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 Андрей Зиновьев, заведующий кафедрой зоологии и физиологии Тверского государственного университета, доктор биологических наук.

Для преподавателей и научных руководителей главная тревога — не сам факт использования нейросетей, а потеря контроля над итоговым результатом. Здесь требуется системный подход к оцениванию.

«Основная опасность — генерация итоговой ВКР. Нельзя оценивать по итоговому экзамену, нужно наблюдать за студентом весь период обучения».

Но это не значит, что ИИ должен быть изолирован от процесса. «Когда студент готовится к защите своей работы, он обязан посмотреть и рекомендации нейросетей, это помогает прочитать дополнительную литературу» — объясняет эксперт.

В рутинных задачах ИИ действительно сокращает трудозатраты преподавателя.

«ИИ экономит время на рутинную проверку — орфографии, библиографии, выявляются явные нарушения. Но вам нужно вчитываться в ответ, поэтому экономия времени не такая значительная».

Схожая ситуация с генерацией фондов оценочных средств.

«Генерация ФОС помогает на этапе подготовки черновых вариантов. ИИ может пригладить форму, но содержание обязан проверить, подтвердить преподаватель, провести необходимые экспертизу и калибровку».

ИИ становится полезным ассистентом на вспомогательных этапах, но не заменяет ни наблюдения за развитием студента, ни финальной экспертной оценки преподавателя.