86% студентов уже используют ИИ в учёбе. Это значит, что задания с шаблонными ответами они, скорее всего, выполнят с помощью нейросетей — и это будет проверкой алгоритма, а не проверкой знаний. Поэтому преподавателям нужны другие задачи — такие, где ИИ «ломается» или выдаёт себя.

На мастер-классе от AI Lab @ Method.GSOM разберём:

▫️как формулировать задания, которые проверяют реальное мышление, а не работу ИИ

▫️какие «ловушки» встроить, чтобы нейросеть не смогла справиться с задачей

Обсудим границы применения ИИ в обучении и подходы к оцениванию — какие форматы и инструменты помогают проверять знания студентов в моменте, без участия нейросетей. А по итогам вы заберёте с собой чек-лист критериев, гарантирующий, что ваши задания останутся «не по зубам» искусственному интеллекту.

Встречаемся 6 ноября (четверг) в 16:30 по московскому времени. Зарегистрироваться на мастер-класс — пришлём напоминание и ссылку для подключения.