Обучение с помощью ИИ в Перу: ключевые принципы коннективизма для нашего высшего образования, Мануэль Этессе

ChatGPT скоро отметит третью годовщину своего революционного запуска. В этой связи стоит поразмышлять о связи между генеративным ИИ и образованием в Перу. На мой взгляд, в сфере высшего образования страны появление генеративного ИИ было встречено с энтузиазмом и осторожностью одновременно. С одной стороны, университеты и институты исследуют новые способы интеграции генеративных инструментов в преподавание, наставничество и исследования, учитывая их потенциал для персонализации, оптимизации и создания процессов. С другой стороны, многие преподаватели с подозрением наблюдают за происходящим, обеспокоенные негативными последствиями, которые приложения ИИ могут иметь для обучения студентов и педагогического смысла преподавания. Согласно Глобальному мониторингу образования Ipsos (2024), Перу входит в число стран, наиболее активно поддерживающих внедрение новых технологий в образование. Это усиливает необходимость обсуждения вопросов их критического и разумного применения. Напряженность между внедрением и осторожностью позволяет задать важный вопрос: как готовить специалистов в эпоху генеративного ИИ, учитывая риски, которые это представляет для обучения? Различные риски для обучения, выявленные специалистами, можно сгруппировать по крайней мере в три категории. Первая связана с утратой критического мышления и автономности. Некритичное использование инструментов генеративной ИИ может привести к когнитивной зависимости, которая ослабляет способность студента самостоятельно мыслить. Когда академическая успеваемость слишком сильно зависит от автоматизированных систем, мышление, размышления и принятие решений могут быть делегированы машине. Это может повлиять на метапознание и критическое мышление, которые являются необходимыми навыками для хорошего специалиста. Вторая группа рисков связана с программными предубеждениями, поскольку модели генеративного ИИ воспроизводят шаблоны данных, на которых они были обучены, а также культурные особенности своих стран происхождения. Это может привести к предубеждениям, которые делают невидимым культурное и социальное разнообразие такой многонациональной страны, как Перу. Это может повлиять на связь перуанских специалистов, проходящих обучение, с богатством мегаразнообразной и мультикультурной страны. Третья группа рисков носит этический и институциональный характер. Использование генеративного ИИ в профессиональном образовании может привести к раскрытию личных данных, отсутствию прозрачности и распространению ошибок автоматизации. Без прочных нормативных рамок и этического понимания использования технологии со стороны преподавателей и властей доверие может ухудшиться в академической среде, где оно и без того сильно подорвано. Это может ослабить чувство ответственности и честности будущих профессионалов в нашей стране. Перед лицом этих вызовов коннективизм, подход к обучению и преподаванию, предложенный Джорджем Сименсом и Стивеном Дауном, может предложить ключи к адаптации к прогрессу нашей цифровой эпохи. В нем понимается, что знания распределяются в сетях взаимосвязей между людьми, ресурсами и технологиями. Сегодня, как никогда ранее, обучение подразумевает создание и поддержание связей, которые позволяют познавать, оценивать и комбинировать потоки информации из множества источников. Такой подход предлагает элементы для противодействия рискам, которые я описал выше. Что касается первой группы рисков, метапознание можно «тренировать» с помощью сетей обучения, в которых студенты обсуждают, сравнивают и оценивают информацию, в том числе генерируемую ИИ. Таким образом, ИИ становится еще одним ресурсом, а не единственным, в сети источников, чья актуальность и потенциал должны быть критически оценены. Что касается второй группы рисков, этот подход предлагает создавать контекстуализированные сети. В случае Перу это означает укрепление связей между учебными заведениями, а также между ними и академическими и профессиональными сообществами в разных регионах, что способствует значимому обмену информацией. Таким образом, диверсификация информационных потоков и плюралистический обмен в сети открывают возможности для преодоления стандартных решений, которые обычно предлагает ИИ. Наконец, коннективизм устанавливает необходимость совместного управления знаниями на основе четких этических принципов. В этом смысле использование, прозрачность и оценка стандартов должны быть результатом взаимодействия между преподавателями, студентами, менеджерами и... разработчиками приложений! (новые ключевые фигуры в создании и обслуживании систем ИИ). С четким видением цели и общего блага эта динамика имеет потенциал для продвижения в сети культуры совместной ответственности и распределенного этического контроля. Я считаю, что будущее высшего образования в Перу будет в значительной степени зависеть от способности его промоутеров и преподавателей — а также системы в целом — позитивно преобразовывать сообщества в условиях прогресса генеративного ИИ. Это означает, среди прочего, изучение подходов, связанных с технологическим прогрессом в цифровую эпоху, которые способствуют сетевому обучению. В этой связи я считаю, что коннективизм предлагает элементы для предотвращения рисков и, прежде всего, для того, чтобы ИИ способствовал развитию таланта, этики и социально-профессиональной приверженности перуанских студентов. Профессор факультета образования Папского католического университета Перу.