Понимание как теряемый уровень освоенияРаботая сейчас над пересборкой процессов и продуктов в
AI-native университете в том числе для студентов
смотрю большое количество исследований и разговариваю с преподавателями и студентами.
👨🏫 Картинка со стороны преподавателейНемного фактуры 8 часов интервью преподавателей с самыми высоким уровнем использования ИИ (ИИ-агенты, контекст-инжиниринг, у всех это не чаты, а Codex, ClaudeCode, консоли, не все из них разработчики!) т.е. не противников ИИ, возраст (25-50):"Основная цель у большинства студентов - найти как оптимально получить необходимое количество баллов"
"Мы не можем ничего сделать просто правилами не использования ИИ, в конце концов это приводит к негативным результатам" - в университете введена официально политика использования ИИ и есть программы, довольно точно определяющие уровень использования ИИ в работе.
"Когда я вижу высокое использование ИИ в работе я провожу встречи - это описано в правилах курса. Если студент отвечает на все вопросы и может выполнить задания в моменте - у меня нет к нему вопросов, моя цель - не найти использование ИИ, а понять, что он может без ИИ"
"Чаще всего студенты используют ИИ как решебник - делают с минимальным вовлечением. Приходится придумывать задачи, на которые ИИ не может дать ответ, но это тупиковый путь - в конце концов модель это научится делать"
"Мы принимаем код только с кодревью""Мы решили убрать все письменные работы в электронном варианте и оставили только тесты с ручкой на бумаге и кейсы""Я оставляю возможность использовать что угодно на анализе кейсов. Времени у них всё равно на это не много, потому что важен не только ответ, а твоё к нему отношение"Если коротко резюмировать бой сейчас идёт за то, чтобы навык ПОНИМАНИЯ не атрофировался.
Именно поэтому преподаватели готовы тратить больше времени на работу со студентами (откуда они его берут?), но фиксировать именно уровень понимания.
Почему?
Потому что понимание — способность удерживать контекст, связывать сложные концепции и укладывать их у себя в голове — это навык. Есть задачи, требующие высокой степени развития этого навыка. Есть - не очень.
Является этот навык, разделяющим профессионалов? В некоторых профессиях он критичен.
Я не могу сказать за программистов, но архитекторам систем — критичен. Методистам (которых не заменят ИИ) - критичен. Тем не менее именно он сейчас страдает больше всего.
Предыдущие 7 лет мы наблюдали падение нескольких когнитивных показателей но это были "технические характеристики" - уровень и длительность удержания внимания, рабочая память.
Мы (методисты), особенно в корп. секторе адаптировались — короткие форматы, простые задачи, вовлечение и геймификация. Это не плохо - нам важно было обучить людей - других у нас всё равно не будет.
И только пару лет назад вышло исследование, которое показало эффект на уровне мышления: снижение уровня сложности продуктов мышления людей (по архивам наблюдений за последние 50 лет, если не ошибаюсь).
👩💻 Как это выглядит для студента.
Давайте только сначала посмотрим на себя: если у нас есть возможность получить быстрый результат с минимум усилий - мы чаще выберем этот путь, это базовая биологическая настройка. Чтобы было не так - должна отработать система приоритетов и весов с системами регуляции.
Платону 2 000 лет, а эволюции — несколько миллионов. Я за Платона, но в этом бою силы не на его стороне.
Первое, что я делала - слушала, что говорят студенты друг другу. Не лояльные, не противники ИИ (такие тоже есть!) - случайные ребята в жизненных обстоятельствах.
Приведу 2 наблюдения:
1. Задача студента - найти наиболее короткий путь обучения: за минимальное количество усилий и времени. (Наблюдение не моё, одного из руководителей программы). В результате ИИ используется как решебник, один из худших паттернов. Т.е. процесс, который необходим для рефлексии, пересборки и формирования хотя бы понимания студентами исключается.
2. Интерес студента там, где есть видимый результат работы.
"Ну что, пойдем на теор.... или займёмся полезным делом?" - в контексте обсуждения проекта программной разработки. Они предпочитают то, где видят соотнесение с конкретным процессом тому, что дает понимание, как его сделать работающим (и по сути навыками, необходимыми для дальнейшего роста).
💣
А теперь комбо: использование ИИ и отсутствие когнитивных процессов * снижающиеся когнитивные возможности.
Что студенты получают при использовании ИИ в примитивных паттернах: 💣 С
имуляцию понимания (собранное честно с ИИ задание мозг считывает как сделанное), при этом мозг просто не выполнил ряд когнитивных операций и остается только ощущение - очень знакомое всем, кто когда-либо учил иностранный: эффект узнавания - сам воспроизвести не могу. Это даёт небольшой позитивный эффект в моменте, но на контрольных без ИИ - понижение результата от среднего на 22п.п. - это очень много. -
Это моя интерпретация. 💣
Снижение когнитивных навыков (я пару лет назад давала тут ссылки на исследования, с тех пор их стало только больше).
Если человек не выходит на уровень понимания, дальше — анализ, оценка, синтез — просто не может случиться.
📌
Хочется сделать вывод. Воспринимать материал студентам будет буквально сложнее. Я не уверена, что есть замеры у коллег, кто оценивал когнитивную нагрузку (на больших выборках) - почему-то я думаю, что уровень сложности материала на следующих когортах будет ползти вверх.
Что делать?Буквально: следить за собой, выстраивать корректные паттерны использования ИИ.
Работать со своими стратегиями обучения. Работать с метакогнитивным опытом.
В конце концов, интеллектуальные амбиции, а с ними, похоже, и высшее образование — личное дело и выбор каждого.
Что делать методистам?Думать, как создавать условия для понимания 😁
Вангую, появятся новые таксономии
Если появится время - напишу про это всё статью.
Пока мысли на полях проводимых исследований пишу в этом канале.