Эксперты Международной лаборатории проектирования и исследований в онлайн-обучении ВШЭ изучают и разрабатывают методы образования, предполагающие большую вовлеченность студентов и школьников в процесс обучения. Лаборатория активно исследует поведение учащихся через их цифровые следы в онлайн-системах, отношение педагогов к применению современных технологий и коммуникаций в обучении и разрабатывает принципы продуктивного применения ИИ в образовании. О деятельности лаборатории «Вышка.Главное» побеседовала с ее заведующей Анастасией Капузой.
— Когда и по чьей инициативе была создана лаборатория?
— Мы стали в 2011 году одной из первых международных лабораторий. Руководил ею Андрей Захаров, мы делали большие количественные исследования, связанные с неравенством в образовании и его развитием. В процессе мы вышли на тему возможной компенсации неравенства с помощью цифровых инструментов. В 2018 году мы провели совместно с «Яндекс Учебником» первый в России рандомизированный эксперимент в 340 школах, разделенных на две экспериментальные и контрольную группы, и изучали, какие плюсы дает работа с платформами и нет ли перегрузки.
Это масштабная работа, важная для отечественной системы образования, единственный российский эксперимент, включенный в мировую базу исследований эффективности Лаборатории действий по борьбе с бедностью Абдула Латифа Джамиля (Poverty Action Lab, J-PAL). Мы выяснили, что цифровые инструменты работают в первую очередь для слабомотивированных и изначально слабо подготовленных детей, кому критически важна отработка и мгновенная обратная связь.
— Одним из требований проекта «Международные лаборатории» было приглашение иностранных ученых, признанных авторитетов в своей сфере.
— Нашим научным руководителем до 2020 года был американский ученый, профессор Стэнфорда Мартин Карной, он покинул пост из-за возраста. Его преемником стал Прашант Лоялка, также работавший в Стэнфорде, он горел большими экспериментами. С 2023 года мы работаем с Джейми Костли, он работал сначала в институте как иностранный постдок, а теперь — ведущий научный сотрудник, выполняющий функции научного руководителя.
— Когда поменялся фокус исследований?
— В 2020 году лаборатория переориентировалась на большие эксперименты о цифровых средствах обучения. С началом пандемии как из рога изобилия посыпались исследовательские вопросы, связанные с «цифрой», включая технологический стресс учителей. У них, привыкших воспитывать учеников в классе, возникли опасения вытеснения педагогов цифровыми инструментами. Мы изучали, как они переживают стресс и взаимодействуют с новыми технологиями.
В то же время мы осваивали технологию обработки цифровых следов, оставляемых учащимися при взаимодействии с разными инструментами. Например, когда человек отправил решение задания, сколько времени у него ушло на его выполнение. При этом следует учитывать много подводных камней: данные нельзя использовать напрямую, ведь люди могут уходить из интернета и возвращаться.
— Каковы главные направления деятельности лаборатории?
— Многое меняется, мы регулярно трансформируем наши исследования, находим что-то новое, это естественное движение. Мы двигаемся вслед за исследовательскими вопросами и полученными ответами, реагируем на изменения в современном образовательном процессе и включаемся в темы, где вписываемся в мировую повестку.
Сейчас это несколько направлений, касающихся особенностей организации образовательной среды, как она должна направлять учащегося, чтобы снизить когнитивные издержки и повысить эффективность и вовлеченность в обучение.
Первое большое направление — когнитивные и метакогнитивные механизмы обучения в цифровых и мультимедиасредах. Мы пытаемся понять, как обрабатывается и «присваивается» информация в насыщенных средах, когда платформа или преподаватель предоставляет разные формы и форматы: видео, задачи, интересные дополнительные тесты, пояснения, — а у обучающегося масса разных способов взаимодействия с материалами. Здесь важно видеть, как работают процессы саморегуляции учебного поведения, как происходит обработка и ранжирование информации, где учебная среда подсказывает, а где, наоборот, перегружает ограниченные когнитивные ресурсы. Нам предстоит жить в мире с высокой информационной нагрузкой, и надо понять, как учить, чтобы информация не стала белым шумом.
Следующее направление — наблюдаемое поведение в обучении. У нас достаточно работ про учебную вовлеченность: что человек реально и наблюдаемо делает, как взаимодействует со средой. Когнитивные и метакогнитивные процессы действуют только в процессе обучения. Значит, отдельная задача — понять, как вовлечь в него наших студентов и привести их к достижению учебной цели.
Наконец, в отдельное направление могу выделить изучение моделей генеративного ИИ через призму совместного обучения. Обучение в группе, peer-обучение — весьма популярные и эффективные форматы, у нас в ВШЭ, например, приветствуются групповые проекты. Но в последние годы у учащихся за спиной встал неожиданный peer — искусственный интеллект. Мы пытаемся понять, как организовать учебу, чтобы использование ИИ-моделей не замещало ее, а поддерживало, так как потенциал у технологии потрясающий. Мы интерпретируем ИИ не как цифровой инструмент, а как «знающего другого», агента коммуникации. Такая интерпретация дает возможность развивать дискуссию именно в рамках совместного обучения.
Свои исследования мы делаем на данных самоопросов и цифровых следов, возникающих при взаимодействии с разными онлайн-системами. Ставим много экспериментов для проверки гипотез, это наша сильная сторона с точки зрения развития научной школы. В науке об обучении несложно балансировать фундаментальные и прикладные исследования. Часть данных и экспериментов мы собираем вместе с вышкинским проектом Data Culture. У коллег много образовательных онлайн-продуктов, вместе с ними мы ищем наиболее эффективные способы их организации, пытаемся понять, как студенты взаимодействуют со средой и материалами. Это взаимовыгодное сотрудничество: мы разрабатываем рекомендации, а коллеги развивают свои продукты.
— Какие из них вы считаете наиболее перспективными?
— Я бы сказала, что это когнитивные процессы в насыщенных средах, например, как происходит обработка информации, когда каналы получения и обработки информации перегружены. В перспективе 5–10 лет мы хотим посмотреть поддержку обучения ИИ именно с точки зрения когнитивных и метакогнитивных процессов: что меняется и как, используя ИИ, увеличить когнитивную вовлеченность, активную обработку информации, чтобы люди учились, а не просто смотрели в экран, как поддержать их саморегуляцию, организовать образовательную среду.
— Лаборатория занимается преимущественно фундаментальными или прикладными исследованиями? Сложно ли поддерживать их баланс?
— В первую очередь мы заинтересованы в том, чтобы узнать что-то позволяющее лучше понять человека, как он и его психика справляются с выросшим за последние 40–60 лет на порядок объемом информации и обрабатывают ее в продуктивное знание для решения часто весьма нетривиальных проблем.
Но мы работаем в образовании, хотим ему помогать. Это непросто: на наш «товар» трудно найти прямого заказчика, потребителя или стейкхолдера, так как образование — сложная и консервативная система, а эффекты не видны мгновенно. Но мы реализовали ряд проектов с «Яндекс Образованием», компанией «Сферум», сотрудничали с издательством «Просвещение».
— Какие цифровые следы важны для понимания вовлеченности школьников и студентов в обучение?
— Сошлюсь на диссертацию Александры Гетман. Она изучала цифровые следы поведения и вовлеченности, собранные на разных курсах, и пыталась понять: это стабильная и сложно изменяемая черта или есть инструменты, чтобы вытащить слабо вовлеченных хотя бы в середняки. В частности, разрабатывая с компанией Skillbox систему прогноза продолжения учебы на основе поведения обучающегося, мы увидели: отдельные цифровые следы ничего не дают, нужны модели, учитывающие более сложные паттерны. Например, просьбы о помощи в выполнении задания, переписка с кураторами и преподавателями, обращения к дополнительным материалам — важные предикторы прогноза вовлеченности, хотя их могут интерпретировать и как технические метрики.
Также она впервые доказала динамичность и цикличность учебной вовлеченности. Ранее это скорее предполагалось, но мало изучалось.
— Как самостоятельный контроль обучения в онлайн-среде может повысить мотивацию и, напротив, привести к дезориентации?
— При самостоятельном контроле вы заходите в систему и можете выбрать один из десятка способов обучения, менять порядок предметов, выбирать задания. По теории самодетерминации, свобода удовлетворяет потребность человека в автономии — он счастлив и мотивирован обучаться.
Но в современных цифровых системах много картинок, текстов, гиперссылок, интеракцию с ними должен спланировать и реализовать сам учащийся. Да, это может повысить удовлетворенность и результаты, но одновременно для многих увеличит когнитивную нагрузку: человеку придется думать и о содержании обучения, и о возможностях его организации, а для этого нужно сначала понять весь курс, соотнести его со своими целями, рассчитать оптимальные стратегии и т. д.
Под руководством Анны Горбуновой по гранту РНФ мы провели исследование, где часть студентов дополнительно научили самоконтролю (повысив их нагрузку и снизив автономию), а другим дали выбрать траекторию самостоятельно. Несмотря на дополнительную нагрузку по обработке информации при самостоятельном контроле, вторая группа показала лучшие результаты и более высокую удовлетворенность.
— Какие открытия и исследования коллег вы бы выделили?
— Основные открытия происходят в сфере когнитивной нагрузки, молодой теории, где много места для находок и каждый полученный результат вызывает два-три новых вопроса.
Отмечу диссертацию Анны Горбуновой, изучившей роль последовательности заданий для снижения когнитивной нагрузки в обучении. Если мы дадим сначала более сложную задачу, чтобы учащийся выделил проблему и потом вдумчивее работал с более простыми заданиями, не напугаем ли мы его? Ведь это основное положение проблемно ориентированного обучения. Анна в работе убедительно показала, что при использовании конкретных практик педагогической поддержки не напугаем.
Есть и свежие результаты по ИИ. Анна Корчак в диссертации изучала продуктивное взаимодействие с ИИ и доказала, что его возможно разделить на секторы: в «красном» происходит не обучение, а замещение, в «желтом» у обучающихся есть меньший, чем мог быть без ИИ, прирост знаний и навыков, наконец, в «зеленом» ИИ применяют для освоения действительно нового.
— С какими подразделениями Вышки вы взаимодействуете?
— Мы хотим включиться в организацию цифрового образовательного процесса в НИУ ВШЭ. Я уже говорила о сотрудничестве с Data Culture, в этом году также провели исследование со Школой иностранных языков, где применение студентами генеративного ИИ может особенно сильно влиять на результаты обучения.
— Применяете ли вы в работе искусственный интеллект? Помогает ли он в исследованиях?
— Активно применяем, разумеется. Все боятся, что сейчас научные статьи пишет ИИ. Я считаю, что их начнут генерировать писавшие плохие статьи и до ИИ. Заинтересованные в своей репутации не сделают этого никогда. ИИ не способен создавать идеи, он может отредактировать текст, перевести, помочь сформулировать вклад, а также подсказать идеи, обсудить, куда повернуть исследования. Мне чаще его ответы не нравятся, хотя активно пользуюсь разными инструментами. В итоге я формулирую лучше: никто не знает мое исследование глубже меня, никакая языковая модель не погружена в контекст больше специалиста. Но иногда ответы ИИ заставляют думать, можно рассуждать, двигаться дальше.
Мы верим, что есть продуктивные методы применения ИИ, их надо понять и очертить.
— Где, по вашему мнению, граница между грамотным и неграмотным использованием ИИ, как предотвратить замену самостоятельной работы генерацией нейросетями?
— Уверена, что считающие допустимым заменить собственную работу генерацией не вкладывались в результат и ранее. А заинтересованные не отдадут свои работы на откуп GPT. Если же они используют модели осмысленно, то почему нет. Преподаватель видит качество выполненной работы, на моей памяти ИИ не сгенерировал ничего превзошедшего творчество самих студентов.
— Как результаты научных исследований используются в учебном процессе?
— Во-первых, мы сами — преподаватели и организуем курсы по нашим предметам. Если изучаем когнитивную нагрузку, будем использовать принципы ее снижения в наших курсах. Если верим в продуктивный генеративный ИИ, мы организуем такую деятельность наших студентов.
Во-вторых, мы стараемся делиться фронтирами исследований в нашей сфере со студентами и аспирантами, использовать релевантные примеры, даем читать интересные статьи. И конечно, студенты защищают курсовые и выпускные квалификационные работы в рамках наших проектов.
Мы также проводим часть исследований с разрешения этической комиссии на своих учебных курсах. Учитывая, что Вышка — исследовательский университет, побывать внутри исследования — полезный опыт для студентов. И мы, конечно, описываем им цель и дизайн исследования.
— Насколько активно в работе лаборатории участвуют студенты и аспиранты?
— Когда действовала программа устройства студентов в научные лаборатории по линии ЦФИ, мы включали довольно много студентов разных направлений и уровней в реальные проекты. В последнее время мы перешли к более «темоцентричной» системе управления, и теперь в лаборатории преимущественно работают аспиранты, руководящие, в свою очередь, КР и ВКР студентов. Одна из главных наших миссий — готовить исследователей высшей категории для Вышки, других российских научных центров и международного рынка. Поэтому мы берем студентов на единую траекторию «магистратура — аспирантура», вовлекая в подготовку высокоуровневых публикаций в начале пути, и к аспирантуре они выходят уже с весьма зрелой идеей.
Полагаю, у лаборатории это получается: Александра Гетман и Анна Корчак получили стипендии Президента РФ, наши коллеги включены в кадровый резерв университета. То есть их личные достижения, наша деятельность и работа Вышки признаются на общероссийском уровне.
— Каким вам представляется оптимальный баланс между опытными и известными учеными и молодыми исследователями?
— У нас сейчас удачная для research lab конфигурация: есть четверо опытных исследователей и пятеро аспирантов. Первые генерируют большие темы и задают стратегические направления исследований, вторые внутри них работают над своими идеями. Вообще в лаборатории мы стремимся создать комфортную среду для аспирантов, чтобы они погружались в нашу академическую культуру и развивали свои таланты.
— Как удается поддерживать и развивать международное научное сотрудничество?
— Мы свою международность не теряем, поддерживаем и развиваем сеть сотрудничества, хотя сейчас это нелегко. Мы пишем совместно с коллегами из Китая, Великобритании, Кувейта, Финляндии. Работа с ними позволяет не замыкаться на наших точках зрения и гипотезах.
Мы решили: самый действенный метод не теряться — делать хорошие исследования, чтобы наши имена и аффилиация HSE University оставались узнаваемыми. Это работает, мы приобретаем иностранных соавторов, наши исследования представляются коллегам сильными и интересными, они работают с нами порой в обход официальных запретов и барьеров. Нас принимают на академическом уровне, зовут на профильные конференции в разные страны, это не может не радовать, показывает, что наши идеи востребованы в мировой науке.
В 2025 году на очередном цикле оценки эффективности деятельности лаборатории я спрогнозировала себе как ее лидеру такую траекторию: через 5 лет нас хорошо узнают специалисты в наших областях, а через 10 — они к нам стремятся и предлагают сотрудничество. Мы видим в себе силы и амбиции выйти на международное поле и играть там на равных.