Стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта ставит перед учителями и руководителями школ непростые вопросы о том, как успешно внедрить технологии в учебный процесс и при этом обеспечить усвоение знаний учениками.
Джастин Рейх, доцент программы Comparative Media Studies/Writing в MIT, надеется, что новое руководство, опубликованное MIT Teaching Systems Lab, поможет педагогам K–12 разрабатывать политики и рекомендации по работе с ИИ.
«На протяжении всей своей карьеры я стараюсь исследовать вопросы образования и технологий, а также переводить результаты исследований для людей, которые работают в этой сфере, — говорит Рейх. — Когда возникают сложные ситуации, я стараюсь вмешаться и помочь».
«Руководство по использованию ИИ в школах: перспективы для озадаченных», опубликованное этой осенью, разработано при поддержке экспертной консультативной группы и других исследователей. В проекте приняли участие более 100 студентов и учителей из разных штатов США, которые поделились своим опытом использования новых инструментов генеративного ИИ в обучении.
«Мы пытаемся отстаивать принцип скромности при изучении ИИ в школах, — говорит Рейх. — Мы делимся примерами того, как педагоги используют ИИ, некоторые из которых могут оказаться жизнеспособными, а некоторые — нет. И мы не узнаем, что к чему, ещё долго».
Поиск ответов на вопросы об ИИ и образовании
Руководство призвано помочь педагогам K–12, студентам, руководителям школ, политикам и другим заинтересованным лицам собирать и обмениваться информацией, опытом и ресурсами. Появление ИИ поставило перед школами задачу ответить на множество вызовов, таких как обеспечение академической честности и сохранение конфиденциальности данных.
Рейх предупреждает, что руководство не претендует на роль исчерпывающего или окончательного, а призвано стимулировать размышления и дискуссии.
«Написание руководства по генеративному ИИ в школах в 2025 году — это немного похоже на написание руководства по авиации в 1905 году, — отмечают авторы руководства. — Никто в 2025 году не может сказать, как лучше всего управлять ИИ в школах».
Школы также пытаются измерить, как потеря учебных достижений выглядит в эпоху ИИ. «Как выглядит обход продуктивного мышления с помощью ИИ на практике? — задаётся вопросом Рейх. — Если мы считаем, что учителя предоставляют контент и контекст для поддержки обучения, а ученики больше не выполняют упражнения, содержащие контент и обеспечивающие контекст, это серьёзная проблема».
Создание ресурсов для педагогов в формате подкаста
Помимо руководства, Лаборатория образовательных систем также недавно выпустила «The Homework Machine» — серию из семи частей подкаста Teachlab, в котором исследуется, как ИИ меняет образование K–12.
Рейх подготовил подкаст в сотрудничестве с журналистом Джесси Дюкесом. Каждая серия посвящена определённой области, в ней ставятся важные вопросы о проблемах, связанных с такими вопросами, как внедрение ИИ, поэзия как инструмент вовлечения учащихся, постковидная потеря обучения, педагогика и запреты книг.
Подкаст позволяет Рейху делиться актуальной информацией об обновлениях в сфере образования и сотрудничать с людьми, заинтересованными в содействии дальнейшей работе.
«Цикл академических публикаций не способствует решению задач, связанных с такими проблемами, как ИИ, — говорит Рейх. — Рецензирование занимает много времени, а результаты исследований не всегда представлены в форме, удобной для педагогов».
Подкаст может помочь сократить время, необходимое для обмена, тестирования и оценки решений, связанных с ИИ, которые могут оказаться полезными при создании учебных материалов и ресурсов.
«Мы надеемся, что подкаст будет стимулировать размышления и дискуссии, позволяя людям опираться на чужой опыт», — говорит Рейх.
«Мы нащупываем путь в темноте»
Рейх прямо говорит о том, где мы находимся в понимании ИИ и его влияния на образование. «Мы нащупываем путь в темноте», — говорит он, вспоминая прошлые попытки быстро внедрить новые технологии в классы.
«Мы ошибались в отношении технологий в прошлом, — отмечает Рейх. — Несмотря на расходы школьных округов на такие инструменты, как интерактивные доски, исследования показывают, что нет доказательств того, что они улучшают обучение или результаты».
В новой статье для The Conversation Рейх утверждает, что раннее руководство учителей в таких областях, как веб-грамотность, дало плохие советы, которые до сих пор существуют в нашей системе образования.
«Мы учили студентов и преподавателей не доверять Википедии, — вспоминает Рейх, — и искать маркеры достоверности веб-сайтов, что оказалось неверным».
Рейх хочет избежать подобной поспешности в суждениях об ИИ, рекомендуя избегать догадок о стратегиях обучения с использованием ИИ.
Эти проблемы в сочетании с потенциальным и наблюдаемым влиянием на учащихся значительно повышают ставки для школ и семей учащихся в гонке за ИИ.
«Образовательные технологии всегда вызывают у учителей тревогу, — отмечает Рейх, — но спектр проблем, связанных с ИИ, гораздо шире, чем в других областях, связанных с технологиями».
Рейх подчёркивает, что однозначных ответов об эффективном внедрении ИИ и его использовании в классах пока нет. Каждый из ресурсов, которые помогал разрабатывать Рейх, призывает к участию аудитории, на которую они нацелены, собирая ценные ответы, которые могут оказаться полезными для других.
«Мы можем разработать долгосрочные решения проблем школ, связанных с ИИ, но это потребует времени и усилий, — говорит он. — ИИ — это не то же самое, что научиться завязывать узлы; мы не знаем, что такое ИИ и каким он будет».
Рейх также рекомендует больше узнать о внедрении ИИ из различных источников. «Децентрализованные очаги обучения могут помочь нам проверить идеи, найти темы и собрать доказательства того, что работает, — говорит он. — Нам нужно знать, действительно ли обучение становится лучше с помощью ИИ».
Хотя учителя не могут выбирать, будет ли существовать ИИ, Рейх считает важным привлекать их к разработке решений, которые улучшат обучение и результаты.
«Давайте будем стремиться к правильным ответам, а не к быстрым, — говорит Рейх».
1. Какие вызовы ставит перед школами появление генеративного искусственного интеллекта?
Ответ: появление генеративного искусственного интеллекта поставило перед школами задачу ответить на множество вызовов, таких как обеспечение академической честности и сохранение конфиденциальности данных. Также школы пытаются измерить, как потеря учебных достижений выглядит в эпоху ИИ.
2. Какую цель преследует руководство по использованию ИИ в школах, опубликованное MIT Teaching Systems Lab?
Ответ: руководство призвано помочь педагогам K–12, студентам, руководителям школ, политикам и другим заинтересованным лицам собирать и обмениваться информацией, опытом и ресурсами. Оно также призвано стимулировать размышления и дискуссии о том, как успешно внедрить технологии в учебный процесс и при этом обеспечить усвоение знаний учениками.
3. Почему, по мнению Джастина Рейха, подкаст может быть более эффективным инструментом для обмена информацией об ИИ в образовании, чем академические публикации?
Ответ: по мнению Джастина Рейха, подкаст может помочь сократить время, необходимое для обмена, тестирования и оценки решений, связанных с ИИ. Это может оказаться полезным при создании учебных материалов и ресурсов. Кроме того, цикл академических публикаций не способствует решению задач, связанных с такими проблемами, как ИИ, поскольку рецензирование занимает много времени, а результаты исследований не всегда представлены в форме, удобной для педагогов.
4. Какие проблемы, связанные с использованием ИИ в образовании, подчёркивает Джастин Рейх?
Ответ: Джастин Рейх подчёркивает, что однозначных ответов об эффективном внедрении ИИ и его использовании в классах пока нет. Он также отмечает, что спектр проблем, связанных с ИИ, гораздо шире, чем в других областях, связанных с технологиями. Кроме того, Рейх указывает на то, что раннее руководство учителей в таких областях, как веб-грамотность, дало плохие советы, которые до сих пор существуют в системе образования.
5. Почему, по мнению Рейха, важно привлекать учителей к разработке решений, связанных с использованием ИИ в образовании?
Ответ: Рейх считает важным привлекать учителей к разработке решений, которые улучшат обучение и результаты, поскольку учителя не могут выбирать, будет ли существовать ИИ. Децентрализованные очаги обучения могут помочь проверить идеи, найти темы и собрать доказательства того, что работает.