Расшифровка видео мероприятия, прошедшего 7 мая 2024 года в ΜΙΤ о ИИ в образовании. (Тезисы от ИИ)

Приветствую всех. Итак, сегодня утром мы заслушали несколько замечательных докладчиков, которые затрагивали темы управления, этики, благотворительности, все эти различные темы, которые кажутся особенно актуальными для поддержки разговоров, которые мы ведем о преподавании и обучении. А сейчас мы очень рады пригласить гостей, которые будут говорить конкретно о преподавании и обучении, о применении ИИ в преподавании и обучении. У нас в гостях профессор Пер Урлауб и профессор Ева Дессейн.

Пер Урлауб — директор отдела глобальных языков Массачусетского технологического института, где он преподает немецкий язык и изучение вторых языков. Он исследует влияние технологий на использование языка, его усвоение, грамотность и межкультурное развитие. Ева Дессен — старший преподаватель французского языка и руководитель программы французского языка. Она преподает французский язык, литературу и культуру на всех уровнях учебной программы бакалавриата, а ее работа посвящена вопросам, связанным с языковой идентичностью, межкультурной компетенцией, языком в условиях иммерсии и технологиями обучения.

С этими словами я передаю слово вам. Спасибо.

Большое спасибо. Все ли меня слышат с этим микрофоном? Спасибо. Что ж, спасибо. Для меня большая честь выступать здесь. Мне очень приятно провести с вами это утро. У нас уже было два очень, очень замечательных докладчика, и мы — люди, стоящие между вами и вашим заслуженным обедом. Поэтому мы постараемся сделать это немного быстрее, чем было указано в программе. Но это действительно такая замечательная возможность. Большое спасибо за приглашение от J-WEL и от добрых людей из MIT Open Learning, которых я вижу здесь много.

Для нас это такая возможность поговорить с вами, услышать вас, узнать вас получше. Это первый раз, когда у нас есть возможность работать вместе с J-WEL и этой фантастической лабораторией. Мы работаем в MIT всего два года, и я очень, очень надеюсь, что это начало, а не конец замечательного сотрудничества здесь.

Мы поделимся с вами некоторыми нашими идеями о роли технологий в языковом и гуманитарном образовании. Мы оба работаем над этим вопросом, как совместно, так и независимо друг от друга, уже около 20 лет, особенно над вопросами, связанными с ролью технологий в языковом, но также и в гуманитарном образовании. За эти два десятилетия никогда не происходило так много изменений в том, как мы думаем о роли технологий в языковом и гуманитарном образовании, как за последние пять лет.

Если мы подумаем о двух последних событиях, которые повлияли на это время, то очень трудно не упомянуть COVID-19. За это время внезапно вся система образования была вынуждена в одночасье импровизировать, внедрять инновации через социально дистанцированное образование и технологии, чтобы предоставить нашим студентам великолепный опыт. Как мы все знаем, так было не всегда, но мы считаем, что за эти 18 месяцев наша область сделала большой скачок. Мы все еще находимся в процессе обобщения извлеченных из этого уроков. В более оптимистичные моменты я думаю, что произошел квантовый скачок в образовании, как будто десятилетие за полтора года. Но, конечно, в этом контексте мы также осознали все ограничения этих технологий, если вы хотите предоставлять образовательный опыт и если вы твердо верите, как мы, в сообщество как движущий фактор процесса обучения.

Второе событие — это то, что мне нравится называть великим пробуждением ИИ. Не я придумал этот термин; он взят из журналистской статьи Гидеона Льюиса-Крауса, опубликованной в 2016 году. Это было написано не компьютерщиком, не в журнале по компьютерным наукам, но это было длинное чтение в New York Times. Это было то, что заставило меня и многих неспециалистов осознать тот монументальный сдвиг парадигмы, который мы переживаем в настоящее время, когда машинное обучение является движущей силой разработки программного обеспечения и ИИ, и те темпы, которые мы наблюдаем в настоящее время. Это действительно то, что повлияло на наше представление о технологиях.

Кроме того, в моей области мы часто ездим на конференции, и там есть такой интерес к этому и такой недостаток ориентации. Проблема в том, что на многих конференциях вы видите коллег, которые демонстрируют, как они используют тот или иной инструмент в своем классе или в своей учебной программе. Это очень похоже на демонстрацию и рассказ. Сегодня мы не просто покажем вам демонстрационный материал, а поразмышляем над более широкими вопросами о том, как мы можем помочь коллегам, особенно коллегам-гуманитариям, получить более тонкое и позитивное понимание, менее боязливое понимание этих технологий. По мере того как они будут менее нерешительно использовать ИИ в своих аудиториях, мы хотим предоставить им основу, которая поможет внедрить эти новые технологии.

Суть сегодняшней презентации такова: во-первых, мы рассмотрим, почему нам следует поощрять использование передовых технологий, включая ИИ, в образовательных учреждениях. Часто на конференциях мы слышим, что следует использовать технологии просто потому, что они существуют, просто потому, что студенты все равно их используют, и им интересно и увлекательно использовать новые технологии. Но мы считаем, что этого недостаточно. Чтобы дополнить вопрос «почему», сегодня мы обсудим, что можно почерпнуть из игры в шахматы о взаимодействии человека и машины. Сегодня шахматисты рассматривают компьютеры не как врагов, а как партнеров. Такой взгляд на вещи поможет нам мыслить более продуктивно и, надеюсь, с меньшим страхом в отношении ИИ. Итак, в первой части презентации мы поговорим о шахматах.

После рассмотрения вопроса «почему» мы хотим сосредоточиться на «как». Здесь мы будем утверждать, что для внедрения ИИ в наших классах необходимо использовать теорию обучения. Чтобы проиллюстрировать силу подходов, основанных на теории, мы обсудим социокультурную теорию и утверждаем, что идеи, связанные с советским детским психологом Львом Выготским, могут помочь нам в ее реализации.

Прежде чем мы начнем, мы очень коротко хотим поблагодарить все сообщество Global Languages в MIT и, самое главное, наших студентов. Они совершенно потрясающие и очень вдохновляющие, и они очень помогают нам в нашей работе.

Это первая часть, почему. Я начинаю с картинки, которую некоторые из вас знают, а другие нет. Это почти как тест на поколения. У меня есть опыт, что люди, которые моложе меня, часто не понимают, что там происходило, а люди, которые немного старше меня, просто говорят: «

Да, конечно». Это было 11 мая 1997 года, когда Deep Blue стала первой компьютерной системой, обыгравшей чемпиона мира по шахматам среди людей Гарри Каспарова, который, как мы видим в правом нижнем углу кадра, не очень довольный, сдался после менее чем 20 ходов в шестой партии против Deep Blue, уникального суперкомпьютера.

После 12 лет разработки, сначала в Карнеги-Меллон, а затем в IBM, победа Deep Blue и по сей день считается важной вехой в истории вычислительной техники и искусственного интеллекта. Это событие, произошедшее в 1997 году, оказало огромное влияние на меня, студента бакалавриата, обучавшегося в Германии по специальности «образование и гуманитарные науки». Вместе с моими соседями по комнате, одним компьютерщиком и одним когнитивным психологом, я всю ночь обсуждал, как машина, которую мы, люди, создаем, которую мы, люди, программируем, может превзойти не просто обычного шахматиста, а как эта машина может победить Гарри Каспарова, действующего чемпиона мира.

Но я также должен признать, что это было освобождением, потому что эта игра считается вершиной человеческого интеллекта и интуиции. Такой неожиданный исход дестабилизировал представление о гениальности, которое и по сей день так глубоко укоренилось в немецкой культуре и обществе. На самом деле, если гений шахматного гроссмейстера можно воспроизвести с помощью этого огромного, уродливого серого шкафа, заполненного микросхемами и проводами, это вдохновляло меня как начинающего учителя. Если такому высокому уровню мастерства можно обучить машину, то нам, педагогам, стоит обратить на это внимание.

К счастью, 30 лет назад меня никто не слушал. Сегодня мы знаем, что секреты успеха Deep Blue были довольно простыми: вероятности и вычислительная мощность. Суперкомпьютер был просто способен статистически оценить миллионы ходов в любой момент игры в ответ на любое возможное расположение игроков на доске.

Сегодня шахматный компьютер, который вы можете носить с собой в кармане на мобильном телефоне, способен проделать этот трюк и обыграть Гарри Каспарова. Гарри Каспаров изначально не был изящным неудачником. Он обвинил IBM в жульничестве. IBM прекратила проект и отказалась от матча-реванша; это уже был матч-реванш предыдущей серии.

Для нас гораздо важнее то, что Гарри Каспаров сделал после этого. Он смог вовлечь шахматный мир и сообщество ИИ в новый поиск. Теперь это становится действительно интересным для нас. В конце концов он признал, что суперкомпьютеры на самом деле лучше играют в шахматы, чем человек. Но теперь его интересовал новый вопрос: как самый мощный в мире шахматный компьютер будет противостоять человеку, сотрудничающему с компьютером?

Чтобы изучить этот вопрос, Гарри Каспаров предложил новую вариацию игры: Шахматы Кентавра, по аналогии с мифическим гибридным существом — кентавром, который является наполовину человеком, наполовину лошадью. Соперниками в этой новой игре в шахматы были гибридные команды, наполовину состоящие из людей, наполовину из искусственного интеллекта.

Если люди хуже компьютеров в шахматах, то не будет ли пара человек — ИИ хуже, чем одиночная система ИИ? Не будет ли суперкомпьютер просто саботироваться несовершенной человеческой интуицией? Вы должны представить себе следующее: если вы играете вместе с системой ИИ, система ИИ предлагает ход, а вы думаете: «О нет, у меня есть эта интуиция, я здесь гений, давайте не будем делать этого, несмотря на все ваши вычислительные мощности, давайте сделаем что-то другое».

Результаты оказались весьма удивительными. Кентавр, состоящий из человека и ИИ, постоянно выигрывает у человека-одиночки. Это вполне логично: шахматист с компьютером лучше, чем шахматист без компьютера. Но удивительно, что кентавры с человеческим интеллектом регулярно побеждают самые совершенные современные одиночные компьютеры. Это новое соревнование, к сожалению, гораздо меньше освещается в СМИ, чем оригинальное соревнование Deep Blue. Почти все в этом зале слышали о Deep Blue и соревнованиях 1990-х годов. Очень немногие, я полагаю, знают о подробных результатах турниров Centaur Chess. Похоже, что более броский и, возможно, панический заголовок «Человек побежден машиной» привлекает гораздо больше внимания и вызывает больше беспокойства, чем заголовок «Человек сотрудничает с машиной».

Однако для нас, педагогов, размышления о результатах второй серии конкурсов важны и, возможно, даже вдохновляют. Вот несколько выводов.

Многие тревоги, и в большей степени они проявляются среди преподавателей гуманитарных наук, чем в других областях, коренятся в экзистенциальном страхе, что машины способны заменить нас: заменить нас на рабочем месте, за рулем автомобиля или в классе. Как преподаватели гуманитарных наук, мы боимся, что технологии ИИ сделают нас ненужными. Преподаватели гуманитарных наук часто чувствуют себя так. Они видят, как сокращается финансирование этой области, и конкурируют с бизнес-школами, с факультетами компьютерных наук. Так что быть в условиях экзистенциальной угрозы и быть гуманитарием — это, к сожалению, я очень сожалею об этом, то, что является частью опыта многих моих коллег. Мы постоянно находимся в кризисе, под угрозой. Я категорически отвергаю это мнение, но многие люди думают именно так.

Преподаватели английского языка видят ChatGPT и думают, что со временем он заменит необходимость или мотивацию развивать навыки письма. Преподаватели иностранных языков видят что-то вроде Google Translate и спрашивают: «Возможно, общественность отреагирует на эти технологии, сказав: «Эй, нам больше не нужно вкладывать деньги в языковое образование?»». Мы вместе показали в статье, опубликованной несколько лет назад, что опасения, которые многие преподаватели иностранных языков испытывают по отношению к Google Translate, очень похожи на опасения, которые испытывали преподаватели математики в 1970-х и 1980-х годах в ответ на появление карманного калькулятора. А в декабре 2022 года, сразу после выхода ChatGPT, преподаватели письменных гуманитарных наук почувствовали угрозу. Здесь происходят очень похожие процессы.

Хотя мы не хотим отрицать опасностей, связанных с нерегулируемым распространением технологий ИИ, мы утверждаем, что многие тревоги среди педагогов проистекают из страха быть замененными, страха, что технологии сделают их менее значимыми в народном воображении. Как я показал на примере шахмат, нарратив «человек против машины» имеет гораздо большую силу, чем нарратив «человек с машиной». Поэтому сегодня мы утверждаем, что для того, чтобы продуктивно думать о роли технологий в образовании, мы должны оставить в прошлом нарратив «человек против машины» и принять образ мышления «человек с машиной» в качестве руководящей модели для использования инновационных технологий в наших классах.

Как только человек принимает идею «человек с машиной», угроза начинает исчезать. Если мы начнем сотрудничать с человеком и машиной, то сможем успешно решать проблемы более высокого порядка. Карманный калькулятор не заменил математическое образование, а дополнил и обогатил учебную среду. Вместо того чтобы тратить многие часы на утомительные вычисления на бумаге, учителя и их ученики могли переключить свое внимание на мышление более высокого порядка и решение задач с помощью человеко-машинного взаимодействия. Технология больше не является противником, она — партнер. То же самое происходит в языковом образовании в ответ на машинный перевод, и то же самое будет происходить в гуманитарном образовании благодаря чат-ботам.

Второе, чему мы должны научиться в области шахмат и Centaur Chess, — это то, что люди становятся умнее, когда они сотрудничают с технологиями. Это началось еще в каменном веке с примитивных инструментов и продолжалось тысячелетиями. В другом контексте мы рассмотрели, как грамотность в греческой античности рассматривалась Сократом как угроза. Сократ ненавидел грамотность. Сам он, вероятно, был неграмотным и в очень известном диалоге, по иронии судьбы задокументированном Платоном, сказал, что книги вредны для учеников. Они ослабляют их память; они не хотят по-настоящему учиться; они больше не разговаривают со своими учителями, потому что вся идея Сократа заключалась в том, что я разговариваю со своим учителем, мой учитель разговаривает со мной, и это лучшая форма обучения. Он даже предупредил, что в результате использования книг ученики будут проявлять непокорность и непослушание.

Это начало очень длинной генеалогии новых технологий, проникающих в образовательную сферу. Вспомните, как люди говорили о Википедии 20 лет назад: «Боже мой, она не рецензируется, как они могут это делать?». Конечно, она рецензируется, просто гораздо большим количеством людей, большинство из которых не имеют трех букв за своими именами. Короче говоря, в истории образования и технологий мы постоянно видим эту схему «давайте сначала запретим это». Что же произошло с ChatGPT в декабре 2022 года и зимой 2022-2023 годов? Многие школьные округа в США, которые могут быть немного более драконовскими, чем университеты, сказали: «О да, давайте просто заблокируем URL OpenAI, и это решит проблему». Затем происходит неохотное принятие, потому что люди видят: «Ладно, мы не можем запретить это», и теперь мы, надеюсь, переходим к парадигме, в которой мы можем начать использовать это. Есть признание того, что нужно не бороться с машиной, а работать вместе с ней, и в этом сочетании интуитивного человеческого интеллекта и вероятностей, которые дает искусственный интеллект, они превосходят друг друга, как в игре в шахматы. Эти технологии делают нас умнее.

Теперь я перехожу к доктору Дессейну, который подробнее расскажет о вопросе «как» после того, как я подробно остановлюсь на вопросе «почему».

—

Педагоги-новаторы, которые открыто или даже иногда с энтузиазмом относятся к внедрению новых технологий в свои классы, иногда испытывают трудности с их реализацией. Сегодня мы слышим два основных аргумента в пользу того, чтобы разрешить ИИ в наших классах. Во-первых, ученики все равно их используют. Во-вторых, они находят новые технологии увлекательными. Однако мы считаем, что это не вся история и не всегда конструктивный способ подумать о том, как именно эти технологии должны войти в наши классы.

Если это единственные аргументы, которые у нас есть, то интеграция технологий в образовательный контекст часто приводит к несколько броским, поверхностным решениям, игнорируя более глубокое понимание и осмысленное внедрение. В результате преподаватели пробуют новые технологии, надеясь сделать утомительные, но необходимые аспекты обучения немного более увлекательными. Мы считаем, что нужно стремиться к большему.

Мы утверждаем, что для того, чтобы оказать действительно позитивное преобразующее воздействие на учебную среду, нам необходимо создавать такие условия обучения, при которых учащиеся не будут использовать технологию для того, чтобы просто делегировать задачи технике. Мы должны стремиться к созданию классов, которые помогают студентам развиваться с помощью технологий, как в качестве эффективных коммуникаторов с помощью технологий, так и в качестве независимых пользователей языка. Это, конечно, идеал, и, по общему признанию, это монументальная задача. Но сегодня мы утверждаем, что нам следует стремиться к этой цели и что нам очень поможет контекстуализация использования технологий в классе с помощью теорий обучения.

На наш взгляд, социокультурная теория и, в частности, модель зоны ближайшего развития Льва Выготского и его принцип «строительных лесов» в значительной степени перекликаются с тем, что мы считаем ответственной и мощной интеграцией ИИ в учебную среду. Истинная глубина и актуальность идей Льва Выготского были открыты на Западе лишь спустя десятилетия после смерти русского детского психолога, случившейся более 90 лет назад. Сегодня эксперты в самых разных областях, от науки об обучении до развития человека, считают его отцом социокультурной теории — системы, оказавшей огромное влияние на наше понимание того, как мы развиваемся и растем в когнитивном, эмоциональном и даже двигательном плане на протяжении всей жизни.

Выготский понимал взаимодействие между личностью и окружающей средой как центральный механизм процесса развития. Модель зоны ближайшего развития, разработанная Выготским, предполагает, что существует три вида задач, которые требует от нас окружающая среда, когда мы осваиваем мир. Во-первых, есть задачи, которые мы можем решить в одиночку, индивидуально. Во-вторых, есть задачи, которые мы не можем решить в одиночку. В-третьих, есть задачи, которые мы можем решить только благодаря взаимодействию с родителями, сверстниками или учителем, которые направляют нас в этом направлении.

По мнению Выготского, первая и вторая среды не предоставляют возможностей для обучения. Они просто представляют собой задания, которые мы либо можем, либо не можем выполнить. Обучение происходит только в третьем сценарии. В этом сценарии человек

 оказывается в ситуации, когда перед ним стоит задача, которую слишком сложно решить в одиночку. Задача не является абсолютно невыполнимой, но ее нужно решать совместно с родителями, учителями или сверстниками. В этой среде, которая является зоной ближайшего развития, человек получает руководство и развивается благодаря взаимодействию с экспертом, что Выготский называет «строительными лесами».

Теперь наш главный вопрос заключается в том, может ли генеративный ИИ предлагать «строительные леса» и вовлекать наших учеников в зону ближайшего развития? Мы считаем, что генеративный ИИ может это сделать, и мы не только верим, что это возможно в тщательно продуманной учебной среде, но и идем дальше и говорим, что создание отношений «леса» в зоне ближайшего развития должно быть главной и основной целью в любой ситуации, когда студентов просят использовать технологии в языковом и гуманитарном образовании.

Если эта цель не стоит перед нами как преподавателями, мы упускаем возможность и рискуем использовать новые технологии, руководствуясь новизной, только ради того, чтобы использовать их. Однако если мы предположим, что искусственный интеллект может обеспечить человеку такое же партнерство, которое обычно обеспечивают люди, означает ли это, что мы как учителя становимся заменимыми для алгоритма? Конечно же, нет. В конце концов, мы же не предлагаем постоянно преподавать таким образом. Забота и поддержка, теплота, эмоциональная поддержка и доверие — это человеческие аспекты, которые лежат в основе отношений с помощью лесов. Эти аспекты не могут быть заменены машиной.

Сегодня мы говорим о том, что если мы используем генеративный ИИ в обучении, то должны стремиться к разработке сценариев, имитирующих взаимодействие в зоне ближайшего развития, где ученики развиваются благодаря совместному выполнению заданий и решению проблем. Если преподаватели не в состоянии создать такую учебную среду, они, вероятно, будут лучше служить своим ученикам, просто не используя ChatGPT или подобные технологии в своих классах.

Позвольте мне сделать вывод. Спустя примерно 65 лет после становления области, которую мы сейчас называем искусственным интеллектом, у нас наконец-то появились продукты, имитирующие человеческий интеллект, которые находятся под рукой у наших студентов и преподавателей в виде ориентированных на потребителя онлайн-сервисов. Важно подчеркнуть, что искусственный интеллект — это не человеческий интеллект. Наш интеллект основан на понимании, рассуждениях и размышлениях. Он формируется и постоянно развивается на протяжении всей жизни в процессе взаимодействия с реальным миром в наших семьях, сообществах, на работе и в школах.

Большие языковые модели просто питаются текстом, который находится в Интернете. На основе этих данных чат-боты, подобные ChatGPT, просто делают прогнозы, основанные на вероятности. Сам по себе искусственный интеллект не очень умный, но он потенциально опасен.

Искусственный интеллект сам по себе не очень умный, но он потенциально опасен. В сочетании с человеческим интеллектом ИИ может сделать нас умнее и потенциально менее опасен, поскольку мы взаимодействуем с этими системами. Взаимодействуя с этими системами, мы контролируем их и следим за результатами.

Использование этой новой технологии на наших занятиях без четких целей и без четких рамок является контрпродуктивным и потенциально может быть очень вредным. Если мы просто откроем шлюзы и разрешим использование ChatGPT и подобных технологий без каких-либо усилий по обучению наших студентов ответственному использованию этих технологий и без каких-либо ограждений, мы не только упустим огромную возможность, но и сорвем обучение студентов и создадим проблемы в будущем.

Неуправляемое внедрение может привести к тому, что ученики будут использовать технологию только для выполнения утомительных заданий, например, написания текста, и будут избегать этих заданий, перепоручая их машине. Они могут смотреть на результат, воспринимать его некритично и путать с истиной. Они не научатся критически оценивать результаты работы ИИ, что потенциально очень опасно.

Таким образом, мы обосновали необходимость использования теорий обучения для осмысленного внедрения технологий ИИ в учебный процесс. Чтобы проиллюстрировать возможности такой системы, мы использовали социокультурную теорию. Мы уверены, что есть и другие продуктивные способы подумать о том, как внедрить эти новые и новейшие технологии в будущем, о которых мы, возможно, даже не мечтаем в наших классах. Мы с нетерпением ждем возможности узнать больше от вас во время этого мероприятия и в последующие годы.

Большое спасибо.

---

Вопросы и ответы

Анели: Итак, вы используете Google Translate в своей преподавательской деятельности. Как это сочетается?

Пер: Отличный вопрос. Да, это так. Но на самом деле я больше не считаю Google Translate хорошей технологией перевода, потому что ChatGPT намного лучше. Вы можете определенным образом попросить ChatGPT перевести, и я думаю, что результат будет лучше. Но да, ответ — да. Но не так, чтобы я сказал: «Хорошо, вы можете делать это совершенно нерегулируемым способом». Я расскажу немного больше о том, как я использую ChatGPT, если вы не возражаете.

Одно из заданий, которое я провожу на занятиях по немецкому языку с углубленным изучением, состоит в том, что студенты должны потренироваться в прохождении собеседования на немецком языке. Да, один из способов, которым моим ученикам разрешено использовать ChatGPT, — это использовать его дома, чтобы подготовиться к этому заданию. Мы вместе создали подсказку, так что мы делаем это вместе. Я не просто говорю: «Вот подсказка и вот что вы используете», а хочу, чтобы они продуктивно подумали о том, как можно использовать эту технологию для подготовки к собеседованию на немецком языке. Подсказка на самом деле довольно продумана. В ней ChatGPT отведена определенная роль. Лучшие подсказки написаны с указанием роли ChatGPT, и эта роль такова: «Вы — рекрутер компании по разработке программного обеспечения в Германии. Вот объявление о вакансии. Вот в общих чертах моя квалификация. Я студент факультета информатики Массачусетского технологического института, заканчивающий обучение весной 2024 года».

Задание продолжается: «Дайте 10 вопросов, чтобы оценить навыки, мотивацию и способность этого американского студента из Массачусетского технологического института интегрироваться в немецкую компанию. Выполните 10 вопросов, а затем быстро примите решение, хотите ли вы нанять этого человека, предложите стартовую зарплату и пригласите его на переговоры». Я проверил это. Я провел собственное собеседование. Приходят вопросы, а я сижу и играю роль. Конечно, на собеседовании вы делаете это, а также немного притворяетесь. Чатбот провел со мной собеседование, задав 10 вопросов. Через сорок пять минут ChatGPT решил нанять меня и предложил 65 000 долларов или евро в качестве стартовой зарплаты. Я поторговался, и через четыре оборота мне предложили ту же работу за 115 000 долларов.

Это забавный анекдот, но он дал моим студентам возможность поработать с этой технологией и попрактиковаться. Они сделали это в письменной форме, но это всего лишь вопрос 18 месяцев, пока не появится технология, с помощью которой они смогут общаться с ChatGPT, чтобы подготовиться к основному элементу урока.

Аудитория: Спасибо за ваше выступление и за то, что поделились своим опытом. У меня есть один вопрос по поводу того, что вы упомянули о преподавателях и о том, что многие из них могут бояться технологий. В то же время вы упомянули, что мы должны руководствоваться теорией обучения. Что вы думаете о том, как убедить людей? Потому что в настоящее время я вижу, что если мы не убедим преподавателей, то технология будет развиваться, и тогда в эти пространства будут интегрироваться просто продавцы, которые, возможно, не знают теории обучения.

Пер: Я имею в виду, что это вопрос на миллион долларов. Правда в том, что, как мне кажется, учителя и преподаватели хотят получить какие-то рекомендации по поводу того, что с этим делать. Я не хочу сказать… возможно, я сформулировал это слишком резко, что они полностью боятся этого и просто отвергают его. Такие люди существуют, как, например, мои профессора в Германии в конце 1990-х годов, которые до сих пор распечатывали для них электронную почту и раз в неделю диктовали или набирали ее. Такие люди есть и будут существовать всегда, но я думаю, что подавляющее большинство коллег в гуманитарных науках восприимчивы к семинарам, которые говорят с ними на языке, с метафорами и повествованиями, которые находят в них отклик.

Одна из вещей, которую я обнаружил за время работы с другими технологиями, заключается в том, что если к вам приходит компания и проводит обучение с помощью такой платформы для разработки курсов, как Canvas, это очень сложно. Вам нужно найти союзников в гуманитарных науках, на факультете, среди преподавателей, которые обладают знаниями, но при этом являются коллегами, а не информаторами сверху.

Ева: И вы можете предложить небольшие проекты для начала, а не полностью перекраивать весь семестр изучения языка. Показ небольших проектов для начала и последующее наблюдение за тем, что студенты с ними делают, обычно помогает стимулировать их к дальнейшим поискам.

Анели: Это действительно интересно. Частично мы пригласили вас после прочтения вашей замечательной статьи в сборнике MIT по генеративному ИИ. Из того, что вы написали, интересными оказались некоторые схожие темы, представленные в некоторых выступлениях, которые мы слышали ранее, и то, о чем писали Джастин Райх, Эрик Клур и Синтия Бреазил. Они говорили о том, что необходимо выстроить все таким образом, чтобы не было опасений, что студенты обойдут обучение, обойдут познание. Использование ИИ в классе или при выполнении заданий может быть использовано для того, чтобы обойти познание. Что вы думаете по этому поводу?

Пер: Это хороший вопрос. Я настоятельно рекомендую статью наших коллег Эрика Клура и других. И я думаю, что то, что мы предлагаем, не совсем выбивается из общего русла представлений таких людей, как Эрик и мы, о том, что технология должна делать в классе. Мы, я думаю, разделяем общее разочарование тем, что многие отдельные преподаватели, программы или целые институты внедряют технологии таким образом, что, как мне нравится это называть, предлагают студентам брокколи в шоколаде. Да, дети не любят брокколи, так намажьте ее шоколадом, чтобы обучение стало немного привлекательнее.

И вы все знаете, как это работает. Вы знаете это по своим детям, которых вы пытаетесь накормить брокколи, но и по своим ученикам: возможно, поначалу этот броский и очень поверхностный способ внедрения технологий и вызовет кратковременный восторг у ваших учеников, но они очень быстро поймут, что на самом деле это только поверхность. Другим способом может быть полное отсутствие руководства по использованию технологий. Тогда, окей, мне больше не нужно писать эссе, что-то пишет эссе за меня, да.

На самом деле нам нужно больше подходов, когда преподаватели разрабатывают учебный процесс, а дизайнеры — возможности для учащихся, когда они взаимодействуют с технологией. При этом происходят две вещи: во-первых, они становятся более сложными и более критичными в использовании технологий. Это само по себе важно. Второе — они не перекладывают утомительную задачу обучения на систему. Они взаимодействуют с системой таким образом, что система помогает им. Да, вспомните лучшую метафору Выготского, чтобы описать, что такое «леса», а зона ближайшего развития — это то, как ребенок учится ходить. Да, это не то, что ребенок тоже, есть да, есть стадия, когда ребенок не может ходить, и есть стадия, когда он может ходить. Да, но скаффолдинг — это тот момент, когда родитель или воспитатель как бы делает все эти вещи, а затем, и это зона ближайшего развития. Это взаимодействие между экспертом и учеником.

Итак, если мы подумаем о чатботах, давайте подумаем о них. Вместо того чтобы чатбот писал за вас эссе, да, подумайте о способах, и мои студенты делают это в том самом классе, о котором я говорю, и я не хочу много говорить об этом классе, потому что это вещи, которые я не проверял эмпирически, не рецензировал и все такое. Но, например, мои студенты пишут работу на шесть-десять страниц. Это как исследовательская работа, написанная на немецком языке в конце семестра. И в течение семестра есть много этапов, которые приводят их к этому, потому что они все еще изучают язык, да. И есть один этап, на котором им разрешается использовать искусственный интеллект, и это финал. Итак, они сдают работу за две недели до финальной сдачи. Они подают человеческую версию своей работы. Да, я получил их на прошлой неделе, дал им еще несколько отзывов. Но теперь им явно не разрешается, а требуется использовать ИИ. И я дал им, и мы вместе поработали над парой полезных подсказок. И не, подсказки не такие, о да, возьмите этот абзац из моей работы и исправьте все грамматические ошибки, да. Это бесполезная подсказка, и они это понимают. Скорее, вы редактор журнала, это параграф из журнала. Прочитайте журнал, составьте список всех грамматических ошибок и объясните, почему они неправильные, и внесите предложение, и внесите предложение, да. А затем составьте список всех стилистических вещей, которые не являются грамматическими ошибками, но которые выглядят неловко, составьте список этих вещей, объясните мне, почему они неловкие, и сделайте предложения. Таким образом, мои ученики могут просмотреть этот длинный список, и это то же самое, что я бы сделал, если бы давал им обратную связь по их черновику, и это, вероятно, лучше, потому что они могут делать это 24 часа в сутки 7 дней в неделю.

Таким образом, они вступают в обмен мнениями с экспертом. Так что во многих отношениях это не так, нам не нужно заново изобретать образование. Мы можем подумать о том, что вы уже десятилетиями делаете это в своих учебных заведениях, — о процессно-ориентированном подходе к написанию работ, да. Не там, где вы даете студентам вопрос в конце семестра, они должны написать, и тогда они закончили. Но когда вы просто ведете их, возможно, даете обратную связь с коллегами, да, и вы все это знаете. Иногда студенты объединяются в пары, и они прекрасно работают вместе. Иногда они не очень-то работают вместе, иногда вообще не работают, но они, да.

Ну, или потом отзывы экспертов, да. Мои предложения, когда я читаю первый черновик, второй черновик и т. д. Это то, что мы можем замечательно делать с помощью ИИ. И здесь у нас есть возможность не только при повышении квалификации помочь человеку, который не знает, что делать с ИИ в классе, но и помочь коллеге, который, будучи преподавателем гуманитарных наук, никогда не занимался обучением письму, ориентированному на процесс, но всегда давал эту тему в конце семестра, а потом, типа, о да, жаловался, как ужасно студенты пишут в наши дни.

Да, это замечательно. Был еще вопрос? Мне показалось, что я вижу руку.

Да, большое спасибо. Большое спасибо нашим коллегам за утренние дискуссии. Я узнала много нового. Меня зовут Хелен. Я много лет работала с профессором Милли Дрессельхаус. Сейчас мой офис находится в здании E7 Массачусетского технологического института в The Bridge Institute, который занимается инновациями в образовании. Итак, мой вопрос о применении искусственного интеллекта. В последнее время я занимаюсь преподаванием на добровольных началах для студентов с ограниченными возможностями, и мы обнаружили, что, возможно, вам очень пригодятся некоторые технологии искусственного интеллекта для таких студентов, как мы, для профессионального развития. Недавно со мной был один студент-бакалавр. Я обнаружил, что им очень нужна такая помощь. Возможно, это нужно школе Паркин, расположенной в районе Уотертауна.

Другой вопрос, что, поскольку наш Массачусетский технологический институт действительно способствует развитию у студентов любознательности в области математики, физики, биологии и астрофизики, как мы можем просто помочь в изучении технологий? Но мой аргумент заключается в том, что как мы можем научить студентов делать свой ум инновационным, логически мыслить самостоятельно, а не с помощью машины? Хорошо, мой вопрос, мне интересно, как, например, лаборатория мы разработали, это полезно, как, химия, биология, или устройства, как USB, и интересно, как наш студент-бакалавр впервые приходит, это должно быть долго по MC логического мышления, математического применения для разработки алгоритмов вместо помощи чата GPT. Спасибо.

Спасибо. Я хочу начать с первой части вашего ответа. Вы говорили о студентах с ограниченными возможностями. И я думаю, что это, я имею в виду, мы не говорили об этом в этом разговоре, но это то, о чем мы много думаем, что если у вас есть студенты с нарушениями обучаемости, например, с дислексией, студенты, которые, и в этом контексте, и я никогда не делал этого перед такой большой группой, но я дал, мы дали, мы дали семинар в Пенсильванском университете, и в этом контексте, и это было просто как, и я, и я, и я, и я, и я, и я дал признание. Если бы не была изобретена проверка орфографии, я бы не стоял здесь и не выступал в MIT в качестве профессора перед этой группой, потому что я не очень хорошо пишу. Когда мне приходилось писать на печатной машинке — я сам сейчас старею, — да, это выглядело не так хорошо, как когда я пишу сейчас на компьютере, да. Так что эта технология помогла мне раскрыть весь свой интеллектуальный потенциал, несмотря на состояние, которое сковывало меня, сдерживало первые 20, 22, 25 лет моей жизни.

Так что я обязан мудрости профессоров, которые сказали: нет, мы не будем запрещать проверку орфографии в тестах, потому что так думали люди, так думали преподаватели письменных дисциплин в начале 2000-х, типа, о нет, мы не можем, теперь не можем, мы останемся без работы, потому что люди больше не делают опечаток, да. Так что я обязан мудрости этой области, моих коллег, людей, которые пришли до меня, что они сказали: «Нет, эта технология не считается мошенничеством, если у вас есть красные каракули под опечатками». И люди вроде меня, которые видят слова иначе, чем большинство людей в этой комнате, хотя 7% из нас разделяют эту ситуацию, в основном получают обратную связь от системы и могут исправить, да. Так что в этом смысле, я думаю, когда я думаю о чате GPT, и я не хочу сказать, о, это, это, это, это просто делает как бы всю эту дислексию, трудности с письмом, таким образом, делом прошлого. Нет, это не так, но я думаю, что это поможет многим, у меня никогда не было проблем с пустым местом, потому что, как вы теперь знаете, я способен создавать много слов, и, возможно, иногда слишком много. Но есть люди, которые испытывают тревогу перед чистым листом, да. Почему бы не дать им такую возможность, а не просто сказать: «О да, используйте чат GPT для домашней работы». Нет, почему бы не разработать подсказки, технологии будущего, основанные на больших языковых моделях, которые помогут людям преодолеть эту тревогу перед чистым листом. И я не знаю, то есть я не знаю, но я думаю, что это то, над чем, по крайней мере, стоит задуматься, да.

Я забыл вторую часть вашего вопроса, и, наверное, не могу привести более интересный, более показательный личный анекдот, чем этот.

Первое, спасибо. Я Сэм из Мексики. Мне всегда кажется, что сложно использовать какую-то одну теорию обучения для объяснения вещей, потому что единой теории обучения не существует. И если вы посмотрите на когнитивизм, конструктивизм, когнитивную психологию и т.д., то все это очень сложно. Не пора ли, и это всего лишь размышления, использовать метафору человека и машины, чтобы разработать теорию обучения, которая включала бы в себя обе вещи? Потому что, как мне кажется, мы склонны использовать теории, в которых фигурируют люди, которые уже не живут, не взаимодействуют с компьютерами и т. д. и т. п. Не стоит ли нам разработать новую теорию обучения, которая охватывала бы все? Не пора ли?

Может быть, время и пришло, но нам нужно работать и сейчас. Технология уже здесь. Мы учим. Я каждый день нахожусь перед классом. Я регулярно провожу семинары и конференции. И чтобы привлечь людей, нам действительно нужно работать с этой технологией, пока мы преподаем. Я думаю, что в ближайшие месяцы и годы мы будем осваивать такие методы, о которых сегодня даже не задумываемся. Но я не думаю, что мы можем позволить себе роскошь сидеть сложа руки и придумывать что-то новое прямо сейчас, поскольку мы должны делать то же самое.

Да, я с вами согласен. Я думаю, что это действительно интересная идея. И я думаю, что мы, как область, должны развиваться в постоянном круге или диалоге между развивающейся практикой и совершенствованием теоретических основ. И я думаю, что это интересная идея, о которой стоит подумать, как о теории обучения для 21 века или для эпохи ИИ. Мы должны вместе написать что-нибудь об этом. Я думаю, что причина, по которой мы используем советского детского психолога для того, чтобы предоставить нам идеи, как модель 1930-х годов, чтобы направлять этот процесс в настоящее время, немного нелогична. Но в какой-то мере это сделано специально, потому что мы хотим подчеркнуть, что эта новая технология не обязательно пересматривает и разрушает все, что связано с образованием, как мы считали раньше. Просто есть вещи, которые эта технология может сделать. И, используя способы, которыми мы думали об обучении и развитии человека в течение многих, многих лет до того, как возникла идея о том, что, например, у вас есть мобильный телефон, вы играете с планшетом во время конференции. Это старая теория, но я думаю, что она очень применима к нашему возрасту и помогает нам понять этот возраст, возможно, через более привычную парадигму.

Отлично. Думаю, у нас есть время для еще одного вопроса. Это быстро?

Да, спасибо. Это, возможно, просто комментарий к последнему выступлению, о теории теорий обучения и о том, как Выготский теперь присутствует в других разработках в различных академических контекстах. Существует теория, основанная на Выготском, которая работает в основном в Северной Европе и называется культурно-исторической теорией деятельности, теорией CHAT, H, которая включает в себя технологию как специфическое измерение теории обучения, а также включает в себя историческую историю населения. И один интересный аспект, который также включен в модель, — это представление об учителях как о рабочей силе и о том, как представить себе учителя, который сейчас внедряет технологии, способные сделать его или ее жизнь менее напряженной, поскольку технологии могут также облегчить оценку, дать им больше времени, чтобы сосредоточиться на самом важном — взаимодействии с учениками, а не на исправлении вручную тысяч и тысяч работ. Так что это может стать интересной темой для обсуждения.

Большое спасибо. Я думаю, что это скорее комментарий и действительно замечательный путь для нас и для всех нас, чтобы мы могли продолжить размышлять о том, почему и как использовать ИИ в образовании.

https://www.youtube.com/live/JFpMbLmaGYs?feature=shared&t=6668