Артём Фещенко о программе повышения квалификации «Генеративный искусственный интеллект для преподавателя: стратегии, инструменты, этика»

Впервые задачу разработки ППК для преподавателей вузов по применению генеративного ИИ мы поставили перед собой относительно недавно, в октябре 2023 года, во время организованной нами конференции по непрерывному образованию. Спусковым триггером для этого стало выступление эксперта в области применения технологий ИИ в образовании Андрея Комиссарова. Он рассказал нам о создании цифрового помощника для учителей и учеников, что подтвердило наше предположение о том, что GPT пришел в образование всерьез и надолго. В ноябре того же года мы провели социологическое исследование среди студентов и преподавателей, показавшее растущий разрыв между учащимися, более половины из которых уже активно применяют чат-боты, и преподавателями, относящимися к ним с осторожностью. Этот разрыв негативно влияет на качество обучения, поскольку ранее студенты не имели таких преимуществ при несамостоятельном выполнении заданий.

Прежде чем начать разрабатывать свою ППК, мы постарались изучить то, что уже было. Выяснилось, что существующие программы по генеративному искусственному интеллекту (ГИИ) являются в большинстве своём коммерческими ДПО и не показывают применение ГИИ системно в создании образовательных продуктов, то есть от замысла до анализа их результативности. Наиболее распространенные форматы обучения ГИИ – это мастер-классы на несколько часов и однодневные интенсивы. Одни из наиболее содержательных и глубоких – это “Интенсив по нейросетям в образовании” от команды Лекториум и практикум “ИИ в высшем образовании” от Школы перспективных исследований ТюмГУ. Сейчас, однако, уже можно видеть и вузовские ППК для сотрудников по теме ИИ. Но они дают либо самое общее представление о нём, либо предлагают практики, требующие навыков программирования. Кроме этого мы проанализировали более 30 научных исследований, описывающих использование ГИИ при различных задачах преподавания. Также были изучены доступные мастер-классы и практики, взятые с видеохостингов и из собственного опыта. Свои гипотезы мы проверяли, используя разные модели ГИИ. При проектировании ППК мы опирались на подходы педагогического дизайна ADDIE, предполагающего пять основных этапов: анализ, проектирование, разработку, сопровождение и оценку. Особое внимание уделялось этапу оценки, на котором учитывались все активности слушателей в электронной среде по каждому разделу программы. Конкретного прообраза у нашей ППК не было, но мы учитывали специфику целевой аудитории – занятых преподавателей. Поэтому изначально программа была спроектирована с учетом максимального запроса на гибкость и индивидуализацию обучения. 

Главная задача, которую мы пытались решить, – это получение слушателями собственного опыта и отношения к новой технологии через деятельность. Для этого мы максимально устранили лекционный формат, заменив его на практикумы и самостоятельную практическую работу. Мы также учитывали данные исследований для определения результатов обучения, включая социологические данные. Мы выявили, что ожидания и скепсис преподавателей по отношению к искусственному интеллекту являются ключевыми факторами, которые было необходимо учесть в нашей программе, сформулировав их в виде 3-х возможных целевых компетенций: 1) защита заданий от списывания студентами; 2) оптимизация рутинной части работы преподавателя, но при этом с запросом на 3) усложнение практики преподавания для более высоких образовательных результатов от студентов или использование для этого новых, сложных образовательных технологий. Ещё одной особенностью программы стал итоговый проект максимально прикладного характера, формат которого слушатели выбирали сами из нескольких вариантов. К “фишкам” нашей ППК относится и электронное приложение к бумажному удостоверению о повышении квалификации. Оно впервые разработано в рамках программ ПК ТГУ и отражает в виде инфографики уровень сформированности каждого из девяти образовательных результатов в зависимости от количества выполненных заданий и выбранной темы итогового проекта. Некоторые слушатели были настолько увлечены процессом, что выполнили не один проект, а два или даже три. Одна из слушательниц написала: “После программы моя жизнь уже не будет прежней…”. Мне кажется, что эта фраза точно передаёт эффект, который мы сами получили от знакомства с ГИИ, стремясь, чтобы и наши слушатели пережили подобный опыт. Обратная связь от них это подтверждает: 86% слушателей в финале программы отметили, что относятся к применению ИИ в своей практике с еще большим оптимизмом чем до программы, 10% сохраняют нейтралитет и только 4% – пессимизм. 

Большинство заданий курса не вызвало затруднений, кроме последних двух. Это переосмысление вместе с GPT заданий в своей дисциплине и определение для студентов границ использования ГИИ при самостоятельной работе. Оказались оправданными и наши усилия по сокращению хронометража видео почти в 2 раза. Слушатели благодарили за экономию их времени. Хотя были и такие обучающиеся, которым требовалось не ускорение а замедление «кадра». Отсюда мы сделали вывод, что нужно и дальше развивать персонализацию обучения. Программа удалась и с точки зрения вовлечения слушателей в эксперимент по проверке возможностей ГИИ в разных предметных областях. Нам еще предстоит проанализировать и обобщить результаты более 1200 лабораторных работ, которые выполнили коллеги из 7 вузов, участвовавших в программе, и понять, на каких этапах ADDIE и в каких предметных областях ГИИ оказался наиболее продуктивным. В конце программы мы тщательно измерили опыт слушателей посредством анкетирования. Результаты нас воодушевили. Только у 2% слушателей ожидания не оправдались; у 48% – оправдались полностью; 50% отметили, что опыт, полученный во время обучения, больше, чем они ожидали. После программы слушатели не разочаровались в ИИ, 97% слушателей отметили, что по всем 9 заявленным в программе результатам обучения у них есть прогресс. Всё это укрепило наше мнение, что благодаря ГИИ снижается порог входа в педагогический дизайн. Здесь ИИ выступает в роли “второго пилота”, обеспечивает поддержку преподавателя и “забирает” на себя часть процедур, помогая экономить время для быстрого старта, или обогащает идейно. 

Думаем, что в следующем потоке ППК оптимизм слушателей по отношению к ИИ ещё больше укрепится, когда мы покажем им захватывающие примеры учебной аналитики с помощью больших языковых моделей, которые уже способны меньше, чем за минуту, обобщить до 150 рефлексий и представить их описание под разными фокусами, интересующими преподавателя: студенческие достижения, трудности, инсайты и так далее. Кроме этого, мы планируем усилить “этический” модуль, чтобы подробнее разобраться с этикой применения ГИИ. Скорее всего мы пересмотрим трудоёмкость некоторых наиболее сложных заданий в программе и увеличим количество практик по отдельным компетенциям, связанным с ИИ: презентациям, генерации обратной связи от студентов, работе с аудио и видео. В программе мы старались и будем дальше стараться показывать инструменты в паре: зарубежный и российский аналог. Практика показала, что отечественные сервисы вполне конкурентоспособны. Это, прежде всего, продукты от Сбера. Среди больших языковых моделей – GigaChat, а для генерации изображений – это Kandinsky. Поэтому с “отключением” зарубежных систем у российского преподавателя перспектива продуктивно работать с ГИИ точно есть!

Каких-то специальных требований к преподавателям для входа в нашу программу мы не предъявляем. Учить программированию точно не будем, поэтому преподаватели естественных, социальных и гуманитарных наук будут чувствовать себя комфортно. Но есть несколько обязательных и вполне выполнимых условий для обучения: навыки работы с мессенджером Telegram, готовность каждый день выполнять практические задания, опыт создания и сопровождения электронного курса. Апробация программы показала, что ГИИ наиболее продуктивен для большинства преподавателей на этапе разработки курса в электронной среде. Поэтому, преподаватели, активно работающие в LMS, в нашей программе закрывают с помощью ГИИ много своих профессиональных потребностей. 

В целом мы как и слушатели нашей программы удовлетворены её результатами. Но, как известно, совершенству нет предела. Тем более, когда технологии развиваются так быстро. Поэтому мы готовы к постоянной модернизации и оптимизации ППК по генеративному искусственному интеллекту. Я уверен, что университеты в ближайшем будущем смогут создавать программы подготовки ИИ-тренеров, а также специалистов с комбинацией навыков бизнес-аналитика, промт-инженера и коуча, развивающих на предприятиях компетенции применения ГИИ в бизнес-процессах. 

Уважаемые преподаватели, ждём вас на своих программах по ГИИ!».

Оригинальный текст можно найти в блоге "Слово — ректору".

Для информации:

Следующий запуск программы по ГИИ для преподавателей запланирован на 14 мая 2024 года.

Записаться на программу можно здесь.

С вопросами можно обратиться в Центр повышения квалификации и переподготовки кадров ТГУ к Карпенко Ирине Ивановне. Тел. (3822) 785-653, karpenko@ido.tsu.ru