​​Искусственный интеллект как средство обучения и лучшие педагогические практики: противоречие между автоматизацией и обучением
Авторы: Стив Вулластон, Брендан Фланаган, Исанка Виджератне и Хироаки Огата

В нашем проекте “Перевернуто-проектное проведение лекционных занятий на курсах магистерской программы (специального высшего образования)”, поддержанным фондом Потанина, мы использовали инструменты ИИ для рецензирования модулей студентов, подготовленных ими по предлагаемым учебным материалам, при этом старались задать такие вопросы, на которые ИИ было трудно ответить, предлагали найти задачи по курсу при помощи ИИ, которые имели бы отношение к специализации студентов, критически оценить модули и презентации созданные ИИ.
В этой статье рассматривается поддержка при помощи агентов шести важнейших педагогических принципов: активацию предыдущих знаний; совместное обучение; проблемно-ориентированное обучение; формирующее оценивание; педагогическую поддержку (scaffolding); развитие метакогнитивных навыков. 
Главная проблема заключается не в возможностях ИИ, а в риске замены им самого процесса мышления учащегося. Авторы утверждают, что ИИ должен усиливать обучение, а не автоматизировать его, сохраняя у студентов необходимость размышлять, бороться с трудностями и самостоятельно строить знания. 
Чем лучше ИИ решает задачи за ученика, тем выше риск «когнитивной капитуляции», когда студент перестает выполнять интеллектуальную работу самостоятельно. 
Для каждого инновационного педагогического принципа ИИ несет как возможности, так и риски. Например, он может персонализировать обучение и давать обратную связь в реальном времени, но одновременно снижать самостоятельность, критическое мышление и способность преодолевать трудности.  Особенно опасен отказ от «продуктивной борьбы». Глубокое обучение самих студентов возникает не благодаря быстрому получению ответов, а благодаря самостоятельному поиску решений, работе с неопределенностью и исправлению ошибок. Если ИИ устраняет эти трудности, образовательная ценность процесса снижается.  Поддержка ИИ должна постепенно исчезать. Подобно хорошему преподавателю, ИИ должен сначала помогать, а затем уменьшать объем подсказок по мере роста компетентности учащегося.  Учитель должен оставаться центральной фигурой. Авторы предлагают модель «teacher-in-the-loop» («учитель в контуре»), где педагог контролирует цели, ограничения и степень автономности ИИ. 
Основные рекомендации авторов: проектировать ИИ с намеренно встроенными учебными затруднениями; использовать динамическое уменьшение поддержки;
сохранять контроль учителя над работой агентов ИИ; применять ИИ только там, где он действительно улучшает обучение, а не просто ускоряет выполнение заданий. 
Главный вывод: цель образовательного ИИ — не делать работу за ученика, а создавать условия, в которых ученик учится лучше. Поэтому при внедрении ИИ необходимо оценивать не только то, что он может сделать, но и то, что происходит с мышлением, самостоятельностью и развитием учащегося под его влиянием. 
Читать 16мин