Что помогает преподавателю формировать «точки опоры» для работы с ИИ
2024-12-22 16:26
Саммари со встречи дискуссионного клуба Method.GSOM
Общие принципы этики в сфере ИИ (и понимание, когда они не соблюдаются):
▫️человеко-ориентированный подход и отсутствие дискриминации (примеры дискриминации у ИИ появляются часто, это в большей мере связано с данными, на которых обучалась нейросеть)
▫️прозрачная оценка рисков и подотчётность ИИ (в большинстве стран отсутствует порядок регулирования)
▫️соответствие законодательству и информационная безопасность (некоторые сервисы на базе ИИ открыто заявляют о сборе данных)
▫️ответственность на человеке (за все последствия работы с ИИ всегда отвечает человек)
Базовая ИИ-грамотность
Нейросети галлюцинируют и не всегда дают корректный результат. И здесь важно помнить два правила:
◾️ответ любых чат-ботов — «зеркало вопроса» (чем больше деталей и контекста, тем вероятнее получить качественный результат)
◾️«на чём ИИ учили, то и получили» (не все источники в интернете, на которые ссылается нейросеть, могут быть полными и достоверными, а чтобы самостоятельно обучить ИИ и избежать искажений, нужно использовать проверенные и разнообразные данные)
Фреймворк для принятия решения, предлагать ли студентам использовать ИИ
Определиться с выбором помогает модель POWER:
Purposeful — подбираем наилучший вариант для ожидаемого образовательного результата (для чего мы предлагаем студентам использовать ИИ)
Optimal — знакомим студентов с инструментом и показываем, как оптимальным образом использовать функционал ИИ
Wise — настаиваем на критическом подходе (смотрим цифровой след и ход мышления, как студенты поставили задание ИИ, оценили качество ответа и доработали)
Ethical — учитываем этические принципы
Responsible — объясняем студентам ответственность за финальный результат
При поддержке Perplexity Александре Бордунос удалось перевести модель POWER на русский язык. Из этого получилось ДУМAI:
Доступность — выбираем инструмент, который не требует VPN и оплаты, не нарушает законодательство и этические принципы
Управляемость — инструменты, где студенты нажимают на кнопку и буквально получают результат, не подходят для образовательного процесса (выбор стоит отдавать тем сервисам, где есть управляемость и прозрачность процессов)
Методичность — встраиваем инструмент таким образом, чтобы студентам было понятно, что именно оценивается и зачем используется ИИ
Чёткое определение ИИ-плагиата и обсуждение правил со студентами
Недавнее исследование показало: студенты хорошо осведомлены о возможностях ИИ (и чаще больше, чем преподаватели), но у них нет системного понимания ИИ-плагиата. Поэтому здесь возникает необходимость в разработке стандартов использования ИИ. И на преподавателя ложится ещё одна ответственность — за формирование своеобразного «свода правил».
Готовые наработки
Существуют документы, из которых можно почерпнуть идеи для использования ИИ студентами. Вот некоторые из них: