Систематизация образовательных практик взаимодействия людей и генеративных ИИ-агентов

Материал из Поле цифровой дидактики


Описание события Выступление с докладом "Систематизация образовательных практик взаимодействия людей и генеративных ИИ-агентов посредством различных способов представления и моделирования совместной деятельности"
Тип события Доклад
Начало 2025-09-22T16:15:44.000Z
Окончание 2025-09-22T16:30:44.000Z
color orange
Адрес события
Видео запись события
Среды и средства, которые использовались в рамках события NetLogo
Формируемые в рамках события компетенции
Область знаний Педагогика, Моделирование
Местоположение
Формат реализации Гибрид


Репертуарные решетки

Метод, основанный на теории персональных конструктов Дж. Келли позволяет участникам выстраивать и систематизировать признаки, по которым они оценивают и различают взаимодействия с ИИ-агентами. В первом эксперименте участникам (студентам вузов) были предложены средства, которые они чаще всего используют при написании курсовых и выпускных квалификационных работ:

  1. ChatGPT
  2. ConsultantPlus,
  3. Cyberleninka,
  4. eLIBRARY.RU
  5. Google Scholar
  6. ResearchGate,
  7. Wikipedia
  8. Yandex.GPT

Эти ресурсы использовались как элементы репертуарной решетки. Совместно с участниками обсуждались достоинства и недостатки каждого из ресурсов. В ходе обсуждения были предложены следующие полярные конструкты:

  1. «Недостоверность» <--> «Достоверность»
  2. «Популярность» <--> «Научность»
  3. «Сложность» <--> «Удобство»
  4. «Ограниченность» <--> «Объем информации»,
  5. «Статичность»<--> «Диалог»
  6. «Медленно» <--> «Быстро»
  7. «Платно» <--> «Бесплатно»
  8. «Устаревание» <--> «Актуальность»

В результате студенты получили решетки размером 8×8 (элементы × конструкты), где каждое средство ранжировалось по каждому конструкту на индивидуальных и командных решетках. Это позволило участникам увидеть общие и различающиеся представления о том, как они воспринимают различные инструменты, и способствовало выработке общей онтологии поля командной деятельности — общего языка для обсуждения преимуществ и недостатков разных ресурсов. В рамках второго эксперимента в качестве исходных элементов решетки были взяты наиболее известные и доступные для студентов университетов языковые модели Bert,

  1. DeepSeek
  2. GigaChat GPT-4
  3. Llama
  4. Mistral
  5. Qwen
  6. YandexGPT.

Аналогично первому эксперименты, в ходе групповой дискуссии были выработаны релевантные полярные конструкты:

  1. «Медлительность» <--> «Быстрый отклик»
  2. «Непрозрачность работы» <--> «Прозрачность работы»
  3. «Не вызывает доверия» <--> «Вызывает доверие»
  4. «Шаблонность» <--> «Креативность»
  5. «Потеря контекста» <--> «Понимание контекста»
  6. «Специализированность»<--> «Универсальность»
  7. «Закрытость» <--> «Открытость»
  8. «Просто выдаёт ответ» <--> «Показывает путь к результату»

Студенты ранжировали каждую языковую модель по этим характеристикам, формируя индивидуальные и коллективные решетки. Это позволило выявить коллективные ожидания и сомнения относительно ИИ-инструментов для совместной работы в образовательных командах, а также выявить различия в восприятии современных языковых моделей. С полученными решётками можно продолжать эксперименты, использую инструмент WebGridPlus.

 Description
WebGridWebGrid - это система представления концепций, которая помогает выявлять и анализировать ментальные модели отдельных людей, группы или сообщества в определённых областях знаний. В основании инструмента лежит теория персональных конструктов Джорджа Келли

Веерная матрица

Таблица 1. Веерная матрица взаимодействия агентов различной природы
Типы агентов / Виды работ Отдельный человек Команды людей Системы ИИ Гибридные команды
Индивидуальная работа Область саморефлексии и личностного развития Работа с отдельными участниками команды Использование ИИ-ассистентов Персонализация в гибридной среде
Командная работа Включение человека в команду Анализ командных процессов и сетевого анализа Оркестрация ИИ-систем Командная динамика человек–ИИ
Автоматизированная работа Автоматизация индивидуальных процессов Автоматизация командных процессов Область непрерывного обучения и адаптации ИИ-систем Автоматизация гибридных процессов
Гибридная работа Человек как часть гибридной системы Команда как часть гибридной системы ИИ как часть гибридной системы Область синергии человеческого и искусственного интеллекта
Источник — http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Систематизация_образовательных_практик_взаимодействия_людей_и_генеративных_ИИ-агентов&oldid=31824