Учебное взаимодействие с искусственным интеллектом
Материал из Поле цифровой дидактики
| Описание события | Тема: «Учебное взаимодействие с искусственным интеллектом: от инструмента к партнерству»
Методический семинар магистерской программы «Педагогическое образование»
|
|---|---|
| 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 |
Введение
- Когда машина может генерировать текст, объяснять концепции и решать стандартные задачи, образование должно сосредоточиться на том, что остается за человеком.
Таблица: Приметы нарушения равновесия
| Примета нарушения равновесия | Что волшебники замечают |
|---|---|
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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". |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
Три ключевые идеи
Принцип Дона Нормана:
- 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.
Наследие конструкционизма Пейперта
Конкретные 20 вещей, которые учитель и ученик могут делать с ИИ в классе (1971)
| Description | |
|---|---|
| 20 things to do | The 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 |
