К началу учебного года мы вместе с МТС Линк и еще несколькими экспертами из образования
порассуждали о том, что происходит с ролью преподавателя на фоне распространения ИИ.
Мне кажется интересным, что при довольно разных взглядах на технологию ответы сходятся в нескольких принципиальных точках. И разговор в итоге получается не столько про «заменит / не заменит», сколько про более важный вопрос:
что вообще останется собственно образовательной работой, когда производство информации перейдет к «машине»?
Выделю несколько идей.
1️⃣
ИИ автоматизирует не профессию преподавателя, а отдельные функции
Сгенерировать упражнения, подобрать примеры, сделать черновик презентации, классифицировать ошибки, проверить типовое задание, предложить несколько вариантов объяснения — значительная часть этой работы уже хорошо делегируется.
Поэтому интереснее говорить не о замене преподавателя, а о
декомпозиции его роли. Чем дешевле становится производство учебного контента, тем меньшую ценность представляет преподаватель как «носитель и передатчик информации».
И тем большую — как человек, который проектирует условия, в которых происходит обучение.
2️⃣
Главный риск ИИ — не ошибка в ответе, а незаметная подмена мышления
Галлюцинации можно обнаружить фактчекингом. Сложнее заметить другую проблему: момент, когда инструмент перестает поддерживать когнитивную работу и начинает выполнять её вместо ученика.
Если нейросети делегированы постановка проблемы, поиск аргументов, формулирование выводов и рефлексия, человек может получить прекрасный результат — практически не проходя через процесс, который этот результат должен был сформировать.
Отсюда довольно неприятный парадокс:
качество выполненного задания все меньше говорит о том, чему научился человек.
И это, пожалуй, гораздо более серьезный вызов для образования, чем проблема списывания.
3️⃣
Придется пересобирать и оценивание
Задание формата «напишите эссе / подготовьте презентацию / ответьте на вопросы» всё хуже позволяет понять, что умеет студент.
Поэтому ценность постепенно смещается с оценки артефакта на оценку
процесса мышления: почему человек выбрал такое решение, какие альтернативы рассматривал, где ошибся, как проверял гипотезы, может ли защитить выводы и перенести способ действия в другую ситуацию.
Отсюда возвращение интереса к кейсам, проектам, устной защите, наблюдению за процессом решения задачи.
Не потому, что нужно придумать задания, которые «невозможно сделать с ChatGPT». Скорее потому, что нужно снова сделать видимым само обучение.
4️⃣
Умение пользоваться ИИ ≠ умение писать промпты
Промптинг довольно быстро перестает выглядеть самостоятельной компетенцией.
Гораздо сложнее метанавык: понимать,
какую часть интеллектуальной работы можно делегировать, а какую нельзя делегировать именно потому, что в ней и заключается обучение.
Для опытного специалиста ИИ может быть способом снять когнитивную рутину. Для новичка та же самая помощь иногда убирает необходимую тренировку.
То есть один и тот же инструмент в зависимости от уровня человека может либо усиливать экспертизу, либо мешать ее появлению.
5️⃣
На этом фоне роль преподавателя становится, как ни странно, более человеческой
Практически все эксперты так или иначе говорят о наставничестве, обратной связи, способности увидеть растерянность, фрустрацию, потерю интереса, задать вопрос, который сам ученик еще не способен сформулировать.
ИИ хорошо масштабирует информационную часть обучения. Но образование никогда не состояло только из информации.
Это еще и социальная ситуация, в которой человек учится выдерживать сложность, ошибаться, получать обратную связь, спорить, менять собственную позицию и постепенно становиться автономнее.
Поэтому мне кажется, что главный эффект ИИ для профессии преподавателя может оказаться довольно парадоксальным.
Чем лучше машины будут объяснять, генерировать и проверять, тем меньше ценность преподавателя будет определяться тем, сколько он знает и рассказывает, — и тем больше тем, насколько хорошо он умеет создавать условия, в которых думает и развивается другой человек.