24 июня в Юрайт.Академии прошла онлайн-дискуссия «Возможности и ограничения ИИ-оценивания» в рамках XIX Летней школы преподавателя «Критическое мышление / искусственный интеллект в цифровом образовании» — всероссийского педагогического онлайн-форума с международным участием, объединившего 4500+ преподавателей России и русскоязычного образовательного пространства.

Своей экспертной позицией и опытом делится Денис Вакарчук, заместитель директора Департамента научной деятельности Российского государственного гуманитарного университета, кандидат исторических наук, доцент.

Для преподавателей, которые сегодня сталкиваются с потоками студенческих работ, подозрительно напоминающих генерацию нейросетей, главный вопрос — как сохранить качество образования. Технические средства обнаружения ИИ — это лишь первый шаг.

«Техническая детекция ИИ-генерации в студенческой работе не является панацеей. Она может быть вспомогательным инструментом, но итоговая оценка должна быть комплексной и содержательной».

Письменные работы никуда не исчезнут, но подход к их оценке должен измениться радикально. «Письменные работы, безусловно, сохранятся в образовательном процессе, однако должны измениться подходы к их оцениванию. Речь должна идти не о введении формального порога использования ИИ, а о прозрачном раскрытии, декларировании и обосновании его применения. Спорные случаи должны рассматриваться в установленной академической процедуре, с учетом объяснений обучающегося и экспертной оценки работы» — уточняет эксперт.

Более того, появление генеративного ИИ заставляет пересмотреть саму финальную аттестацию. СПикер комментирует — «Распространение генеративного ИИ заставляет заново обсудить вопрос о том, всегда ли выпускная квалификационная работа является оптимальной формой итоговой аттестации для всех направлений подготовки. Для одних направлений такая форма оценки сохраняет принципиальное значение, для других более точными могут оказаться проектные, практико-ориентированные или устные формы подтверждения компетенций».

Но любые изменения в оценке требуют подготовленного преподавателя.

«Необходимо повышать квалификацию преподавателей вузов в сфере ИИ-технологий и формировать безопасную ИИ-инфраструктуру. При этом на уровне кафедр и образовательных программ важно определять, где и в каком объеме применение ИИ педагогически оправдано. Преподаватель сохраняет академическую свободу в выборе образовательных инструментов, но эта свобода должна реализовываться в рамках общих правил академической этики, защиты данных и прозрачности использования ИИ».

И наконец, главный принцип, на котором должна строиться вся эта система, — доверие к студенту.

«В отношении обучающегося должна действовать презумпция академической добросовестности. Задача университета — создать понятную процедуру: обучающийся должен понимать, когда использование ИИ допустимо, когда оно требует раскрытия или декларации, как проводится проверка и как верифицируется результат работы. Декларирование использования ИИ формирует у обучающегося ответственность и культуру осознанного применения технологий».