Довольно интересно наблюдать за тем, как образовательные системы приспосабливаются к новым технологиям. И не только потому, что можно узнать новое про эти самые технологии: обычно фирмы за ними стоящие уже и так всё нам рассказали. Большее любопытство вызывает поведение различных людей, групп и организаций, которые пытаются придать смысл происходящему. Говорю придать смысл, потому что изначально никакого большого смысла может и не быть. И ГИИ здесь не исключение. Тот факт, что программы научились обрабатывать тексты и нарезать их правдоподобным образом для нас в виде других текстов может и не влиять на систему образования. А может повлиять очень сильно.
По итогам учебного года 2023-2024, который мы прожили вместе с ГИИ, можно сделать несколько ироничных замечаний относительно ситуации в России (впечатления субъективные, но нужно признать, что я старался проявлять много субъектности в рамках этой тематики):
- Средняя и высшая школа снова показали, что они занимаются разными вещами. Первые передают конкретный набор знаний и поэтому могут жестко контролировать его воспроизводство. Отсюда и все разговоры о том, что что-то невозможно списать, контроль гаджетов на входе и прочее. Вторые пока так и не определились с тем, что важнее: контролировать целостность передаваемых знаний или обучать работе с их использованием с концентрацией в большей степени на навыках. Интересно, что компетентностный подход, который сейчас должен присутствовать и в работе средних школ и выражается в развитии различных новых грамотностей и проектных форм работы, будто бы на уровне идеологии объединяет все ступени образования, но на практике не тут-то было. И вот здесь самое интересное: реагируют на вызовы ГИИ в основном вузы, в то время как сама модель передачи знаний и проверки передачи простыми способами становится уже не столько спорной, сколько проблематичной. Поэтому именно средняя школа должна реагировать более остро. Хотя, похоже, что пока решебник типовых задач является проблемой, проблемы с ГИИ еще далеко за горизонтом.
- Другое, как мне кажется, важное наблюдение касается реакции вузов. Несмотря на то, что проекты, команды, хакатоны и всякие альтернативные способы демонстрации овладения нужными знаниями, навыками и компетенциями, громко озвучиваются как достойная перспектива традиционному диплому, последний остается первым по частоте использования. Поэтому рекомендации по части использования ГИИ по формулировкам относятся в основном к ситуациям индивидуального написания текста. Впрочем, это нормально. Писать — хороший способ проверить очень многое. Однако способы ограничения использования ГИИ или, если не ограничения, то приведения к какому-то стандарту, пока кажутся довольно странными.
- Нередко говорится о том, что нужно ссылаться на "цитируемый" текст и показывать какая модель использовалась, что вы делали, чтобы получить результат. То есть используется образ эксперимента, который, как мы знаем, отличается фатальным контролем над всеми условиями, чего в случае с популярными моделями ГИИ нет и в помине). Работа с ГИИ может быть экспериментом, если вы делаете все сами. Берете открытый движок, делаете все в воспроизводимой среде, упаковываете все материалы, потом выкладываете все исходники и описания своих действий в общедоступный репозиторий (в общем, нормальная модель открытой науки).
- Вторая проблема здесь в том, что текст сгенерированный ГИИ не может цитироваться как значимый источник, потому что ему не может быть приписан авторитет. У текста нет автора, поскольку никто за него не отвечает. Тут можно упростить ситуацию и решить, что если отвечаете вы, то вы и есть автор. Мне кажется, что здесь есть некоторое непонимание природы цитирования в современной науке. Возможно, что скоро появятся авторитетные ГИИ, однако за качество их высказываний тогда должны отвечать люди или организации, которые действительно все контролируют. Сколько стоит просто развитие ГИИ и так ясно, сколько будет стоить экспертиза всех высказываний ГИИ предпочитаю не думать.
- Третья проблема состоит в том, что часто необходимость цитировать сопровождается запросом на полное разъяснение целей использования ГИИ, ограничений и прочих обстоятельств, которые делают использование ГИИ оправданным. И тут, как мне кажется, кроется самая большая проблема. Для разных сообществ обоснование может строиться на разных аргументах и ценностях. А до единообразного протокола нам еще долго жить, если он вообще возможен, нужен или полезен. Но есть и другая сторона в оценке обоснованности. Должны быть люди, которые понимают, как работает ГИИ, когда им стоит пользоваться, а когда не нужно, то есть не просто ИИ-грамотные специалисты, а такие люди, которые грамотны и в ИИ, и в преподавании. С этим могут быть самые большие сложности, поскольку для появления таких людей следует накопить много опыта и долго в нем и себе разбираться. Сколько времени нам на это понадобиться? Много. А вот работы письменные и не только принимать нужно уже сейчас.
Сложно всё это. И есть в этом что-то ироничное. Чтобы оправдать использование ИИ в рамках тех требований, которые возникли из-за недостатка понимания его роли, нам нужно стать крайне грамотными в области использования ИИ/ГИИ в образовании.
Комментариев нет:
Отправить комментарий