Обучение студентов в эпоху нейросетей
Онлайн-интервью с преподавателями московских вузов
Нейросети проникают в нашу жизнь. Многие студенты с их помощью выполняют домашние задания, пишут научные работы, изучают иностранные языки. Очевидно, что искусственный интеллект (ИИ) продолжит развиваться, в том числе в сфере образования. Об этом мы поговорили с преподавателями московских вузов: МГИМО, МГЮА и Финуниверситета при Правительстве РФ.
 |
| Екатерина Абросимова |
КонсультантПлюс: Как в вузах относятся к нейросетям и другим технологиям, связанным с искусственным интеллектом (ИИ): это принимается как данность или против них ведется борьба?
Екатерина Андреевна Абросимова, к.ю.н., директор Центра инновационной юриспруденции, доцент, заместитель завкафедрой международного частного и гражданского права им. С.Н. Лебедева МГИМО МИД России, заместитель директора Информационного центра Гаагской конференции по международному частному праву в Москве: На мой взгляд, не следует бороться с тем, что, во-первых, является объективной частью современной действительности, во-вторых, может эффективно использоваться, в-третьих, относится к знаниям и навыкам, востребованным на современном рынке труда. Цель, которая может и должна быть поставлена, – бороться с недобросовестным использованием нейросетей и других продуктов ИИ, когда такое использование наносит вред учебному процессу или достижению результатов освоения конкретной дисциплины.
Современный учебный процесс должен адаптироваться к наличию ИИ, но не закрывать глаза на злоупотребление технологиями со стороны всех его участников, включая студентов. Напротив, следует обучать последних грамотному использованию ИИ, умелому обращению с ним, привносить элементы этики, разъяснять принципы функционирования ИИ, его интеграции в правовое поле и правоотношения. Такая позиция неоднократно озвучивалась деканом международно-правового факультета Н.Ю. Молчаковым на различных мероприятиях и находит поддержку в профессиональном сообществе.
Одной из задач нашего Центра инновационной юриспруденции, недавно созданного на факультете в рамках программы развития «Приоритет 2030», является поэтапная, эффективная и адекватная интеграция цифровизации в юридическое образование и, как следствие, в юридическую профессию. Проводятся научно-практические исследования, организуются курсы, создаются учебные программы, пособия, монографии. С сентября 2024 г. на международно-правовом факультете стартует новая программа бакалавриата «Международное право и правовое регулирование информационных технологий». Таким образом, наш вуз активно взаимодействует с новыми технологиями и адаптирует учебный процесс к актуальным изменениям. Наша задача – подготовить конкурентоспособных выпускников, а современный рынок требует от специалистов владения цифровыми компетенциями в юридической деятельности, включая разумное и эффективное использование нейросетей.
Наш вуз проводит научные исследования в части использования ИИ в образовательном процессе, они носят широкий междисциплинарный характер и не ограничиваются студентами и преподавателями международно-правового факультета. Недавно мы провели масштабное анкетирование преподавателей и студентов в части их знакомства с нейросетями, умения и желания их использовать. Наши студенты принимали непосредственное участие в проекте GigaChat от Сбера, от них требовалось обучать нейросеть правильной работе с нормативными источниками и судебной практикой.
Мы стараемся максимально разумно и взвешенно подходить к использованию нейросетей и ИИ, осознавая, что сегодня умение работать с такими инструментами украшает портфолио специалиста, значительно повышает конкурентоспособность выпускника.
Наталия Витальевна Пальянова, к.т.н., доцент кафедры информационного права и цифровых технологий МГЮА: МГЮА – вуз-участник направления «Приоритет 2030» в России, поэтому вектор развития всех институтов, факультетов и кафедр университета направлен на внедрение в учебный процесс современных тенденций развития науки. А искусственный интеллект (ИИ) – интеллект нового поколения. На кафедре информационного права и цифровых технологий активно исследуют развитие технологий на основе ИИ в России и мире: тренды, перспективы, ключевые кейсы. Не остается без внимания проблема развития ИИ и безопасности данных. Исследуется вопрос, как соблюсти баланс между внедрением инноваций и соблюдением требований безопасности.
Понятно, что ИИ и профессия юриста в ближайшем будущем будут неразделимы. Поэтому встает вопрос, как и чему учить студентов-юристов. Происходит активная трансформация системы основного обучения всех направлений: бакалавриата, специалитета, магистратуры.
Ярослав Олегович Зубов, к.э.н., доцент кафедры бизнес-информатики факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ: Против нейросетей и ИИ, конечно, не ведется никакой борьбы. Вузы и преподаватели прекрасно понимают важность и значимость высоких технологий и позитивно оценивают их возможности. Цифровая среда уже давно стала неотъемлемой частью современной жизни, активно реализуется в том числе в образовательной сфере. В нашем вузе существуют специализированные курсы для детального изучения отрасли ИИ, на которых у обучающихся есть возможность ознакомиться и глубоко изучить данную сферу.
Елена Александровна Малинина, к.э.н., внешний совместитель на кафедре бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве РФ: Так как я преподаю курс «Технологии ИИ», то я принимаю в своей работе нейросети и машинное обучение как данность. Это полезный инструмент, который может облегчить рутину, если мы говорим о моделях ИИ, популярных сейчас генеративках, таких как ChatGPT, GigaChat. А применение моделей машинного обучения может помочь студентам достичь желаемых результатов в научных исследованиях. Но для этого необходимо разобраться в специфике их работы, ограничениях и критериях применимости, научиться готовить данные для корректного использования алгоритмов и библиотек ML.
 |
| Наталия Пальянова |
КонсультантПлюс: Позволяют ли студентам использовать нейросети в процессе обучения? Проверяются ли работы на использование ИИ?
Е.А. Абросимова (МГИМО): Наша кафедра, кафедра международного частного и гражданского права им. С.Н. Лебедева, стала одной из первых, внедривших политику использования ИИ в обучении. Общая позиция заключается в том, чтобы использование ИИ было разумным, добросовестным, этичным и открытым. Самое правильное – делать это по согласованию с преподавателем или по его заданию. В такой ситуации преподаватель может и должен разъяснить, в какой мере и для выполнения каких задач в рамках учебного процесса допускается использование нейросетей.
Безусловно, мы принимаем меры для проверки студенческих работ на использование ИИ. В системе «Антиплагиат» появилась соответствующая функция, разработчики предлагают всё новые инструменты, позволяющие выявить факт недобросовестного обращения к ресурсам нейросетей, например при написании научных работ. Опытный преподаватель, качественно работающий со студентом и специализирующийся на теме его исследования, может и без специальных инструментов выявить факт обращения к нейросети: мы понимаем, какой студент каким образом обычно излагает свои мысли, видим типичные для нейросетей структуры фраз. Кроме того, нейросети грешат выдумыванием источников: нормативных актов, статей, книг. Конечно, нашим студентам, в отличие от небезызвестного адвоката в США, уголовная ответственность за выдуманные источники не грозит, однако такая работа будет возвращена студенту для самостоятельной и полной переработки. Можно пообщаться с нейросетью, когда пытаешься избавиться от повторов в тексте, подтолкнуть застрявшую мысль, выразить ее иначе, но заставить нейросеть проводить исследование вместо себя категорически недопустимо.
Н.В. Пальянова (МГЮА): В рабочие программы курсов в обязательном порядке вводятся разделы, связанные с ИИ, и не только теория, но и прикладное использование ИИ в юридической отрасли: примеры кейсов и эффективного контента с использованием главной новинки 2023 г. – GPT-агентов (ChatGPT). На мой взгляд, необходимо обновление всей технической части компьютерных классов и установка важнейших нейросетей для работы с полным функционалом продуктов ИИ.
Я.О. Зубов (Финансовый университет при Правительстве РФ): Использовать современные достижения науки и техники студентам не запрещено. При этом студенту следует помнить, что ИИ помогает, но ни в коем случае не думает за него. При выполнении отдельных заданий даже интересно сравнить результаты решения определенной задачи живым умом и ИИ. Не стоит забывать, что задачу перед ИИ в любом случае ставит живой человек. И результат во многом будет зависеть от того, насколько четко он ее сформулировал. А это возможно, только если студент сам отлично разбирается и понимает, какой должна быть конечная цель.
Е.А. Малинина (Финансовый университет при Правительстве РФ): Я позволяю и учу студентов использовать нейросети, но не так, что «сделай за меня курсовую работу или напиши диплом». Я обучаю, как правильно подобрать материалы для исследования, как их верифицировать, как сделать выжимку из большого текста или перевести статью на другой язык, как научиться новому языку программирования с советами ИИ, как придумать концепт презентации и подобрать для нее иллюстрации. Мы изучаем алгоритмы ИИ, которые позволяют решать различные задачи, например классификация, регрессия, поиск аномалий – все это применяется в бизнесе и востребовано на рынке. Текстовые работы студентов проверяются на использование ИИ. Это можно сделать и с помощью сервисов проверки на плагиат, и с помощью взаимодействия с ИИ.
 |
| Ярослав Зубов |
КонсультантПлюс: Какие преимущества и недостатки вы видите в использовании нейросетей в процессе обучения студентов?
Е.А. Абросимова (МГИМО): Главным недостатком, конечно, является соблазн переложить на нейросеть мыслительную часть процесса обучения, что грозит, как я уже говорила, неусвоением программы, а также развитием умственной лени и чрезмерной надежды на костыль в виде современных технологий. Но, знаете, те студенты, которые ищут лазейку, искали ее и ранее, до изобретения и активного развития нейросетей. То же относится и к преподавателям, стремящимся переложить на нейросети часть своей работы. Однако есть механическая работа, как у студентов, так и у преподавателей, для чернового выполнения которой вполне можно привлечь ИИ, во-первых, освободив время для разработки новых методов, заданий, изучения новых источников, а во-вторых, на таких примерах исследуя, как функционирует ИИ, для чего его можно использовать, где таятся его недостатки и слабые места.
Общение с ИИ обучает студентов правильно формулировать вопросы, формировать запросы, разбивать задания на простые логические куски, выделять ключевые моменты в задачах. Использование графических возможностей ИИ позволяет создавать наглядные схемы, образы, примеры, запоминающиеся связи между информацией и графическим образом даже для тех, кто ранее ввиду отсутствия изобразительных способностей таких возможностей не имел.
Я привожу здесь самые простые и поверхностные примеры пользы, которую может принести ИИ для образовательного процесса. На самом деле, это гораздо более многослойная и интересная сущность, возможности которой мы можем постепенно внедрять. В частности, в сентябре в нашей магистратуре стартует новый специальный курс «Правовое регулирование ИИ», в рамках которого мы постараемся, в том числе, ответить на вопросы легальности использования ИИ в образовательном процессе.
Н.В. Пальянова (МГЮА): Преимущества использования нейросетей в процессе обучения студентов – это готовый алгоритм разработки юридических продуктов на нейросетях без навыков программирования. Студенты, которые начали изучать технологии ИИ, за несколько месяцев узнают, что значит быть незаменимыми для своих товарищей в новых условиях обучения. Недостатки покажет время, но, я думаю, недостатки базовой школьной подготовки в области логики программирования могут ослабить скорость обучения новейшим технологиям ИИ.
Я.О. Зубов (Финансовый университет при Правительстве РФ): Основной недостаток связан, скорее, с тем, что у многих студентов отсутствует правильное понимание того, а что, собственно, такое нейросети. Это не инструмент или программа, которая будет думать и выполнять работу за вас. Она призвана помочь, а не обеспечить халявное достижение поставленной цели. Опять же, студент не сможет правильно оценить полученный результат, если не разбирается в предмете сам. Все ключевые преимущества связаны с возможностями автоматизации, которая позволяет не тратить время на рутинную работу, отнимающую много времени, но ничего не дающую для развития.
Е.А. Малинина (Финансовый университет при Правительстве РФ): Преимущества – это бОльшая скорость получения и обработки материала для изучения, возможность намайнить данные, необходимые для построения научных моделей. Но при этом важно не терять критическое мышление, которое позволяет оценить уровень работы, любого алгоритма, любой информации, в том числе сгенерированной ИИ. То есть студентам важно научиться верифицировать информацию, отсеивать фейки, проверять источники. Важно усвоить, что ИИ – это не волшебная палочка, а инструмент, которым нужно уметь пользоваться и готовить входные данные для него.
Сейчас распространен подход, когда студент собирает данные, минимально их обрабатывает (размещает в таблицу), но не проверяет их качество, подает в алгоритм машинного обучения и получает какой-то результат. Если еще и не оценивает модельную ошибку, так совсем пиши пропало – результат может космически отличаться от ожидаемого. Здесь важно выработать понимание, что плохие данные рождают плохой результат, на котором точно не выстроить важные решения.
 |
| Елена Малинина |
КонсультантПлюс: Как вы считаете, изменится ли в ближайшем будущем подход к обучению студентов в связи с развитием ИИ? Будут ли нейросети интегрироваться в учебный процесс? Какие в связи с этим могут возникнуть риски и можно ли их преодолеть?
Е.А. Абросимова (МГИМО): Я убеждена, что нейросети будут интегрироваться в учебный процесс, это не только данность, но и безусловная необходимость. Просто подход должен меняться плавно, поэтапно, чтобы была возможность оценить эффективность различных способов, научиться самим, научить студентов, выявить как раз те самые риски внедрения. Собственно, основные риски уже прозвучали: соблазн переложить на ИИ выполнение тех заданий, которые необходимы для освоения программы и приобретения важных навыков.
Думаю, одним из эффективных способов борьбы с рисками будет разработка специальных заданий на использование ИИ, чтобы студенты понимали, как это делать правильно, а также могли сравнить результат использования ИИ и собственных интеллектуальных усилий. Предотвращать риски, разумеется, необходимо, однако для их выявления требуется практический опыт, который со временем будет приобретен. Благодаря исследованиям, которые мы ведем и результаты которых будут опубликованы, что-то можно выявить уже сейчас и разработать превентивные меры.
Н.В. Пальянова (МГЮА): В ближайшем будущем подход к обучению студентов в связи с развитием ИИ совершенно изменится. Прежде всего, за счет интегрирования нейросети в учебный процесс. Возникнут преимущества быстроты обучения и риски упрощения обучения студентов-юристов за счет прогрессивной модульной сборки и разработки ПО, а также готовых промтов (запросов) на все случаи жизни. Это преимущество ИИ, его цель – обрабатывать большие и разнообразные данные и выявлять сложные закономерности. Это актуально при огромных объемах обработки информации в настоящее время.
Я.О. Зубов (Финансовый университет при Правительстве РФ): Подход к обучению уже меняется быстрыми темпами, поскольку развитие высоких технологий – процесс постоянный. Большинство преподавателей владеют достаточными знаниями в области нейросетей и, соответственно, уже используют их при изучении отдельных дисциплин. Специальность «бизнес-информатика», в частности, в силу своей направленности способствует подобной интеграции в полной мере. А риски всегда могут возникнуть, когда происходит интегрирование и апробация чего-то нового, но связаны они чаще всего не с тем, что новое – плохо, а с тем, что не все участники этого процесса интеграции пока обладают достаточными знаниями. Но это вопрос лишь времени.
Е.А. Малинина (Финансовый университет при Правительстве РФ): Думаю, что ИИ будет внедрен в учебный процесс: начиная от поисковых алгоритмов, заканчивая подготовкой текстовых описаний. За студентом должен остаться креатив, формирование идей и новых моделей. Должны измениться критерии подготовки дипломных и прочих научных работ и публикаций: сместиться ожидания по объему материала к оценке идей и их полезности для бизнеса или для развития науки. Риски остаются в верификации полученных результатов самими студентами и далее научным сообществом.
Здесь важно развивать критическое мышление, гибкость мышления, чтобы находить новые направления развития и, в том числе, способы применения ИИ. Нужно уметь правильным образом использовать модели ИИ, работать с данными. Работа с генеративками подразумевает корректное составление промта (для этого надо знать правила формулировки запроса) и умение общаться с ИИ (знать границы применимости). Необходима также алгоритмичность мышления для четкого описания задачи.
КонсультантПлюс: Нейросети уже вошли в студенческий обиход, они экономят время, помогают отличать важное от несущественного, собирать факты и т.п. Ваш совет студентам: на что обращать внимание при использовании ИИ, как интерпретировать полученные результаты, как их перепроверять и, самое главное, как при этом не отдаться полностью во власть ИИ, не перестать развиваться.
Е.А. Абросимова (МГИМО): На недавно прошедшей международной конференции «Информационные технологии в юриспруденции: телеправо», в которой была секция, посвященная рискам и особенностям использования ИИ, профессор А.А. Костин сказал мудрую вещь: используя искусственный интеллект, не следует забывать о развитии естественного. Это должно стать лейтмотивом использования ИИ в обучении и образовании. Не следует забывать, что ИИ – это лишь технический ассистент, на которого можно переложить механическую рутину или с которым можно пообщаться, чтобы подтолкнуть забуксовавшую мысль. Но, используя кофемашину, не стоит игнорировать умение варить кофе в турке, ведь машина будет под рукой не всегда (извините за такой образ). Но это не значит, что нужно выбросить кофемашины и вернуться к истокам.
Во всем должен быть баланс, разумность, честность – главное, с самим собой. Студенты, слишком интенсивно обращающиеся к ИИ, рискуют перехитрить сами себя, потеряв возможность чему-то научиться. Поэтому нужно сначала самостоятельно освоить навык, а потом уже перекладывать задание на нейросеть. И периодически задавайте себе вопрос, не разучились ли вы делать то, что ИИ теперь делает за вас.
Н.В. Пальянова (МГЮА): Нейросети будут экономить время и усилия студентов на обучение, помогать концентрироваться на важном в учебе и научной работе, помогать обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные закономерности. Однако есть высокая вероятность перехода от одной рутинной работы к другой, но уже в недрах ИИ. А рутина не способствует развитию творческого и аналитического потенциала обучающихся, скорее, наоборот, может привести к регрессии.
Важно предложить студенту развивать способность к критическому осмыслению полученных с помощью технологий ИИ результатов, не всегда верить им. Лучше перепроверить, а возможно, и научить ИИ вновь аналитически осмыслить полученный результат в новом аспекте студенческой новаторской мысли. Для достижения наилучших результатов процесс обучения должен быть двусторонним: обучение студентов за счет технологий ИИ и дальнейшее развитие ИИ за счет машинного обучения, позволяющего извлекать знания из данных и обучаться на их основе.
Я.О. Зубов (Финансовый университет при Правительстве РФ): Не забывайте, что в словосочетании «искусственный интеллект», на первом месте все-таки стоит слово «искусственный». Можно привести простой пример с обычным калькулятором: он прекрасно посчитает любые цифры одним нажатием кнопки, но стоит вам задать неверно лишь одну команду, и результата уже не будет.
Прежде чем использовать ИИ в своей работе, вы уже должны иметь в голове четкую схему-картинку, какие процессы будут происходить, что с чем взаимодействует и какой результат должен получиться. Интерпретация результата, полученного с помощью ИИ, невозможна без четкого понимания и обладания всеми компетенциями в той учебной или рабочей сфере, в которой применяется ИИ. Результат несовершенен – что я могу сделать для его совершенствования. И, самое главное, как я буду решать поставленные задачи, если ИИ вдруг не захочет мне помогать.
Е.А. Малинина (Финансовый университет при Правительстве РФ): Я рекомендую научиться проверять полученную информацию: находить первоисточники, искать на разных языках с помощью разных нейросетей и сравнивать результаты, развивать кругозор и опрашивать экспертов в исследуемых областях. А если студент пользуется моделями машинного обучения: тренирует нейросети, использует регрессию или деревья решений, то здесь важно погружаться в данные и предметную область, к которой применяется модель, оценивать ошибки, обсуждать с конечными пользователями их удовлетворенность результатом и учитывать обратную связь.
Полезно отслеживать новации в области ИИ: участвовать в научных сообществах, читать тематические каналы или сайты. Это поможет не отстать от мира и всего нового. Необходимо не бороться и не бояться ИИ, а открыть для себя этот черный ящик и научиться правильно использовать его возможности.