«Черновик за минуты, оценка — вручную». Как ИИ помогает преподавателю и где его возможностей недостаточно?
Рутина — машине, творчество — педагогу. ИИ в образовательной сфере — хоть и настоящий помощник, но, как в русской поговорке, «доверяй, но проверяй». Нейросети берут на свои плечи все то, что раньше называли «бумажной работой», оставив преподавателям больше времени на индивидуальную работу и творческий подход. Что говорят эксперты о роли ИИ в школе и вузе — в эксклюзивном интервью MIR24.TV.
Трехуровневая модель оценивания с ИИ
Искусственный интеллект сейчас рассматривается не как замена преподавателя, а как его рабочий инструмент, который сокращает рутинную нагрузку и освобождает время для работы со студентами. Нейросети могут помогать готовить задания, формировать упражнения, выполнять первичную проверку типовых ответов и выделять работы для внимания преподавателя. При использовании ИИ необходимо применять решения, допущенные вузом в установленном порядке, с учетом требований к защите персональных данных. Но окончательное профессиональное решение остается всегда за человеком.
«Одновременно меняется подход к оцениванию. Нами предлагается трехуровневая модель оценивания. Она пока является проектом для профессионального обсуждения и требует пилотной апробации. При внедрении модель должна учитывать фонды оценочных средств и правила вуза. На базовом уровне ИИ может использоваться для первичной проверки формальных и простых заданий. Максимальная оценка может быть ограничена, например, медианным баллом по группе, чтобы снизить стимул к копированию и мотивировать студента развивать собственные компетенции. Студент заранее знает, что автоматизированные инструменты не заменяют экспертную оценку сложных результатов. На втором уровне работу анализирует преподаватель. Здесь оцениваются аргументация, логика, структура, источники и применение знаний к конкретной задаче. Современные исследования показывают, что надежность автоматической оценки снижается при переходе к более сложным когнитивным задачам, поэтому данный уровень предполагает экспертный анализ».
Для наиболее высоких результатов предусматривается устная защита. Студент представляет примеры своих запросов к ИИ, показывает, какие предложения принял, какие отверг и почему, а также обосновывает собственные решения. Здесь оценивается способность критически работать с результатами нейросетей и демонстрировать самостоятельность.
Такие инструменты можно применять и для персонализации обучения. Студент, испытывающий трудности, может получить дополнительное объяснение и задания по теме. Более подготовленному — усложненный вариант. Преподаватель при этом быстрее выявляет типичные ошибки и определяет, кому нужна дополнительная помощь.
Игорь Денисов поясняет: при этом ИИ не должен автоматически получать право принимать окончательные образовательные решения. Необходимо учитывать надежность алгоритмической оценки, особенности дисциплины, правила вуза и вопросы конфиденциальности. Предложенная модель конечно не стандарт, а поиск разумного баланса между технологическими возможностями, нагрузкой преподавателя и главным требованием образования — сохранением самостоятельного мышления студента.
Техника с карандашом и алгоритм
«Как человек, прошедший путь от учителя до директора и сохранивший практику психолога, я отношусь к ИИ как к мощному помощнику. За моими плечами — тысячи тетрадей, сотни педсоветов и десятки конфликтов, которые не решила бы ни одна машина. Прекрасно помню время в 90-х, когда нам обещали, что компьютеры заменят меловые доски, — не заменили. ИИ не сможет заменить живого человеческого диалога, интонации или того момента, когда ты видишь в глазах ученика: «Ага, дошло!» Но как инструмент для рутины — это спасение. Использую нейросети для подготовки уроков и поиска информации по различным рабочим вопросам. Пример из недавней практики. Ко мне на консультацию пришла мама девятиклассника с жалобами: «Сын все понимает на уроке, а контрольные пишет на двойки. Уже наняли репетитора, но результат ноль».
Педагог взяла его работы за полугодие, загрузила в нейросеть с запросом: «Найди системные ошибки и тип восприятия информации». ИИ выдал неожиданный результат: ученик не делал ошибок в правилах — он не считывал условие задачи целиком, пропуская середину текста. Алгоритм показал это наглядно.
«Я дала ему простую технику: читать условие карандашом, подчеркивая каждое второе слово. Результат — твердая четверка. Нейросеть дала мне точку опоры и сэкономила неделю диагностики. Без нее я бы искала проблему в знаниях, а не в восприятии. Пример из моей директорской практики, — продолжила интервью Мария Иванова. — Когда руководила школой, каждый апрель превращался в ад: отчеты по успеваемости, мониторинги, справки для управления, характеристики на каждого выпускника. Это съедало 3-4 недели чистого времени. Я внедрила нейросеть для первичной агрегации данных: алгоритм собирал оценки, посещаемость, результаты ВПР и олимпиад в единую таблицу, автоматически подтягивая шаблоны текстов».
Вместо того чтобы сидеть с электронными таблицами до полуночи, педагоги за три дня получали готовую базу для всех отчетов. Оставалось только проверить цифры, подправить формулировки и поставить подпись. Удалось сэкономить больше 100 часов коллективного времени — их пустили на подготовку к экзаменам с детьми, а не на бумажки. Эксперт резюмирует:
«ИИ — это не замена педагогу, а мощный диагностический инструмент в умелых руках. Психологическая интерпретация и живое общение с учениками — исключительно за человеком. Машина видит данные, а педагоги — душу. И это главное преимущество».
Учиться или не учиться?
«Нередко друзья рассказывают, как дети в семьях использует нейросеть для подготовки к экзаменам. Не чтобы списать — а чтобы получить объяснение сложной темы в три часа ночи, когда преподаватель недоступен. За этой простой историей стоит кое-что важное: образование начинает работать в другом режиме. Не по расписанию, не в рамках аудитории — а там и тогда, когда нужно конкретному человеку. Если разобраться, то это и есть главный смысл всей волны автоматизации в учебном процессе. Не замена преподавателя, не сокращение часов. А банальная возможность дотянуться до знаний в нужный момент».
Что происходит с рутиной? Проверка домашних работ, которая раньше занимала у преподавателей несколько часов вечером, теперь сокращается до минут. Причем речь не только про тесты с однозначными ответами: автоматизированные системы анализируют эссе — видят и логику изложения, и структуру, и качество аргументации.
Генерация индивидуальных заданий по математике под конкретный уровень ученика — уже не фантастика, а вполне рабочий инструментарий. Адаптивные платформы собирают ошибки студентов и сами подбирают материал для закрытия пробелов. Системы распознавания речи автоматизируют проверку произношения при изучении языков — и это можно назвать прорывом для тех, кто преподает дистанционно. Анализ успеваемости в режиме реального времени позволяет заранее — иногда за семестр — увидеть, кто находится в зоне риска отчисления. Виртуальные ассистенты отвечают на типовые вопросы круглосуточно, снимая с преподавателей поток однотипных обращений. Автоматическая транскрибация лекций с генерацией конспектов — то, от чего студенты были бы в восторге лет двадцать назад.
Алексей Оносов отмечает: персонализация — самое интересное направление. Алгоритмы строят индивидуальные планы обучения с учетом темпа усвоения, и работают по той же логике, что рекомендательные системы стриминговых сервисов — только для учебных материалов. Адаптивное тестирование подстраивает сложность вопросов прямо в процессе, в зависимости от того правильно ли отвечает студент.
«Системы анализа эмоционального состояния по видео помогают преподавателю понять, когда аудитория потеряла нить. Генерация визуальных материалов и инфографики для объяснения сложных концепций стала доступной без привлечения дизайнера. Виртуальные лаборатории позволяют проводить дорогостоящие или опасные эксперименты в цифровой среде, что особенно ценно для вузов с ограниченным бюджетом. Инструменты выявления плагиата стали точнее: обнаруживают даже перефразированные заимствования, что раньше было практически невозможно».
Цифровое неравенство никуда не делось: студент с доступом к продвинутым инструментам объективно находится в другом положении, чем тот, у кого их нет. Авторское право на контент, созданный нейросетью, может вызывать юридические вопросы — и это потенциальная головная боль для преподавателей, которые используют такой контент в коммерческих курсах.
«Риск чрезмерной зависимости от нейросетей — тоже реальная история: когда алгоритм думает за тебя, критическое мышление атрофируется быстрее чем хотелось бы. Преподавателям сейчас может пригодиться новая компетенция — назовем ее ИИ-грамотность: умение выбрать инструмент, настроить, проверить результат. Будущее вероятно за гибридной моделью, где автоматика берет рутину, а педагог фокусируется на мотивации, менторстве и живом диалоге. Вот эта граница — что отдать машине, а что оставить человеку — и будет главным педагогическим вопросом ближайшего десятилетия», — подытожил в интервью Алексей Оносов.
Разные уровни, один материал
Подготовить несколько вариантов задания, составить тест, подобрать примеры разной сложности, структурировать большой объем материала — все это нейросеть уже сейчас может сделать достаточно быстро. Но гораздо интереснее другое направление — персонализация обучения.
«Даже в одной группе уровень подготовки студентов всегда разный. Один человек схватывает тему сразу, другому требуется дополнительный пример, третьему нужно сначала вернуться к базовым понятиям. Преподавателю физически сложно постоянно готовить отдельную траекторию для каждого студента. И здесь ИИ действительно способен сильно помочь: адаптировать сложность задания, объяснить один и тот же материал несколькими способами, сформировать дополнительные упражнения именно по тем темам, где у студента есть пробелы. При этом я бы очень осторожно относился к полной автоматизации проверки работ. Нейросеть может прекрасно справляться с первичной проверкой типовых заданий, но итоговую оценку знаний, особенно если речь идет о сложной аналитической работе, нельзя полностью передавать алгоритму. Студент может предложить нестандартную логику решения, а ИИ — просто неправильно ее интерпретировать. Кроме того, сами нейросети пока способны выдавать убедительно сформулированные ошибки».
По словам педагога, есть и обратная сторона: ИИ меняет не только работу преподавателя, но и сам подход к домашним заданиям. Если обычное эссе или реферат сегодня можно сгенерировать за минуту, то ценность такого задания постепенно снижается. Будет больше устных защит, кейсов, ситуационных задач, просьб объяснить ход рассуждений и применить знания к новой ситуации. То есть проверяться будет уже не только конечный текст, но и то, понимает ли студент, что именно он написал.
«Не думаю, что главная задача образования сегодня — запрещать студентам использовать ИИ. Гораздо важнее научить их применять его как инструмент: для поиска идей, проверки гипотез, работы с информацией, но не для подмены собственного мышления. То же самое касается и преподавателей. Нейросеть может ускорить часть работы, но ответственность за содержание курса, качество обучения и итоговую оценку все равно должна оставаться за человеком», — отметил в разговоре Владислав Скрипко.
Не заменить, а освободить
Согласно исследованию российских педагогов, около 75,5% опрошенных имели опыт применения ИИ в профессиональных задачах, хотя часто или регулярно использовали его пока только 18%. Среди наиболее распространенных сценариев это генерация и создание индивидуальных заданий. Экономия времени при этом вполне измерима.
«В обычном классе преподавателю трудно одновременно объяснить одну тему двадцати ученикам двадцатью разными способами. ИИ позволяет быстро создавать задания разной сложности, дополнительные примеры, подсказки и вопросы для ученика, который отстает, и усложненные упражнения для того, кто уже освоил материал. В этом смысле технология превращает персонализацию из дорогой педагогической роскоши в инструмент массового образования».
Возникает и новая образовательная этика. Необходимо проверять не только конечный текст или ответ, но и ход рассуждений, источники, промежуточные версии и способность ученика объяснить собственное решение. Поэтому главный эффект ИИ в образовании не «учитель без учителя». Скорее наоборот, машина берет на себя то, что можно стандартизировать, а человеку оставляет то, ради чего преподаватель действительно нужен: мотивацию, объяснение, педагогическое решение и ответственность. Хорошая формула здесь проста, автоматизировать следует не преподавателя, а его рутину.
«Чем же может быть полезен ИИ? Генерация заданий, проверка домашних работ, тесты. Важно, чтобы преподаватель проверял адекватность работы нейросети, например, путем повторной проверки и просмотра работ и заданий. Возникает вопрос, тогда зачем же применять искусственный интеллект, если нужно все перепроверять? Не проще ли проверить задания и работы самостоятельно по старинке? Если преподаватель смог убедиться в корректности результатов использования ИИ, тогда фронт работы педагога станет меньше, а общие как скорость, так и качество проверки работ увеличатся. Также здесь работает пословица «Один глаз хорошо, а два лучше». В итоге нейросети помогут педагогу выделить больше времени на другие виды работ: творчество и индивидуальная работа. Процесс обучения станет гибче и удобнее. Преподаватель может готовить материалы для лекционных и практических занятий, сформировать план занятия, подобрать иллюстрации, видео, подготовить презентацию по теме».
«ИИ в образовании: не замена учителя, а фильтр для его времени. Я преподаю языки и учу людей говорить публично — и в обеих профессиях рутина примерно одинаковая: проверить, повторить, объяснить одно и то же в третий раз. Именно эту часть нейросеть забирает у меня быстрее всего. Проверка домашних работ. Раньше на проверку тридцати письменных работ уходил вечер. Сейчас нейросеть находит ошибки за минуты — но я не отдаю ей оценку, только черновой разбор. Потому что важна не сама ошибка, а то, почему ученик ее сделал: не выучил правило, перепутал с родным языком или просто устал».
Эксперт подчеркивает, что все это видит только человек, который знает этого конкретного ученика.
«ИИ снимает механику, я оставляю себе смысл. Генерация заданий. Вот здесь честно — это спасение. Раньше подготовка вариативных упражнений под разные темы съедала половину подготовки к занятию. Теперь я задаю модели контекст: уровень, тему, тип ошибок, которые нужно закрыть, — и получаю болванку за пять минут. Но болванку. Каждое задание редактирую руками, потому что сгенерированные примеры часто искусственны, лишены живой интонации языка. В ораторике то же самое: ИИ может накидать структуру речи, но ритм, паузы, личные истории — это моя работа, не его. Адаптация под уровень. Тут ИИ реально силен — он держит в голове разом A1 и C1 и может под каждого переписать один и тот же текст. Раньше это делал вручную, теперь — черновая адаптация за секунды, а моя задача — проверить, не потерялась ли при упрощении суть. Упростить язык легко, упростить мысль до бессмысленности — еще легче, и это главный риск, который я вижу», — говорит Дмитрий Першин.
Этика использования. Если ученик сдает работу, написанную ИИ, и выдает за свою — это не хитрость, а самообман: он платит за то, чтобы говорить лучше, а получает текст, который написал не он. Позиция педагога простая: нейросеть можно использовать как тренажер и черновик, нельзя — как замену собственного голоса. То же самое относится ученикам на ораторских курсах: можно попросить модель предложить три структуры выступления, нельзя — доверить ей произнести речь вместо себя.
«Вывод после года плотной работы с этими инструментами: ИИ не делает преподавателя лучше автоматически. Он делает быстрее ту часть работы, которая никогда не была ее сутью. А суть — живой контакт, интонация, момент, когда видишь, что человек наконец понял, — как была, так и осталась ручной работой», — подытожил Дмитрий Першин.
Эссе, исследовательская работа и творческий проект: оценка оригинальных идей
Один из очевидных вариантов применения ИИ — проверка учебных работ. Нейросеть способна найти орфографические и грамматические ошибки, сопоставить ответ с заданными критериями, обнаружить пропущенный этап решения или показать, в каких вопросах чаще всего ошибается группа. После этого преподаватель видит общую картину и понимает, какой материал стоит объяснить повторно. Очень удобно автоматизировать первичную проверку тестов и других заданий, где существует однозначный ответ.
«Совсем другая ситуация — эссе, исследовательская работа или творческий проект. Здесь алгоритм может не распознать оригинальную идею, неправильно оценить аргументацию или, наоборот, принять хорошо сформулированный, но содержательно слабый ответ. Поэтому нейросеть может провести предварительный анализ, но окончательную оценку ставит преподаватель. Большие возможности открываются и при подготовке заданий. Раньше преподавателю приходилось самостоятельно составлять несколько вариантов контрольной или десятки однотипных упражнений. Теперь можно задать тему, уровень сложности и образовательную цель и за несколько минут получить основу для дальнейшей работы. Например, для одной группы создать базовые упражнения, для другой — задания повышенной сложности, а для студентов, которые уже хорошо освоили тему, — небольшую исследовательскую задачу».
Однако здесь возникает важное правило: сгенерировано не значит готово к использованию. ИИ способен придумать несуществующий факт, дать неправильный ответ или сформулировать условие так, что оно допускает несколько толкований. Поэтому преподаватель всегда проверяет материал прежде, чем передавать его студентам.
Меняется и сама роль педагога. Часть времени, которое раньше уходило на механическую подготовку материалов, поиск примеров и однотипную проверку, можно направить на объяснение сложных вопросов, обсуждение, исследовательскую работу и непосредственное общение со студентами.
Но профессиональная ответственность преподавателя при этом не уменьшается, говорит Лариса Микаллеф. Напротив, теперь он должен уметь еще и оценивать качество того, что предлагает искусственный интеллект:
«Нельзя без необходимости передавать открытым ИИ-сервисам персональные и тем более данные учащихся. Необходимо также заранее объяснять студентам, для чего искусственный интеллект использовать допустимо, а где начинается подмена собственной работы. Одно дело — попросить систему объяснить непонятный термин, предложить идеи или помочь отредактировать уже написанный текст. Совсем другое — сгенерировать курсовую или контрольную и представить ее как результат самостоятельной работы, что является большим нарушением и недопустимо в любом образовательном процессе».
Логика и знания — всегда в приоритете
«Искусственный интеллект — мощный инструмент, способный повысить эффективность обучения, освободить время учителя и сделать процесс по-настоящему индивидуальным. Главная задача состоит в том, чтобы использовать нейросеть как помощника, который усиливает человеческое взаимодействие и педагогическое мастерство, но никогда не подменяет их собой. Среди плюсов: персонализация обучения ИИ позволяет выстраивать индивидуальные образовательные маршруты, учитывая уровень подготовки, когнитивные особенности, стиль восприятия и интересы конкретного ребенка. Адаптация заданий — алгоритмы анализируют ответы и предлагают задачи соответствующей сложности: помогают восполнить пробелы тем, кто отстает, или дают более глубокие вопросы тем, кто справляется быстрее. Диагностика знаний — системы оценивают не только правильность ответов, но и время выполнения, характер ошибок и даже уровень уверенности ученика, формируя детальный профиль его компетенций».
Вместе с тем происходит трансформация роли педагога — ИИ не заменяет учителя, а меняет его функции. Акцент смещается с простой передачи фактов на наставничество, развитие критического мышления, эмоциональную поддержку и воспитание. Важна и цифровая грамотность — преподаватели и ученики должны понимать ограничения алгоритмов, уметь критически оценивать сгенерированный контент и отличать проверенные факты от правдоподобных вымыслов («галлюцинаций» модели).
«У инструментов ИИ для школы есть простая граница по устройству: машина уверенно справляется с формальной проверкой, человек остается хозяином смысла. В домашних работах программа надежно ловит наличие ответа, соответствие структуре, повторы и арифметику — механическую часть, где скорость ценна, а цена ошибки невысока. Оценка логики рассуждения и оригинальности мысли остается за преподавателем: тут работает знание предмета и ученика, и заменить его трудно. Отдельная история — инструменты, определяющие, писал текст ученик сам или прибегнул к генератору: такая программа выдает оценку вероятности, а окончательное решение об обвинении принимает тот же преподаватель. Она похожа на факт, хотя доказательством служит редко, и перекладывать ответственность на программу — риск».
Генерация заданий — область, где модель показывает силу: за минуты собирает пятнадцать задач одного типа с разными числами или переписывает формулировку под разный уровень сложности. Такой набор экономит преподавателю часы механической работы. Эксперт говорит: адаптация под уровень работает с тем материалом, который ей дали. Загрузили реальные работы конкретного ученика — программа находит повторяющиеся ошибки и предлагает точечные упражнения. Данных мало — рекомендация получается усредненной, годной для класса в целом, со слабой связью с конкретным ребенком.
«Этика здесь держится на двух правилах: ученик и родитель знают, что в проверке участвует программа, а персональные данные остаются внутри школы, без передачи во внешние сервисы. На корпоративных интенсивах вижу похожий эффект у взрослых: уверенный тон ответа снижает желание его перепроверять. Насколько сильнее эта ловушка работает у детей, судить педагогам и психологам», — подытожил в интервью Тим Зинин.