«А домашку сделает нейросеть»: как учиться в эпоху ИИ

Нейросети с нами надолго. По данным «Яндекса», за последние три года доля запросов со словом «нейросеть» выросла почти в 15 раз. А по итогам 2024-го «искусственный интеллект» стал лидером среди слов года в сфере образования. Всё больше взрослых, судя по опросам, делегируют задачи ИИ. А что делать школьникам? Преподаватель факультета прикладной информатики ИТМО Артём Береснев рассказывает, как учить и учиться в эпоху искусственного интеллекта.

Можно (и нужно) ли запрещать нейросети в школе

У школьников всё чаще возникает соблазн полностью делегировать домашнюю работу ИИ: нейросетям сегодня вполне под силу написать и сносное сочинение по литературе, и решить сложное уравнение по алгебре. Но бездумное использование нейросетей напоминает фастфуд. Сначала радость: больше не нужно разбираться в новых темах и часами сидеть над домашкой! Но потом наступают грустные последствия: фастфуд приводит к проблемам со здоровьем, а полное делегирование работы нейросетям оставляет без знаний.

Конечно, первая идея, которая приходит в голову, ― запретить школьникам использовать нейросети. Плохая новость: сделать это невозможно. По двум причинам:

• Кто будет контролировать запрет? Как преподаватели поймут, что домашняя работа написана полностью без ИИ? Да, тексты от нейросетей часто выглядят шаблонно: у них особая структура абзацев, стиль и иногда встречаются галлюцинации ― выдуманные факты, неверные сведения и ложные выводы, которые выдает ИИ, когда у него недостаточно данных по запросу. Заподозрить что-то можно. Но, например, с решением заданий по математике всё немного сложнее.
• Запрет просто вреден. Современные технологии уже используют в повседневных задачах совершенно разные специалисты — от копирайтеров, программистов и дизайнеров до физиков-теоретиков и геологов. Если запретить нейросети, школьники потеряют конкурентное преимущество и потратят больше времени на адаптацию к рынку труда.

Как мотивировать школьника учиться в эпоху ИИ

Объясните, что мир сложнее, чем кажется

Всё идет к тому, что в будущем современные технологии заменят людей на многих позициях, а самим специалистам придется получать больше знаний и навыков из разных сфер, чтобы решать новые, нестандартные задачи. Уже сейчас тот же диспетчер делегирует часть работы системе, которая помогает беспилотному грузовику доехать до нужного места. Но при этом для планирования маршрута специалисту нужно разбираться в технологиях ИИ, логистике и управлении транспортом. Поэтому, если школьник хочет стать незаменимым специалистом, лучше сразу учиться работать с нейросетью ответственно и осознанно, а не бездумно принимать ее результаты и выдавать их за свои.

Мотивируйте школьника больше думать о том, что и как он делает

У нас на факультете прикладной информатики ИТМО преподаватели уже составляют задачи так, чтобы нейросети не смогли с ними справиться. При этом мы не запрещаем использовать ИИ-сервисы в работе. Главное условие ― осознанное применение технологии. Еще мы поощряем рефлексию и рассуждаем вместе со студентами, для каких задач применялись нейросети, какой получился результат, с чем они справились, а с чем ― нет.

Такой техникой можно пользоваться и в школе. Попробуйте дать задание вести дневник и поощряйте регулярные наблюдения: «Написал сочинение за пять минут, но остались такие-то вопросы по смыслу» или «Разобрался с нейросетью, но не понял, что такое векторы».

Чем ИИ-инструменты полезны школьникам

Популярные нейросети вроде YandexGPT могут стать для ребенка персональным наставником по любому школьному предмету. Такой помощник не заменит школьного учителя, но дополнит его работу.

По моему опыту, вот с какими задачами уже неплохо справляется ИИ:

• Проверка знаний. Можно поделиться с нейросетью прочитанной главой из учебника и попросить составить на ее основе список вопросов для самопроверки. ИИ предложит как легкие, так и сложные вопросы и оценит ответы. Также можно попросить нейросеть проверить программный код. Вот пример из моей практики: на одном из подготовительных курсов ИТМО школьнику не понравился написанный им алгоритм, но по советам ИИ он придумал более оптимальное решение.
• Дополнительное объяснение темы. В интернете часто встречаются разобранные задачи, но некоторые ходы решения остаются непонятными — например, почему чем-то пренебрегли в задаче по физике или использовали конкретный алгоритм в коде. Задать вопрос автору решения нельзя, зато можно получить дополнительные комментарии от нейросети. Таким способом пользуются и мои студенты.
• Тренировка на практике. Попробуйте сгенерировать задачи по интересующей теме и потренироваться на них. Лучше не давать нейросети учебный текст, а задать только тему, описав как можно подробнее сложность и формат заданий. Плюс такого подхода в том, что ИИ предложит задачи по темам, которые не всегда подробно описаны в учебнике, но могут заинтересовать школьника, чтобы тот изучил что-то новое и полезное для себя.

Как адаптировать нейросеть под себя

Важно научиться правильно писать запросы, ведь они влияют на качество ответа нейросети. Задайте ИИ роль, детально опишите контекст, ограничения и желаемый результат.

Вот пример, как может выглядеть запрос: «Прими роль опытного школьного учителя физики. Объясни на примере с кошками, в чем суть теории относительности Альберта Эйнштейна. Ответ должен быть без формул и понятным для ученика 9-го класса». Конкретизируя запрос, можно разобраться с темой по любому предмету.

Какие навыки нужны, если школьник дальше хочет развиваться в сфере ИИ

Если в будущем школьник планирует стать разработчиком ИИ-инструментов, в старших классах стоит изучить тригонометрию, матрицы и логарифмы, статистику и теорию вероятностей, а также научиться программировать на Python.

Если навыков в программировании пока совсем нет, школьники могут освоить базовый уровень, например в ИТМО. А если база по Python уже есть ― получить новые знания на более продвинутом уровне. Еще полезно заранее определиться с будущей специализацией. Например, в разработке ИИ для управления роботом пригодятся знания по механике, а для создания чат-ботов — по лингвистике.

Получить навыки в области ИИ можно, например, на подготовительном курсе ИТМО «Основы искусственного интеллекта для старших классов». На базовом уровне курса школьники 9–10-х классов знакомятся с методами работы и представления данных, машинным обучением и библиотеками для Python, основами нейронных сетей и написания запросов к ним. На продвинутом уровне обучение дополняется занятиями по методам обработки и генерации текстов и разработке чат-бота.

Иллюстрации: Paper Trident / Shutterstock / Fotodom

Реклама. Университет ИТМО ИНН 7813045547, erid: 2W5zFGw2dTe