В современной России прогресс ИИ (AI) (искусственного интеллекта, ИИ) представляет собой краеугольный камень в укреплении технической независимости государства и глобальной конкурентоспособности. Последние правительственные политики и документы подчеркивают первостепенную значимость ИИ, создавая обширную правовую базу для его применения в различных секторах хозяйственной деятельности [1; 2]. Этот акцент совпадает с заявлениями президента В.В. Путина на глобальной конференции «Путешествие в мир ИИ (AI)», которая состоялась в ноябре 2023 года. В своем обращении Путин акцентировал внимание на неизбежности развития ИИ и призвал Россию занять лидирующую позицию в этой быстро развивающейся области. Он также отметил значительное увеличение применения ИИ в экономической и социальной сферах России за последние годы [3].
Быстрая интеграция ИИ в различные аспекты повседневной жизни вызвала масштабные дискуссии о социальных последствиях этой технологии. Обсуждение затрагивает обширный анализ того, как цифровизация влияет на социальные структуры, особенно в области образования [4]. Междисциплинарное исследование воздействия ИИ на учебный процесс демонстрирует сложное взаимодействие позитивных и негативных влияний на академические процессы, уровень учебного процесса и мотивацию студентов [5]. Эти обсуждения формируют определение ИИ как набора технологий, способных имитировать познавательные функции человечества, при этом другие интерпретации подчеркивают его роль в решении традиционных интеллектуальных задач и содействии творческому процессу [1; 4].
Область применения ИИ охватывает различные сегменты, такие как автоматизированное обучение, перефразирование текстов для повышения оригинальности и успешного прохождения антиплагиат, робототехника, создающий ИИ (GenAI) и нейронные сети. Последние, в частности, разработаны для имитации естественных нервных систем, присутствующих в живых организмах [5]. Роль искусственного интеллекта в образовании приобретает значимость, особенно с появлением нейронных сетей, таких как ChatGPT. Проблема использования ИИ в академических условиях стала актуальной в начале 2023 года, что ознаменовало переход от полного неприятия к более умеренному принятию роли ИИ при условии соответствия академическим стандартам и этике [2]. Некоторые учреждения, включая Московский педагогический государственный университет, официально разрешили использование ИИ в студенческих исследованиях, что вызвало обсуждения о признании ИИ в качестве соавтора в исследовательских проектах [6]. Эта развивающаяся перспектива отражает более широкую тенденцию интеграции ИИ в образовательную практику при сохранении академической честности и этических стандартов.
Постепенное возникновение интереса по отношению к исследованию воздействия генеративного интеллекта (ИИ) в отношении университетского образовательного процесса привело к выявлению ключевых областей и особенностей, имеющих непосредственное отношение к применению интеллектуальных технологий в образовательном секторе [17]. В течение времени с 2023 по 2024 год был опубликован значительный объем работ, которые посвящены рассмотрению потенциала, а также барьеров интеллектуальных технологий в образовательных контекстах. Эти исследования признают широкую доступность систем ИИ, таких как ChatGPT, и их расширяющиеся функциональные возможности [2; 4; 8; 10; 13].
Интеллектуальные технологии предоставляют множество возможностей для усовершенствования университетского образовательного процесса. Они способствуют персонализированному обучению, адаптированному к индивидуальным требованиям студентов, поддерживают улучшенные механизмы ответной коммуникации между преподавателями и студентами, способствуют улучшению организации коллективной деятельности и разработке передовых инструментов для анализа учебных заданий с их дальнейшей автоматизацией [1; 3; 6; 8; 11; 13; 14; 16; 22]. Кроме того, внедрение интеллектуальных технологий в учебные среды содействует созданию технологически продвинутых и ориентированных на практику методов обучения, что, в свою очередь, обогащает образовательный процесс [15; 17].
Несмотря на эти преимущества, внедрение интеллектуальных технологий в учебный процесс создает ряд проблем и рисков. Например, такие вопросы, как рост академической непорядочности, плагиат, несправедливая возможность доступа к технологиям ИИ, проблемы безопасности данных и отсутствие надежной нормативной базы, оказывают значительные препятствия [2; 4; 7; 9; 12; 16; 18; 20; 21]. Кроме того, ИИ нарушает традиционные академические взаимодействия и создает социально-культурные сложности, которые требуют решения [2; 7; 9; 18].
Ключевой областью внимания является необходимость пересмотра методов анализа учебных заданий, чтобы гарантировать, что оценки будут учитывать оригинальность, независимость и достоверность работы [9; 15; 16; 19]. Анализ уровня образовательного процесса в условиях технологической модернизации также имеет важное значение для поддержания высоких образовательных стандартов [5].
Глобальные учреждения, например, такие как ОЭСР и ЮНЕСКО, выпустили общие нормативные рекомендации для применения интеллектуальных технологий в учебном процессе. Однако эти документы в основном сосредоточены на более общих вопросах, таких как доступность и грамотность, и в недостаточной степени решают специфические вопросы, с которыми встречаются университеты [7; 8]. Исследователи предлагают разработку политик, охватывающих педагогические, этические и практические аспекты применения интеллектуальных технологий в университетском учебном процессе [14].
Текущее состояние эмпирических данных о влиянии искусственного интеллекта на учебный процесс остается фрагментарным и недостаточным, что подчеркивает необходимость проведения более комплексных исследований. Эти исследования должны охватывать широкий спектр аспектов, включая социальные, демографические и мотивационные факторы, а также оценивать как полезный, так и вредный потенциал применения искусственного интеллекта обучающимися [2; 4; 7; 17; 21]. Подробный и структурированный анализ данных является ключевым для эффективной интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс и для решения возникающих проблем и возможностей, которые он представляет.
Анализ, представленный в данной статье, глубже исследует различия в студенческом опыте взаимодействия с искусственным интеллектом, изучая, как этот опыт варьируется в зависимости от множества факторов, таких как уровень и год обучения, область специализации, успеваемость и мотивация. Это исследование основано на всестороннем социологическом исследовании, проведенном в течение учебного года 2023–2024 Институтом планирования успешного развития учебного процесса Московского государственного университета, названного в честь М.В. Ломоносова (M.V. Lomonosov) и отделением социальных наук Российского университета дружбы народов (РУДН) имени Патриса Лумумбы. Исследование получило значительную поддержку от Российского объединения руководителей университетов, подчеркнувшего его важность для понимания текущих тенденций применения искусственного интеллекта в учебной среде.
Опрос, проведенный с использованием современных методологических подходов, применил потоковую выборку для сбора данных о удовлетворенности обучающихся процессом обучения, уровне образования и доступных университетами возможностях. Основной целью этого опроса было получение актуальных оценок того, как студенты взаимодействуют с инструментами созидательного искусственного интеллекта в своей образовательной деятельности. Для этого были собраны данные от значительной выборки из 52 919 студентов, представляющих различные федеральные округа, академические уровни и пол. Эти данные были собраны с использованием стандартизированных анкет на платформах Google Form и Yandex Form и впоследствии обработаны с помощью программного обеспечения IBM SPSS Statistics 25.
Ключевые гипотезы, которые были проверены в ходе данного исследования, включали различные уровни применения интеллектуальных технологий среди студентов, с особым акцентом на выявлении, что студенты начальных этапов обучения, как правило, чаще применяют технологии интеллектуальных технологий, чем их более старшие коллеги. Вдобавок исследование также изучало, каким образом использование интеллектуальных технологий коррелирует с академической успеваемостью и мотивацией, выявив, что обучающиеся с высокой мотивацией и лучшими академическими результатами менее склонны внедрять технологии ИИ в свою учебную деятельность. Результаты показывают, что российские студенты обладают значительным осознанием потенциала интеллектуальных технологий, при этом почти 49% респондентов отметили наличие практического опыта работы с нейронными сетями, такими как ChatGPT, Midjourney и YandexGPT.
Сравнительные данные из сопутствующих опросов дополнительно подтверждают эти выводы. Например, опрос ВЦИОМ, проведённый в первые месяцы 2023 периода, показал, что 58% людей в возрасте от 18 до 24 лет интенсивно применяют нейронные сети [10]. Аналогичным образом, ИТ-школа Skillfactory отметила, что к августу 2023 года 50% обучающихся активно занимались нейронными сетями в своих учебных проектах [11]. Эти данные подтверждают медленную, но уверенную интеграцию интеллектуальных технологий в университетский учебный процесс [5].
Несмотря на растущее распространение интеллектуальных технологий, сохраняется заметное неравенство в их применении среди студентов на различных этапах обучения. Первокурсники демонстрируют наиболее высокую степень вовлечённости в использование технологий ИИ, однако их активность снижается по мере продвижения по академической траектории, уменьшаясь приблизительно на 18% с первого до шестого года. Эта динамика отражает снижение зависимости от технологий ИИ по мере продвижения по академической лестнице.
Применение интеллектуальных технологий в учебных контекстах демонстрирует значительные различия в зависимости от академических дисциплин и уровней образования. В частности, интеграция ИИ соответствует характеру учебных программ, где технические, инженерные и естественнонаучные направления обычно изучаются в рамках программ специалистов, а также общественные, финансово-экономические и финансово-аналитические исследования чаще изучаются в программах бакалавриата. Такая дифференциация влияет на степень вовлечённости интеллектуальных технологий среди студентов, при этом те, кто обучается на направлениях, связанных с информационными технологиями, демонстрируют самый высокий уровень взаимодействия с нейронными сетями, достигающий 72%. Данная тенденция подтверждается эмпирическими данными, указывающими на активное использование ИИ в программировании и рутинных технических задачах [22].
Напротив, студенты, изучающие такие области, например науку о политике, глобальные взаимодействия, аграрное хозяйство, математику, науку о движении а также науку о обществе, также взаимодействуют с искусственным интеллектом в умеренной степени. Однако такие дисциплины, например медицинские услуги, врачебное дело, искусство, культура, рекламная деятельность а также коммуникация с общественными связями, демонстрируют значительно более низкую вовлеченность: менее чем 40% студентов в этих областях используют средства искусственного интеллекта.
Заметное расхождение в использовании искусственного интеллекта наблюдается между студентами информационных технологий и студентами инженерных специальностей, разница превышает 20%. Кроме того, уровень внедрения искусственного интеллекта варьируется в зависимости от учебного года. Например, студенты информационных технологий демонстрируют минимальные различия в использовании искусственного интеллекта между младшими и старшими курсами. Напротив, в таких областях, например медицинские услуги, врачебное дело, история, археология, психология а также науки о Земле, наблюдается значительное снижение использования искусственного интеллекта среди студентов выпускных курсов. Напротив, в таких дисциплинах, как филология и социология, наблюдается рост спроса на искусственный интеллект по мере продвижения студентов по учебе.
Данные показывают, что студенты, имеющие опыт взаимодействия с искусственным интеллектом, в основном применяют эти средства для исследования и изучения данных, причем 56% респондентов указали это применение. Искусственный интеллект также часто используется при подготовке эссе и отчетов (51%), создании изображений (34%) и выполнении рутинных учебных заданий или вычислений (27%). Несмотря на преимущества искусственного интеллекта в оптимизации рутинных задач, возникают опасения относительно его влияния на качество индивидуальной работы студентов, особенно при создании курсовых и учебных работ. Распространенное мнение предполагает, что применение искусственного интеллекта для решения этих задач может снизить качество и достоверность учебных итогов [7; 9; 16; 18; 21].
Исследование того, как студенты применяют средства искусственного интеллекта в своих образовательных целях, является сложным и важным аспектом понимания воздействия искусственного интеллекта на обучение. Исследователи фокусируются на широком спектре вопросов, включая социально-культурные последствия, проблемы плагиата и соблюдение профессиональной этики. Одной из важных проблем является концепция «созданной социальной среды», где средства искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, меняют классическую учебную динамику. Этот сдвиг приводит к системе, в которой студенты разрабатывают творчество с использованием моделей искусственного интеллекта, а преподаватели используют алгоритмы для проверки на плагиат, что кардинально меняет роли в образовательной структуре [7. С. 58].
Кроме того, процесс изыскания данных значительно трансформировался вследствие инноваций в области ИИ. В то время как более ранние методы основывались на материальных источниках, таких как книжные реестры и профессиональное наставничество, современное изыскание в основном реализуется с помощью электронных платформ, таких как Яндекс и Google. Эти сервисы базируют свои правила на выводах, добытых из общественных рекомендаций, перемещаясь от обычных методов изыскания к концентрации на получении непосредственных разъяснений [7. С. 58-59].
Изучение документов, сформированных с помощью ИИ, доказало значительные беспокойства по поводу их авторства и достоверности. Ученые отметили вопросы, обусловленные потенциальным искажением сведений и ослаблением автономии писателей, что возвело темы научной доброчестности и аутентичности документов, созданных с использованием ИИ [14; 16; 18; 19]. Распространение ИИ в научных работах еще больше углубляет эти беспокойства, поскольку увеличивающийся объем контента, созданного с помощью ИИ, повышает угрозу ошибок, затрудняя выявление и коррекцию ошибок и возможным образом ослабляя уверенность в исследовательских работах [18].
Способы применения ИИ меняются в зависимости от степени академического уровня. Изначально обучающиеся используют ИИ для реализации обычных операций, таких как выполнение учебных упражнений и создание отчетов. Однако с учетом перехода на старшие курсы трудность заданий возрастает, при этом применение ИИ переключается на более продвинутые задачи, такие как реализация курсовых работ и создание диссертационных работ. Это изменение отражает увеличивающуюся необходимость в значительной экспертизе и самостоятельных исследованиях, в то время как средства ИИ используются в основном для облегчения рутинных аспектов и улучшения координации задачами и проектами.
Увеличивающаяся привязанность к ИИ для больших документальных заданий, особенно в общественных дисциплинах, вызывает пересмотр продуктивности этих учебных заданий. Так как средства ИИ уменьшают промежуток времени, требуемый для концептуальных частей, присутствует озабоченность тем фактом, что подобные задания могут менее адекватно соответствовать уровню знаний обучающегося и его участию в дисциплине [13; 17]. Это возвращает темы значимости и воздействия применения ИИ в процессе подготовки обширных учебных инициатив, выделяя важность взвешенного метода, который одновременно способствует научной доброчестности, применяя при этом инновационные прогрессы.
Распространенность копирования ИИ в рамках научных контекстов остается неопределенной, несмотря на их увеличивающееся влияние. Несмотря на то, что обширное применение прогрессивных инструментов ИИ, таких как инструменты ChatGPT, по-прежнему сужено, озабоченность относительно моральных результатов применения ИИ в учебных работах сохраняется. Преобладающее число студентов соблюдают этические нормы и отказываются от представления документов в качестве своих собственных. Однако недостаток комплексной информации мешает всестороннему осмыслению вопроса, что усложняет изучение масштабов копирования ИИ.
Международные исследователи рассматривают плагиат искусственного интеллекта как серьезную проблему для целостности образовательной практики. Они выражают обеспокоенность по поводу потенциала искусственного интеллекта подрывать способность студентов генерировать оригинальные идеи и развивать навыки аналитического размышления. Необходимость в регулировании и рекомендациях, касающихся искусственного интеллекта в академических условиях, очевидна. Россия отреагировала на эти опасения, установив стандарт «Методы созданного интеллекта в учебном процессе», но необходимы дальнейшие разъяснения и регулирование для решения проблемы меняющейся природы технологий искусственного интеллекта.
Применение искусственного интеллекта различается в разных академических дисциплинах, при этом обучающиеся гуманитарных и информационных технологий демонстрируют наибольшую зависимость от средств искусственного интеллекта. Несмотря на то что студенты, изучающие рекламную деятельность а также коммуникацию с общественными связями, в целом реже применяют искусственный интеллект, их зависимость от него при написании выпускных работ значительно выше. Зависимость от искусственного интеллекта при создании текста в таких областях, например рекламная деятельность а также коммуникация с общественными связями, предполагает необходимость альтернативных методов оценки. Исследования случаев, проекты или практические решения могли бы обеспечить более надежные показатели обучения студентов в этих областях.
Хотя эксперты выступают за регулирование применения искусственного интеллекта в академических работах, реализация таких правил остается сложной задачей. В настоящее время каждый университет самостоятельно устанавливает свою политику применения искусственного интеллекта для выпускных работ. Несмотря на разработку систем обнаружения плагиата, эти инструменты неэффективны для выявления контента, созданного искусственным интеллектом. Хотя обнаружение модулей, созданных искусственным интеллектом, служит предупреждением, оно не означает автоматически плагиат. Ответственность за рассмотрение таких случаев лежит на научных руководителях, кафедрах и университетах. Сложности применения искусственного интеллекта в академических условиях требуют постоянного диалога и совместных усилий для обеспечения академической честности и продвижения этических практик искусственного интеллекта в образовании.
Исследования, проведенные зарубежными учеными [10], показали, что частота применения средств искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, увеличивается с увеличением учебной нагрузки, трудностей поставленных заданий и степени стресса, испытываемого студентами. Однако эта зависимость от искусственного интеллекта связана со снижением успеваемости. Интересно, что успешные и мотивированные студенты применяют искусственный интеллект в качестве инструмента для повышения своей успеваемости, улучшения оценок и достижения более высоких учебных целей.
Результаты исследования указывают на существенное воздействие искусственного интеллекта в отношении уровня учебного процесса и передачи знаний, что побуждает к дальнейшему изучению его последствий. Исследование подтвердило, что обучающиеся с отличной успеваемостью демонстрируют наименьшую зависимость от искусственного интеллекта, что согласуется с наблюдениями, сделанными зарубежными исследователями. Основная группа, использующая материалы искусственного интеллекта для различных академических задач, состоит из обучающихся, которые хорошо учатся, но не классифицируются как отличники. Обучающиеся, что постоянно получают более низкие оценки, особенно те, кто получает оценки C, демонстрируют высокий уровень зависимости от функций искусственного интеллекта, что вызывает опасения относительно потенциальной академической зависимости.
Эффективность средств искусственного интеллекта определяется несколькими факторами, включая ясность и конкретность подсказок пользователя, обучение сети искусственного интеллекта по соответствующим темам и способность пользователя критически оценивать полученные итоги. Обучающимся, не имеющим достаточных знаний в определенной предметной области, часто бывает сложно критически оценивать материалы, созданные искусственным интеллектом, что в конечном итоге влияет на качество их работы и общую подготовку.
Что касается удовлетворения обучающихся качеством итогов искусственного интеллекта, треть респондентов сообщила об удовлетворении, в то время как более половины выразили несколько положительное мнение. Небольшой процент (10%) выразил неудовлетворенность, в основном те обучающиеся, которые достигли отличной успеваемости или продемонстрировали высокий уровень мотивации. Примечательно, что эти группы могут воспринимать искусственный интеллект как потенциальное вмешательство в их учебный процесс. Только 1,4% участников категорически отвергли применение средств искусственного интеллекта.
Итоги исследования также показывают, что удовлетворение обучающихся использованием искусственного интеллекта остается неизменным на разных уровнях и курсах обучения, половой принадлежности и областях специализации. Анализ корреляции между различными характеристиками и использованием искусственного интеллекта в процессе передачи знаний выявил устойчивые корреляции между курсом или профилем обучения и использованием самых разнообразных средств искусственного интеллекта, а также между академической успеваемостью и удовлетворением использованием нейросетевых структур в обучении.
Корреляция между «уровнем образования» и «использованием разнообразных методов искусственного интеллекта» была дополнительно изучена с использованием расчетов показателя χ2 Пирсона, продемонстрировавших последовательную закономерность во всех проанализированных приложениях искусственного интеллекта. Учащиеся начальных уровней, зачисленные в 1–3 годы, показали значительную взаимосвязь между их уровнем образования и использованием всех проанализированных методов искусственного интеллекта, со значением p менее 0,012 и высокими показателями χ2. Учащиеся продвинутых уровней продемонстрировали переменные связи, выявив устойчивую связь для таких задач, как подготовка отчетов, эссе, курсовых работ, диссертаций и дополнительных заданий (p < 0,025 и большие показатели χ2). Однако для таких задач, как создание программных кодов, генерация и обработка изображений, изучение и анализ данных и выполнение вычислений, стабильная взаимосвязь между уровнем образования студентов продвинутых уровней и использованием искусственного интеллекта была менее убедительной (значения p варьировались от 0,074 до 0,612, а показатели χ2 были не вполне большими).
Самая сильная связь для студентов начальных уровней была выявлена между их уровнем образования и «созданием программных кодов», тогда как самая слабая, хотя статистически значимая, связь наблюдалась между их уровнем образования и «выполнением вычислений». Напротив, студенты продвинутых уровней продемонстрировали самую значимую стабильную взаимосвязь между их уровнем образования и «подготовкой курсовых и дипломных работ». Эти результаты подчеркивают многогранный характер использования искусственного интеллекта в образовательных учреждениях и его потенциальное влияние на обучение студентов и академические результаты. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы полностью понять долгосрочное воздействие искусственного интеллекта на уровень образования и развитие основных специальных и общих умений у будущих профессионалов.
Исследование выявило сильную статистическую взаимосвязь между академическими профилями студентов и использованием ими методов искусственного интеллекта в обучении. Эта взаимосвязь была очевидна во всех проанализированных формах деятельности с искусственным интеллектом, включая изучение и анализ данных, подготовку курсовых и дипломных работ, написание эссе и отчетов и выполнение дополнительных заданий. Уровень значимости был незначительным, приближаясь к нулю, что указывает на тесную взаимосвязь между этими переменными. Примечательно, что показатели χ2 были большими, что еще раз подтверждает эту тесную статистическую связь.
Исследование рекомендует последовательное и многогранное исследование применения искусственного интеллекта в образовательной работе обучающихся. Это исследование должно учитывать мотивацию студентов, методы по анализу достижений, академическую рефлексию и понимание моральной стороны применения искусственного интеллекта. Изучение социально-культурных эффектов взаимосвязи обучающихся и искусственного интеллекта и воздействия подобного взаимодействия на учебную обстановку имеет решающее значение. Кроме того, необходима создание необходимых правил и ограничений для применения искусственного интеллекта для заданий и финальных аккредитационных работ. Также рекомендуется создание профессиональных курсов искусственного интеллекта для определенных областей и целенаправленное развитие умений аналитического размышления у студентов.
Внедрение искусственного интеллекта в образование, особенно в высшее, неизбежно. Хотя искусственный интеллект представляет многочисленные положительные возможности и перспективы, он требует пересмотра существенной доли традиционных университетских практик. Эти пересмотры охватывают взаимодействие между преподавателями и студентами, а также методы по анализу и регулированию индивидуальной деятельности студентов. В заключение необходимо подчеркнуть, что исследование подчеркивает значимость воздействия искусственного интеллекта на учебный процесс и необходимость осторожного, продуманного подхода к его интеграции в образовательные учреждения.
______________________________
КонтрПлагиат, источник: И.А. Алешковский Российские студенты о возможностях и ограничениях использования искусственного интеллекта в обучении
