент освоит метод наименьших квадратов, то к какой категории навыков это следует отнести. Нейросеть и здесь готова прийти на помощь автору и предложить свою формулировку.

Каким образом преподавателю начинать осваивать этот новый инструмент? Лучше всего пройти курс повышения квалификации по данной теме в своем ВУЗе или там, где он доступен. Например, Финансовый университет реализует курс «Генеративный искусственный интеллект в IT образовании» в объеме 18 академических часов, что может быть весьма полезным для преподавателей этого направления. Также доступен бесплатный курс для начинающих преподавателей от Яндекс, который ориентирован главным образом на использование ИИ-разработок данной компании.