Команда Центра преподавательского мастерства в бизнес-образовании ВШМ СПбГУ провела исследование рынка цифровых ИИ-решений для высшего образования с фокусом на работу преподавателя. Задача исследования – выявить ключевые функции работы преподавателя, которые могут быть автоматизированы с помощью ИИ.
Взрывной рост популярности сервисов на основе решений генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в 2023 году стал вторым после пандемии большим потрясением для высшего образования и университетов за последние несколько лет.
Реакция системы образования на ИИ эволюционировала от полного отторжения до понимания критичности навыков работы с ИИ для будущих выпускников и веры, что ИИ может открыть новые возможности в образовании.
21 марта 2024 года эксперты Центра преподавательского мастерства представили результаты исследования на открытой онлайн-встрече для руководителей, преподавателей, методистов вузов и всех, кто неравнодушен к теме применения искусственного интеллекта в образовании.
Александр Байзаров, директор по edtech-проектам ВТБ Образования
«Наш интерес к теме ИИ разгорался постепенно. Сначала мы провели открытый мозговой штурм с преподавателями из нашего сообщества method.gsom — разобрались, для каких задач преподаватели уже используют инструменты ИИ. Вместе подискутировали о потенциале ИИ для образовательного процесса. Опыт был интересный, но фрагментарный. Поэтому мы принялись за разметку того, как сейчас устроен рынок решений ИИ для высшего образования, какие задачи они позволяют решать и как этими решениями уже сейчас можно пользоваться. Мы сделали акцент на структуре, которая бы позволила «расчертить» рынок и увидеть, где уже есть решения, а где — все еще белые пятна».
Методика исследования состояла из трех этапов: на первом этапе был выполнен обзор литературы, на втором – введена концепция пользовательских задач, на заключительном – проведен анализ и классификация существующих ИИ-сервисов по основным этапам пути преподавателя:
· Анализ данных и разработка курса
· Подготовка и проведение занятий
· Подготовка и организация внеаудиторной работы
· Оценивание
· Анализ результатов курса и подготовка отчетности
По итогам исследования была получена карта задач преподавателя, которые решаются при помощи ИИ, и список из 250+ ИИ-сервисов.
Анна Трофимцева, менеджер проектов ИИ Центра преподавательского мастерства в бизнес-образовании ВШМ СПбГУ
«Мы хотели, чтобы любой преподаватель, независимо от дисциплины, которую он преподает, смог узнать себя и свои профессиональные задачи на этой «карте» и принять решение об использовании ИИ. Именно поэтому мы взяли концепцию пользовательского пути в качестве базовой структуры анализа. Проанализировав стандартный путь преподавателя, мы выделили пять ключевых этапов: анализ данных и разработка курра, подготовка и проведение занятий, подготовка и организация внеаудиторной работы, оценивание, анализ результатов курса и подготовка отчетности. Каждый из этапов подразумевает свой набор ИИ инструментов, которые можно применить»
В рамках исследования авторы также провели ряд экспериментов по применению решений ИИ для различных образовательных задач. Первый эксперимент «Промт-инжиниринг для оценки текстов» проводился с использованием модели YaGPT. Команда попробовала применить инструмент для оценивания письменных домашних работ по предзаданным критериям. Модель была дообучена на материалах образовательного курса, в контексте которого проводилось тестирование.
Вторым был проведен эксперимент «Генерация тестов по видео». Исследователи тестировали решения задачи по созданию банка проверочных вопросов для онлайн-курса и применяли сразу несколько моделей. Эксперимент показал, что модель отлично улавливала смысл передаваемого транскрибированного текста и использовала для формирования вопросов действительно важные термины и темы.
С ключевыми выводами, инсайтами и решениями методических вызовов, которые стоят перед преподавательским сообществом в эпоху ИИ, вы можете узнать, посмотрев запись мероприятия или прочитав белую книгу «Искусственный интеллект в образовании: что происходит?».