Как использовать AI в образовании?

Это эссе по моей просьбе написал мой коллега по проекту Казыбек Бекен, магистрант UC Berkeley.

На мой взгляд, 30 ноября 2022 года перевернул мир на «до» и «после». Это день, когда вышла первая публичная версия ChatGPT. Для меня, в какой-то степени, это день, когда на Землю спустился пришелец, с которым пока не всегда понятно, как именно следует работать.

До развития AI я учился, как и большинство: по учебникам, конспектам и лекциям. И намного больше времени уходило не на само понимание, а на поиск ресурсов и ответов. Сначала нужно было найти хороший источник в библиотеке, у однокурсников, на форумах, позже на YouTube. Потом найти в нём ответ на свой конкретный вопрос. Учебник объяснял тему одним способом, и если этот способ не подходил, другого не было. Можно было перечитать главу ещё раз, полистать другие книги или дождаться консультации преподавателя. Нередко на одну непонятную формулу или задачу уходил целый вечер, а вопрос так и оставался открытым.

Сегодня поиск занимает минуты, и освободившееся время можно потратить на то, ради чего я, собственно, и учусь, то есть на понимание. Если тема непонятна, я прошу AI объяснить её проще, на примере из жизни, а потом ещё раз другими словами. Если объяснение кажется слишком гладким, прошу показать, где у этой идеи слабые места. Когда кажется, что разобрался, прошу задать мне несколько вопросов и не показывать ответы, пока я не отвечу сам. Если ошибаюсь, разбираем, где именно. По сути, AI стал моим персональным инструктором, который не заменяет учёбу, а помогает усилить моё понимание.

AI лучше преподавателя прежде всего тем, что он всегда рядом. У нас по-прежнему 24 часа в сутки, и с этим ничего не поделаешь. Но AI может без устали, в удобное для вас время обучать и проверять вас. В этом огромный потенциал: учиться можно быстрее и в том ритме, который удобен именно вам. У него бесконечное терпение, он объяснит одно и то же десять раз, каждый раз по-новому. Его не стыдно спросить о том, что, как вам кажется, все остальные давно знают. И он подстраивается под ваш темп. Преподаватель в аудитории вынужден ориентироваться на среднего студента: кто-то уже понял и скучает, а кто-то потерялся и стесняется спросить.

Но кое в чём AI пока уступает хорошему преподавателю.

Главная ловушка в том, что AI может сделать работу за вас. Это проверяли на школьниках, изучавших математику. Пока чат-бот решал за них задачи, оценки росли. Когда его убрали, ребята написали контрольную хуже тех, кто вообще не пользовался AI. А те, кому AI давал только подсказки, не пострадали. Разница была не в технологии, а в том, кто думал: ученик или машина.

Недавно мой преподаватель, доктор Стефани Хатка (Stefanie Hutka), поделилась со мной своими мыслями о том, почему так происходит. Она подробно пишет об этом в своём блоге. Передавать часть умственной работы инструментам нормально: мы записываем списки и считаем на калькуляторе. Это полезно, когда освобождает голову для более сложного. Но вредно, когда инструмент делает за вас именно ту работу, ради которой вы учитесь. Калькулятор полезен инженеру, которому нужно быстро посчитать, но вреден первокласснику, который только учится складывать. С AI то же самое: если вы учитесь решать задачи, решать их должны вы сами, а если учитесь писать, мысль и доводы тоже должны сформулировать вы. Доктор Хатка очень точно это формулирует: такой AI становится костылём, а не строительными лесами. Леса помогают построить здание, а потом их убирают. А без костыля со временем уже не можете идти.

Поэтому AI можно поручить найти источник, объяснить непонятное место или проверить вас вопросами. Но разбираться, вникать и понимать нужно самому. Перед тем как отдать AI какую-то задачу, полезно спросить себя, не этому ли я как раз пытаюсь научиться.

Есть и ещё одна сложность. Как бы просто это ни звучало, обучаться с использованием AI означает просто уметь вдумчиво читать, писать и задавать правильные вопросы. Я довольно часто использую AI в разных задачах и всегда интуитивно ощущал, что в сгенерированных материалах есть большой пробел, который носит системный характер. И наконец я понял, в чём этот пробел заключается. Мне однажды довелось побеседовать на эту тему со своими друзьями из научного мира, когда я спросил, помогает ли им AI читать научные статьи. Их ответ оказался для меня несколько неожиданным, но крайне полезным. При чтении сложных материалов и научных работ суммировать материал с использованием AI порой может дать негативный эффект. Во-первых, суммирование материала само по себе может урезать важную информацию. Во-вторых, вывод, который даёт AI, может быть некорректным и учитывать не все тонкости и детали материала. В-третьих, при чтении сложных работ важно читать не только сами строки, но и научиться читать и понимать материал «между строк», а этого AI вам дать не сможет. В-четвёртых, суммирование может дать вам информацию о том, о чём материал говорит. Однако оно не даст вам информации о том, о чём материал умалчивает, а именно этот навык нужно в себе оттачивать для развития критического мышления. И, самое главное, умение глубоко читать материалы, вникать в них и работать с ними со временем и опытом будет формировать у вас более острую интуицию касаемо вашей сферы деятельности.

Кроме того, AI не знает вас. Хороший преподаватель замечает, что вы потеряли интерес или уверенность, и вовремя скажет нужное слово. Вокруг него собираются однокурсники, с которыми спорят и вместе решают задачи. Этого AI пока не заменит.

При этом AI меняется очень быстро. За несколько лет он научился разговаривать голосом, читать документы и разбирать фотографию задачи из тетради. Вполне возможно, что многих недостатков, о которых я пишу, не будет уже в ближайшие годы.

Билл Гёрли, известный американский инвестор, одним из первых вложивший деньги в Uber, говорит о возможностях, которые это открывает: «Наши возможности находить нужных людей, собирать информацию и учиться в своём темпе ещё никогда не были такими большими. Можно буквально сесть и разговаривать с ChatGPT по шесть часов в день, если захочешь, и узнать очень многое о любой области».

Особенно это важно для детей из сельской местности, где нет большого выбора преподавателей. В небольшом селе может не оказаться сильного учителя физики или английского. Раньше это часто определяло, насколько далеко сможет пройти способный школьник. Теперь у ребёнка с телефоном и интернетом есть репетитор, который объяснит тему столько раз, сколько нужно, и в любое время.

Проверить, что вы действительно учитесь, а не просто получаете ответы, проще всего с помощью пересказа. У программистов есть приём, который называют «методом резиновой уточки»: чтобы найти ошибку, программист построчно объясняет свой код игрушечной уточке и часто находит её, пока объясняет. В учёбе этот принцип тоже работает. Если вы можете объяснить тему своими словами, без подсказок, значит, вы её действительно освоили. Для этой цели я построил продукт loquiloop.com, над которым всё ещё продолжаю работать.