.png&w=384&q=75)
Введение
Интеграция искусственного интеллекта в систему образования становится все более актуальной и распространенной. Искусственный интеллект (ИИ) способствует улучшению методов преподавания и обучения, помогая персонализировать образование и упрощать задачи. Помогает решить проблемы такие как:
- недостаточный доступ к ресурсам;
- разнообразие выбора путей к получению информации.
Однако существуют опасения об этических последствиях использования искусственного интеллекта в сфере обучения, их стоимости и доступа, связанных с внедрением.
Как ИИ трансформирует рутину и дает педагогу больше возможностей в обучении учеников?
Искусственный интеллект перестал быть чем-то абстрактным и превратился в реальный рабочий инструмент, который кардинально меняет современное образование. Если раньше обсуждение об ИИ сводилось к гипотетической замене учителя, то на сегодняшний день научные и педагогические дискуссии сместились в сторону анализа его роли как «инструмент-усилитель» для преподавателя. На сегодняшний день искусственный интеллект частично заменяет учителя, но радикально трансформирует его ежедневную рутину, позволяя сэкономить самый ценный ресурс – время [1, с. 15-16; 7, с. 18-21].
В современном образовательном процессе огромная часть времени преподавателя уходит на повседневную, однообразную работу, такую как проверка оформления работ и их оценивание, составление индивидуальных планов и многое другое. Ряд этих задач можно переложить на ИИ-ассистента. Современные системы на базе искусственного интеллекта трансформируют этот пласт деятельности, выступая не просто как «проверяющая машина», а как интеллектуальный партнер, который обеспечивает непрерывную обратную связь и освобождает время педагога для решения более сложных педагогических задач [2, с. 208-210]. Один из таких ассистентов уже активно используется сегодня – Ассистент преподавателя (рис.).
Рис. Существующий ИИ-ассистент для преподавателя
Цифровые технологии трансформируют учебный процесс в сторону персонализированной модели, где темп и траектория обучения адаптируются под индивидуальные возможности каждого учащегося.
Алгоритмы анализируют успеваемость, подбирая задания соответствующего уровня сложности и предоставляя мгновенную обратную связь. Одновременно эти платформы собирают и обрабатывают образовательные данные, формируя детализированный «цифровой портрет» ученика, в котором отражены как его сильные стороны, так и проблемные зоны. Эта аналитика предоставляет педагогу мощный инструмент для целенаправленного развития конкретных навыков и компетенций. Педагог становится проводником, который организует образовательную среду, даёт персонализированные рекомендации и курирует работу над сложными проектами.
Результаты исследования
Выполнение проектно-исследовательских задач в цифровой среде через онлайн-курсы или в формате вебинаров позволяет учащимся применять знания для решения актуальных проблем, развивая критическое мышление, навыки командной работы и презентации результатов [5, с. 119-120].
Однако переход на компетентностную модель в цифровом формате сопряжён с вызовами. Ключевыми из них являются:
- дефицит у педагогов практических навыков работы с новыми технологиями и данными;
- устаревшая учебно-методическая база;
- нехватка технических ресурсов в ряде учреждений.
Кроме того, аспект разработки объективной и прозрачной системы оценки формирующихся компетенций, которая получила бы доверие со стороны всех участников образовательного процесса. Основные механизмы и аспекты персонализации обучения с помощью ИИ систематизированы в таблице.
Этические вызовы, связанные с использованием ИИ в образовании, выходят далеко за рамки сбора данных и упираются в проблему «чёрного ящика» алгоритмов. Когда система на основе цифрового следа ученика формирует рекомендации или оценку, часто невозможно проследить логику её решений [3, с. 22-25]. Эта непрозрачность маскирует риск непреднамеренной предвзятости.
Опасения общества, что технологии могут развиваться бесконтрольно, вполне обоснованы: 85% россиян, согласно данным, ВЦИОМ, выступают за регулирование этики ИИ, причем более половины (56%) – за обязательные для всех правила [4].
Таблица
Аспекты персонализации обучения с помощью ИИ
Аспект персонализации | Как это работает на практике | Ожидаемый результат | Ограничения |
Адаптация уровня сложности | Платформа анализирует ответы ученика и автоматически предлагает следующие задания: более простые для закрепления или более сложные для развития. | Ученик избегает состояния скуки от слишком легких задач и безысходность от слишком сложных, что поддерживает мотивацию и позволяет осваивать программу в оптимальном темпе. | Качество адаптации зависит от алгоритма и объёма данных. Возможны ошибки в подборе уровня. |
Индивидуальная образовательная траектория | Система на основе данных об успехах, интересах и целях ученика формирует уникальный маршрут обучения, рекомендуя определённые темы, типы заданий и дополнительные материалы. | Обучение становится релевантным для ученика, повышается вовлечённость и эффективность освоения материала, так как он изучает то, что ему нужно и интересно. | Требует очень высокого качества и разнообразия цифрового контента. Риск «замыкания» ученика в узкой, предложенной алгоритмом, траектории. |
Диагностика пробелов и точечная поддержка | ИИ выявляет конкретные темы или навыки, которые ученик усвоил плохо, и генерирует для него специальный набор упражнений для ликвидации этих пробелов. | Преподаватель получает точную аналитику о проблемных зонах каждого ученика и всего класса, что позволяет организовать адресную помощь, а не общие повторения. | Эффективность зависит от способности алгоритма корректно интерпретировать причину ошибки. |
Персонализация формата и типа контента | Система определяет предпочтительный канал восприятия информации и предлагает материал в подходящем формате: видео, интерактивный симулятор. | Улучшается понимание и запоминание информации за счёт соответствия индивидуальным когнитивным стилям учащихся. | Сложность точного определения стиля обучения. Риск чрезмерного упрощения и отказа от развития других каналов восприятия. |
ИИ, обучаясь на исторических данных, может бессознательно воспроизводить и усиливать существующие в обществе стереотипы, что ведёт к несправедливому оцениванию или сужению образовательных возможностей для отдельных групп учащихся.
Внедрение искусственного интеллекта в образовательную сферу порождает множество споров между учеными. С одной стороны, ИИ обладает значительным потенциалом для демократизации доступа к знаниям, с другой – несет в себе риски усугубления существующего социально-экономического неравенства. Таким образом, ответ на вопрос о доступности образования с помощью ИИ не является однозначным и зависит от условий и контекста его внедрения.
Основные преимущества ИИ в этом вопросе заключаются в его способности преодолевать традиционные барьеры.
Во-первых, технологии адаптивного обучения и персонализированные образовательные траектории позволяют учитывать индивидуальный темп, уровень подготовки и интересы каждого ученика, что особенно важно для учащихся с особыми потребностями или испытывающих трудности в стандартной системе.
Во-вторых, ИИ-платформы и онлайн-курсы обеспечивают доступ к качественному верифицированному контенту вне зависимости от географического положения учащегося, что критически значимо для жителей удаленных и малонаселенных районов.
В-третьих, автоматизация рутинных задач преподавателя (проверка заданий, администрирование) теоретически позволяет перераспределить его время на индивидуальную поддержку большего числа студентов.
Однако реализация этого потенциала сталкивается с фундаментальными препятствиями. Ключевым из них является угроза углубления цифрового разрыва. Доступ к преимуществам ИИ-обучения требует не только подключения к интернету, но и наличия современного оборудования, цифровой грамотности и, зачастую, поддержки со стороны педагогов или родителей. Это создает риск, когда технология становится привилегией для социально благополучных групп, оставляя остальных за пределами новой образовательной парадигмы [6, с. 197-199; 7, с. 18-21].
Заключение
Внедрение искусственного интеллекта трансформирует образование, перенося фокус с рутины на персонализацию. Однако его потенциал раскроется только при одновременном преодолении ключевых вызовов: углубления цифрового разрыва, этических рисков и необходимости переподготовки педагогов. Таким образом, ИИ не заменит учителя, а станет для него мощным инструментом. Будущее образования принадлежит не машинам, а гуманистической модели, где технологии расширяют возможности человека, обеспечивая равный доступ к знаниям и качественному обучению для каждого.
.png&w=640&q=75)
