«Когда честно – хорошо, для имитации – плохо»: стратегии использования генеративного искусственного интеллекта в российском вузе

Вопрос применения генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в образовании находится в фокусе большого внимания как его адептов, так и критиков. Мировое научно-педагогическое сообщество пытается дать оценку быстро распространяющемуся феномену, определить его место в образовательном процессе и выработать основания для регулирования. Использование сервисов на базе генеративного искусственного интеллекта (ГИИ-сервисов) меняет концептуальные и дидактические устои образования. Для прогнозирования сценариев развития университетского образования и своевременного реагирования на управленческом уровне необходимы научные данные об использовании ГИИсервисов субъектами образовательного процесса – преподавателями и обучающимися. Данная работа вносит вклад в изучение паттернов использования ГИИ-сервисов студентами и преподавателями вуза. В рамках исследования было проведено анкетирование студентов (N = 450) и научно-педагогических работников (N = 228) Московского городского педагогического университета. Авторы исследования связывают большую популярность ГИИ у обучающихся и более сдержанную позицию по применению ГИИ-сервисов у преподавателей высшей школы с разными стратегиями их использования. Вспомогательная функция ГИИ-сервисов в стратегии деятельности преподавателя вуза не меняет сущности образовательного процесса по отношению к обучающемуся. Выполнение письменных заданий с помощью ГИИ как наиболее распространённая область применения ГИИ-инструментов среди студентов искажает классическое понимание самостоятельности и прозрачности образовательных результатов. Полученные результаты актуализируют необходимость переосмысления цели и предназначения высшего образования и требуют трансформации образовательных практик – учения и преподавания. Авторы статьи приходят к выводу, что противоречивое отношение к ГИИ требует принятия этических и регулятивных норм применения ГИИ-сервисов в (высшем) образовании, а также повышения уровня ИИ-грамотности у преподавателей и студентов.

1. Griszbacher N. Delving into Chit-Chat with GPT-3.5: Holy Grail or Pandora’s Box?: A Review of AI Opportunities and Challenges in Academia // GILE Journal of Skills Development. 2024. Vol. 4. No. 1. P. 4–29. DOI: 10.52398/gjsd.2024.v4.i1.pp.4-29.

2. Miller R.E. Pandora’s Can of Worms: A Year of Generative AI in Higher Education // Libraries and the Academy. 2024. Vol. 24. No. 1. P. 21–34. DOI: 10.1353/pla.2024.a916988

3. Захарова У.С., Вилкова К.А., Абрамов Р.Н. Применение МООК в преподавании в российских вузах: почему нет роста спроса на них в условиях вынужденного перехода на дистанционное обучение? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 2. С. 125–148. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-2-125-148

4. Комаров Р.В. Работа педагога в дистанте: подходы к использованию цифровых инструментов // Вестник МГПУ. Серия: Педагогика и психология. 2021. № 3(57). С. 56–78. DOI: 10.25688/2076-9121.2021.57.3.03.

5. Ананин Д.П., Кашкарова Е.В. Модели и дидактика гибридного обучения. Сер. Механизмы повышения качества образования. Томск: Изд-во Томского гос. ун-та, 2022. 43 с. EDN: FHOVSN.

6. Баранников К.А., Ананин Д.П., Стрикун Н.Г., Алканова О.Н., Байзаров А.Е. Гибридное обучение: российская и зарубежная практика // Вопросы образования. 2023. № 2. С. 33–69. DOI: 10.17323/181495452023-2-33-69

7. Crompton H., Burke D. Artificial Intelligence in Higher Education: The State of the Field // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20. 22 p. DOI: 10.1186/s41239-023-00392-8

8. George B., Ontario W. Managing the Strategic Transformation of Higher Education through Artificial Intelligence // Administrative Sciences. 2023. Vol. 13. No. 196. DOI: 10.3390/admsci13090196

9. Dempere J., Modugu K., Hesham A., Ramasamy L.K. The Impact of ChatGPT on Higher Education // Frontiers in Education. 2023. Vol. 8. Article no. 1206936. DOI: 10.3389/feduc.2023.1206936

10. Chaudhry I.S., Sarwary S.A.M., El Refae G.A., Chabchoub H. Time to Revisit Existing Student’s Performance Evaluation Approach in Higher Education Sector in a New Era of ChatGPT – A Case Study // Cogent Education. 2023. Vol. 10. No. 1. DOI: 10.1080/2331186X.2023.2210461

11. Michel-Villarreal R., Vilalta-Perdomo E., Salinas-Navarro D.E., Thierry-Aguilera R., Gerardou F.S. Challenges and Opportunities of Generative AI for Higher Education as Explained by ChatGPT // Education Sciences. 2023. Vol. 13. No. 9. Article no. 856. DOI: 10.3390/educsci13090856

12. Neumann M., Rauschenberger M., Schön E.-M. “We Need to Talk about ChatGPT: The Future of AI and Higher Education” // 2023 IEEE/ ACM 5th International Workshop on Software Engineering Education for the Next Generation (SEENG) (Melbourne: IEEE). 2023. P. 29–32. DOI: 10.1109/SEENG59157.2023.00010

13. Strzelecki A. To Use or not to Use ChatGPT in Higher Education? A Study of Students’ Acceptance and Use of Technology // Interactive Learning Environments. 2023. P. 1–14. DOI: 10.1080/10494820.2023.2209881

14. Rudolph J., Tan S., Tan S. ChatGPT: Bullshit Spewer or the End of Traditional Assessments in Higher Education? // Journal of Applied Learning and Teaching. 2023. Vol. 6. No. 1. P. 342–363. DOI: 10.37074/jalt.2023.6.1.9

15. Rudolph J., Tan S., Tan S. War of the Chatbots: Bard, Bing Chat, ChatGPT, Ernie and Beyond. The New AI Gold Rush and its Impact on Higher Education // Journal of Applied Learning and Teaching. 2023. Vol. 6. P. 364–389. DOI: 10.37074/jalt.2023.6.1.23

16. Резаев А.В., Степанов А.М., Трегубова Н.Д. Высшее образование в эпоху искусственного интеллекта // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 4. С. 49–62. DOI: 10.31992/08693617-2024-33-4-49-62

17. Luo (Jess) J. How does GenAI Affect Trust in Teacher-Student Relationships? Insights from Students’ Assessment Experiences // Teaching in Higher Education. 2024. DOI: 10.1080/13562517.2024.2341005

18. Cotton D.R., Cotton P.A., Shipway J.R. Chatting and Cheating: Ensuring Academic Integrity in the Era of ChatGPT // Innovations in Education and Teaching International. 2023. Vol. 61(2). P.228–239. DOI: 10.1080/14703297.2023.2190148

19. Luo (Jess) J. A Critical Review of GenAI Policies in Higher Education Assessment: A Call to Reconsider the “Originality” of Students’ Work // Assessment & Evaluation in Higher Education. 2024. Vol. 49. No. 5. P. 651–664. DOI: 10.1080/02602938.2024.2309963

20. Wu Y. Critical Thinking Pedagogics Design in an Era of ChatGPT and Other AI Tools – Shifting From Teaching “What” to Teaching “Why” and “How” // Journal of Education and Development. 2024. Vol. 8. No. 1. DOI: 10.20849/jed.v8i1.1404

21. Pisica A.I., Edu T., Zaharia R.M., Zaharia R. Implementing Artificial Intelligence in Higher Education: Pros and Cons from the Perspectives of Academics // Societies. 2023. Vol. 13. No. 5. 118. DOI: 10.3390/soc13050118

22. Southworth J.R., Migliaccio K., Glover J., Glover J.M., Reed D. et al. Developing a Model for AI Across the Curriculum: Transforming the Higher Education Landscape via Innovation in AI Literacy // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023. Vol. 4. Article no. 100127. DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100127

23. Chiu Th.K.F. Future Research Recommendations for Transforming Higher Education with Generative AI // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024. Vol. 6. Article no. 100127. DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100197

24. Xia Q., Weng X., Ouyang F., Lin T.J., Chiu Th.K.F. A Scoping Review on How Generative Artificial Intelligence Transforms Assessment in Higher Education // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2024. Vol. 21. No. 40. DOI: 10.1186/s41239-02400468-z

25. Лёвин Б.А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 79–95. DOI: 10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95

26. Шейнбаум В.С., Никольский В.С. Инженерная деятельность и инженерное мышление в контексте экспансии искусственного интеллекта // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 6. С. 9–27. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-6-9-27

27. Евдокимова М.Г., Агамалиев Р.Т. Лингводидактический потенциал систем искусственного интеллекта // Экономические и социально-гуманитарные исследования. 2023. № 2(38). С. 173–191. DOI: 10.24151/2409-1073-2023-2-173-191

28. Тихонова Н.В., Ильдуганова Г.М. «Меня пугает то, с какой скоростью развивается искусственный интеллект»: восприятие студентами искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 4. С. 63–83. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-4-63-83

29. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9–33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33

30. Буякова К.И., Дмитриев Я.А., Иванова А.С., Фещенко А.В., Яковлева К.И. Отношение студентов и преподавателей к использованию инструментов с искусственным интеллектом в вузе // Образование и наука. 2024. № 26(7). С. 160–193. DOI: 10.17853/1994-5639-2024-7-160-193

31. Ракитов А.И. Высшее образование и искусственный интеллект: эйфория и алармизм // Высшее образование в России. 2018. Т. 27. № 6. С. 41–49. EDN: USPQDV.

32. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 4. С. 9–22. DOI: 10.31992/08693617-2023-32-4-9-22

33. Резаев А.В., Трегубова Н.Д. ChatGPT и искусственный интеллект в университетах: какое будущее нам ожидать? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 6. С. 19–37. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-6-19-37

34. A. The Manifesto for Teaching and Learning in a Time of Generative AI: A Critical Collective Stance to Better Navigate the Future / Bozkurt, J. Xiao, R. Farrow, J.Y.H. Bai, C. Nerantzi et al. // Open Praxis. 2024. Vol. 16(4), P. 487-513. DOI: 10.55982/openpraxis.16.4.777

35. Современная «цифровая» дидактика / И.М. Реморенко, Е.Д. Патаракин, В.В. Гриншкун, Б.Б. Ярмахов, О.В. Максименкова. Москва: ООО «ГринПринт», 2022. 136 с. EDN: YCIUBW.

36. Белая книга. Гибридное обучение / О.Н. Алканова, Д.П. Ананин, А.Е. Байзаров, К.А. Баранников и др. М.: Грин Принт, 2022. 120 c. EDN: KWUEAL.

37. Ананин Д.П., Стрикун Н.Г. Гибридное обучение в структуре высшего образования: между онлайн и офлайн // Преподаватель XXI век. 2022. № 4. Часть 1. С. 60–74. DOI: 10.31862/2073-9613-2022-4-60-74

38. Ярмахов Б.Б., Суматохин С.В., Кукушкина О.В. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023624517 Российская Федерация. Цифровой адаптивный учебник по биологии для 5-го класса: № 2023624115: заявл. 22.11.2023: опубл. 11.12.2023. 2023. URL: https://unir.mgpu.ru/en/projects/intellectual-activity/rids/tsifrovojadaptivnyj-uchebnik-po-biologii-dlya-5-klassa.html (дата обращения: 11.08.2024).

39. Радаев В.В. Раскол поколения миллениалов: историческое и эмпирическое обоснование. (Первая часть) // Социологический журнал. 2020. Т. 26. № 3. С. 30–63. DOI: 10.19181/socjour.2020.26.3.7395