Студенты и преподаватели обсуждают, как искусственный интеллект повлиял на преподавание курса
Изучение классической механики давно было источником разочарования для первокурсников MIT. Даже тем, кто занимался физикой в средней школе, было почти невозможно понять некоторые концепции без дополнительных часов, посвящённых предмету.
Рост популярности искусственного интеллекта (ИИ) делает учёбу более эффективной. Большие языковые модели (LLM) дают студентам беспрецедентную лёгкость понимания сложных концепций за долю времени, которое потребовалось бы для самостоятельного изучения.
Интервью с преподавателями и студентами
Издание The Tech провело интервью со студентами и преподавателями курса Physics I (8.01), чтобы понять, как эта технология повлияла на преподавание курса.
Домашние задания
Домашние задания, которые получают студенты, включают в себя последовательности обучения и наборы задач. Один из студентов (обозначен как Студент А) объяснил, что четыре еженедельные последовательности обучения служат для предварительного ознакомления с содержанием, которое они позже изучат в классе.
Студент А сказал: «В целом, я думаю, что они помогли мне понять содержание, но я также думаю, что их выполнение может отнимать много времени, особенно у студента MIT, у которого есть другие дела и внеклассные занятия».
Несмотря на то что выполнение последовательностей обучения занимает много времени, Студент А заявил, что никогда не использовал ИИ для выполнения этих заданий. Вместо этого они использовали ИИ в качестве руководства для решения задач, когда это было необходимо.
Другие опрошенные студенты также сообщили, что используют ИИ для более глубокого понимания и расширения знаний по конкретной теме, которую им преподают.
Студент Б использует ChatGPT для выполнения своих последовательностей обучения аналогичным образом. Для Студента Б стиль обучения с использованием технологий (TEAL) в 8.01 идёт слишком быстрыми темпами. Двухминутные видео в последовательности обучения недостаточно для того, чтобы они могли понять вопросы, которые следуют за ними.
Эти студенты сообщили, что знают: просто спрашивать у чат-ботов решения было бы недальновидно. Они признали, что вопросы в наборах задач во многом похожи на те, что будут на экзаменах, а это значит, что в их интересах выполнять наборы задач как можно более независимо.
Однако доступность ИИ повлияла на их зависимость от сверстников и посещения занятий в офисе преподавателя. Например, Студент С признался, что обращается к Gemini за помощью с наборами задач примерно так же часто, как и к своим сверстникам.
Другие опрошенные студенты назвали лёгкость доступа причиной, по которой они обращаются к ИИ как к альтернативе посещению занятий в офисе преподавателя.
Как 8.01 адаптируется к ИИ
Преподаватели 8.01 хорошо осведомлены о влиянии ИИ на своих студентов. Чтобы убедиться, что студенты всё ещё изучают фундаментальные концепции классической механики, преподаватели поставили перед собой задачу адаптировать свою политику так, чтобы она наилучшим образом служила всем.
С прошлого года на странице 8.01 в Canvas размещена политика в отношении ИИ, в которой подчёркивается, что чат-боты не должны выполнять работу за студентов. Преподаватели Мишель Томасик и Кришна Раджагопал прокомментировали, как ИИ повлиял (и не повлиял) на преподавание 8.01.
Несмотря на доступность LLM, Томасик и Раджагопал заявили, что 8.01 по-прежнему предлагает 23 часа в неделю занятий в офисе преподавателя. Они сообщили, что их часы в офисе «полны студентов», как и описывали опрошенные студенты.
Преподаватели, похоже, имеют те же общие ожидания относительно использования ИИ, что и их студенты, поскольку они подчёркивают, что студенты должны сначала попытаться решить задачи самостоятельно, прежде чем обращаться к сверстнику или ИИ.
«Если студент полагается либо на сверстников, либо на ИИ [слишком] сильно, не решив предварительно каждую задачу самостоятельно, он не выработает устойчивых навыков решения задач и не будет так хорошо сдавать экзамены, которые вносят в оценку в пять раз больше, чем наборы задач», — объяснили Томасик и Раджагопал.
Больше, чем просто классическая механика
Показания студентов и преподавателей 8.01 раскрывают нечто важное об обучении в эпоху ИИ: при ответственном использовании ИИ может внести положительный вклад. При чётком изложении политики и ожиданий студенты могут легко получить помощь, когда она им понадобится, особенно на больших занятиях.
ИИ никуда не денется в ближайшее время, что приводит многих к мысли, что оптимальный вариант — максимально эффективно его использовать. Как выразились Томасик и Раджагопал: «Студентам важно научиться эффективно и продуктивно взаимодействовать с инструментами ИИ в течение четырёх лет обучения в MIT».