Технологии в классе: уроки из экономики образования

Улучшают ли мобильные телефоны и искусственный интеллект процесс обучения или ухудшают его? Этот вопрос обычно обсуждается с точки зрения педагогики: какую методику обучения использовать, как мотивировать учащихся, какую роль играет учитель. Но есть и другой подход к этой проблеме — с точки зрения экономики образования: рассматривать технологии как еще один фактор производства в сфере образования, наравне с временем занятий или качеством преподавания, и задаться вопросом, какова их причинно-следственная отдача. Два недавних исследования, проведенных в латиноамериканских странах — в условиях, схожих с нашей страной, — позволяют ответить на исходный вопрос, опираясь на строгие доказательства, а не на интуицию. Гильерме Личанд (Стэнфорд) совместно с Лукой Морено-Лузада, Тьяго да Коста и Мэтью Генцкоу в рабочем документе NBER исследовали запрет на использование мобильных телефонов, введенный в муниципальных школах Рио-де-Жанейро — крупнейшей школьной сети Латинской Америки, насчитывающей более 650 тысяч учащихся в 1 557 школах. Запрет вводился в два этапа: сначала только в классах (2023 г.), затем в течение всего учебного дня (2024 г.). Поскольку не все школы находились в одинаковых условиях — в некоторых уже действовали строгие правила до введения муниципального запрета, а в других — нет — исследователи сравнили динамику результатов тестов по математике и языку в зависимости от того, насколько школа была затронута изменением политики. Результат: в школах, где использование мобильных телефонов сократилось в наибольшей степени, оценки по математике и португальскому языку значительно выросли по сравнению с контрольной группой. Этот эффект особенно заметный в 7-м и 8-м классах (дети в возрасте от 11 до 13 лет) — именно там, где использование мобильных телефонов было наиболее распространенным. Экономический вывод здесь прост: мобильный телефон в классе конкурирует за ограниченный ресурс — внимание учащегося — не давая взамен никакого образовательного вклада. Его изъятие не требует дополнительных затрат и приносит измеримую отдачу. Второе исследование, проведенное Себастьяном Гальегосом (UAI Business School и HCEO — Чикагский университет), основано на иной логике. На университетском курсе по эконометрике в Чили — проводившемся в семи скоординированных группах — был разработан помощник на базе искусственного интеллекта, обученный на материалах курса, и проведены два рандомизированных эксперимента с участием около 300 студентов. В первом эксперименте группу студентов поощряли к использованию этого инструмента перед промежуточным экзаменом с помощью напоминающих писем. Уровень внедрения и использования вырос, но результаты экзамена не улучшились: эффект оказался статистически нулевым. Доступ к ИИ, рекламируемому без дополнительных инструкций, оказался недостаточным. Второй эксперимент проходил иначе: перед итоговым экзаменом одна группа студентов получила не просто стимул к использованию ИИ, а конкретные рекомендации по его применению — просить ИИ выступать в роли репетитора, генерировать тренировочные вопросы, проверять ответы шаг за шагом — вместо того, чтобы просто использовать его для получения готовых решений. Эта вторая группа улучшила свои результаты на итоговом экзамене и повысила вероятность успешного завершения курса. Улучшение коснулось в основном вопросов с открытыми ответами, требующих структурированного мышления, а не вопросов с несколькими вариантами ответов. Эта закономерность согласуется с концепцией программы по обучению использованию ИИ, в которой делался акцент на структурированном мышлении и пошаговом решении задач. Иными словами: один и тот же инструмент, одинаково доступный для всех студентов, не давал никакого эффекта, когда в качестве вклада предоставлялся только «доступ», и давал значительный и существенный эффект, когда вкладом был «доступ плюс руководство по правильному использованию». В обоих исследованиях использованы дизайны, позволяющие научно оценить эффект вмешательства: квази-естественный эксперимент в Рио-де-Жанейро (в одних школах использование мобильных телефонов было запрещено, а в других — нет, что позволило провести сравнение) и эксперименты в Чили (по результатам жеребьёвки одни учащиеся получали доступ к ИИ, а другие — доступ к ИИ плюс обучение тому, как правильно использовать этот ИИ). Оба исследования приходят к одному и тому же выводу, исходя из противоположных точек зрения: доступ к технологиям не гарантирует усвоения знаний; их эффект зависит от того, с какими другими факторами они сочетаются. Использование мобильного телефона без контроля снижает эффективность обучения, поскольку отвлекает внимание и не заменяет педагогического сопровождения. Искусственный интеллект без руководства не приносит пользы, поскольку студенты склонны использовать его как «обходной путь», а не как помощника. Однако искусственный интеллект в сочетании с инструкциями по использованию действительно способствует дополнительному обучению, причем его предельные издержки крайне низки по сравнению с наймом дополнительных преподавателей или репетиторов-людей. До сих пор мало что было известно о влиянии мобильных телефонов в развивающихся странах и об ИИ в университетских аудиториях. Цитируемые исследования, проведенные в Бразилии и Чили, вносят весомый вклад в экономику образования. Недостаточно просто спрашивать, разрешена ли или запрещена та или иная технология в классе. Нужно спросить, какой дополнительный элемент — правила использования, руководство, подготовка преподавателей — превращает доступ к этой технологии в эффективное обучение. Именно этот дополнительный элемент, почти всегда недорогой по сравнению с затратами на наем дополнительных часов преподавателей или индивидуальных репетиторов, отличает экономически эффективную политику от той, которая лишь меняет обстановку в аудитории, не изменяя при этом результатов.