Введение
Образование играет ключевую роль в современном мире, поскольку оно является основой для развития личности, общества и экономики. Образование предоставляет возможность получить знания и умения, развить навыки и способности, а также обеспечивает доступ к информации и новейшим технологиям.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в образовании может значительно улучшить качество и повысить эффективность обучения, сделать его более доступным. Во-первых, технологии ИИ выступают в качестве нового современного подхода для решения проблем с выстраиванием индивидуальных образовательных траекторий (ИОТ) путем персонализации образования.
С развитием интернета и цифровых технологий количество информации растет экспоненциально. Помимо этого, постоянное увеличение объема информации происходит благодаря прогрессу в науке и технологиях, которые открывают новые знания или дополняют уже имеющиеся. В связи с этим появляется необходимость адаптации к быстрому росту знаний и информации всего процесса обучения и образовательных программ, которые должны быть гибкими и способными внедрять новые научные открытия и технологические достижения. Кроме того, в учебные программы необходимо включить компетенции, которые подразумевают освоение студентами навыков эффективной фильтрации и обработки информации. Наконец, образовательные учреждения должны периодически пересматривать свои учебные планы и методики, чтобы отразить актуальные знания и учитывать требования рынка труда. В статье [1] авторы акцентируют внимание на том, что менее 35 % предлагаемой для изучения информации действительно полезны для человека. Так как в современном мире интернет является основным источником информации, прогнозы указывают на то, что в будущем поиск информации в сети станет сложнее, поскольку образовательный контент переходит к формату коротких видеороликов. Эти изменения также повлияют на функции преподавателя, так как наблюдается появление новых методов и алгоритмов искусственного интеллекта в образовательных системах. Технологии больших данных и машинного обучения позволяют обрабатывать большие неформализованные объемы информации и выделять из них субъективно ценное знание. Например, авторы [1] предлагают использовать данные, учитывающие знаниевые, поведенческие и психологические особенности учащихся, для построения индивидуальной траектории обучения. Кроме того, современные реалии показывают, что учебные материалы также претерпевают изменения и должны быть предоставлены для обучающихся как минимум в форме текстовой, анимационной и графической информации.
В работах [2–4] представлены примеры программных продуктов на базе технологий искусственного интеллекта (DreamBox Learning (Испания), Thinkster Math (США) и MATHiaU (США)), которые позволяют реализовывать адаптивное обучение. Применение технологий искусственного интеллекта в данных примерах позволяет не только оценить уровень знаний студентов, но и предложить им подходящий обучающий материал.
Один из примеров успешного применения технологии адаптивного обучения в обучении математики представлен в работах [2, 3]. В процессе исследования было выявлено, что применение программы для изучения математики улучшило оценки учащихся примерно на 2 % по сравнению со сверстниками, не использующими данное программное обеспечение.
В работе [4] представлено исследование об эффективности использования подобных технологий в обучении и онлайн-репетиторстве в коррекционных классах.
В работах [5, 6] рассматриваются факторы, влияющие на эффективность работы алгоритмов для адаптивного обучения. Одним из важных факторов успешности внедрения программных решений для адаптивного обучения – это правильно подобранные характеристики, применяемые для индивидуализации обучения. В исследованиях [7, 8] был проведен анализ и рекомендованы 17 характеристик – включая уровень знаний, поставленные цели, предпочтения в стиле общения, уровень мотивации и др. Результаты исследования показали, что в настоящее время большинство параметров персонализации не поддерживаются современными платформами для электронного обучения.
Применение технологий ИИ может помочь преподавателям в оптимизации своей работы. Автоматизация рутинных задач, анализ данных об успеваемости и предоставление рекомендаций по методике преподавания – всего этого можно достичь с помочью инструментов глубокого обучения, что впоследствии значительно облегчит работу преподавателей и позволит им больше времени уделять индивидуальному взаимодействию с обучающимися. Кроме того, нейронные сети могут использоваться для проверки сочинений, эссе и любой другой текстовой работы, так как они способны анализировать текст, оценивать его качество и давать рекомендации по улучшению.
Необходимо отметить, что в учебных учреждениях используются информационные системы, которые занимаются сбором и хранением обширных данных. Эта информация, в частности представленная на веб-сайтах университетов или доступная в корпоративной сети, включает в себя как общедоступные, так и личные (персональные) данные. В основном эти данные отражают различные аспекты, такие как распределение учебной нагрузки преподавателей, их научные интересы, содержание учебных планов и программ, а также материалы для оценки и результаты аттестации студентов, включая их творческие работы [9].
Несмотря на все вышеперечисленные преимущества, применение искусственного интеллекта в сфере образования вызывает опасения и дискуссии. Автоматизация процессов обучения может привести к уменьшению роли учителя и отдалению студентов от реального общения, как между собой, так и в связке с преподавателем. Помимо этого возникают вопросы о защите данных и этической стороне использования ИИ в образовании [10].
Организациям, применяющим ИИ или желающим его внедрить, важно определить и отслеживать соотношение между предоставленными данными для обработки ИИ и ожидаемыми результатами перед предоставлением доступа к информации о студентах [11].
Говоря об образовательной или педагогической этике, всегда выделяют такие вопросы, как коррупция, дискриминация учащихся и учителей, предвзятость школьного оценивания, раскрытие личной информации и возможные конфликты между учителями и родителями. При проникновении технологий искусственного интеллекта в процесс преподавания данные вопросы никуда не исчезают, но трансформируются с учетом современных реалий. К таким вопросам относятся опасения относительно прозрачности алгоритма и возможности ошибок в оценке, вопросы, связанные со сбором, хранением и использованием данных, что перекликается с вопросами педагогической этики.
В связи с чем анализ ключевых технологических прорывов, которые повлияли на способность искусственного интеллекта адаптироваться и реагировать на потребности учащихся в реальном времени, с одной стороны, и исследования по выявлению возможных проблем этического характера, возникающие при использовании технологий ИИ в образовательном процессе, с другой, имеет важное значение для понимания текущего состояния и будущего потенциала технологий искусственного интеллекта в образовании.
Цель исследования заключается в формулировании основных вопросов этики применения систем на базе технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе и путей их разрешения.
Материалы и методы исследования
Методологическая база исследования включает в себя комбинацию качественных и количественных методов, к которым относятся анализ публикаций, опросы и интервью, анализ данных.
Исследование включало два направления: с одной стороны, это опрос преподавателей и студентов технических вузов Республики Татарстан, аналитическое исследование, с другой, анализ публикаций, посвященных разработке и внедрению ресурсов на базе технологий искусственного интеллекта образовательного направления.
Был проведен опрос студентов и преподавателей вузов Республики Татарстан, в опросе принимали участие 400 студентов и 100 преподавателей из четырех вузов. Тесты включали вопросы, связанные с осведомленностью респондентов о технологиях ИИ, их опыте взаимодействия с данными технологиями. Кроме того, предлагался эксперимент, связанный с применением технологии ИИ для создания непосредственно учебного материала с применением искусственного интеллекта. В частности, респондентам представлены два видеоролика с лекцией образовательной направленности, один из которых изготовлен традиционным образом, второй же полностью выполнен с помощью генеративного ИИ, и респонденты после просмотра должны дать им оценку. Второй видеоролик был реализован при помощи нейросети HeyGen (www.heygen.com) и ChatGPT.
Целью данного опроса было выявление, с одной стороны, уровня осведомленности студентов и преподавателей о существующих образовательных системах на базе технологий искусственного интеллекта и определение, с другой стороны, степени заинтересованности и позитивности настроя по отношению к ним. И, как следствие, готовности их применения в своей деятельности.
Результаты исследования и их обсуждение
Для понимания готовности студентов применять в своей учебной деятельности технологии искусственного интеллекта (ИИ) важно увидеть динамику их осведомленности о данных технологиях. На представленном этапе исследования были охвачены студенты 2–4 курсов, большая часть обучалась на втором курсе (47,6 %). Если рассматривать профессиональную принадлежность студентов, то примерно 62 % имели техническую направленность, остальные – гуманитарную. В опросе более 96 % студентов отметили, что знакомы с понятием искусственный интеллект, 80,3 % сталкивались с ИИ в учебном процессе. Однако при анализе обнаруживается, что в некоторых случаях респонденты до конца не осознают, для чего и какие именно сервисы применяют данные технологии: так, примерно 88 % учащихся, отметили, что сталкиваются с технологиями ИИ в системе Moodle, однако в ней они используются не для самого образовательного процесса, а для формирования курсов, следовательно, сами учащиеся с технологиями ИИ в данной системе не взаимодействуют. Более половины опрошенных студентов уверены в том, что за ИИ стоит будущее образования, они отмечают его перспективы в применении (учебный, педагогический процесс). Примерно 33 % студентов предполагают, что видели ИИ в организации собственного образовательного процесса. Подтвердить или опровергнуть данный факт можно, только рассматривая его в сравнении с результатами опроса преподавателей. Более 50 % отмечают, что ИИ помогает легко добывать необходимые для обучения материалы, 40,3 % студентов не имеют опасений в использовании ИИ в учебном процессе. 34,1 % имеют некоторые сомнения. Почти 40 % студентов считают, что для применения ИИ в образовании важно понимать алгоритмы его работы, остальные отмечают такие навыки, как работа в команде, умение применять средства программирования, критическое мышление и др. В качестве проблем использования ИИ в учебном процессе 35,5 % отмечают неточность получаемой информации, недостаточную интерактивность и отсутствие человеческого контакта видят 68 % опрошенных студентов.
Опрос преподавателей позволяет увидеть другую сторону изучаемого вопроса, а именно уровень внедрения в процесс обучения технологий искусственного интеллекта как инструмента преподавателя. Ведь именно преподаватели определяют то, каким образом системы на базе технологий искусственного интеллекта будут использоваться. Из принявших участие в опросе преподавателей 55 % осуществляли свою деятельность в области ИТ-технологий, 45 % преподают на остальных направлениях. При этом, несмотря на то, что знакомы с технологиями искусственного интеллекта 90,5 % опрошенных, применяют их в своей деятельности только 42,9 %. При этом уровень своих знаний в области технологий искусственного интеллекта преподаватели преимущественно оценивают как средний (42,9 %), а примерно 30 % свои знания оценивают как низкие. Это демонстрирует, что применение данных технологий в настоящее время не может быть реализовано в полной мере, так как невозможно применять то, о чем ты не имеешь представления. И одним из направлений внедрения технологий искусственного интеллекта в образовании является повышение осведомленности преподавателей через курсы повышения квалификации, семинары и прочие мероприятия.
Наиболее знакомы педагогам такие технологии искусственного интеллекта, как Moodle 87 %, при этом наименее известны педагогам технологии Алгоритмики (4,3 %) и чаты с генеративным искусственным интеллектом. Однако необходимо учитывать, что в данном случае система Moodle часто воспринимается преподавателями как один из примеров систем с применением технологий искусственного интеллекта, что, как уже упоминалось ранее, не совсем корректно, так как в данном случае присутствует только ряд инструментов на базе ИИ, которые интегрированы в Moodle, в целом же данная система относится к электронным образовательным ресурсам.
Наиболее перспективными формами ИИ для себя в образовании педагоги считают автоматизацию административных задач, 61,9 %, при этом в применении ИИ не видят перспектив 9,5 % педагогов. Наибольшее количество педагогов (81 %) планируют применять ИИ в целях поддержки дистанционного обучения.
На вопрос, встречали ли они трудности при внедрении ИИ в учебный процесс, одинаковое количество педагогов ответили «да» и «нет» – 38,1 %. 71,4 % опрошенных предполагают, что в будущем искусственный интеллект сможет поддержать педагогов, но не заменить их в области образования.
42,9 % педагогов не могут дать точный ответ, готовы ли они внедрить ИИ в программу своих курсов, однако примерно 50 % опрошенных педагогов отмечают, что это помогло бы сэкономить время на пояснение и решение административных задач урока и повысить качество обучения.
При анализе препятствий во внедрении ИИ в образовательную деятельность преимущественно подчеркивают отсутствие временных ресурсов и финансовых средств.
Отдельных комментариев заслуживает интерпретация итогов эксперимента, связанного с восприятием респондентами видеоматериалов, созданных человеком и разработанных при помощи генеративной нейронной сети. Несмотря на то, что видео, сгенерированное с помощью нейросети, также получило достаточно позитивную оценку, большинство все-таки предпочло видеоматериал, созданный человеком.
Итоги опроса подталкивают к мысли, что пока еще рано говорить о возможности перевода всего учебного материала на искусственно сгенерированный без участия человека. Однако на основании проведенного эксперимента мы можем говорить о том, что контент, созданный при помощи искусственного интеллекта, также востребован в социуме и имеет перспективу в применении. У данного сегмента также есть своя аудитория, только она пока не столь объемна, как в случае традиционных подходов. В целом результаты подчеркивают важность человеческого фактора в создании контента и его привлекательности для аудитории. Однако стоит отметить, что это не означает, что контент, созданный искусственным интеллектом, не имеет ценности или не может быть интересным для определенной аудитории. Все это говорит о том, что человеческий фактор в системе образования, его значение и роль переоценить сложно [12, 13].
В процессе исследования образовательного процесса можно выделить следующие моменты, влияющие на мнения как преподавателей, так и студентов.
1. Низкое программно-аппаратное обеспечение. Несмотря на то, что в последнее время достаточно интенсивно происходит оснащение образовательных учреждений, накопившееся отставание не позволяет быстро решить данную проблему.
2. Недостаточное просвещение (обучение) в вопросах разработки и применения инструментов на базе ИИ как для студентов, так и для преподавателей. Так как это направление интенсивно развивается в последнее десятилетие, учебные планы не успели вовремя отреагировать, и наблюдается процесс, когда образовательный процесс решает вопрос ликвидации безграмотности, а не открывает новые перспективы.
3. Необходимость формирования новых учебно-методических комплексов, подразумевающих применение образовательных ресурсов на основе технологий искусственного интеллекта в учебном процессе и тем самым облегчающих процесс интеграции технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс.
4. Страхи, связанные с изменением рынка труда. Преподаватели опасаются, что введение систем искусственного интеллекта сделает их ненужными, студенты же видят риски обесценивания приобретаемых знаний и навыков.
5. Низкий уровень взаимодействия между пользователями и разработчиками образовательных ресурсов.
Из результатов опроса и аналитического исследования [14, 15] можно увидеть, что при расширении применения технологий ИИ в образовательном процессе возникает необходимость решения вопросов, связанных с такими этическими проблемами, как прозрачность алгоритмов, приватность данных и ответственность за принятие решений на основе анализа данных. Понятие «цифровое неравенство» подразумевает различие в доступе и возможности использования цифровых технологий между различными группами населения. В контексте образования это может означать, что некоторые студенты не имеют равного доступа к образовательным ресурсам, основанным на ИИ, что может усугублять социальные и экономические различия. Основные пути решения данных проблем представлены в таблице. Описанные в таблице примеры проблем преимущественно могут возникать при широком внедрении систем дистанционного контроля, адаптивных обучающих платформ или, например, систем автоматической проверки.
Применение этих решений поможет образовательным учреждениям и платформам создать безопасную и доверительную среду для студентов, преподавателей и родителей, обеспечивая эффективное использование ИИ в образовании без нарушения прав на конфиденциальность.
Пути решения основных этических проблем внедрения технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс
|
Проблема |
Пример проблемы |
Пути решения |
|
Приватность данных |
Личные данные учащихся могут быть использованы без их согласия или знания для улучшения алгоритмов ИИ или даже проданы третьим сторонам |
Политика прозрачности и явное согласие Защита данных Ограниченный доступ Анонимизация данных Право на удаление Обучение и осведомленность Обратная связь |
|
Цифровое неравенство |
Ограниченный доступ к технологии. Экономические барьеры Недостаток образовательных ресурсов Отсутствие навыков |
Поддержка и субсидии Обучение преподавателей Локализация контента Партнерства Развитие инфраструктур |
|
Автономность и зависимость |
Влияние ИИ на самостоятельное принятие решений учащимися Переизбыток рекомендаций Зависимость от автоматизации Отсутствие критического мышления |
Баланс между автоматизацией и самостоятельностью Обучение медиаграмотности Самостоятельные проекты Обратная связь |
Заключение
Искусственный интеллект в образовании может привести к революционным изменениям в методах обучения и оценки. Однако, чтобы эти технологии были эффективными и справедливыми, необходимо учитывать интересы всех участников образовательного процесса. Каким бы ни было отношение преподавателей, родителей или учащихся в настоящее время к предлагаемым образовательным ресурсам на основе технологий искусственного интеллекта, необходимо понимать, что образовательный процесс будет претерпевать изменения. В связи с чем необходимо в настоящее время уделять особое внимание подготовке каждого участника образовательного процесса к позитивному восприятию грядущих изменений. Кроме того, необходимо не забывать о том, что в современном обществе должно быть выстроено особо тесное взаимодействие между разработчиками и пользователями образовательных программных продуктов на основе технологий искусственного интеллекта, для исключения всех опасений, имеющихся в настоящее время в обществе.
Библиографическая ссылка
Староверова Н.А. ЭТИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ // Современные наукоемкие технологии. – 2024. – № 9. – С. 145-150;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=40163 (дата обращения: 31.10.2024).