искусственный интеллект в образовании
АБВГД_ИИ
2 июня, 2025
Москва,
ИЦ «Сколково»,
Большой бульвар 30с1
ИЦ «Сколково»,
Большой бульвар 30с1
Конференция успешно состоялась! Благодарим всех участников за вовлечённость и спикеров за интересные выступления. Ниже вы можете ознакомиться с презентациями спикеров, а также прочитать интервью с ними о том, как прошла конференция.
/приветствие
/приветствие
Оксана Орачева
Генеральный директор Благотворительного фонда Владимира Потанина
По данным исследований, использование ИИ-технологий в сфере образования в мире за последний год возросло с 53% до 88%. В этих условиях современные методики обучения должны учитывать активное применение больших языковых моделей студентами.
В этом году партнером нашей ежегодной конференции стал университет Сколтех – вместе мы создадим условия для обмена знаниями, практиками, предложим участникам индивидуальные траектории освоения технологий — от начального уровня до экспертного, откроем пространство для воплощения новых идей и реализации возможностей.
В этом году партнером нашей ежегодной конференции стал университет Сколтех – вместе мы создадим условия для обмена знаниями, практиками, предложим участникам индивидуальные траектории освоения технологий — от начального уровня до экспертного, откроем пространство для воплощения новых идей и реализации возможностей.
Оксана Орачева
Генеральный директор Благотворительного фонда Владимира Потанина
По данным исследований, использование ИИ-технологий в сфере образования в мире за последний год возросло с 53% до 88%. В этих условиях современные методики обучения должны учитывать активное применение больших языковых моделей студентами.
В этом году партнером нашей ежегодной конференции стал университет Сколтех – вместе мы создадим условия для обмена знаниями, практиками, предложим участникам индивидуальные траектории освоения технологий — от начального уровня до экспертного, откроем пространство для воплощения новых идей и реализации возможностей.
В этом году партнером нашей ежегодной конференции стал университет Сколтех – вместе мы создадим условия для обмена знаниями, практиками, предложим участникам индивидуальные траектории освоения технологий — от начального уровня до экспертного, откроем пространство для воплощения новых идей и реализации возможностей.
Александр Кулешов
Ректор Сколковского института науки и технологий
Сколтех рассматривает искусственный интеллект как мощнейший инструмент развития и всячески поддерживает просветительскую работу в этой области. Убеждены, что высшая школа не может развиваться без искусственного интеллекта. Мы открыты к интересным запросам от преподавательского сообщества и поиску инновационных решений.
Мы приглашаем всех, кто заинтересован в будущем образования, присоединиться к обмену идеями и установлению новых контактов. Вместе мы сможем создать образовательную среду, которая будет отвечать требованиям времени и готовить специалистов, способных решать самые сложные задачи.
Мы приглашаем всех, кто заинтересован в будущем образования, присоединиться к обмену идеями и установлению новых контактов. Вместе мы сможем создать образовательную среду, которая будет отвечать требованиям времени и готовить специалистов, способных решать самые сложные задачи.
Александр Кулешов
Ректор Сколковского института науки и технологий
Сколтех рассматривает искусственный интеллект как мощнейший инструмент развития и всячески поддерживает просветительскую работу в этой области. Убеждены, что высшая школа не может развиваться без искусственного интеллекта. Мы открыты к интересным запросам от преподавательского сообщества и поиску инновационных решений.
Мы приглашаем всех, кто заинтересован в будущем образования, присоединиться к обмену идеями и установлению новых контактов. Вместе мы сможем создать образовательную среду, которая будет отвечать требованиям времени и готовить специалистов, способных решать самые сложные задачи.
Мы приглашаем всех, кто заинтересован в будущем образования, присоединиться к обмену идеями и установлению новых контактов. Вместе мы сможем создать образовательную среду, которая будет отвечать требованиям времени и готовить специалистов, способных решать самые сложные задачи.
/участники
/участники
Игорь Реморенко
ректор, МГПУ
профессор Центра ИИ, Сколтех
доцент
центра ИИ,
Сколтех
центра ИИ,
Сколтех
заместитель проректора
по учебной работе,
Сколтех
по учебной работе,
Сколтех
профессор,
Шанинка
Шанинка
Иван
Тюкин
Тюкин
Ольга Ушакова
Анна Качкаева
Алексей Зайцев
Вячеслав Гойко
заведующий лабораторией, ТГУ
Ольга Алканова
Александра Бордунос
Иван Стельмах
Григорий Тарасевич
Ольга Акимова
Валерия Воробьёва
Светлана Шомова
Дарья Денисова
Мария Тихонова
директор Центра преподавательского мастерства,
СПбГУ
СПбГУ
Преподаватель,
ВШМ СПбГУ
ВШМ СПбГУ
старший преподаватель,
СПбГУ
СПбГУ
профессор,
РЭШ
РЭШ
руководитель исследовательского направления
в SberDevices
в SberDevices
профессор,
НИУ ВШЭ
НИУ ВШЭ
директор центра научной
коммуникации,
ИТМО
коммуникации,
ИТМО
главный редактор,
«Кот Шрёдингера»
«Кот Шрёдингера»
директор Альянса
в сфере искусственного интеллекта
в сфере искусственного интеллекта
/материалы конференции
/материалы конференции
Ольга Ушакова, заместитель проректора по образованию Сколтеха. Базовая кафедра — для тех, кто никогда не пользовался ИИ-инструментами. Участники познакомились с ассортиментом ИИ-сервисов, которые могут пригодиться преподавателю в работе, и прошли путь от регистрации в одном из них до составления программ учебного курса.
Дарья Денисова, директор центра научной коммуникации ИТМО и команда Центра научной коммуникации ИТМО. Не_кафедра ИТМО. О том, как проектировать программы, в которых ИИ может быть гармонично интегрирован в работу со слушателями, а также почему избегать ИИ — особенно в образовании — бесполезно.
Вячеслав Гойко, заведующий лабораторией прикладного анализа больших данных ТГУ. Кафедра педагогического дизайна ТГУ. Для тех, кто хочет научиться использовать инструменты ИИ для проектирования образовательных программ. Аудит и доработка образовательных программ, составление стратегии продвижения курсов.
/интервью с заведующими кафедрами
/как это было
/как это было
Ольга Ушакова
Расскажите о своей кафедре: чем, как вам кажется, она была полезна участникам конференции?
Базовая кафедра была создана специально для участников, которые пока не освоили возможности искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности. Кто-то хотел лучше понимать отличие поисковых систем от возможностей современных нейросетей, другим не хватало мотивации начать работу с новыми инструментами, третьи пробовали сами интегрировать ИИ в свою практику, но отсутствие систематизированных подходов привело к разочарованию.
Моя роль как руководителя кафедры заключалась в том, чтобы помочь участникам уверенно освоить базовые приёмы работы с искусственным интеллектом, овладеть техникой промптинга и совместно решить ряд рутинных задач, традиционно требующих больших временных затрат.
Вместе мы регистрировались и практиковались в работе с платформой GigaChat. Участники решали практические задачи, среди которых были подготовка планов курсов, составление конспектов занятий, формирование банков заданий для оценки компетенций студентов, разработка методических материалов для лабораторных работ, установление критериев оценивания презентаций, проведение анализа анкетирования учащихся и многое другое.
Рабочий процесс проходил в группах по пять-шесть человек — это дало возможность обсудить возникающие трудности и поделиться опытом друг с другом прямо в ходе выполнения заданий.
Как вы оцениваете интерес участников-преподавателей к технологиям ИИ во время работы на кафедре?
Участников привлекла простота освоения и эффективность предложенных методик. Их активность и вовлечённость показали высокий уровень интереса и готовность вводить инновационные методы в учебную деятельность.
Ваш совет: развитию каких навыков следует уделить особое внимание преподавателям, чтобы грамотно использовать технологии ИИ в своей работе?
Итоговые дискуссии во время воркшопа подтвердили важность экспертного подхода к использованию ИИ: успешная интеграция ИИ в образовательный процесс и от преподавателей, и от студентов требует развитого критического мышления, аналитических навыков и понимания принципов интерпретации результатов работы алгоритмов. Только так можно эффективно управлять применением технологий, сохраняя самостоятельность и ответственность за принятие решений и финальный результат. Важно понять и принять тот факт, что в конечном счёте ответственность лежит на эксперте, а ИИ — лишь инструмент в его руках.
Какие конкретно инструменты вы бы порекомендовали использовать преподавателям?
Мой первый и главный совет — не пытаться освоить всё и сразу. На уровне пользователя достаточно разобраться в каком-то одном инструменте, понять, насколько, скажем, GigaChat или DeepSeek вам полезен для редактирования текстов или создания фондов оценочных средств. Функционал и принципы написания промптов в разных нейросетях похожи. Разобравшись единожды, вы легко перейдёте при необходимости на другую нейросеть.
Могу порекомендовать такие LLM на основе больших языковых моделей как ChatGPT, YandexGPT, Perplexity, GigaChat, DeepSeek.
Для планирования занятий подойдут Teachmate.ai, Curipod.com, Quizlet.com, MagicSchoolAI, Wooclap и ClassPoint AI.
Картинки, видео и презентации удобно создавать в Canva, Kandinsky, Midjourney, Craiyon, AIVeo 3, Napkin, Gamma, Шедеврум, Dream.
Видите ли вы какие-нибудь риски использования ИИ в академической работе и работе со студентами?
Использование ИИ несёт в себе определённые риски, включая чрезмерную зависимость от технологий и возможные этические проблемы. Понимание этих аспектов позволит аккуратно и осознанно интегрировать новые инструменты в учебный процесс. Для этого необходимо на уровне университета прописать соответствующие нормы и сделать их применение ежедневной практикой всех сотрудников и студентов. В качестве примера было приведено Положение о принципах использования ИИ в образовательной деятельности Сколтеха (https://new.skoltech.ru/policy-ai), размещённое в открытом доступе на официальном сайте.
Базовая кафедра была создана специально для участников, которые пока не освоили возможности искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности. Кто-то хотел лучше понимать отличие поисковых систем от возможностей современных нейросетей, другим не хватало мотивации начать работу с новыми инструментами, третьи пробовали сами интегрировать ИИ в свою практику, но отсутствие систематизированных подходов привело к разочарованию.
Моя роль как руководителя кафедры заключалась в том, чтобы помочь участникам уверенно освоить базовые приёмы работы с искусственным интеллектом, овладеть техникой промптинга и совместно решить ряд рутинных задач, традиционно требующих больших временных затрат.
Вместе мы регистрировались и практиковались в работе с платформой GigaChat. Участники решали практические задачи, среди которых были подготовка планов курсов, составление конспектов занятий, формирование банков заданий для оценки компетенций студентов, разработка методических материалов для лабораторных работ, установление критериев оценивания презентаций, проведение анализа анкетирования учащихся и многое другое.
Рабочий процесс проходил в группах по пять-шесть человек — это дало возможность обсудить возникающие трудности и поделиться опытом друг с другом прямо в ходе выполнения заданий.
Как вы оцениваете интерес участников-преподавателей к технологиям ИИ во время работы на кафедре?
Участников привлекла простота освоения и эффективность предложенных методик. Их активность и вовлечённость показали высокий уровень интереса и готовность вводить инновационные методы в учебную деятельность.
Ваш совет: развитию каких навыков следует уделить особое внимание преподавателям, чтобы грамотно использовать технологии ИИ в своей работе?
Итоговые дискуссии во время воркшопа подтвердили важность экспертного подхода к использованию ИИ: успешная интеграция ИИ в образовательный процесс и от преподавателей, и от студентов требует развитого критического мышления, аналитических навыков и понимания принципов интерпретации результатов работы алгоритмов. Только так можно эффективно управлять применением технологий, сохраняя самостоятельность и ответственность за принятие решений и финальный результат. Важно понять и принять тот факт, что в конечном счёте ответственность лежит на эксперте, а ИИ — лишь инструмент в его руках.
Какие конкретно инструменты вы бы порекомендовали использовать преподавателям?
Мой первый и главный совет — не пытаться освоить всё и сразу. На уровне пользователя достаточно разобраться в каком-то одном инструменте, понять, насколько, скажем, GigaChat или DeepSeek вам полезен для редактирования текстов или создания фондов оценочных средств. Функционал и принципы написания промптов в разных нейросетях похожи. Разобравшись единожды, вы легко перейдёте при необходимости на другую нейросеть.
Могу порекомендовать такие LLM на основе больших языковых моделей как ChatGPT, YandexGPT, Perplexity, GigaChat, DeepSeek.
Для планирования занятий подойдут Teachmate.ai, Curipod.com, Quizlet.com, MagicSchoolAI, Wooclap и ClassPoint AI.
Картинки, видео и презентации удобно создавать в Canva, Kandinsky, Midjourney, Craiyon, AIVeo 3, Napkin, Gamma, Шедеврум, Dream.
Видите ли вы какие-нибудь риски использования ИИ в академической работе и работе со студентами?
Использование ИИ несёт в себе определённые риски, включая чрезмерную зависимость от технологий и возможные этические проблемы. Понимание этих аспектов позволит аккуратно и осознанно интегрировать новые инструменты в учебный процесс. Для этого необходимо на уровне университета прописать соответствующие нормы и сделать их применение ежедневной практикой всех сотрудников и студентов. В качестве примера было приведено Положение о принципах использования ИИ в образовательной деятельности Сколтеха (https://new.skoltech.ru/policy-ai), размещённое в открытом доступе на официальном сайте.
Алексей Зайцев
Расскажите о своей кафедре: чем, как вам кажется, она была полезна участникам конференции?
В рамках нашей кафедры мы объяснили «студентам» основы машинного обучения, в том числе принципы работы с ведущими языковыми моделями, такими как DeepSeek, Qwen, Gigachat и т.д. Подход кафедры состоял в том, чтобы донести важные аспекты работы с ИИ-инструментами и чтобы потом преподаватели сами могли спокойно осваивать новые технологии, не боясь с ними работать. Это крайне полезный навык в современном мире.
Как вы оцениваете интерес участников-преподавателей к технологиям ИИ во время работы на кафедре?
Мы получили много вопросов в процессе и после занятия и уверены, что полученные знания были релевантны и полезны слушателям.
Ваш совет: развитию каких навыков следует уделить особое внимание преподавателям, чтобы грамотно использовать технологии ИИ в своей работе?
Изучить работу с большими языковыми моделями (LLM), больше погрузиться в написание корректных промптов с помощью различных техник, а также понимать отличие базовых LLM от технологии RAG (от англ. Retrieval-Augmented Generation — генерация, дополненная поисками) и от агентов. Не менее значимы педагогическая целесообразность и этическое осмысление применения технологий. LLM — это не ответ на все вопросы. Да, это хороший помощник, но не нужно им злоупотреблять.
Какие конкретно инструменты вы бы порекомендовали использовать преподавателям?
Специфичные инструменты:
Видите ли вы какие-нибудь риски использования ИИ в академической работе и работе со студентами?
Если использовать ИИ в целях планирования и в качестве эксперта в сферах, то рисков нет, опасность представляют только точечные галлюцинации. Что касается создания заданий, проверки работ и написания, то тут стоит быть аккуратными:
В рамках нашей кафедры мы объяснили «студентам» основы машинного обучения, в том числе принципы работы с ведущими языковыми моделями, такими как DeepSeek, Qwen, Gigachat и т.д. Подход кафедры состоял в том, чтобы донести важные аспекты работы с ИИ-инструментами и чтобы потом преподаватели сами могли спокойно осваивать новые технологии, не боясь с ними работать. Это крайне полезный навык в современном мире.
Как вы оцениваете интерес участников-преподавателей к технологиям ИИ во время работы на кафедре?
Мы получили много вопросов в процессе и после занятия и уверены, что полученные знания были релевантны и полезны слушателям.
Ваш совет: развитию каких навыков следует уделить особое внимание преподавателям, чтобы грамотно использовать технологии ИИ в своей работе?
Изучить работу с большими языковыми моделями (LLM), больше погрузиться в написание корректных промптов с помощью различных техник, а также понимать отличие базовых LLM от технологии RAG (от англ. Retrieval-Augmented Generation — генерация, дополненная поисками) и от агентов. Не менее значимы педагогическая целесообразность и этическое осмысление применения технологий. LLM — это не ответ на все вопросы. Да, это хороший помощник, но не нужно им злоупотреблять.
Какие конкретно инструменты вы бы порекомендовали использовать преподавателям?
Специфичные инструменты:
- MagicSchool.ai — специально создан для преподавателей: генерация планов уроков, дифференцированные задания, примеры диалогов.
- Dialogflow (Google) или Sber Developers — создание собственных чат-ботов для ответов на частые вопросы студентов. Платформа Сбера более удобна, если вы не привыкли сильно погружаться в понимание работы чат-ботов. Она ноу-код с поддержкой работы Гигачата. Бесплатная версия включает ограниченное количество контекста, но простые чат-боты с интеграцией в Телеграм не ограничены.
- ClassPoint AI (интеграция с PowerPoint) — добавляет ИИ-функции к презентациям.
- Genially AI — интерактивные презентации и баннеры.
- DeepSeek — китайская LLM, бесплатная, поддерживает русский язык, хорошо работает со многими областями науки, поддерживает RAG.
- Qwen — также китайская LLM с большим функционалом: анализ картинок, генерация картинок, поддержка RAG, генерация видео и т.д. Пока бесплатно, пользуемся!
- ChatGPT — работает только с VPN, также большой функционал, но больше всего нравятся работы с картинками, хорошая генерация с текстом.
- Mistral — также бесплатная модель, поддерживает генерацию картинок, текст не всегда удачно прорисовывает, но работает с генерацией текста отлично.
- Alphaxiv — интегрированная LLM в arxiv.org, можно проанализировать любую статью с сайта. На сайте представлено множество статей, связанных с точными науками.
Видите ли вы какие-нибудь риски использования ИИ в академической работе и работе со студентами?
Если использовать ИИ в целях планирования и в качестве эксперта в сферах, то рисков нет, опасность представляют только точечные галлюцинации. Что касается создания заданий, проверки работ и написания, то тут стоит быть аккуратными:
- При создании задач нужно понимать, что если есть модель, которая их создала, то и есть модель, способная их решить.
- При написании статей вы можете потерять вашу стилистическую составляющую и индивидуальность, но в качестве переводчика модель хорошо подходит. Также стоит проверять тексты, так как модель могла дополнить вашу идею, при этом некорректно.
- Удобно помогать себе с проверкой заданий студентов, тем более если есть заранее заданные критерии, но ручная валидация необходима, так как работы студентов чаще всего уникальны и не всегда соответствуют общим правилам.
Валерия Прокуратова и Дарья Денисова
Расскажите о своей секции: чем, как вам кажется, она была полезна участникам конференции?
НеКафедра от Центра научной коммуникации ИТМО — это обзор практик, собранных в рамках программы повышения квалификации «Инструменты искусственного интеллекта в профессиональной жизни: навигатор возможностей». Вместе с нашими тьюторами и выпускниками мы показали, как внедрить ИИ-инструменты в повседневную работу преподавателя и какие задачи можно решать быстрее и эффективнее с их помощью — от записи видеолекций с использованием цифровых аватаров до создания презентаций и оформления курса в Moodle. Помимо кейсов, мы включили практический блок: участники на месте смогли собрать презентацию в Gamma или найти метафору, чтобы просто (и красиво) объяснить сложные термины.
Как вы оцениваете интерес участников-преподавателей к технологиям ИИ во время работы на секции?
В мини-группах и парах коллеги знакомились с Gamma, Perplexity, DeepSeek и другими инструментами. Всем с азартом хотелось потестировать новые инструменты, докрутить итоговый результат по реальной задаче. И у многих это получилось, это всегда вдохновляет.
Ваш совет: развитию каких навыков следует уделить особое внимание преподавателям, чтобы грамотно использовать технологии ИИ в своей работе?
Сфера ИИ меняется стремительно: каждый день появляются новые инструменты, а старые быстро теряют актуальность. В такой среде особенно важны гибкость и критическое мышление. Именно такая комбинация навыков помогает не просто бежать за трендами, а понимать, что действительно стоит внимания, а что — лишь текущий микротренд.
Какие конкретно инструменты вы бы порекомендовали использовать преподавателям?
Вся классика — ChatGPT, Perplexity, DeepSeek. А для визуализации данных точно стоит попробовать NapkinAI.
Видите ли вы какие-нибудь риски использования ИИ в академической работе и работе со студентами?
Риски необходимо осмыслять постоянно — деперсонализация обратной связи, академическая нечестность, потеря чувства «авторства», когда текст разработан совместно с ИИ. Всегда за помощью можно обратиться к Белой книге в сфере ИИ, где собраны актуальные исследования и полезные рекомендации.
НеКафедра от Центра научной коммуникации ИТМО — это обзор практик, собранных в рамках программы повышения квалификации «Инструменты искусственного интеллекта в профессиональной жизни: навигатор возможностей». Вместе с нашими тьюторами и выпускниками мы показали, как внедрить ИИ-инструменты в повседневную работу преподавателя и какие задачи можно решать быстрее и эффективнее с их помощью — от записи видеолекций с использованием цифровых аватаров до создания презентаций и оформления курса в Moodle. Помимо кейсов, мы включили практический блок: участники на месте смогли собрать презентацию в Gamma или найти метафору, чтобы просто (и красиво) объяснить сложные термины.
Как вы оцениваете интерес участников-преподавателей к технологиям ИИ во время работы на секции?
В мини-группах и парах коллеги знакомились с Gamma, Perplexity, DeepSeek и другими инструментами. Всем с азартом хотелось потестировать новые инструменты, докрутить итоговый результат по реальной задаче. И у многих это получилось, это всегда вдохновляет.
Ваш совет: развитию каких навыков следует уделить особое внимание преподавателям, чтобы грамотно использовать технологии ИИ в своей работе?
Сфера ИИ меняется стремительно: каждый день появляются новые инструменты, а старые быстро теряют актуальность. В такой среде особенно важны гибкость и критическое мышление. Именно такая комбинация навыков помогает не просто бежать за трендами, а понимать, что действительно стоит внимания, а что — лишь текущий микротренд.
Какие конкретно инструменты вы бы порекомендовали использовать преподавателям?
Вся классика — ChatGPT, Perplexity, DeepSeek. А для визуализации данных точно стоит попробовать NapkinAI.
Видите ли вы какие-нибудь риски использования ИИ в академической работе и работе со студентами?
Риски необходимо осмыслять постоянно — деперсонализация обратной связи, академическая нечестность, потеря чувства «авторства», когда текст разработан совместно с ИИ. Всегда за помощью можно обратиться к Белой книге в сфере ИИ, где собраны актуальные исследования и полезные рекомендации.
Вячеслав Гойко
Расскажите о своей секции: чем, как вам кажется, она была полезна участникам конференции?
В настоящий момент рынок труда переживает колоссальные изменения — появился и активно внедряется ИИ во все сферы человеческой жизни, удалённый формат работы стал привычным, многие процессы мы перенесли в онлайн. И система образования должна учитывать все эти изменения при обучении студентов. Наша кафедра как раз была направлена на знакомство преподавателей и руководителей образовательных программ с инструментами сбора и анализа данных о запросах работодателей.
Как вы оцениваете интерес участников-преподавателей к технологиям ИИ во время работы на секции?
Свыше 40 человек приняли участие в нашей кафедре, что уже демонстрирует живой интерес. Всем участникам нужно было реализовать небольшой проект за чуть меньше часа, и все участники справились. По итогу многие получили для себя новые инсайты, а также ближе познакомились с набором ИИ-ассистентов. Коллеги отмечали, что в их рабочих процессах часто не хватает инструмента помощи при принятии решений. Например, стоит или нет открывать или модифицировать ту или иную образовательную программу, а обученный на миллионах вакансий ИИ-помощник решает эту задачу за считанные секунды. Участники отмечали креатив предложенных решений по упаковке и продвижению программ от ИИ-маркетолога, но в то же время отмечали явные неточности в получаемых результатах, что немного успокоило участников, ведь до всеобщего замещения всех нас ещё очень далеко.
Ваш совет: развитию каких навыков следует уделить особое внимание преподавателям, чтобы грамотно использовать технологии ИИ в своей работе?
Я бы начал с понимания основ работы технологий ИИ, откуда берутся данные, как происходит процесс их обработки и почему мы получаем те или иные результаты, плюс к этому — кейсы применения как в образовании, так и в других сферах, получается некий ликбез по основам ИИ. Если к этому ещё дать границы применимости технологии и существующие ограничения, в том числе этические вещи, тогда преподаватель сразу становится квалифицированным заказчиком. Очень востребован навык алгоритмического мышления — это позитивно скажется, например, на качестве подготовленных преподавателями промптов для решения тех или иных задач. Часто всем нам не хватает продуктового мышления, чтобы увидеть за чередой действий возможный продукт, который способен снять часть рутины или дать новый образовательный результат.
Какие конкретно инструменты вы бы порекомендовали использовать преподавателям?
Начну с банальных вещей: современные GPT-модели позволяют дать обратную связь большому числу студентов или быстро сделать аналитический обзор в той или иной области. Мои коллеги-исследователи активно применяют собственные промпты для написания научных статей, где в несколько итераций вы в кооперативной форме с ИИ делаете ваш текст более структурированным и, например, переводите его на другой язык и меняете форму изложения материала. Часто много времени уходит на формирование демонстрационных материалов и подготовку контента для онлайн-занятий — тут тоже существует целая плеяда инструментов: Beautiful.ai или Gamma.
Видите ли вы какие-нибудь риски использования ИИ в академической работе и работе со студентами?
Буквально вчера изучал статью про изменения модели рецензирования научных публикаций, когда, с одной стороны, авторы используют ИИ для генерации текста, а с другой — рецензенты тоже могут формулировать отзывы автоматически. Это ставит под вопрос существование системы рецензируемых журналов, т.к. под вопросом ценность рецензии как оценки. И таких примеров в образовании очень много — добавьте к этому проблему недостоверности данных: крайне тяжело проверить ту или иную информацию в условиях обесценивания таких общепринятых эталонов, как рецензия, например. Многие отмечают высокую вероятность потери некоторых мягких навыков, таких как умение общаться, аргументировать и отстаивать своё мнение. Внедрение ИИ-технологий может усугубить существующее неравенство в доступе к качественному образованию, когда университеты или школы с небольшим бюджетом или отсутствием доступа к передовым моделям будут в невыгодном положении.
В настоящий момент рынок труда переживает колоссальные изменения — появился и активно внедряется ИИ во все сферы человеческой жизни, удалённый формат работы стал привычным, многие процессы мы перенесли в онлайн. И система образования должна учитывать все эти изменения при обучении студентов. Наша кафедра как раз была направлена на знакомство преподавателей и руководителей образовательных программ с инструментами сбора и анализа данных о запросах работодателей.
Как вы оцениваете интерес участников-преподавателей к технологиям ИИ во время работы на секции?
Свыше 40 человек приняли участие в нашей кафедре, что уже демонстрирует живой интерес. Всем участникам нужно было реализовать небольшой проект за чуть меньше часа, и все участники справились. По итогу многие получили для себя новые инсайты, а также ближе познакомились с набором ИИ-ассистентов. Коллеги отмечали, что в их рабочих процессах часто не хватает инструмента помощи при принятии решений. Например, стоит или нет открывать или модифицировать ту или иную образовательную программу, а обученный на миллионах вакансий ИИ-помощник решает эту задачу за считанные секунды. Участники отмечали креатив предложенных решений по упаковке и продвижению программ от ИИ-маркетолога, но в то же время отмечали явные неточности в получаемых результатах, что немного успокоило участников, ведь до всеобщего замещения всех нас ещё очень далеко.
Ваш совет: развитию каких навыков следует уделить особое внимание преподавателям, чтобы грамотно использовать технологии ИИ в своей работе?
Я бы начал с понимания основ работы технологий ИИ, откуда берутся данные, как происходит процесс их обработки и почему мы получаем те или иные результаты, плюс к этому — кейсы применения как в образовании, так и в других сферах, получается некий ликбез по основам ИИ. Если к этому ещё дать границы применимости технологии и существующие ограничения, в том числе этические вещи, тогда преподаватель сразу становится квалифицированным заказчиком. Очень востребован навык алгоритмического мышления — это позитивно скажется, например, на качестве подготовленных преподавателями промптов для решения тех или иных задач. Часто всем нам не хватает продуктового мышления, чтобы увидеть за чередой действий возможный продукт, который способен снять часть рутины или дать новый образовательный результат.
Какие конкретно инструменты вы бы порекомендовали использовать преподавателям?
Начну с банальных вещей: современные GPT-модели позволяют дать обратную связь большому числу студентов или быстро сделать аналитический обзор в той или иной области. Мои коллеги-исследователи активно применяют собственные промпты для написания научных статей, где в несколько итераций вы в кооперативной форме с ИИ делаете ваш текст более структурированным и, например, переводите его на другой язык и меняете форму изложения материала. Часто много времени уходит на формирование демонстрационных материалов и подготовку контента для онлайн-занятий — тут тоже существует целая плеяда инструментов: Beautiful.ai или Gamma.
Видите ли вы какие-нибудь риски использования ИИ в академической работе и работе со студентами?
Буквально вчера изучал статью про изменения модели рецензирования научных публикаций, когда, с одной стороны, авторы используют ИИ для генерации текста, а с другой — рецензенты тоже могут формулировать отзывы автоматически. Это ставит под вопрос существование системы рецензируемых журналов, т.к. под вопросом ценность рецензии как оценки. И таких примеров в образовании очень много — добавьте к этому проблему недостоверности данных: крайне тяжело проверить ту или иную информацию в условиях обесценивания таких общепринятых эталонов, как рецензия, например. Многие отмечают высокую вероятность потери некоторых мягких навыков, таких как умение общаться, аргументировать и отстаивать своё мнение. Внедрение ИИ-технологий может усугубить существующее неравенство в доступе к качественному образованию, когда университеты или школы с небольшим бюджетом или отсутствием доступа к передовым моделям будут в невыгодном положении.
На фотографии слева — кампус Сколтеха. Мы попросили нейросеть Stable Diffusion обработать фотографию кампуса в стилистике нашего сайта. Результат — изображениe справа.
Мы используем файлы cookies для информирования о своей деятельности, а также для иных целей, описанных в Политике конфиденциальности. Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.
OK