Искусственный интеллект в образовании всё чаще обсуждают как возможную замену преподавателю. Однако реальные практики показывают другую картину: сегодня ИИ прежде всего берёт на себя проверку работ, подготовку материалов, поиск информации и другие трудоёмкие операции, оставляя содержательные и педагогические решения человеку.
Ассоциация «Альянс в сфере искусственного интеллекта» опубликовала «Сборник актуальных и приоритетных решений в области искусственного интеллекта в образовательной сфере». Его составители изучили более 660 примеров применения ИИ в российских образовательных организациях и отобрали свыше 60 решений. Кейсы были дополнительно проверены в ходе глубинных интервью с представителями организаций, в которых они внедрялись.
Материалы сборника охватывают пять направлений: учебный процесс, поддержку преподавателей и обучающихся, продвижение и коммуникации, административное управление и научно-исследовательскую деятельность. Отдельный раздел посвящён школам и организациям среднего профессионального образования.
Одна из наиболее распространённых задач — автоматизация проверки студенческих работ. Описанные в сборнике системы оценивают отдельные компоненты домашних и контрольных заданий, анализируют структуру, логику и соблюдение формальных требований в курсовых и выпускных работах, а также формируют рекомендации по их доработке. В отдельных проектах заявлено сокращение времени преподавателя на проверку до 80% и повышение объективности оценивания до 18%. Агентная система для анализа комплексных работ студентов, согласно представленным данным, позволила вдвое сократить время преподавателя и втрое уменьшить количество ошибок в работах обучающихся.
Другое заметное направление — создание и персонализация образовательных материалов. ИИ используется для формирования структуры электронного курса, подготовки лекций, заданий и тестов на основе рабочих программ и фондов оценочных средств. В некоторых кейсах разработчики сообщают об экономии до 90% времени преподавателя. Системы персонализированного обучения подбирают задания с учётом успеваемости студента, анализируют ошибки и определяют оптимальный момент для повторения материала. В отдельных проектах заявлены сокращение времени освоения материала до трёх раз и рост успеваемости до 21%.
Некоторые решения выходят за пределы привычной генерации текстов. Так, «цифровое зеркало» учебного занятия анализирует речь, эмоциональные реакции и вовлечённость начинающего преподавателя, после чего формирует обратную связь. В школах тестируются системы компьютерного зрения, оценивающие внимание и эмоциональное состояние учеников во время урока. Подобные технологии выглядят перспективно, но одновременно требуют особенно внимательного отношения к защите персональных данных, точности распознавания эмоций и границам допустимого наблюдения за участниками образовательного процесса.
В научной деятельности ИИ применяется прежде всего для поиска и первичного анализа публикаций. Описанные в сборнике приложения формируют поисковые запросы, отбирают релевантные статьи, составляют аннотации, выделяют ключевые слова и помогают работать с иноязычными материалами. Авторы кейсов сообщают о сокращении времени поиска литературы в три-пять раз, а в случае автоматизированной агрегации русскоязычных статей — до десяти раз.
Ещё одно решение предлагает на основе открытых публикаций предварительно оценивать новизну и значимость научной гипотезы. Такой инструмент может быть полезен для первоначальной ориентации исследователя, однако не способен заменить экспертную оценку, систематический обзор литературы и научное рецензирование. В сборнике представлены также системы анализа текстовых заимствований, мониторинга публикационной активности и платформы для хранения, обучения и внедрения моделей машинного обучения.
Значительный эффект ИИ даёт и там, где задачи не связаны непосредственно с преподаванием. Генерация иллюстраций и коротких видеороликов позволяет, по данным одного из кейсов, сократить подготовку контента с двух-трёх дней до четырёх часов. Мультиязычный цифровой помощник отвечает на вопросы студентов о расписании, стипендиях и административных услугах: время ответа сократилось с двух часов при ручной обработке до семи секунд. Автоматическое составление протоколов уменьшило продолжительность этой работы с трёх-четырёх часов до десяти минут.
При этом уровень внедрения технологий заметно различается. Согласно сборнику, более половины опрошенных преподавателей колледжей уже применяют ИИ в профессиональной деятельности. В школах отношение к нему остаётся более осторожным, а обучение работе с ИИ прошла лишь примерно треть педагогов. Главным препятствием авторы называют не отсутствие интереса, а дефицит практических знаний, в том числе о безопасном и этичном использовании технологий.
Приведённые показатели следует интерпретировать осторожно. Сборник имеет обзорный, а не экспериментальный характер: эффективность каждого решения оценивала внедрившая его образовательная организация по собственной методике. Поэтому цифры показывают потенциально достижимые результаты отдельных проектов, но не позволяют напрямую сравнивать системы или переносить эффект одного внедрения на все образовательные организации.
Общий вывод сборника состоит в том, что наиболее заметную пользу ИИ пока приносит не там, где он пытается заменить педагога или исследователя, а там, где помогает быстрее обрабатывать информацию и сокращает объём повторяющейся работы. Дальнейшее распространение таких решений будет зависеть не только от качества технологий, но и от подготовки пользователей, прозрачности алгоритмов, защиты данных и сохранения ответственности человека за итоговые решения.