Образование
Стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в сочетании с технологиями обработки естественного языка, компьютерного зрения и распознавания речи делает взаимодействие людей и машин более естественным и продуктивным. Современные цифровые ассистенты с ИИ – текстовые чат-боты, голосовые помощники, автономные ИИ-агенты, не просто отвечают на вопросы и выполняют команды в соответствии с заранее заданным набором правил, а могут вести диалоги, адаптируясь к контексту, и решать достаточно сложные интеллектуальные задачи, поясняя решение так называемыми «цепочками размышлений» (Chain of Thought, CoT).
В результате, меняется парадигма работы с цифровыми сервисами и системами. По сути, они перестают быть просто инструментами автоматизации и превращаются в полноценных помощников, с которыми человек может вместе думать, обсуждать идеи и принимать решения. Это привносит инновации, затрагивающие практически все сферы нашей жизни – производство, финансы, здравоохранение, коммуникации, искусство и, безусловно, образование.
Новые возможности для образовательных платформ
Среди основных направлений использования ИИ в образовании [1] отметим следующие:
Построение индивидуальных траекторий обучения на основе цифрового следа учащегося
Автоматизация оценки знаний
Интеллектуальные образовательные тренажеры (ИИ-наставники и репетиторы, доступные в режиме «24/7»)
Автоматическая генерация образовательного контента, тестов и заданий, учебных планов
Рекомендательные системы подбора учебных материалов
Виртуальные лаборатории с технологиями VR/AR для проведения практических занятий
Борьба с плагиатом и мошенничеством при прохождении дистанционных испытаний
Повышение доступности образования
Таким образом, круг решаемых при помощи ИИ задач в сфере образования чрезвычайно широк. Вот лишь некоторые из них:
- автоматическая адаптация учебных материалов, заданий и стиля обучения под конкретного ученика;
- автоматическая проверка заданий и предоставление обратной связи с анализом ошибок;
- автоматическое реферирование больших объемов текстовой, видео или аудио информации;
- поверка работ на новизну и отсутствие плагиата;
- биометрическая идентификация учащихся при прохождении дистанционных испытаний;
- мониторинг учащихся для обнаружения различных паттернов списывания;
- автоматический перевод текста и речи на разные языки в режиме реального времени, автоматическая адаптация информации для людей с ограниченными возможностями.
Риски применения ИИ в образовании
Даже этот неполный перечень задач показывает, что ИИ в сфере образования должен соответствовать самым строгим требованиям безопасности. Ведь он обрабатывает личную информацию учащихся, включая поведенческие профили, и непосредственно влияет на образовательный процесс через оценивание и рекомендательные системы.
При этом возможные риски применения ИИ в образовании связаны не только с техническими уязвимостями, которые могут приводить к утечкам данных или манипуляции ИИ. Об этих уязвимостях вы можете более подробно прочитать в соответствующем разделе нашего сайта. Не меньшую роль играют и этические вызовы, например:
- распространение плагиата и появление более изощренных способов обмана учителей с использованием генеративного ИИ;
- получение от ИИ недостоверной информации или усиление им стереотипов из-за неполных или предвзятых обучающих данных;
- вопросы обеспечения прозрачности, справедливости и недискриминации при автоматической оценке работ;
- зависимость от ИИ, приводящая к «размытию» роли учителя, а также к ухудшению у учащихся навыков критического мышления и самостоятельной работы.
Стандарты
Чтобы сделать применение ИИ в образовании не только эффективным, но и максимально безопасным и этичным [2], активно разрабатываются и внедряются соответствующие стандарты.
По состоянию на март 2025 г. в России утверждены 14 стандартов [3] в сфере ИИ для образования по следующим направлениям:
Оптимизация процессов обучения
(см., например,[4-6]);
Образовательные продукты с алгоритмами ИИ для адаптивного обучения [9]
Таким образом, можно сказать, что ИИ представляет собой ценный инструмент, способный помочь как учащимся, персонализируя обучение, так и педагогам, автоматизируя рутинные задачи в образовательном процессе. Однако внедрение ИИ в образование требует ответственного и продуманного подхода. Наряду с инновациями, необходимо обеспечить строгий контроль качества и защиту данных, прозрачность и безопасность алгоритмов ИИ, а также учитывать социальные последствия использования ИИ в образовательной сфере.
Список источников
Развернуть список источников
- 1. ГОСТ Р 59895-2021 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология».
- 2. ПНСТ 840-2023 (ISO/IEC TR 24368:2022) «Искусственный интеллект. Обзор этических и общественных аспектов».
- 3. https://tc164.ru/page58072225.html
- 4. ГОСТ Р 70951-2023 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам дополнительного профессионального образования. Общие положения и методика испытаний».
- 5. ГОСТ Р 70947-2023 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам среднего профессионального образования. Общие положения и методика испытаний».
- 6. ГОСТ Р 70950-2023 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам подготовки научных и научно-педагогических кадров в аспирантуре. Общие положения и методика испытаний».
- 7. ГОСТ Р 59897-2021 «Данные для систем искусственного интеллекта в образовании. Требования к сбору, хранению, обработке, передаче и защите данных».
- 8. ГОСТ Р 59900-2021 «Системы искусственного интеллекта. Типовые требования к контрольным выборкам исходных данных для испытания систем искусственного интеллекта в образовании».
- 9. ГОСТ Р 59899-2021 «Образовательные продукты с алгоритмами искусственного интеллекта для адаптивного обучения в общем образовании. Технические требования».
- 10. ГОСТ Р 70949-2023 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Применение искусственного интеллекта в научно-исследовательской деятельности. Варианты использования».
- 11. ГОСТ Р 71657-2024 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема создания научных публикаций. Общие положения».