Эксперты объяснили, какие проверочные задания стоит давать студентам в эпоху ИИ

Международное сообщество колледжей и университетов по ответственному внедрению инноваций в образование Digital Education Council (Совет по цифровому образованию) и издательская компания Pearson опубликовали отчёт «Новая эра оценивания» («The Next Era of Assessment»). В основе исследования — 101 кейс образовательных учреждений со всего мира, которые меняют проверочные задания для студентов из-за распространения генеративных нейросетей.

Какие виды проверочных заданий для студентов выделили исследователи

В качестве базового принципа в отчёте предлагают концепцию «ИИ-устойчивости» (AI-Resilience). Вместо того чтобы полагаться на честность студентов в соблюдении запретов, авторы предлагают структурно перестраивать задания так, чтобы обойтись без осмысленной самостоятельной работы было невозможно.

В докладе выделены три типа заданий, которые могут использовать педагоги:

• Без использования ИИ (AI-Free). Это задания, где ИИ полностью исключён, чтобы можно было проверить самостоятельное мышление и базовые навыки студентов.
• С поддержкой ИИ (AI-Assisted). Это задания, где ИИ используется для поддержки студентов, например при поиске информации, анализе данных или генерации идей.
• С интеграцией ИИ (AI-Integrated). Это задания, где взаимодействие с ИИ становится неотъемлемой частью выполнения, а ещё оценивается навык работы с технологиями.

Как меняются задания с интеграцией ИИ

Задания с интеграцией ИИ разделены в докладе на два больших блока. Первый из них — это ИИ для улучшения традиционных заданий. Например, можно выделить следующие методики:

• «Сначала ИИ, потом человек» (AI First, Human Revision). Студент использует ИИ для создания первого черновика, затем самостоятельно его критикует, проверяет факты, дорабатывает и улучшает. Например, студенты предлагают ИИ написать эссе объёмом 500 слов на знакомую тему, при этом намеренно используют такие промпты, чтобы получить плохо написанную или стилистически слабую версию. Затем студенты редактируют эссе, чтобы улучшить ясность, точность и логику. Преподавателю отправляют исходное эссе, отредактированную версию и текст, в котором описывают свою работу.
• «ИИ как симулятор или ролевой партнёр» (AI as a Simulated Collaborator or Role-Player). ИИ имитирует персонажа, эксперта, историческую личность или даже пациента, позволяя студентам отрабатывать коммуникативные навыки, а также навыки принятия решений или проведения интервью. Например, студенты инициируют ролевую игру, где искусственный интеллект выступает в роли пациента. Они ведут беседу с ИИ-пациентом, в идеале — голосом, чтобы попрактиковаться в профессиональном общении.
• «Сравнение работы человека и ИИ» (Human vs AI Work Comparison). Студенты анализируют два решения одной задачи — выполненное человеком и сгенерированное нейросетью — и сравнивают их логичность, а также сильные и слабые стороны. Например, студенты анализируют два критических высказывания и записывают свои размышления о различиях в риторических стратегиях человека и ИИ, их сильных и слабых сторонах.

Второй блок по заданиям с интеграцией ИИ посвящён заданиям, где оцениваются базовые знания учащихся в области ИИ (AI-Literacy). В этом случае фокус смещается на развитие навыков, которые связаны с работой с нейросетями. Сюда относятся практические задания с ИИ, критический анализ и оценка ИИ и промпт-инжиниринг. Например, это может быть создание собственного чат-бота с помощью специального конструктора или разработка кодекса этики ИИ в выбранной профессиональной области.

Ранее мы рассказывали про ещё один вид заданий, к которым возвращаются университеты в США из-за развития нейросетей. Во фреймворке, предложенном Digital Education Council, его можно было бы отнести к разделу AI-Free. Это классические письменные задания в специальных тетрадях для экзаменов. Возврат к классическим письменным экзаменам коснулся не только гуманитарных, но и юридических, управленческих и даже технических направлений.