#ии_в_образовании — Public Fediverse posts

[Перевод] Ловушка обучения: исследование с участием 26 000 учащихся выявило проблему при использовании ИИ

В ходе нового исследования, длившегося 30 месяцев, изучались показатели 26 811 китайских школьников. Исследователи оценивали влияние генеративного ИИ на их процесс обучения. Осознать далее

https://habr.com/ru/articles/1097906/

#образование #искусственный_интеллект #самообразование #ии #ai #эффективность_труда #ии_в_образовании #исследования_нейросетей #расширенный_разум #ловушка_обучения

Будущее, выйдите из аудитории

Педагогика готовила человека к будущему. Будущее пришло. Его попросили выключить телефон. В Дартмутском колледже проректор Сантьяго Шнелл предложил различать две вещи: что студент понимает самостоятельно и что способен сделать с помощью искусственного интеллекта. Предложение опасное. Из него следует, что по хорошей работе ещё нельзя установить, хорошо ли образован человек. А ведь работа уже проверена. Оценка поставлена. Дипломы напечатаны. Потом выяснилось, что сам Шнелл пользуется ИИ при подготовке текстов. Его статью детектор Pangram пометил как «100% AI-written». Шнелл объяснил: идеи и решения мои, программа помогает с изложением. Его объяснение детектор тоже пометил как машинное. Об этом сообщила The Dartmouth. Сюжет, конечно, превосходный. Один искусственный интеллект помогает проректору выражаться, другой помогает читателям сомневаться. Человеческая мысль пока проходит по делу косвенно. И тут можно с удовольствием застрять. Кто сколько написал. Кто что скрыл. Кого уволить. Всё это знакомые вопросы, для них уже существуют комиссии. А вот для вопроса «что мы вообще считали образованием?» готовой процедуры может не оказаться. За Шнеллом числится вполне определённая проблема: он не всегда раскрывал участие ИИ и 25 сентября за это извинился. Но можно добиться образцового раскрытия. Ввести сноску. Утвердить форму. И остаться с прежним незнанием: что именно умеет человек, подписавший безупречно оформленный текст? Раньше хорошая письменная работа служила косвенным свидетельством понимания. Теперь её можно получить, почти не занимаясь предметом. Здесь трещит научная претензия педагогики: уверенность, что она знает, какое развитие стоит за полученной работой. Метод сообщал нам о развитии человека — или мы научились оценивать продукт и привыкли считать, что человек к нему прилагается?

https://habr.com/ru/articles/1088170/

#ИИ_в_образовании #кризис_педагогики #самостоятельность_мышления #будущее_образования #оценка_знаний #критическое_мышление #академическая_честность #авторство_и_ИИ #подмена_понимания_текстом #адекватность_будущему

Искусственный интеллект: смерть учителя — или рождение нового?

Что останется от профессии учителя, когда машина научилась объяснять, проверять и создавать учебные материалы быстрее Дмитрий Полетаев Скажем это сразу: если работа учителя сводится к объяснению правила, пересказу учебника, проверке стандартного упражнения и составлению теста, то такой учитель уже технологически устарел. Не когда-нибудь через десять лет, не после появления искусственного общего интеллекта и не в тот торжественный день, когда министерство образования наконец выпустит соответствующую инструкцию. Уже сейчас. Искусственный интеллект выполняет эту часть работы быстрее, терпеливее и дешевле, не устаёт повторять одно и то же, способен за несколько секунд изменить уровень сложности, придумать ещё двадцать примеров и быть доступным ученику в три часа ночи. Можно сколько угодно возражать против качества отдельных ответов, вспоминать галлюцинации моделей и справедливо требовать проверки фактов, но профессиональную судьбу рутинной функции решает не совершенство технологии. Достаточно, чтобы она оказалась удобнее и доступнее человека в большинстве обычных случаев. Значит ли это, что заканчивается преподавание? Возможно. Но только то преподавание, которое мы слишком долго соглашались считать профессией: учитель говорит, ученик записывает, затем воспроизводит услышанное, а учитель измеряет точность воспроизведения. Именно эта модель сегодня рушится у нас на глазах. И если мы по привычке станем защищать её как незаменимую, то защитим не учителя, а самый легко заменяемый набор его функций.

https://habr.com/ru/articles/1082402/

#искусственный_интеллект #ИИ_в_образовании #будущее_образования #цифровая_педагогика #трансформация_преподавания #нейросети #персонализированное_обучение #AIассистент #образовательные_технологии #человек_и_машина

ИИ как thinking partner в T&D: как изменился мой подход к разработке образовательных продуктов

Привет, Хабр! Я — Даша, отвечаю за обучение руководителей в MTC Web Services, проектирую образовательные продукты для наших лидеров: от коротких программ до длинных траекторий развития. Моя работа редко начинается с генерации контента. Обычно сначала нужно разобраться, какую задачу на самом деле пытается решить бизнес. Потом понять, как она соотносится с потребностями будущих участников обучения — для этого мы с командой проводим внутренние исследования: глубинные интервью, кастдевы, пульс-опросы. И только затем появляется концепция продукта, а за ней — разработка программы, материалов и коммуникаций. Еще полгода назад я подключала ИИ исключительно на последних этапах. Когда решение уже найдено, модель помогает быстрее его реализовать: предложить структуру, придумать название курса, создать черновик контента или скорректировать текст. Сейчас же я открываю чат с LLM гораздо раньше, когда решения или образа результата еще нет в голове, и использую его не только для того, чтобы сделать работу быстрее, но и чтобы снизить вероятность ошибки на самом важном этапе — когда необходимо решить, что именно нужно делать. Это, пожалуй, самая заметная перемена в моей работе с ИИ, о которой и пойдет речь в этом материале. Спойлер: здесь не будет обзора моделей. Меня гораздо больше интересует, как меняется рабочий процесс, когда ИИ становится частью проектирования . Читать дальше

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1071088/

#hr_в_it #обучение_в_ит #ии_для_анализа_данных #ии_в_hr #ии_в_образовании #анализ_гипотез #контекст_для_ии #подготовка_контекста #hrпроцесс

Неожиданная побочка от ИИ: кризис доверия в системе образования

Интернет дал человеку доступ к практически неограниченному объему информации. До его появления знания приходилось добывать буквально вручную: искать книги, выписывать цитаты и сопоставлять источники. Интернет радикально упростил этот процесс, но оставил человеку важную работу — поиск, фильтрацию и интерпретацию информации. Если ответов на вопрос миллион, все равно приходится самостоятельно решать, каким из них доверять и как собрать из разрозненных фрагментов цельную картину. Генеративный ИИ сделал следующий шаг. Теперь он не просто помогает найти информацию, а сразу выдает готовый результат: объяснение, конспект, аргументацию, решение задачи или даже целую статью. По запросу «объясни мне преобразования Фурье» можно за несколько секунд получить ответ, на который раньше ушли бы часы работы с учебниками и поисковиками. С технической точки зрения это огромный прорыв. Но, как говорится, есть нюанс. Если раньше мы были вынуждены активно участвовать в процессе получения знания, то теперь появился соблазн передать часть этой работы ИИ, доверившись готовому ответу: не проверить данные, не разбирать выводы по шагам, не строить собственное понимание, а просто принять как данность. Глобально мы к этому не были готовы. Один мой товарищ любит повторять, что образование — это форма насилия. И я с ним согласна. Задачи решают не потому, что хочется, а потому, что только через повторяющееся когнитивное усилие формируется и тренируется нейронная «мышца». И чем проще становится обход этого усилия, тем выше требования к намерению самого человека учиться. Здесь-то и начинаются сложности. Предлагаю обсудить, как генеративный ИИ постепенно усиливает кризис доверия в системе образования…

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1043932/

#ии #искусственный_интеллект #образование #генеративный_ии #ии_в_образовании #нейросети #машинное_обучение #учебный_процесс

От выявления фальшивок до тонкостей комплаенса: чему банки обучали сотрудников с XVIIв. до наших дней — и при чем тут ИИ

Еще два-три столетия назад «взять и обучить» клерка мог только сам банк. Однако и сегодня, когда подготовкой специалистов занимаются топовые вузы, банки не пренебрегают корпоративным образованием. Рассказываем, как и чему банки учили сотрудников — 400 лет назад, в начале XX века и сейчас — и почему многие современные компании (включая МКБ) в этих вопросах делают ставку на ИИ.

https://habr.com/ru/companies/mkb/articles/1028200/

#Московский_кредитный_банк #системы_ИИ #обучение_сотрудников #ИИ_в_образовании #корпоративное_обучение

ИИ в образовании: заменят ли нейросети репетиторов и преподавателей

Представьте картину маслом: вторник, восемь вечера. Петя, ученик 9-го класса, тупит над квадратным уравнением. Рядом нет репетитора (дорого), родители заняты. Петя открывает ноутбук, заходит в ChatGPT и пишет: «Объясни квадратные уравнения просто, как будто мне 12». Через минуту он получает три разных способа решения, шутку про квадрат и контрольный пример для тренировки. Бесплатно. А теперь представьте Марию Ивановну, учительницу математики с 30-летним стажем, которая в это же время проверяет тетради и случайно находит у Пети идеально решенную работу. Только вот почерк не Пети, а цифровой. Вопрос, который мучает Марию Ивановну, Петю, его родителей и инвесторов Кремниевой долины: если нейросети уже умеют объяснять, решать и даже проверять, то зачем через пять лет вообще нужны живые учителя и репетиторы? Паниковать начали не вчера. Еще в 2023 году исследование Walton Family Foundation показало, что больше половины американских студентов (51%) уже вовсю пользуются ChatGPT для учебы. Учителя тоже не отстают - каждый третий признался, что нейросеть помогает им составлять планы уроков. Российская Вышка докладывает: 2/3 преподавателей хотя бы раз ловили студента на работе, написанной нейросетью. Но те же 40% педагогов считают, что запрещать ИИ бесполезно, надо учить им пользоваться. Пока чиновники и академики спорят о регулировании, рынок делает свое дело. В приложения вроде Photomath или Socratic от Google льются большие деньги. Идея идеального репетитора, который никогда не устает, не злится и стоит как подписка на кофе, звучит слишком соблазнительно.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1010444/

#ии #ии_и_машинное_обучение #образование #ии_в_образовании #чатботы #нейросети #ai #ChatGPT #преподаватели #школа

«Улучшили выполнение» не означает «улучшили обучение»: обзор доклада о парадоксах внедрения ИИ в сфере образования

Привет, Хабр! Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) выпустила масштабный доклад Digital Education Outlook 2026 : документ анализирует сценарии использования генеративного ИИ в образовании. Один из общих выводов: нейросети успели прочно закрепиться в учебном процессе, а школьники и студенты гоняют их и в хвост и в гриву, пока образовательные системы только обсуждают разработку нормативов. Отчет прямо ставит проблему: GenAI должен стать партнером по обучению, а не короткой тропой, которая обходит само обучение. Я покопался во всех 247 страницах отчета и вынес основные выводы исследователей: от наблюдений, тенденций, проблем до предложения по их решению.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1006762/

#ИИ #искусственный_интеллект #образование #генеративный_ИИ #GenAI #ИИ_в_образовании #нейросети #машинное_обучение #учебный_процесс #исследования

GPT в эдтехе: какие задачи преподавателей теперь выполняет ИИ

Недавно мы провели исследование ИИ-технологий в эдтехе. Изучили успешные примеры использования GPT-решений на разных платформах и выяснили, какие задачи в обучении теперь выполняет ИИ вместо преподавателей. В своем анализе мы фокусировались на платформах, которые обучают взрослых. Исключили языковые школы, так как нам важно было рассмотреть решения, релевантные для обучения новой профессии. Все наши выводы можно разделить на четыре группы по типу функций: обратная связь, консультации с виртуальным помощником, индивидуальные планы обучения и помощь преподавателям. О каждой из групп расскажем подробнее на примерах.

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/852286/

#gpt #нейросети #искусственный_интеллект #ai #ии_в_образовании

[Перевод] Детекторы ИИ ошибаются, и это сильно бьёт по студентам

В начале пандемии Мойра Олмстед ненадолго покинула колледж, чтобы выйти замуж, после чего готова была вернуться к занятиям. Несколько месяцев подряд она выкраивала время между работой на полную ставку и уходом за младенцем для участия в программе со свободным графиком, позволявшей обучаться удалённо. На седьмом месяце беременности вторым ребёнком в 2023 году Олмстед поступила на онлайн-курсы педагогики в Центральном методистском университете. В начале осеннего семестра Олмстед отправила письменное домашнее задание по курсу, один из трёх конспектов по прочитанному, которые нужно было писать каждую неделю. Вскоре после этого она ей пришла оценка: ноль. Обратившись к своему преподавателю, она узнала, что инструмент выявления ИИ определил её работу как сгенерированную искусственным интеллектом. По словам преподавателя, одно из её заданий уже было помечено таким же образом ранее. Для 24-летней Олмстед это обвинение стало огромным ударом. Кроме того, оно угрожало её дальнейшей учёбе в университете. «Я была потрясена, ведь у меня могли забрать плоды моих трудов за то, чего я не делала», — рассказывает она.

https://habr.com/ru/articles/852538/

#chatgpt #grammarly #нейроотличные_люди #ии_в_образовании #генерация_текстов