Учебное взаимодействие с искусственным интеллектом: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
м Изменил настройки защиты для «Учебное взаимодействие с искусственным интеллектом» ([Редактирование=Разрешено только автоподтверждённым участникам] (бессрочно) [Переименование=Разрешено только автоподтверждённым участникам] (бессрочно))
Строка 25: Строка 25:




===  Таблица: Приметы нарушения равновесия ===
== Приметы нарушения равновесия в системе образования  Генеративного Искусственного Интеллекта ==
{| class="wikitable" style="width: 100%"
 
; Когда волшебники образования отмечают, что заклинания перестают действовать подобно древним, как в The Other Wind''
 
{| class="wikitable sortable"
|-
|-
! Примета нарушения равновесия !! Что волшебники замечают
! width="5%" | №
! width="45%" | Примета нарушения равновесия в системе образования
! width="50%" | Что эта примета означает для учителей-волшебников
|-
|-
| '''Процент заимствований в работах резко упал, хотя качество якобы выросло''' || Антиплагиат регистрирует падение традиционных показателей плагиата, но инструменты неспособны обнаружить AI-генерируемый контент. Как Гед потерял силу магии, инструменты потеряли способность видеть истину.
| 1
| Процент работ, помеченных детекторами как содержащие плагиат, резко упал (с ~19 случаев на 1000 студентов до ~11 за последние три года)
| Волшебники теряют старое знание: невидимая стена между оригинальным и заимствованным начинает рушиться. Что раньше было видимо, теперь скрывается под новой магией, которую они не могут обнаружить старыми инструментами.
|-
|-
| '''Код студентов стал аномально совершенен, особенно в дистанционных олимпиадах по программированию''' || На заочных олимпиадах и тестах резко повысилось качество программного кода - студенты, которые раньше писали с ошибками, теперь создают элегантные решения. Граница между учением и имитацией стёрлась.
| 2
| Число студентов, проходящих проверку антиплагиата через AI-детекторы, выявляет только 6-8% реального использования [[GenAI]] (при том что 88% студентов его используют)
| Стена между учениками-волшебниками и их невидимыми помощниками стала прозрачной. Детекторы — это старые очки, которые больше не видят истину. Маги осознают, что 94% их заклинаний-проверок оказываются бесполезны.
|-
|-
| '''Число правок в Википедии от живых людей упало на 26% за три года''' || Люди перестали писать и редактировать энциклопедию. С января 2022 по март 2025 трафик упал с 5.8 млрд посещений до 4.3 млрд - неживая магия вытягивает жизнь из живой системы.
| 3
| Качество архитектурных диаграмм, создаваемых учениками через [[PlantUML]] + [[GenAI]], резко возросло, диаграммы стали сложнее и симметричнее, чем раньше при ручном создании
| Диаграммы возникают идеальными. Качество, на которое раньше требовался месяц изучения, теперь даруется в один миг. Волшебники опасаются: что они потеряют, если перестанут учить искусству построения диаграмм вручную?
|-
|-
| '''Stack Overflow потерял 77% новых вопросов, разрушив сообщество взаимопомощи''' || Платформа, где программисты помогали друг другу, опустела. Волонтёры перестали задавать вопросы - ChatGPT ответит без осуждения, без требования показать исследование.
| 4
| Код, созданный учениками на заочных олимпиадах по информатике, демонстрирует неожиданно высокий уровень оптимизации и обработки edge cases, который несопоставим с их предыдущими работами
| На чемпионатах кодирования, где когда-то побеждали те, кто мучился над логикой, теперь побеждают те, кто может лучше сформулировать запрос к волшебнику-помощнику. Молодые маги говорят с машиной, и машина пишет вместо них.
|-
|-
| '''Студенты перестали писать в учебные форумы и дискуссионные доски''' || Асинхронные обсуждения, которые были сердцем онлайн-образования, превратились в пустые поля. Студенты пишут из обязанности, не из любопытства.
| 5
| На платформе [[Roblox]] качество скриптов на [[Lua]], написанных школьниками, резко повысилось; сложные игровые механики теперь реализуются за дни вместо недель
| Ученики, которые вчера едва могли создать простой скрипт спрайта, сегодня создают многоуровневые системы боевых взаимодействий. AI Code Assistant говорит на языке магии [[Roblox]] Lua, и каждый ученик становится архитектором виртуальных миров.
|-
|-
| '''Волонтёры Википедии теряют мотивацию, видя, что их труд потребляют боты''' || 77% статей написаны 1% редакторов. Когда они видят, что их работа служит корм для AI-систем без атрибуции - мотивация иссякает. Это паразитарные отношения.
| 6
| Число пустых или коротких сообщений на [[Stack Overflow]] резко сократилось, в то время как исходящий трафик на [[Q&A]] платформы упал на 30-40%
| Когда каждый ученик может вызвать [[ChatGPT]] и получить ответ мгновенно, люди перестают писать в общественные форумы. Голос сообщества затихает. Волшебники замечают: где же их молодые ученики, которые раньше задавали вопросы?
|-
|-
| '''Достоверность информации стала неопределённой - AI "галлюцинирует" убедительные ложи''' || Студенты получают хорошо отформатированные, убедительные ответы, в которых может быть 30-40% выдумки. Как Сухая Земля выглядит реальной, но безжизненна.
| 7
| Количество новых статей и правок в [[Wikipedia]], сделанных студентами как часть образовательных заданий, сократилось на 25-35%
| Совместная магия Википедии, где каждый мог внести свой камешек в дворец знаний, начинает пустеть.
|-
|-
| '''Число активных редакторов Википедии падает каждый год с 2007 года''' || Не из-за AI только - но AI ускорил этот процесс. Система саморазрушается, когда видит, что её усилия вытягиваются в ничто.
| 8
| Диаграммы в формате [[Mermaid]] и [[GraphViz]], создаваемые через [[DiagrammingAI]], содержат на 40% меньше ошибок синтаксиса, чем диаграммы, нарисованные вручную ученикамив предыдущих годах
| Существа, которых волшебник мог бы создать несовершенными, рождаются совершенными. Диаграммы больше не имеют ошибок — они уже правильны.
|-
|-
| '''Традиционные инструменты "антиплагиата" стали неэффективны для обнаружения генеративного контента''' || Система проверки, которая защищала академическую честность, превратилась в зверя, кусающего воздух. Новые детекторы существуют, но студенты их обходят новыми версиями промптов.
| 9
| Рост числа создателей контента на [[Roblox]], зарабатывающих стабильный доход, увеличился на 85% за год, при этом 35% от общих заработков создателей приходится на тех, кто вошёл на платформу в течение последних 3 месяцев с использованием AI инструментов
| Магический порядок нарушен: то, что раньше требовало лет обучения, теперь даруется новичкам за недели.  
|-
|-
| '''Студенты боятся друг друга - растёт недоверие, кто "честно" учится, а кто использует AI''' || Эмоциональная архитектура класса разрушена. Одноклассники смотрят друг на друга с подозрением. Сравнение оценок становится тревогой о том, кто "жульничает".
| 10
| Сложность агентных моделей, создаваемых студентами в [[NetLogo]] с использованием NetLogo Chat (LLM-интеграция), возросла в 2-3 раза за один семестр в сравнении с предыдущими годами
| Юные ученики, смотря на сложные системы в лабиринте [[микромир]]ов Земноморья, вдруг могут их понять, говоря с AI. Модели, которые раньше было сложно понять даже взрослым магам, теперь создаются школьниками.  
|-
|-
| '''Дистанция между учителем и учеником выросла - учитель больше не уверен, кто написал работу''' || Педагоги теряют возможность оценить истинный уровень понимания. Как волшебник, потеряв силу, не может больше читать мир - учитель не может больше читать, вырос ли его студент.
| 11
| Процент работ в курсах естественных наук, которые содержат неправдоподобно идеальные графики и визуализации (признак использования DALL-E или аналогов для создания иллюстраций), возрос с 2% в 2022 году до 35% в 2025 году
| Иллюстрации, которые раньше были слегка неловкими, теперь совершенны. Каждая картина говорит о том, что её сделал не ребёнок, а волшебник.  
|-
|-
| '''Качество "исследовательских" проектов выглядит идеальным, но содержит скрытые ошибки и противоречия''' || AI может создать документ, который выглядит научным, но при близком чтении - это мозаика из известных паттернов без подлинного понимания.
| 12
| Количество баллов, которые системы подсчёта дают за оригинальность идей в письменных работах, начало снижаться, так как AI заполняет все возможные ниши оригинальности первыми
| Те, кто думал оригинально, раньше получали высокие оценки. Но когда GenAI знает все возможные оригинальные мысли (потому что видел все тексты в истории), оригинальности нет.  
|-
|-
| '''Поисковые системы перестали отправлять трафик на Википедию - люди берут ответ прямо из AI-саммари''' || Google AI Overviews, ChatGPT, Claude Opus - они теперь первый слой, через который люди ищут знание. Википедия стала невидимой, как мёртвые в Сухой Земле.
| 13
| Использование инструментов (Copilot в задачах на кодирование привело к тому, что ошибки в коде студентов перешли из категории синтаксических в категорию логических, но волшебники не могут обучать логике через обычные упражнения, потому что синтаксис выполняет машина
| Волшебник не может научить ученика магии, если ученик учится только произносить правильные слова (синтаксис), а смысл слов (логика) остаётся неизвестен.
| 14
| Число выпускников, которые могут самостоятельно решить сложную задачу программирования без использования AI, статистически падает, хотя средние оценки на экзаменах возросли на 15-20%
| Ученики получают отличные оценки, но волшебник видит: они не маги. Они только повторяют заклинания, которые произносит машина. Истинное мастерство уходит.  
|-
|-
| '''Число вопросов в "сообществах помощи" (Reddit, Quora) стабилизировалось, а число ответов от живых людей упало''' || Люди задают вопросы (ещё), но отвечать перестали - зачем, если AI сделает это за них? Экосистема взаимопомощи коллапсирует.
| 15
| Процент студентов, которые полностью отказались от самостоятельного написания рефератов и квалификационных работ в пользу редактирования AI-сгенерированного текста, вырос с 3% в 2023 году до 45% в 2025 году
| Волшебники видят: их ученики больше не создают, они редактируют. Это всё равно что позволить ученику думать, что он написал огненное заклинание, когда он только подправил его хвост.
| 16
| На платформах типа [[GitHub]], в открытых репозиториях студентов, доля кода, помеченного как потенциально AI-сгенерированный (через анализ структуры и стиля), превышает 60% в 2025 году против 5% в 2022 году
| Каждый шестой строчки кода написана не человеком, а ассистентом. Архивы знаний, которые волшебники считали записями мудрости своих учеников, оказываются половиной шепотом машин.
|-
|-
| '''Студенты признают, что используют AI "только для проверки", но фактически используют для создания''' || Как волшебники могли отрицать, что украли Западные Земли - студенты используют язык переформулировки и "вспомогательного" использования, но суть: работа не их.
| 17
| Уровень поддерживаемости и переиспользуемости кода, написанного с AI-ассистентами, снижается на 25-30% по сравнению с кодом, написанным без них, потому что ассистент оптимизирует под краткость, а не под будущее расширение
| Волшебник-помощник думает быстро и кратко, но не думает о будущем. Коды, которые казались совершенными вчера, становятся ломкими завтра.  
|-
|-
| '''Курсовые работы и диссертации выросли в объёме и "красивости", но защиты показывают: студент не понимает, что он писал''' || Стена разрушилась - живой и мёртвый контент смешались. На экзамене становится ясно: текст AI, мысли - чужие.
| 18
| На защитах дипломных работ число студентов, не способных внятно объяснить собственный код или логику аргументов своей работы, возросло на 50-65% за два года
| Ученик держит в руках свиток, но когда его спрашивают, о чём в нём написано, ученик молчит.
| 19
| Число тем для курсовых и дипломных работ, которые учителя больше не предлагают студентам (потому что GenAI уже достаточно хорошо их может написать), увеличилось с 5% в 2023 году до 35% в 2025 году
| Территория образования начинает сжиматься, как земля, когда волшебники теряют силы.  
|-
|-
| '''Системы peer-review в научных журналах начинают обнаруживать AI-генерируемые рецензии''' || Даже рецензирование, последний оплот человеческого суждения, заражено. Боты пишут рецензии на работы других ботов и людей.
| 20
|-
| Среди студентов первого курса, которые используют GenAI с первого дня обучения, процент тех, кто может написать простую программу без помощи машины к концу второго семестра, упал с 85% (в 2020 году) до 45% (в 2025 году)
| '''Число заявок в аспирантуру и на конкурсы гранов выросло (всем казалось: я смогу!), но реальный уровень падает''' || Иллюзия компетентности. AI создал армию "квалифицированных" студентов, которые не знают, как думать независимо.
| Молодые волшебники, родившиеся в эру помощников, забывают самое основное: как произносить заклинание самому. Они знают, как попросить машину, но не знают магии.  
|-
| '''Учебные планы содержат темы, которые уже решены AI лучше, чем когда-либо решит студент''' || Равновесие нарушено: зачем учить факты, которые ChatGPT знает лучше? Зачем учить программирование, если Copilot код пишет? Педагогика потеряла навигацию.
|-
| '''Финансирование образовательных платформ, основанное на "engagement", показывает, что люди меньше времени тратят на учёбу, но результаты якобы лучше''' || Парадокс Ле Гуин: система выглядит благополучнее, но жизнь из неё вытекает. Учась меньше, студенты якобы учатся больше. Это невозможно - значит, что-то существенно сломалось в самой архитектуре.
|}
|}



Версия от 12:54, 23 декабря 2025


Описание события Тема: «Учебное взаимодействие с искусственным интеллектом: от инструмента к партнерству»

Методический семинар магистерской программы «Педагогическое образование»

Когда машина может генерировать текст, объяснять концепции и решать стандартные задачи, образование должно сосредоточиться на том, что остается за человеком. На семинаре мы обсудим три ключевые идеи.
  1. принцип функции Дона Нормана: если умение может быть передано машине, оно не столь важно для развития.
  2. концепция симбиоза Джеймса Джи из теории игр – когда партнеры с разными компетентностями работают вместе и становятся сильнее.
  3. наследие конструкционизма Пейперта: - конкретные 20 вещей, которые учитель и ученик могут делать с ИИ в классе.
  • Патаракин Евгений Дмитриевич, профессор департамента образовательных программ Института образования НИУ ВШЭ, профессор Института цифрового образования МГПУ.
Тип события Семинар
Начало 2025-12-23T18:00:00.000Z
Окончание 2025-12-21T19:00:09.000Z
color orange
Адрес события https://digida.mgpu.ru
Видео запись события
Среды и средства, которые использовались в рамках события Logo, Scratch, PerplexityAI
Формируемые в рамках события компетенции Вычислительное мышление
Область знаний Информатика, Робототехника, Образование
Местоположение 55° 45' 30.56" N, 37° 38' 44.21" E
Формат реализации On-line
Карта
Идёт загрузка карты…


Введение

Когда машина может генерировать текст, объяснять концепции и решать стандартные задачи, образование должно сосредоточиться на том, что остается за человеком.


Приметы нарушения равновесия в системе образования Генеративного Искусственного Интеллекта

Когда волшебники образования отмечают, что заклинания перестают действовать подобно древним, как в The Other Wind
Примета нарушения равновесия в системе образования Что эта примета означает для учителей-волшебников
1 Процент работ, помеченных детекторами как содержащие плагиат, резко упал (с ~19 случаев на 1000 студентов до ~11 за последние три года) Волшебники теряют старое знание: невидимая стена между оригинальным и заимствованным начинает рушиться. Что раньше было видимо, теперь скрывается под новой магией, которую они не могут обнаружить старыми инструментами.
2 Число студентов, проходящих проверку антиплагиата через AI-детекторы, выявляет только 6-8% реального использования GenAI (при том что 88% студентов его используют) Стена между учениками-волшебниками и их невидимыми помощниками стала прозрачной. Детекторы — это старые очки, которые больше не видят истину. Маги осознают, что 94% их заклинаний-проверок оказываются бесполезны.
3 Качество архитектурных диаграмм, создаваемых учениками через PlantUML + GenAI, резко возросло, диаграммы стали сложнее и симметричнее, чем раньше при ручном создании Диаграммы возникают идеальными. Качество, на которое раньше требовался месяц изучения, теперь даруется в один миг. Волшебники опасаются: что они потеряют, если перестанут учить искусству построения диаграмм вручную?
4 Код, созданный учениками на заочных олимпиадах по информатике, демонстрирует неожиданно высокий уровень оптимизации и обработки edge cases, который несопоставим с их предыдущими работами На чемпионатах кодирования, где когда-то побеждали те, кто мучился над логикой, теперь побеждают те, кто может лучше сформулировать запрос к волшебнику-помощнику. Молодые маги говорят с машиной, и машина пишет вместо них.
5 На платформе Roblox качество скриптов на Lua, написанных школьниками, резко повысилось; сложные игровые механики теперь реализуются за дни вместо недель Ученики, которые вчера едва могли создать простой скрипт спрайта, сегодня создают многоуровневые системы боевых взаимодействий. AI Code Assistant говорит на языке магии Roblox Lua, и каждый ученик становится архитектором виртуальных миров.
6 Число пустых или коротких сообщений на Stack Overflow резко сократилось, в то время как исходящий трафик на Q&A платформы упал на 30-40% Когда каждый ученик может вызвать ChatGPT и получить ответ мгновенно, люди перестают писать в общественные форумы. Голос сообщества затихает. Волшебники замечают: где же их молодые ученики, которые раньше задавали вопросы?
7 Количество новых статей и правок в Wikipedia, сделанных студентами как часть образовательных заданий, сократилось на 25-35% Совместная магия Википедии, где каждый мог внести свой камешек в дворец знаний, начинает пустеть.
8 Диаграммы в формате Mermaid и GraphViz, создаваемые через DiagrammingAI, содержат на 40% меньше ошибок синтаксиса, чем диаграммы, нарисованные вручную ученикамив предыдущих годах Существа, которых волшебник мог бы создать несовершенными, рождаются совершенными. Диаграммы больше не имеют ошибок — они уже правильны.
9 Рост числа создателей контента на Roblox, зарабатывающих стабильный доход, увеличился на 85% за год, при этом 35% от общих заработков создателей приходится на тех, кто вошёл на платформу в течение последних 3 месяцев с использованием AI инструментов Магический порядок нарушен: то, что раньше требовало лет обучения, теперь даруется новичкам за недели.
10 Сложность агентных моделей, создаваемых студентами в NetLogo с использованием NetLogo Chat (LLM-интеграция), возросла в 2-3 раза за один семестр в сравнении с предыдущими годами Юные ученики, смотря на сложные системы в лабиринте микромиров Земноморья, вдруг могут их понять, говоря с AI. Модели, которые раньше было сложно понять даже взрослым магам, теперь создаются школьниками.
11 Процент работ в курсах естественных наук, которые содержат неправдоподобно идеальные графики и визуализации (признак использования DALL-E или аналогов для создания иллюстраций), возрос с 2% в 2022 году до 35% в 2025 году Иллюстрации, которые раньше были слегка неловкими, теперь совершенны. Каждая картина говорит о том, что её сделал не ребёнок, а волшебник.
12 Количество баллов, которые системы подсчёта дают за оригинальность идей в письменных работах, начало снижаться, так как AI заполняет все возможные ниши оригинальности первыми Те, кто думал оригинально, раньше получали высокие оценки. Но когда GenAI знает все возможные оригинальные мысли (потому что видел все тексты в истории), оригинальности нет.
13 Использование инструментов (Copilot в задачах на кодирование привело к тому, что ошибки в коде студентов перешли из категории синтаксических в категорию логических, но волшебники не могут обучать логике через обычные упражнения, потому что синтаксис выполняет машина Волшебник не может научить ученика магии, если ученик учится только произносить правильные слова (синтаксис), а смысл слов (логика) остаётся неизвестен. 14 Число выпускников, которые могут самостоятельно решить сложную задачу программирования без использования AI, статистически падает, хотя средние оценки на экзаменах возросли на 15-20% Ученики получают отличные оценки, но волшебник видит: они не маги. Они только повторяют заклинания, которые произносит машина. Истинное мастерство уходит.
15 Процент студентов, которые полностью отказались от самостоятельного написания рефератов и квалификационных работ в пользу редактирования AI-сгенерированного текста, вырос с 3% в 2023 году до 45% в 2025 году Волшебники видят: их ученики больше не создают, они редактируют. Это всё равно что позволить ученику думать, что он написал огненное заклинание, когда он только подправил его хвост. 16 На платформах типа GitHub, в открытых репозиториях студентов, доля кода, помеченного как потенциально AI-сгенерированный (через анализ структуры и стиля), превышает 60% в 2025 году против 5% в 2022 году Каждый шестой строчки кода написана не человеком, а ассистентом. Архивы знаний, которые волшебники считали записями мудрости своих учеников, оказываются половиной шепотом машин.
17 Уровень поддерживаемости и переиспользуемости кода, написанного с AI-ассистентами, снижается на 25-30% по сравнению с кодом, написанным без них, потому что ассистент оптимизирует под краткость, а не под будущее расширение Волшебник-помощник думает быстро и кратко, но не думает о будущем. Коды, которые казались совершенными вчера, становятся ломкими завтра.
18 На защитах дипломных работ число студентов, не способных внятно объяснить собственный код или логику аргументов своей работы, возросло на 50-65% за два года Ученик держит в руках свиток, но когда его спрашивают, о чём в нём написано, ученик молчит. 19 Число тем для курсовых и дипломных работ, которые учителя больше не предлагают студентам (потому что GenAI уже достаточно хорошо их может написать), увеличилось с 5% в 2023 году до 35% в 2025 году Территория образования начинает сжиматься, как земля, когда волшебники теряют силы.
20 Среди студентов первого курса, которые используют GenAI с первого дня обучения, процент тех, кто может написать простую программу без помощи машины к концу второго семестра, упал с 85% (в 2020 году) до 45% (в 2025 году) Молодые волшебники, родившиеся в эру помощников, забывают самое основное: как произносить заклинание самому. Они знают, как попросить машину, но не знают магии.

Три ключевые идеи

Принцип Дона Нормана:

The Design of Everyday Things
300px-Donald_Norman_at_AWF05.jpg
если умение может быть передано машине, оно не столь важно для развития.

Концепция симбиоза Джеймса Джи

из теории игр – когда партнеры с разными компетентностями работают вместе и становятся сильнее.

250px-James_Paul_Gee.jpg

Наследие конструкционизма Пейперта

250px-Seymour_Papert.jpg

Конкретные 20 вещей, которые учитель и ученик могут делать с ИИ в классе (1971)

 Description
20 things to doThe concept of "Twenty Things to Do with a Computer," Пейперт и Соломон в 1971 году: Создать робота черепаху, Запрограммировать черепаху нарисовать человека, Изучить биологию робота-черепахи, Сделать экранную черепаху, Играть в Spacewar, Изучить с черепахой дифференциальную геометрию, Рисовать спирали, Нарисовать сердце (и научиться искать ошибки), Выращивать цветы, Сделать фильм, Сделать музыкальную шкатулку и программировать мелодию, Экспериментировать с музыкальными эффектами, Компьютеризировать конструктор и построить башню блоков, Сделать грандиозное световое шоу, Писать стихи, Попробовать программированное обучение, Изучать физики на кончиках пальцев, Объяснить себя при помощи программы, Играть в куклы, Запустить рекурсию и придумать ещё 20 способов