ИИ в университетах: раскрытие потенциала и преодоление тревог

© Высшая школа экономики

Образовательные ИИ-инструменты заметно эволюционировали, однако до сих пор многие представители университетов и рядовые пользователи испытывают опасения на их счет. Ученые Института образования НИУ ВШЭ изучили различные аспекты интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс и объединили усилия с ИТ-компанией «Кеды профессора», чтобы помогать российским вузам встраивать ИИ-решения в свою работу.

В Вышке прошел круглый стол «Искусственный интеллект в вузе: условия принятия и практики внедрения», организованный Институтом образования НИУ ВШЭ. Мероприятие, завершающее 2024/25 учебный год, было традиционно посвящено памяти основателя Центра социально-экономического развития школы Анатолия Пинского. Модератор, заведующая Лабораторией инноваций в образовании Анастасия Андреева, напомнила, что именно он 20 лет назад заложил традицию семинаров, ставших важной площадкой для обсуждения исследований и практик в области образования.

Научный руководитель Центра психометрики и измерений в образовании Института образования НИУ ВШЭ Виктор Болотов в своем вступительном слове поделился личными воспоминаниями об Анатолии Пинском и рассказал о его биографии, начиная с работы учителем физики и защиты кандидатской диссертации, посвященной границам применимости физических теорий. Он подчеркнул, что этот вопрос границ применимости стал лейтмотивом всей деятельности известного педагога.

Также профессор представил несколько книг Анатолия Пинского, процитировав ряд ключевых тезисов, касающихся необходимости широкого контекста при анализе проблем образования и опасности жестких схем и предвзятых решений.

Завершая свое выступление, он отметил актуальность темы искусственного интеллекта, назвав его одним из «черных лебедей», которые никто не мог предвидеть еще несколько лет назад.

Виктор Болотов

«Мы не можем предугадать, какой “черный лебедь” полетит завтра над нами и как изменится ситуация, поэтому, не учитывая широкого контекста, руководствуясь только жесткими схемами, мы обречены на неудачу», — заявил Виктор Болотов.

Внедрение ИИ во многом определяется субъективными факторами, такими как убеждения и установки специалистов в сфере образования, подчеркнула научный руководитель Лаборатории инноваций в образовании Института образования НИУ ВШЭ Диана Королева.

Она представила результаты исследования, проведенного в декабре 2024 года среди сотрудников университетов из 37 регионов России. Инструменты, используемые в исследовании, измеряют воспринимаемую полезность, легкость использования технологии, тревожность относительно ИИ и предрасположенность к использованию новых технологий. Выборка включала как технооптимистов, так и технопессимистов. Пользователей разделили на пять групп: исследователи, инноваторы, нерешительные, скептики и избегающие. Профили различаются уровнем оптимизма, инновационности, негатива относительно технологий. При этом в зависимости от уровня видно, как по-разному пользователи ведут себя по отношению к ИИ. Например, исследователи чаще всего используют ИИ для образовательных целей, в то время как нерешительные — для административной работы. Исследование показало необходимость сегментированного подхода к внедрению ИИ, выделения точек роста и стратегий, последовательного внедрения ИИ для решения различных задач и снижения тревожности сотрудников.

Диана Королева

«Сегментированный подход к внедрению искусственного интеллекта — это уход от средней температуры по больнице, когда все делают одно и то же, проходят один и тот же курс, к более дифференцированным программам поддержки и обучения, учитывающим профиль пользователя», — пояснила Диана Королева. Она также рассказала о курсе, разработанном Лабораторией инноваций в образовании, который дифференцированно предоставляет знания в зависимости от уровня технологической готовности.

Директор Института образования НИУ ВШЭ Евгений Терентьев рассказал, что на сегодняшний день, несмотря на ожидания системных изменений в подготовке выпускников, связанных с трансформацией рынка труда под влиянием ИИ, многие университеты демонстрируют выжидательную позицию. Он представил результаты качественного исследования, посвященного реакциям университетов на распространение генеративного искусственного интеллекта. Оно включало 15 интервью с проректорами по учебной работе из университетов разного типа и уровня селективности, представляющих разные регионы России.

Евгений Терентьев выделил шесть типов реакций университетов на внедрение ИИ: регуляторы, инноваторы, сомневающиеся, экспериментаторы, консерваторы и выжидающие. Например, первые ограничиваются регуляторными решениями на локальном уровне, исходя из минимизации рисков. Инноваторы в дополнение к регуляторным мерам предлагают меры по стимулированию эффективного использования ИИ. Сомневающиеся делегируют права принятия решений на уровень подразделений. Экспериментаторы проводят эксперименты на себе для выработки эффективных решений. Консерваторы не видят преимуществ ИИ и не хотят его внедрять. Выжидающие занимают позицию лавирования в ожидании внешних решений или приобретения компетенций.

Евгений Терентьев

Евгений Терентьев отметил, что среди университетов отсутствует консенсус в отношении ИИ, при этом доминируют этические соображения и опасения относительно качества образования. Также внутри университетов наблюдается высокая степень неоднородности позиций.

«Необходимы системные серии по инвестициям в исследование эффективности различных инструментов, для того чтобы прийти к некоторым доказательным решениям и пониманию того, что такое хорошо, а что такое плохо в отношении ИИ, и, соответственно, к использованию возможностей искусственного интеллекта в образовательном процессе», — полагает он.

Также на семинаре выступил генеральный директор ИТ-компании «Кеды профессора» Константин Егошин. Компания занимается созданием AI-решений для образовательных организаций и находится на первом месте в России как ИИ-разработчик в сфере образования по версии «Рейтинга Рунета».

Константин Егошин, Анастасия Андреева

© Высшая школа экономики

Константин Егошин представил эволюционную лестницу проникновения ИИ в образовательную организацию, включающую безопасный доступ к ИИ, ИИ-ассистентов для сотрудников, помощников для учащихся, мультимодальный контент и инфраструктурный ИИ. Он подробно описал каждый уровень, приводя примеры реализованных решений. Например, обеспечение безопасного доступа к различным моделям ИИ с помощью платформы «Нейрофонд», создание ИИ-агентов для автоматизации рутинных задач педагогов, ИИ-помощников для студентов, интегрированных с LMS Moodle, создание иммерсивного контента, а также ИИ-платформу для прогнозирования академической успеваемости AI Molodca.

В заключение он перечислил частые ошибки при внедрении ИИ, такие как отсутствие четкой цели, недооценка усилий по доведению MVP до промышленной эксплуатации и недостаточное ресурсное обеспечение. «Если эти все ошибки устранить, то кажется, что все, про что я рассказал, может успешно внедряться уже сейчас в организации и приводить к хорошим эффектам», — заявил Константин Егошин.

Он подчеркнул важность правильной организации информационной безопасности, предложив три подхода: использование глобального ИИ, использование только российских технологий и концепцию «нейробункера» с использованием только open-source-моделей.

Итогом семинара стало подписание соглашения между Институтом образования НИУ ВШЭ и ИТ-компанией «Кеды профессора». Благодаря этому партнерству появится возможность комплексного решений в области цифровизации университетов, так как объединились команды, способные предоставить технологические решения и сопровождение по внедрению продукта.

Партнеры объединяют исследовательскую экспертизу университета и инженерию ведущего EdTech-разработчика, чтобы помогать российским вузам:

 выстраивать стратегии интеграции искусственного интеллекта — от диагностики готовности до планов изменений в соответствии с локальными характеристиками вуза;

 проводить актуальные исследования — внутренние мониторинги и научные исследования с использованием искусственного интеллекта и на эту тему;

 обучать сотрудников — разрабатывать и реализовывать образовательные программы, учитывающие уровень цифровой и технологической готовности, тревожность и установки различных групп университетского сообщества;

внедрять конкретные цифровые решения — безопасный доступ к крупнейшим ИИ-моделям, агент-ассистенты для преподавателей и студентов, а также инфраструктурные сервисы.