Я уже долгое время преподаю курсы по наукам о Земле в колледже в качестве внештатного преподавателя, совмещая это с другой работой. Я начал преподавать, потому что мне это нравилось; никто не выбирает эту стезю из-за заведомо низкой оплаты или полного отсутствия гарантий занятости. Работа со студентами — это один из тех по-настоящему приносящих удовлетворение опытов, который вызывает такую зависимость, что о нем должны предупреждать.
Но благодаря генеративному ИИ эта работа стала в основном мучительной — по крайней мере, в определенных условиях.
Последние несколько лет я преподаю исключительно асинхронные онлайн-курсы, то есть использую записанные видеолекции, а не живые занятия. Они всегда были немного сложнее очных занятий, где у вас больше возможностей удерживать внимание студентов. Если студенту не нужно приходить в аудиторию на час в назначенное время, и никто не видит его непроизвольных выражений лица, когда он чего-то не понимает, вероятность того, что он просто… отстанет, значительно возрастает.
Но с появлением ChatGPT работа преподавателя заключается не только в том, чтобы преподавать предмет и лихорадочно пытаться удержать внимание каждого студента. Все чаще она требует работать в качестве детектива и прокурора, поскольку студентам, у которых нет мотивации выполнять работу, больше не нужно ее пропускать. Они могут сдать симулякр, похожий на выполненную работу, почти так же легко. И значительное число так и делает: в недавнем опросе College Board среди 600 старшеклассников 84 процента заявили, что использовали генеративный ИИ для выполнения школьных заданий.
Преподаватели, безусловно, не новички в вопросах списывания. Но подглядывание в спрятанные шпаргалки на экзамене или плагиат абзацев из Википедии — это причудливые каменные орудия по сравнению с ОМУ, известными как БЯМ (большие языковые модели). Я тоскую по бинарному комфорту простой дилеммы вроде «списывает или нет?». Теперь я вынужден выносить решения в 256 оттенках серого и предоставлять достаточную документацию для защиты своего решения на случай, если студент оспорит мою оценку на нескольких уровнях институциональных апелляционных комиссий.
,
Эта душераздирающая работа не только поглощает шокирующе большой процент моего времени, но и оставляет у меня тревожную мысль о том, что даже мои вовлеченные студенты могут быть не теми, кем кажутся. Возможно, они поняли эту сложную концепцию благодаря моей помощи, а может быть, они просто более искусно отмыли регрессию БЯМ параграфов из Википедии, чем я могу обнаружить.
Позвольте мне объяснить, почему именно студенты теряют больше всего в этой среде и почему преподаватели вроде меня чувствуют себя практически бессильными в решении этой проблемы.
Делай или не делай, ИИ здесь ни при чем
У студентов часто бывают неверные представления об учебном материале. Они могут рассматривать преподавателя как противника, стоящего на пути к желаемой оценке. И они видят «получение правильных ответов» как цель образования, потому что именно так они обеспечивают эту оценку.
Но это не более верно, чем думать, что подсчет повторений — это цель бодибилдинга. Суть в тяжелой работе по поднятию весов, потому что это дает физический результат. Популярная аналогия заключается в том, что использование БЯМ для написания эссе сродни ввозу погрузчика в зал для поднятия тяжестей. Веса поднимаются, конечно, но ничего не достигается. Я не надеюсь, что вы сможете ответить на вопрос экзамена за меня — мне не нужно ваше эссе, чтобы выручить меня из беды. Процесс выполнения работы был тем, что вам нужно было, чтобы унести с собой что-то ценное.
В недавнем видео о том, насколько легко Sora позволяет пользователям генерировать относительно реалистичные, но глубоко проблематичные видео, Хэнк Грин потер глаза и крикнул в сторону генерального директора OpenAI Сэма Альтмана: «Трение имеет значение, Сэм!»
,
Грин мог бы с таким же успехом говорить о процессе обучения. Если нет трения, нет усилий, значит, работа не была проделана, и студент ничему не научился. Было бы не менее продуктивно смотреть, как сохнет краска.
В заданиях моего курса есть вопросы, требующие критического мышления для расширения идей за пределы изученного материала. Например, один из них просит студентов наткнуться на концепцию естественного эксперимента, придумав способ изучения ветровой эрозии, не дожидаясь многих жизней, пока определенный валун разрушится (эксперимент с совершенно другой группой контроля, чем примеры, которые мы обсуждаем заранее, например, плацебо в медицинских испытаниях).
Заметив сдвиг, я недавно просмотрел все 279 ответов, которые я получил на этот вопрос с тех пор, как начал его задавать в 2019 году. До появления ChatGPT примерно один из трех успешно справлялся с задачей, самостоятельно связывая довольно сильные звенья для научного мышления, а не пассивно усваивая очередной факт. За последние два года этот показатель успеха вырос до более чем половины. Здесь нет большой тайны: термины, которые использует ChatGPT при запросе по этому вопросу, теперь часто встречаются.
Студенты могут считать это простым поиском информации — что большинство из них оценивают как наиболее полезное и допустимое использование БЯМ в опросах, — но ввод вопроса и передача ответа — это не то же самое, что размышление над ним.
Вопрос вроде этого мы называем «формирующей оценкой». Я никогда не оценивал правильность ответа, только старание. Цель состояла в том, чтобы выяснить, действительно ли основная концепция усвоена или этому студенту все еще нужна небольшая помощь в установлении связи. Неудача — полезная часть обучения, когда ставки низки, как это бывает на большей части курса — столкновение с этим вопросом на итоговом экзамене было бы совершенно иным взаимодействием.
,
Какой смысл включать в курс формирующие задания, если их просто передают БЯМ? Внезапно это становится пустой тратой времени как для студента, так и для преподавателя. Небольшие викторины — отличные учебные пособия, помогающие студентам проверить собственное понимание, — если студент их проходит. Теперь вы можете поручить «агентному» браузеру на базе БЯМ выполнить все викторины за весь курс одним беспрепятственным запросом.
Должны ли преподаватели сохранять такие задания для студентов, которые хотят извлечь из них пользу, и мириться со списыванием, или они должны устранить возможность обучения, чтобы просто предотвратить списывание?
Эволюция, естественный отбор
Многие преподаватели пытаются адаптироваться к этому кризису, возвращаясь к единственным инструментам оценки, которые практически не поддаются воздействию БЯМ, — это тесты вроде устных экзаменов или письменных работ, выполненных под наблюдением в аудитории.
Ни одно из этих решений недоступно преподавателям асинхронных онлайн-курсов. Это плохо, поскольку доступность этих курсов важна. Они могут обслуживать студентов с ограниченными физическими возможностями, студентов из сельской местности вдали от кампуса или студентов, пытающихся получить степень, работая полный рабочий день или ухаживая за иждивенцами. Если нам придется просто отказаться от идеи онлайн-курсов, жертвами станут именно они.
Но даже для очных занятий адаптация для предотвращения списывания с помощью БЯМ часто является уступками, снижающими педагогическое качество. Например, трудоемкие устные экзамены не стали исчезающим видом только из-за растущего соотношения студентов и преподавателей. Экзамены на бумаге (или с использованием клавиатуры и мыши) облегчают стандартизацию опыта для каждого студента и устраняют некоторую потенциальную предвзятость при выставлении оценок.
Письменные задания, которые ранее могли быть отличными инструментами обучения, очевидно, первыми попадают под нож. Раньше я просил студентов на курсе по стихийным бедствиям написать сценарий для голливудского фильма-катастрофы с большим бюджетом, используя как точные, так и неправдоподобные физические процессы. Это была хорошая практика для их навыков письма; студентам это нравилось, и это заставляло их умело применять многое из того, что они узнали.
,
Но БЯМ выдадут эссе такого рода за 10 секунд. Хотя их легко распознать (и они низкого качества), задание стало невыполнимым. Я мог проверить работу реального студента за 15–30 минут, но борьба с каждым случаем списывания легко отнимала от четырех до восьми часов разочаровывающей и удручающей работы. Поэтому мне пришлось просто исключить его из курса.
В старые времена преподавателям, сетующим на проблемы с плагиатом, часто (иногда снисходительно) советовали, возможно, попробовать создавать хорошие задания, а не те, которые можно легко выполнить с помощью старого копирования и вставки. Вместо того чтобы просить студентов определить термины или обобщить концепцию, когда Википедия буквально под рукой, совет заключался в том, чтобы давать им задачи более высокого уровня — оценивать различные решения проблемы или размышлять о том, как эта концепция проявилась в их собственной жизни. Задание более высокого качества было бы более увлекательным и его было бы сложнее списать.
Но теперь просить ChatGPT блефовать с размышлениями не сложнее, чем просить его определить термины. И то, и другое проще, чем когда-либо было плагиатить из Википедии! И все это невероятно трудно преследовать по нашим традиционным стандартам списывания, потому что не существует неопровержимого теста на использование БЯМ. (Это работает в обе стороны — это также означает, что невинные студенты, которых ошибочно обвиняют, часто не могут доказать, что они честно выполнили работу.)
Я не одинок в своем негодовании по поводу этой дилеммы. Опрос около 3000 преподавателей колледжей показал, что 85 процентов считают, что БЯМ «снижают вероятность развития у студентов навыков критического мышления», а 72 процента сообщили о трудностях с управлением использованием БЯМ.
Предсказуемо, реакция администраторов высшего образования — которые заняты подписанием контрактов на институциональные подписки на БЯМ, чтобы продемонстрировать свое дальновидное лидерство, — заключалась в том, чтобы говорить преподавателям, что их работа состоит в том, чтобы учить студентов «эффективно использовать ИИ».
,
Большинство примеров такого «эффективного использования» включают генерацию студентами эссе с помощью ИИ, а затем его критику. (Как будто Интернет не переполнен человеческими текстами, которые можно критиковать!) Каждый раз, когда я спрашивал преподавателя, какова была цель обучения для этого задания, ответ заключался в том, чтобы помочь студентам понять, почему им не следует доверять БЯМ в написании текстов. Остановите меня, когда заметите противоречие между этим и желаниями администраторов.
Даже если вы найдете творческие и высокоструктурированные мероприятия, в которых ограничительные рамки приводят к релевантному курсу обучению во время занятия, остается вопрос: какое влияние БЯМ оказывают на этих студентов в остальные 23 часа в сутки?
Причина, по которой это ощущается преподавателями иначе, чем технологические паники прошлого, заключается в том, что нет четкого решения того, как ИИ подрывает почти каждый аспект образования. Это странная игра — пытаться заставить студентов делать то, что, по вашему мнению, поможет их образованию, в то время как они направляют на вас БЯМ, и слишком часто кажется, что единственный выигрышный ход — это не играть.
Разрушение без созидания
Преподаватели, выгоревшие от текущей ситуации, сталкиваются с потоком повторяющихся банальностей. Это будущее, лучше привыкайте! Не могли бы вы хотя бы дать мне выигрышные номера лотереи, о великий и могущественный путешественник во времени? Лудиты когда-то говорили, что нам не следует использовать калькуляторы! Вы имеете в виду так, как преподаватели математики сейчас ограничивают использование калькуляторов (которые, что примечательно, не выдают ложных ответов) при обучении многим навыкам? БЯМ — это личные репетиторы! Вы бы наняли репетитора, который играет в «Две правды и одну ложь»?
Кажется, никто не хочет слушать преподавателей, объясняющих, как плохо пытаться выполнять свою работу в присутствии этой аннигилирующей образовательной антиматерии. Вместо этого нам предлагают инструменты оценки на базе ИИ для выставления оценок работам, сгенерированным ИИ, по заданиям, сгенерированным ИИ.
,
Возможно, критики вроде меня просто не понимают революцию ИИ (что бы это ни значило), но у нас у всех есть опыт человеческой натуры и хорошо отработанных моделей поведения студентов. БЯМ — это ярлык. Студенты часто выбирают ярлыки, о которых позже жалеют. Мы все через это проходили.
Как преподаватель, я хочу проложить для своих студентов четкий путь на вершину горы и увидеть, как они достигают цели. Вместо этого я все чаще чувствую, что просто играю в невозможную защиту, чтобы не дать им двигаться во всех направлениях, кроме как вверх. Это утомительно, и я в основном проиграю, а значит, я даже не помогаю им. Студенты действительно хотят подняться наверх, но всегда соблазнительно пропустить некоторые горы.
Несколько месяцев назад я подслушал разговор нескольких студентов колледжа об их занятиях. Один жаловался на задание, которое ему нужно было сделать сегодня вечером, а другой с недоверием спросил, почему бы ему просто не попросить ChatGPT сделать это. Первый ответил: «Это моя специальность, мне действительно нужно изучить что-то на этом курсе. Я использую ИИ на других курсах».
Я не встречал студентов, которые считали бы, что учатся, когда позволяют БЯМ выполнять их работу, несмотря на то, что администраторы колледжей и реклама БЯМ пытаются это навязать. Для них это просто управление рабочей нагрузкой.
Кто знает, что произойдет, если пузырь ИИ лопнет, и беспрепятственный и повсеместный доступ к БЯМ увянет до чего-то гораздо более ограниченного. Но пока ИИ здесь, он, безусловно, не революционизирует образование и не улучшает обучение. Он просто делает чрезвычайно трудным выполнение всех тех вещей, которые помогали студентам учиться на протяжении очень долгого времени.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Scott K. Johnson
