Канал о том, как преподаватели, методисты и все, кто работает в образовании, могут начать использовать искусственный интеллект (ИИ/AI) прямо сегодня в школах, университетах и EdTech-проектах.
Автор канала — Валерия Прокуратова, @lerrrar
Post #682
168
#кейсы
Все больше университетов, школ выпускают свои гайды и принципы работы с ИИ. Вот и MIT недавно опубликовал большой доклад AI Use in Teaching, Learning, and Research Training 👩💻 Автор отмечают, что ИИ позволяет преподавателям создавать новые, интересные форматы обучения, а студентам — учиться и экспериментировать по-новому.
Однако есть также и тревожные сигналы, т.к. ИИ:
⏺ нарушает работу базовых элементов образовательного опыта MIT, особенно на уровне бакалавриата,
⏺ снижает уровень освоения материала студентами и их уверенность в собственных знаниях,
⏺ значительно усложняет оценку прогресса студентов,
⏺ ставит под вопрос сложившиеся за десятилетия нормы и ценности сообщества MIT, связанные с академической строгостью, необходимым для обучения продуктивным интеллектуальным напряжением, совместным решением задач и личной добросовестностью,
⏺ студенты испытывают растерянность и обеспокоенность из-за недостатка ясности, последовательности и обоснованности правил использования ИИ — как в рамках отдельных дисциплин, так и на уровне всей образовательной программы.
Какие 8 принципов работы с ИИ предложили авторы?
💬 Be humble — сохраняем скромность относительно прогнозов. ИИ меняется слишком быстро, чтобы институт мог сейчас окончательно понять его последствия.
💬 Be bold — действуем смело. Неопределенность не должна становиться причиной бездействия. Недостаточно «латать» существующую образовательную систему — требуется стратегический ответ.
💬 Put humanity front and center — ставим человека в центр. Скорость и эффективность не должны становиться единственными критериями. Здесь интересный момент — постоянный контроль за использованием ИИ и ненадёжные AI-детекторы могут разрушать отношения между преподавателями и студентами.
💬 Lean into learning — возвращаем фокус на обучение. Главная опасность, по мнению комитета, не только в том, что ИИ осложняет контроль и оценивание, а в том, что он может лишать студентов возможности учиться. Сам образовательный процесс предполагает productive struggle — усилия, сложности и интеллектуальное напряжение. Важнейший «продукт» образования — вовсе не диплом, а развитие самого человека: его мышления, воображения, зрелости и способности выносить суждения.
💬 Teach with intentionality — проектируем обучение осознанно. Важно начинать не с вопроса «разрешить или запретить ИИ?», а с целей обучения — что студент должен знать, уметь и ценить после курса.
💬 No one size fits all — единой политики для всех быть не может. Семинар по поэзии, курс по математическим доказательствам и архитектурная студия требуют разного отношения к ИИ. Отличается и ситуация первокурсника, который формирует базовые навыки, от ситуации аспиранта, использующего ИИ для ускорения обзора литературы.
💬 Augmentation, not automation — усиление, а не автоматизация. ИИ должен расширять возможности студентов думать, учиться, создавать и решать задачи, а не заменять эту деятельность.
💬 Think beyond the classroom and the campus — смотреть шире аудитории. Образование — это не только передача контента. Студенты учатся интерпретировать мир, вырабатывать суждения, взаимодействовать с другими и становиться частью сообщества. Поэтому ИИ не должен вытеснять отношения с преподавателями, наставниками и сверстниками.
Цель MIT — не оградить студентов от ИИ, а сделать так, чтобы его использование поддерживало развитие критического мышления, инициативы, способности работать с другими и понимать последствия собственных решений. А также перестроить образовательные процессы под AI-aware world.
Все больше университетов, школ выпускают свои гайды и принципы работы с ИИ. Вот и MIT недавно опубликовал большой доклад AI Use in Teaching, Learning, and Research Training 👩💻 Автор отмечают, что ИИ позволяет преподавателям создавать новые, интересные форматы обучения, а студентам — учиться и экспериментировать по-новому.
Однако есть также и тревожные сигналы, т.к. ИИ:
⏺ нарушает работу базовых элементов образовательного опыта MIT, особенно на уровне бакалавриата,
⏺ снижает уровень освоения материала студентами и их уверенность в собственных знаниях,
⏺ значительно усложняет оценку прогресса студентов,
⏺ ставит под вопрос сложившиеся за десятилетия нормы и ценности сообщества MIT, связанные с академической строгостью, необходимым для обучения продуктивным интеллектуальным напряжением, совместным решением задач и личной добросовестностью,
⏺ студенты испытывают растерянность и обеспокоенность из-за недостатка ясности, последовательности и обоснованности правил использования ИИ — как в рамках отдельных дисциплин, так и на уровне всей образовательной программы.
Какие 8 принципов работы с ИИ предложили авторы?
💬 Be humble — сохраняем скромность относительно прогнозов. ИИ меняется слишком быстро, чтобы институт мог сейчас окончательно понять его последствия.
💬 Be bold — действуем смело. Неопределенность не должна становиться причиной бездействия. Недостаточно «латать» существующую образовательную систему — требуется стратегический ответ.
💬 Put humanity front and center — ставим человека в центр. Скорость и эффективность не должны становиться единственными критериями. Здесь интересный момент — постоянный контроль за использованием ИИ и ненадёжные AI-детекторы могут разрушать отношения между преподавателями и студентами.
💬 Lean into learning — возвращаем фокус на обучение. Главная опасность, по мнению комитета, не только в том, что ИИ осложняет контроль и оценивание, а в том, что он может лишать студентов возможности учиться. Сам образовательный процесс предполагает productive struggle — усилия, сложности и интеллектуальное напряжение. Важнейший «продукт» образования — вовсе не диплом, а развитие самого человека: его мышления, воображения, зрелости и способности выносить суждения.
💬 Teach with intentionality — проектируем обучение осознанно. Важно начинать не с вопроса «разрешить или запретить ИИ?», а с целей обучения — что студент должен знать, уметь и ценить после курса.
💬 No one size fits all — единой политики для всех быть не может. Семинар по поэзии, курс по математическим доказательствам и архитектурная студия требуют разного отношения к ИИ. Отличается и ситуация первокурсника, который формирует базовые навыки, от ситуации аспиранта, использующего ИИ для ускорения обзора литературы.
💬 Augmentation, not automation — усиление, а не автоматизация. ИИ должен расширять возможности студентов думать, учиться, создавать и решать задачи, а не заменять эту деятельность.
💬 Think beyond the classroom and the campus — смотреть шире аудитории. Образование — это не только передача контента. Студенты учатся интерпретировать мир, вырабатывать суждения, взаимодействовать с другими и становиться частью сообщества. Поэтому ИИ не должен вытеснять отношения с преподавателями, наставниками и сверстниками.
Цель MIT — не оградить студентов от ИИ, а сделать так, чтобы его использование поддерживало развитие критического мышления, инициативы, способности работать с другими и понимать последствия собственных решений. А также перестроить образовательные процессы под AI-aware world.
- 👍 2
