Введение
В настоящее время практически в различных сферах жизни человека применяется искусственный интеллект (ИИ), что дает возможность намного быстрее и проще решать актуальные задачи [1]. В эпоху цифровых технологий не обойтись и в сфере образования без искусственного интеллекта, использование которого решает следующие задачи: 1. сокращение времени, 2. снижение нагрузки на преподавателей и студентов, 3.уменьшение монотонной работы. Недавно, произошел известный прецедент: студент написал диплом с помощью чата GPT и смог защитить его на оценку «удовлетворительно». Исходя из этого, мы можем сделать вывод, что ИИ действительно помогает и частично справляется с работой и учебным процессом, но ему недостает технической базы и научных знаний для имитации человеческих знаний. В России наблюдается дуализм мнений по отношению к использованию ИИ в образовательном процессе: с одной стороны высшие учебные заведения требуют полного запрета, а с другой - полностью легализуют. Так, например, МГПУ первым официально разрешил своим студентам использовать нейросети для подготовки работ, а Уральский государственный горный университет заявил о скором внедрении ИИ в систему управления учебным процессом. Также во многих вузах проводятся курсы по освоению искусственного интеллекта для всех желающих.
Методология
За рубежом ИИ также внедряется в учебный процесс. В 450 школах Гонконга появился вводный курс по нейросетям. Похожий курс проводится и в Нью-Йорке. В Гарварде курс программирования студентам преподает искусственный интеллект (искин). Исходя из этого, возможно сделать вывод, что проблема цифровизации образовательного процесса актуальна, необходимо применять ИИ в высших учебных заведениях с целью оптимизации работы преподавателей и студентов. Говоря о необходимости внедрения ИИ в образовательный процесс в высших учебных заведениях, мы в первую очередь руководствуемся данными, о повышении нагрузки на преподавателей и студентов в вузе. Таким образом, согласно исследованию, проведенному НИУ ВШЭ в 2022 году, количество предметов, которые ведет один преподаватель, составило 5,8, для сравнения, данный показатель в 2019 году составлял 4,6. Помимо этого, наблюдается увеличение академических часов. Важно отметить, что в исследовании была отмечена прямая зависимость между количеством часов, которые приходятся на одного человека, и его вовлеченностью в науку. Закономерно была показана обратная зависимость: чем больше академических часов на одного человека, тем меньше его вовлеченность. Исследователи считают, что приоритеты преподавателей меняются вместе с их нагрузкой. К примеру, при перегрузке опрошенные могли чаще выбирать варианты ответа, связанные с меньшей вовлеченностью в преподавание [2]. Говоря о студентах, приведем опрос ВЦИОМ от 2020 года. Согласно проведенному опросу, нагрузка на студентов выросла, причем значительно. Данные касаются дистанционного обучения, но можно полагать, что тенденция сохраняется. Помимо этого, никак нельзя отрицать постоянное увеличение информационных баз, научной информации по разным направлениям - анализ этих ресурсов занимает значительное время в обучении рядового студента. Применение искусственного интеллекта, это возможность производить поиск и анализ статей качественнее и быстрей [3].
Результаты
Сегодня, поработав с разными нейросетями, как зарубежными, так и российскими можно отметить, что пока их качественное внедрение в образовательный процесс невозможно по ряду причин. Основные – это отсутствие научной базы как таковой, из-за чего ИИ допускает ошибки в формулировании темы, не может ответить на глубокие научные вопросы. Помимо этого, наблюдается трудность в переформулировании текста. Здесь основная проблема в самой работе нейросети, которая построена на подставлении наиболее подходящих фрагментов текста, при этом не обосновывается их правильность. Все это приводит к постоянному совершенствованию сетей, а также созданию сетей нового поколения. Так Яндекс представляет уже третье поколение больших языковых моделей [4]. Анализируя прогнозы прошлых лет, которые касались темпов развития ИИ, следует отметить, что оно более интенсивное, чем предполагалось. Так, в своей книге “Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта” Макс Тегмарк приводит диаграмму ландшафт Моравеца, на которой отмечены те области, куда поднялся по техническим возможностям искин. Книга, изданная в 2017 году (на русском языке в 2019 году), наглядно показывает темпы развития нейросетей. Самыми недосягаемыми областями на этой диаграмме считались: а) написание книг, б) изобразительные искусства, в) дизайн и д.р.
Результаты
Помимо диплома есть прецеденты написания книги с помощью ИИ, не говоря уже о генерации изображений. Что говорят сейчас о перспективах нейросетей? В своем отчете от 31 января 2023 года, инвестиционная компания ARK Invest опубликовала данные по техническому развитию и передовым технологиям, проведя анализ искин в разных сферах, они пришли к нескольким выводам, но самый главный из них – неотвратимое внедрение нейросетей в жизнь человека и в обучение, в частности. Рассуждая о необходимости внедрения нейросети в отдельном вузе стоит уточнить, какими инструментами она создается. Чаще всего для написания используются следующие языки программирования: Python, JavaScript, C++, и другие [5]. Но если принять во внимание что язык программирования – это формальная знаковая система, предназначенная для записи компьютерных программ, а фреймворк – программное обеспечение, облегчающее разработку и объединение разных компонентов программного проекта, то можно ответить на этот вопрос так: сегодня нейронные сети в основном пишутся на фреймворках. Так что трудности именно с техническим внедрением, как нам кажется не будет.
Обсуждение
Рассуждая о необходимости внедрения нейросети в отдельном вузе стоит уточнить, какими инструментами она создается. Чаще всего для написания используются следующие языки программирования: Python, JavaScript, C++, и другие [5]. Но если принять во внимание что язык программирования – это формальная знаковая система, предназначенная для записи компьютерных программ, а фреймворк – программное обеспечение, облегчающее разработку и объединение разных компонентов программного проекта, то можно ответить на этот вопрос так: сегодня нейронные сети в основном пишутся на фреймворках. Так что трудности именно с техническим внедрением, как нам кажется не будет.
Обсуждение
Большая нагрузка в образовательном процессе на преподавателей и студентов, цифровизация различных сфер нашей жизни и образования, необходимость обработки больших массивов данных – все это толкает пользователей к тому, чтобы применять нейросети в качестве помощников в обучении.
Выводы
А из-за специфики узких научных областей намного эффективней обучать нейросеть параллельно со студентами, это позволит добиться точных ответов с научной точки зрения. Преподаватели также смогут с помощью нейросети ускорить проверку работ студентов, убрав этим часть монотонной работы, и получая при этом больше времени на креативную и научную работу. Разрешение на применение ИИ в вузах, это верный ответ современным вызовам.