Использование ИИ в преподавании, обучении и подготовке научных кадров
Автор: Специальный комитет MIT
Отчёт рассматривает ИИ не просто как новую технологию, а как фактор, требующий перепроектирования самой образовательной модели MIT.
MIT не должен ни запрещать ИИ, ни бездумно внедрять его ради повышения эффективности — ИИ должен расширять человеческие возможности и усиливать обучение, а не автоматизировать само обучение и вытеснять человеческие отношения. Авторы прямо предупреждают об опасности «когнитивной капитуляции»: студент получает правильный ответ от ИИ, но при этом не проходит необходимый для обучения путь интеллектуального усилия.
Комитет предлагает строить политику вокруг восьми принципов:
Быть скромными — ИИ развивается слишком быстро, поэтому решения неизбежно придётся пересматривать.
Быть смелыми — неопределённость не должна становиться оправданием бездействия.
Ставить человечность на первое место — образование должно сохранять отношения между студентами, преподавателями и исследовательским сообществом.
Активно участвовать в процессе обучения — ценность образования заключается не в дипломе и оценках, а в развитии мышления, самостоятельности и способности учиться.
Преподавать целенаправленно — сначала определить, чему студент должен научиться, и только потом решать, как использовать ИИ.
Не искать универсального решения — правила должны зависеть от дисциплины, курса и уровня подготовки.
Расширять возможности, а не автоматизировать — ИИ должен усиливать любознательность, творчество и способность решать задачи.
Думать за пределами аудитории и кампуса — образование формирует не только профессиональные навыки, но и личность, социальные навыки и ответственность.
Что ИИ уже меняет
По мнению комитета, традиционная модель оценки оказалась под серьёзным давлением: ИИ способен выполнять значительную часть письменных, математических, научных и программных заданий уровня бакалавриата. Поэтому домашние задания и другие работы, выполняемые без наблюдения преподавателя, становятся гораздо менее надёжным показателем индивидуального обучения.
Но проблема шире, чем академическая честность: ИИ уже влияет на социальную жизнь кампуса — посещаемость консультаций, участие в дискуссиях и учебных группах.
Что MIT предлагает изменить
1. Перепроектировать курсы.
Преподавателям предлагается начинать не с вопроса «можно ли использовать ChatGPT?», а с вопроса: «Чему именно должен научиться студент?» 
2. Перейти к более практическому и проектному обучению.
Но фундаментальные знания, способность принимать решения и контролировать результат становятся ещё важнее.
3. Усилить очное социальное обучение.
Каждый учебный курс должен включать регулярные взаимодействия студентов друг с другом и преподавателями: групповые проекты, совместное решение задач, обсуждения, презентации и обратную связь.
4. Изменить систему оценивания.
Меньше полагаться на традиционные домашние задания и рассмотреть:
устные экзамены;
портфолио;
проектную работу;
обсуждение результатов с преподавателем;
очные практические задания;
оценивание процесса, а не только конечного результата.
Цель — не создать «защищённые от ИИ» задания, а такие формы оценки, которые сами являются частью обучения.
5. Не полагаться на AI-detectors.
Предлагается больше внимания уделять наблюдению за процессом работы, промежуточным результатам, устным обсуждениям и истории версий.
6. Сделать правила использования ИИ прозрачными.
Отдельный акцент — человеческое сообщество
Одна из наиболее интересных идей отчёта: главная угроза ИИ для университета заключается не только в списывании, а в разрушении социального характера образования.
MIT поэтому хочет сохранить и расширить исследовательские проекты, наставничество, командную работу и обучение через реальную практику. Их ценность заключается не только в полученном результате, а в том, что студент становится частью профессионального и интеллектуального сообщества.