Искусственный интеллект как персональный репетитор: опыт кафедры иностранных языков Питерской Вышки
Преподаватель департамента иностранных языков НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Ольга Горина — среди победителей конкурса образовательных инноваций в номинации «Применение ИИ в преподавании и оценивании». О принципах интеграции нейросетевых моделей в университете, возможностях для студентов и этике нового цифрового мира — в нашем материале.
Конкурс образовательных инноваций НИУ ВШЭ ежегодно собирает десятки идей от преподавателей Вышки: лучшие практики, свежие методики, технологии, меняющие подход к обучению. В этом году в номинации «Применение ИИ в преподавании и оценивании» одной из победительниц стала доцент департамента иностранных языков Питерской Вышки Ольга Горина. Она предложила концепцию, в которой нейросетевые модели становятся не заменой личной работы студента, а полноценным партнером на всех этапах освоения языка.
«Мы сразу объясняем студентам: настоящие знания похожи на айсберг, и ИИ чаще всего представляет только его «надводную часть» — краткие тезисы, ответы, шаблоны. Это удобно, но без глубокой когнитивной базы (той самой массивной подводной части) информация слабо усваивается и легко теряется. Как только технологии по каким-либо причинам будут недоступны — останется «поплавок», а не знание. И все мы понимаем, какой специалист в итоге будет более востребован на рынке труда», — говорит Ольга Горина.
Преподаватель выделяет три ключевых направления использования ИИ в обучении. Первое — правила, лексика и социокультурные нормы, где искусственный интеллект помогает быстро получить необходимую информацию. Второе — навыки гибкого применения языковых единиц в различных контекстах. Нейросети в этом случае обеспечивают огромную вариативность заданий и примеров. «И третье направление — воспитательное, где преподаватель как носитель успешного опыта формирует у студентов культуру работы с технологиями», — объясняет доцент департамента иностранных языков. Для экспериментальных методик обучения был выбран первый курс Школы гуманитарных наук и искусств Питерской Вышки.
Ольга Горина
«Мы должны показать студентам правильный путь использования ИИ, пока они не привыкли просто генерировать готовые домашние задания, — подчеркивает Ольга Горина. — Студенты часто говорят, что используют ИИ для «генерации идей», хотя на самом деле восполняют таким образом пробелы в знаниях. Грамотное применение искусственного интеллекта способно не только пополнить базу знаний, но и сформировать необходимые навыки».
Первая часть обучения опирается на классическую корпусную лингвистику — анализ больших массивов аутентичных текстов. Студенты изучают реальное употребление языка, а не только правила из учебников. «Яркий пример из практики: политический переводчик использовал выражение exclude the possibility (исключить возможность), но все СМИ заменили глагол на rule out. Почему? Корпусная статистика показывает: rule out — типично газетный глагол, который доминирует в новостных текстах, тогда как exclude встречается преимущественно в академических работах. Хотя словари называют эти глаголы синонимами. Без корпусной статистики легко впасть в заблуждение. А если мы неправильно используем регистр, текст звучит как ненастоящий, с какой-то иностранностью…» — подчеркивает преподаватель.
Для отработки найденных закономерностей используются возможности ИИ. Большие языковые модели помогают быстро создать огромное количество упражнений для запоминания нужной лексики и правил. Важно, что они будут разнообразными — а значит, интересными для студентов. Если учебники предлагают общие модели ситуаций, лексики и грамматики, то искусственный интеллект способен точечно достроить недостающие звенья под индивидуальные запросы учащихся, персонализируя готовые учебные материалы.
Особенно эффективен ИИ как инструмент самоконтроля. На занятиях студент пишет текст, а затем по разработанному преподавателем промпту быстро получает развернутый фидбэк от языковой модели. Молодым людям интересно читать такие комментарии, потому что они касаются их собственного произведения: «Сегодня задать на дом сочинение — скорее провокация. Естественно, студент его сгенерирует. Поэтому формат изменился: студенты пишут текст на занятиях, а затем с помощью ИИ проверяют его и анализируют ошибки».
Промпты для самоконтроля включают не только проверку грамматики, но и выявление стилистических отклонений. ИИ составляет список исправлений с объяснениями, а затем начинается работа в парах с присвоением ролей — рецензента и автора. Студенты также учатся генерировать тесты для своего напарника по тем моментам, в которых тот ошибся.
«Им это интересно, а мы внедряем созидательное использование искусственного интеллекта, при котором что-то остается в голове — человек учится. То есть, ИИ встраивается во все процессы очень легко за счет индивидуализации и персонализации. Каждый студент делает свой собственный запрос в зависимости от того, чего ему не хватило в учебнике. В нашем эксперименте к экзамену студенты научились самостоятельно генерировать персонализированные шаблоны для письменной и устной речи, адаптированные под их когнитивные стили. Плюс наблюдается позитивная интерференция — ребята впитывают правильные языковые конструкции из ИИ-текстов», — объясняет Ольга Горина.
Студент может попросить большую языковую модель объяснить незнакомую ситуацию, подсказать коллокации (словосочетания, в которых слова часто встречаются рядом), предложить академические варианты разговорной лексики или структуру эссе. «Методически — это очень емкая задача: разбить проблемы учеников на серию промптов, которые развивают недостающие навыки. Это должны продумать мы, преподаватели. Но в итоге наши студенты учатся использовать ИИ как персонального репетитора, в созидательном и корректном русле», — рассказывает доцент ШГНиИ.
Внедрение искусственного интеллекта существенно изменило организацию учебного процесса, сделав его более интенсивным и эффективным. «Мы меньше стали задавать домашних заданий, потому что тестология — это первое, что пало с внедрением искусственного интеллекта. Мы стараемся все успеть сделать в аудитории. Технологии, безусловно, ускоряют процессы, но фундаментальные принципы усвоения языка остаются неизменными: для образования нейронных связей нужны время и повторения», — объясняет Ольга Горина.
Таким образом в основе новой методики — идея превращения ИИ из инструмента плагиата в образовательного партнера, который развивает языковую осознанность и критическое мышление студентов. При этом алгоритмический текст нейросетей сам по себе становится качественным учебным материалом для анализа и освоения языковых структур.
По словам доцента Питерской Вышки, участие в конкурсе образовательных инноваций позволило систематизировать накопленный опыт и поделиться им с методическим сообществом. «Хочу поблагодарить Вышку за то, что не успели появиться нейросети, как у нас немедленно была организована дискуссия на департаменте. Университет не стал запрещать использование новых инструментов, а сразу взял курс на их изучение и внедрение, создав площадку для обмена опытом», — отмечает Ольга Горина.
В планах — развитие методики и подготовка новых материалов совместно с коллегами. «В следующем году мы планируем отрефлексировать опыт создания курса по межкультурной коммуникации, где также активно использовали ИИ», — делится планами преподаватель.
Победители конкурса получают возможность выступить на Преподавательском марафоне НИУ ВШЭ. Это помогает установить полезные профессиональные контакты и выйти на новый уровень в педагогической деятельности.