​​Проблема с получением доказательств эффективности ИИ в образовании
Автор: Бен Уильямсон

Несмотря на стремительный рост исследований и многочисленные заявления о пользе генеративного ИИ (в частности, ChatGPT) для обучения, значительная часть научной базы является методологически слабой.

В качестве примера приводится отзыв широко цитируемой статьи о положительном влиянии ChatGPT на успеваемость студентов. Кроме того, два недавних исследования показали, что многие метаанализы основаны на некорректно сопоставленных экспериментах, небольших выборках и неоднородных данных, поэтому не позволяют делать надежные выводы о причинной связи между использованием ИИ и улучшением результатов обучения.

Проблема носит системный характер: исследования часто страдают от предвзятости публикаций, недостаточной строгости и стремления быстро получить громкие результаты. В результате существующая доказательная база пока недостаточно надежна для выработки образовательной политики и практических рекомендаций.

Уильямсон предупреждает, что если академическое сообщество не повысит качество исследований, ведущими поставщиками доказательств эффективности ИИ в образовании станут крупные технологические компании, такие как Google и OpenAI. Это может привести к тому, что образовательная политика будет все больше опираться на исследования и данные, контролируемые самими разработчиками ИИ, а не независимой академической наукой.
Читать 8мин