Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-21

1 Принципы для университетов<a>сформулировали</a>представители австралийских вузов по заказу Независимого национального агентства страны по обеспечению качества и регулированию высшего образования.

2 Авторы документа отмечают, что появление генеративного искусственного интеллекта (ИИ) не только создало новые возможности для сферы образования, но и усугубило некоторые трудности - например, усложнило оценивание работ учащихся.

3 Наиболее серьёзной проблемой названо то, что студенты могут использовать ИИ при подготовке различных учебных работ. Причём нейросети способны создавать достаточно качественный контент, который может быть высоко оценён преподавателями. И точно определить, использовались ли такие технологии, практически невозможно. А разработать задания, при выполнении которых невозможно воспользоваться ИИ, очень сложно.

4 Отмечается, что всё это подсвечивает слабые места традиционных подходов к оценке. Поэтому их предлагается пересмотреть. Авторы уточняют, что игнорировать развитие технологий ИИ или запрещать их использование всё равно бесполезно. Их применение становится обычным явлением в учебных заведениях и на рабочих местах, и необходимо найти способы для интеграции этих инструментов в процесс обучения.

5 Подчёркивается, что предложенные принципы носят рекомендательный характер для вузов, поскольку учебные заведения, вероятно, будут по-разному модернизировать свои системы оценки.

6 Авторы отмечают, что технологии ИИ уже повсеместно распространены, а студентам предстоит и в будущем ими пользоваться. Поэтому, по их мнению, резонно не просто в некоторых случаях разрешить использовать эти решения при выполнении учебных работ, но и формулировать задания с учётом применения ИИ. Всего предложено пять принципов.

7 1. Задания должны оценивать то, как студенты взаимодействовали с ИИ.Это значит, что преподавателям стоит предлагать такие задания, которые побуждают учащихся критически оценивать роль и ценность таких технологий в учёбе и работе. Проще говоря, они должны оценивать то, насколько этично и ответственно действуют студенты при использовании нейросетей.

8 Пример.Студентам инженерного направления можно задать разработку робота, проектирование которого нужно делегировать ИИ. При этом учащиеся должны сами описать ограничения и риски, связанные с использованием (и неиспользованием) нейросетей при проектировании робота.

9 2. В течение всей программы обучения должна проводиться комплексная оценка знаний.Предполагается, что её следует проводить при помощи разных методов и комплексных задач, а также с содержательной обратной связью от преподавателей. Идея в том, что такой системный подход к оценке предоставляет множество способов судить об успеваемости учащихся, и это повышает достоверность общей оценки.

10 Пример.Компетенции будущих медиков нужно оценивать по ряду чётких результатов обучения студентов, которые подкрепляются множеством небольших заданий, включая письменные работы и взаимодействие с технологиями, а также наблюдаемые медицинские навыки, устные экзамены и отчёты от научного руководителя. Данные о результатах всех этих форм оценки нужно периодически сопоставлять и анализировать.

11 3. Оцениваемые задания должны демонстрировать ход мыслей студентов.Поскольку сгенерированный нейросетями текст зачастую трудно выявить, имеет смысл давать более глубокие задания. Имеется в виду, что они должны предоставлять возможность судить о ходе мышления и о компетенциях студентов. Это значит, что студенты должны рассуждать, демонстрировать критическое мышление, а также описывать процесс принятия решений и риски, включая риски этического характера. Предполагается, что эти компоненты ИИ в меньшей степени способен имитировать.

12 Пример.Студенты юридического факультета пишут эссе, в котором излагают позицию по некоему вопросу, основываясь на данных из разных источников. В их число входит личное мнение учащегося, а также идеи одногруппников, преподавателя и нейросети.

13 4. Нужны такие задания, для выполнения которых студентам потребуется взаимодействовать и друг с другом, и с ИИ.Как отмечают авторы, крайне важно, чтобы учащиеся умели сотрудничать друг с другом, используя нейросети и другие технологии. Например, студентов можно подтолкнуть к размышлению о роли людей и технологий в том, как выполнялась работа.

14 Пример.Будущие дизайнеры работают над групповым творческим проектом. Их просят при помощи ИИ создать описание дизайна интерьера. Кроме того, они должны вести дневник, в котором необходимо отразить весь процесс работы, а также описать вклад нейросети и свой.

15 5. Надо определить, в каких заданиях использовать ИИ недопустимо, и исключить нарушения в них.Авторы отмечают, что на многих этапах обучения возникает необходимость понять, на что студенты способны без помощи нейросетей. Однако вместо того чтобы пытаться бороться с использованием ИИ при подготовке вообще всех работ, нужно определить ключевые моменты образовательной программы и компетенции учащихся, владение которыми нужно подтвердить. А затем нужно выработать подход, который минимизирует возможность академического мошенничества.

16 Пример.Выпускники факультета информатики в качестве выпускной работы представляют проект - разрабатывают некую программу. Чтобы снизить вероятность жульничества, научные руководители встречаются с подопечными в течение всего времени работы над проектом и контролируют объём и качество написанного кода.

17 Кстати, летом объединение британских вузов под названием Russell Group<a>сформулировало</a>для учебных заведений принципы этичного использования генеративного ИИ. А уже осенью в Великобритании на первом международном саммите по безопасному использованию искусственного интеллекта<a>приняли</a>международную декларацию по безопасному применению ИИ. Её авторы указывают на риски, связанные с технологиями, которые уже применяются в повседневной жизни, в частности в сфере образования.

18 Больше интересного про образование ― в нашем<a>телеграм-канале</a>. Подписывайтесь!