Куда нас ведет ИИ в образовании и науке – некоторые тропы
На форуме «Цифровые дни Иннополиса» прошло пленарное заседание «Искусственный интеллект для прорыва в образовании и науке». Вице-премьер Дмитрий Чернышенко отметил принципа использовании ИИ в образовательных процессах. Добавим к этому и размышления о науке.
1️. Сохранение навыков критического мышления. Речь идет о целом спектре угроз. В науке ответом должно стать ответственное отношение ученых к результатам работы ИИ. В образовании – смещение фокуса обучения на то, чтобы школьники использовали искусственный интеллект лишь как вспомогательный инструмент.
Основным вызовом является сильное искушение делегировать ИИ всю работу, оставив за собой лишь бонусы – написанную статью или выполненное домашнее задание.
2️. Снижение образовательного неравенства. Дмитрий Чернышенко отметил, что нельзя допустить расслоения по умению использовать ИИ. Президент Владимир Путин постоянно предостерегает от того, чтобы произошел раскол на две неравные группы: зависимое от ИИ большинство (постоянно «жмет на кнопку» генерации ответов) и элита, которая продолжает творчески и критически мыслить самостоятельно.
3️. Повышение достоверности результатов оценивания. Сейчас существует явная угроза: для выявления ИИ используется другой ИИ. Профессиональное сообщество высшей школы с настороженностью восприняло инициативы операторов Антиплагиата заставить студентов писать курсовые и дипломы в специальной онлайн-среде. Речь даже ведется о принудительном внедрении. Часть экспертов отмечает, что такое решение могло возникнуть только от бессилия.
В целом — как рецепт в вопросах оценивания многие выдвигают повышение важности очных форматов оценки (выступления, дискуссии, устные экзамены).
4️. Сохранение традиционных ценностей – западные модели ИИ обучены на массиве данных, которые содержат чуждые россиянам установки. Суверенные нейросети должны обучаться на суверенных массивах данных. Тем более, если речь идет о специализированных сетях, которые могут быть использованы в обучении школьников.
Для науки достоверность результатов оценивания – это оценка профессионального сообщества (в рамках очных выступлений) и рецензирование (оппонирование). Увеличение вала работ (происходит за счет масштабного использования ИИ) перегревает механизмы отбора.
Образовательная политика реагирует на вызовы ИИ: в школе сейчас вводится обязательный курс «Искусственный интеллект и информационная безопасность» для 5-11 кл., а также запускается масштабное повышение квалификации для четверти всех учителей страны.
Дискуссия на «Цифровых днях Иннополиса» проходила по тем же векторам, что и недавняя встреча президента с лауреатами педагогических конкурсов.
Валерий Фальков в ходе дискуссии помимо прочего отметил два важных момента.
1️. ИИ будет являться базой для всех процессов в образовательных организациях, для трансформации высшего образования. Приход в университеты поколения ИИ потребует постоянной корректировки программ и учебного процесса.
2️. Согласно нацплану внедрения ИИ к 2030 году ИИ должен применяться в 70% исследований, а в 80% научных организаций и вузов технологиями ИИ должна уметь пользоваться как минимум половина научных работников.
Основное противоречие в нынешнем состоянии заключается в том, что одновременно идет попытка расширить применение ИИ, в том числе, в образовании и науки, обучить максимальное количество пользователей нейросетей. А с другой – на этом фоне усилить объем ответственного отношения к ИИ и его результатам.
Не стоит быть идеалистом – человеку вообще свойственно стараться минимизировать усилия для достижения результата. Высокоморальный пользователь искусственного интеллекта – это опять же про элиту. А вот одновременно с ростом масштаба использования ИИ будет расти и объем «неправильного» его использования.
Подробнее: четыре принципа использования ИИ в образовании от Д.Чернышенко, выступление В.Фалькова, о дискуссии на встрече с Президентом (кнопки и расслоение).
Рубрика: Новости
Дата: 12-10-2026
Теги: ИИ в образовании и науке