Современные векторы внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего образования: опыт, проблемы, перспективы

В настоящее время цифровые технологии все шире и увереннее охватывают отрасли и сферы мировой экономической системы. Беспрецедентное развитие технологий искусственного интеллекта, виртуальной и дополненной реальности, машинного обучения, облачных вычислений, больших данных, интернета вещей и нейросетей способствовало изменению во всем мире предложения товаров и услуг, порядка их предоставления и доступа потребителей к ним [1]. Происходящие в экономике процессы способствовали трансформации и сферы высшего образования. Внедрение в образовательный процесс информационно-коммуникационных технологий, электронных образовательных ресурсов способствовало формированию новой парадигмы образования.

Важную роль в новой формации высшего образования играют технологии искусственного интеллекта (ИИ). В последние годы в Российской Федерации принят ряд нормативных актов, способствующих эффективному развитию систем ИИ (Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»); Указ Президента РФ от 21.07.2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года»; распоряжение Правительства РФ от 21.12.2021 г. № 3759-р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации науки и высшего образования»).

В Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2023 года отмечается, что «искусственный интеллект является одной из самых важных технологий, которые доступны человеку в настоящее время: уже сейчас благодаря искусственному интеллекту происходит рост мировой экономики, ускорение инноваций во всех областях науки, повышение качества жизни населения, доступности и качества медицинской помощи, качества образования, производительности труда и качества отдыха». Таким образом, необходимо отметить, что в настоящее время системы ИИ являются быстроразвивающимися и прогрессивными. Современная действительность показывает, что системы ИИ получили широкое распространение в управлении, оптимизации производства, распределении продуктов и услуг, совершенствовании системы транспорта и логистики, в сельском хозяйстве, в строительстве, маркетинге, рекламе, медицине, образовании и т.д. Наряду с успехами, ученые постоянно проводят исследования по дальнейшему выявлению инновационных свойств ИИ и методов его дальнейшего применения.

Постановка задачи исследования

Различные аспекты применения искусственного интеллекта в высшем образовании рассмотрены в научных работах ряда ученых. К их числу можно отнести научные труды таких исследователей, как [216]: Алешковский И.А., Артамонова М.В., Брызгалина Е.В., Гамбеева Ю.Н., Гаспаришвили А.Т., Глотова А.В., Горшкова А.К., Дробахина А.Н., Защитина Е.К., Ивахненко Е.Н., Коровникова Н.А., Краснова Г.А., Крухмалева O.В., Лучшева Л.В., Миндигулова А.А., Можаева Г.В., Никольский В.С., Плотников В.А., Радченко С.В., Ракитов А.И., Соколов Н.В., Темникова М.А., Цыганкова В.Н. и др. Однако, в связи с постоянным развитием цифровых технологий, совершенствованием методов и средств обучения, вопросы использования ИИ в высших учебных заведениях нуждаются в дальнейшей проработке и выявлении эффективных путей применения ИИ.

Результаты и их обсуждение

Опыт показывает, что в современный период происходит трансформация системы подготовки кадров на основе внедрения цифровых технологических решений. Например, СберУниверситет и платформа GeekBrains в своем исследовательском отчете на тему «Управление изменениями в образовании: генеративный ИИ», проведенном в 2023 году, указывают, что «благодаря широкой палитре применения генеративный ИИ трансформирует многие отрасли, но особое внимание сейчас сконцентрировано вокруг его применения в сфере образования как студентами, так и преподавателями».

В данном опросе участвовали как преподаватели, так и студенты, жители Москвы, Санкт-Петербурга и других регионов РФ, а также студенты и слушатели программ из зарубежных стран. Вышеупомянутый отчет показал, что в нем участвовало 160 преподавателей и 612 студентов. Вместе с тем, в отчете показано, что 51% преподавателей и 77% студентов считают генеративный ИИ технологией, которая положительно влияет на индустрию образования. Многие их них уже используют инструменты генеративного ИИ в образовательной деятельности.

По результатам данного отчета можно сделать вывод о том, что исследовательская оценка проникновения генеративного ИИ в образование была проведена по определенным критериям и выявила, что пока большинство опрошенных считают применение генеративного ИИ в образовании изученным далеко не полностью. Вместе с тем, 62% из опрошенных преподавателей и 44% из участвующих в опросе студентов сошлись во мнении, что генеративный ИИ способствует экономии времени, о возможности круглосуточной консультационной поддержки высказались 42% преподавателей и 36% студентов. Об увеличении вовлеченности в учебный процесс на основе технологий ИИ заявили 67% опрошенных преподавателей и 31% опрошенных студентов.

Таким образом, следует отметить, что данная технология ещё нуждается в дальнейшем изучении и разработке методов ее эффективного применения в учебном процессе. Кроме того, практика показывает, что в настоящее время технологии искусственного интеллекта очень активно используются в различных цифровых сервисах. Сегодня известны такие ролевые возможности искусственного интеллекта, как: модели машинного обучения; интеллектуальные помощники; интеллектуальные стенды; чат-боты; умные агрегаторы; советующие системы и т.д.

Среди моделей искусственного интеллекта можно выделить различные искусственные нейронные сети. Как показывает анализ современных научных трудов [17], активно разрабатываемые сегодня рекуррентные нейронные сети (RNN – recurrent neural network) предназначены для работы с последовательными данными и сохраняют информацию о предыдущих шагах обработки. Данный вид нейронных сетей может быть полезен преподавателям для анализа последовательности действий студентов и определения уровня их достижений. Вместе с тем, ученые утверждают, что в перспективе системы смогут анализировать и оценивать письменные работы студентов, базируясь на выставленных преподавателями критериях, что будет служить объективной оценке знаний студентов и экономии времени преподавателей.

Внедрение в языковые нейросети знаний об окружающем мире при помощи словарно-энциклопедических систем, возможность распознавать лица, изображения, отпечатки пальцев, голоса и других звуков также имеют хорошие перспективы внедрения. На рисунке представлены некоторые возможности использования ИИ в сфере высшего образования. Рассмотрим некоторые аспекты более глубоко:

• 1.    Адаптивное и персонализированное обучение подразумевает подбор необходимых учебных материалов, находящихся в сети университета для обучающихся, имеющих разный уровень подготовки и восприятия образовательной программы. Это позволяет отслеживать прогресс в обучении и изменении индивидуальных траекторий обучающихся в зависимости от результатов. ИИ позволяет студентам выстраивать свои траектории развития не только в процессе обучения, но и в плане проведения научноисследовательской и общественной работы, создавая тем самым портфолио для дальнейшей профессиональной деятельности. Преподавателям ИИ помогает выстраивать воспитательную и методическую работу на основе учета индивидуальных способностей студентов.

• 2.    Система автоматического оценивания позволяет осуществить автоматизировано беспристрастную оценку уровня знаний студентов, анализировать информацию о результатах обучения, давать рекомендации, разрабатывать эффективные индивидуальные планы обучения [2, 3, 18].

• 3.    Развитие инструментов для критического мышления, которое выражается в генерации ИИ различных вариантов решения тех или иных задач, что заставляет студентов и преподавателей искать собственные нестандартные решения для их выполнения [19].

• 4.    Промежуточное обучение – специализированная компьютерная программа позволяет студенту закреплять пройденный материал, определяет, когда он может его забыть и дает рекомендации для повторения [20].

• 5.    Возможность обучения в игровой форме (геймификация) выражается в использовании игровых технологий и обучающих тренажеров в образовательном процессе. «Геймификация стала следствием прорыва технологий и инноваций в игровой индустрии, таких как виртуальная и дополненная реальность, что позволило сделать обучение привлекательным посредством применения теории игр и игровых механизмов в неигровых контекстах» [11].

• 6.    Перспективной также является система прокторинга, которая способна осуществлять анализ поведения обучающегося, сдающего экзамен дистанционно: частота отвода взгляда от монитора, попытка смены вкладки в браузере, наличие посторонних лиц или же голосов и т.д.

• 7.    Смарт-кампус - проект позволит оперативно отвечать на различные вопросы студентов: расписание занятий; поиск аудиторий, в которых проводятся занятия; обратная связь с вузом, преподавателем; доступ к видеолекциям, аудиоматериалам, презентациям и т.д.; получение контрольных заданий; регистрация на различные образовательные программы, курсы; наличие необходимой литературы в библиотеке; наличие свободного места в общежитии, а также возможность выбора места; поиск свободного парковочного места и т.д. [7].

• 8.    Поиск направлений для разработки потенциальных стартап-проектов - методы и средства ИИ, которые позволяют студентам осуществить выбор оптимального направления для разработки стартап-проектов на основе требований рынка для получения прибыли бизнес - структурами при внедрении проектного решения.

Рис . Возможности использования ИИ в сфере высшего образования (разработано авторами)

Следует отметить, что возможные направления использования искусственного интеллекта в сфере высшего образования не ограничиваются только вышеперечисленными. Исходя из анализа, поведенного авторами в рамках настоящей работы, можно отметить возможности использования генеративного ИИ при разработке и дальнейшем применении в учебном процессе нового образовательного решения, которые отражены в таблице.

В связи с разными материально-техническими возможностями вузов, выбор применяемого комплекса технологий искусственного интеллекта носит избирательный характер. В перспективе ИИ имеет широкий спектр развития, т.к. он обеспечивает удобство и эргономичность при изучении учебного материала, способствует экономии времени преподавательского состава, улучшению системы планирования и управления учебными ресурсами, а также создание согласованных образовательных программ для разных уровней обучения. Кроме того, необходимо отметить, что ИИ поддерживает большое разнообразие форматов, методов и техник обучения.

Нельзя не отметить и аналитическую деятельность ИИ с возможностью прогнозирования и всестороннего оценивания учебно-методических материалов. Но, изучая всесторонне применение ИИ в высшем образовании, нельзя не сказать и о проблемах, которые необходимо учитывать при внедрении данной технологии в учебный процесс. В частности, к проблемным моментам следует отнести такие, как: высокая стоимость разработки, развития и масштабирования технологий ИИ в вузе; недостаточное развитие информационно-цифровой архитектуры отдельных вузов; возникновение своеобразной зависимости от технологий и вытекающее отсюда снижение когнитивных и творческих способностей обучающихся; требование непрерывного повышения квалификации в сфере ИИ профессорско-преподавательским составом; снижение или полное отсутствие коммуникации вне виртуального мира; обесценивание человеческого капитала на фоне возрастающего применения технологий ИИ и др.

Таблица

Возможные этапы при внедрении нового образовательного решения на основе ИИ в учебный процесс высшего учебного заведения

Анализ имеющихся образовательных решений	Разработка нового образовательного решения	Дизайн и визуализация разработанного образовательного решения	Внедрение разработанного образовательного решения в учебный процесс	Оценка разработанного образовательного решения
1. Анализ лекционного материала и методических указаний по проведению практических и лабораторных занятий с помощью ИИ	Генерация имеющихся технических, технологических и методических   воз можностей с помощью ИИ	Разработка презентационных и видеоматериалов для работы с новым образовательным решением	Внедрение разработанного образовательного решения в учебный процесс для различных категорий пользователей	Проведение онлайн опросов участников образовательного процесса по эффективности использования нового образовательного решения
2. Поиск новых возможностей структуризации материала на основе применения ИИ	Выявление наиболее подходящих тем дисциплины для изучения с помощью ИИ	Разработка различных предложений по применению технологий ИИ для различных видов занятий и различных категорий пользователей	Выявление «узких мест» при обучении с применением нового образовательного решения	Проведение аналитики и тестирования обучающихся по результатам обучения с использованием нового образовательного решения
3. Анализ имеющихся технических и технологических возможностей вузов по применению ИИ	Выбор обучающего формата для нового образовательного решения	Адаптация разработанного решения под имеющиеся возможности вуза	Внедрение отдельных тем или полного курса дисциплины в образовательный процесс вуза	Использование нейросети для оценки нового образовательного решения

Разработано авторами.

Таким образом, мы сегодня наблюдаем трансформацию в подготовке кадров и можем заметить, что ИИ оказывает следующие воздействия: ИИ может значительно улучшить эффективность обучения, позволяя создавать индивидуальные и подходящие для каждого будущего специалиста программы обучения; большую роль ИИ приобретает в применении экспертных систем, делая их доступными и гибкими; ИИ способствует созданию виртуальных обучающих сред и др.

Сегодня все активнее используются цифровые технологии в деятельности российских вузов. Например, в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации на различных факультетах применяются различные методы и формы для изучения и применения ИИ. Студентам предоставлены возможности работы сразу в нескольких лабораториях университета [18].

Прежде всего, необходимо отметить международную финансовую лабораторию, лабораторию «Томсон рейтер», экспериментальную лабораторию «Нейротехнологии в управлении», лабораторию корпоративной мобильности «Аврора», лаборатории блокчейн и дизайн-мышления UX/UI, совсем недавно открытую брендированную аудиторию АСВ, посвященную системе страхования вкладов. Занятия в данных лабораториях позволяют студентам освоить не только образовательную программу, но и участвовать в различных профессиональных конкурсах и хакатонах.

Хорошим примером может служить недавняя победа студентов факультета «Информационных технологий и анализа больших данных» Финансового университета при Правительстве РФ в конкурсе, проводимом АСО Москвы, в номинации «Лучшая система цифровой трансформации», где студенты представили мобильный сервис «Academia», который был разработан в условиях получения специальных знаний в лаборатории дизайн-мышления UX/UI. Получить новые знания и выполнить инновационные разработки студенты могут и в Центре внедрения VR/AR технологий « КИБЕРХАБ», эффективно функционирующем в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации.

Подводя итог вышесказанному, следует отметить, что ИИ вовсе не конкурент профессорско-преподавательскому составу ни в обучении, ни в оценивании знаний студентов. На наш взгляд, ИИ является вспомогательным, но ценным инструментом, который может выполнять и совершенствовать большое количество различных операций, осуществляемых в вузе, помогать в организации эффективного учебного процесса и выстраивании необходимых коммуникаций.

Заключение

Резюмируя изложенные в настоящей статье аспекты применения технологий ИИ в современном высшем образовании, можно отметить, что ИИ способствует персонализации обучения, созданию интерактивных и адаптивных учебных материалов, может использоваться для оценки знаний и предоставления обратной связи. Кроме того, ИИ способен автоматизировать рутинные задачи и освободить время профессорско-преподавательского состава для повышения уровня самообразования и организации творческой работы со студентами.