«Будет сложно, но вам понравится»

Открыла конференцию директор по образованию в Яндексе и директор по стратегическому развитию ИТМО Дарья Козлова. По ее словам, только за последние три года роль ИИ в образовательном процессе менялась уже несколько раз — от инструмента автоматизации простых задач до полноценного партнера в мышлении. Сейчас человек и ИИ работают в тандеме, но какие конкретно роли возьмут на себя его участники и как искусственный интеллект будет развиваться дальше, определит новое поколение исследователей и разработчиков. Поэтому необходимо «прокачивать» AI-native преподавание, развивать и актуализировать образовательные программы и траектории.

«Для качественного развития ИИ нам необходимо готовить архитекторов сложных систем. Образование для таких архитекторов — это не про быстрые навыки или получение быстрых сведений. Здесь фокус внимания смещается в фундаментальную подготовку, математическое, физическое и естественно-научное мышление. Важно научить студентов задавать вопросы, ставить задачи, а не получать сразу же готовые решения», — подчеркнула Дарья Козлова.

В условиях этих изменений эксперты уже фиксируют своего рода «переворот образовательной пирамиды»: инструменты и прикладные навыки остаются важной составляющей, но фундамент становится больше и помогает студенту двигаться вперед. Новые технологии появляются постоянно, вместе с ними приходится быстро добирать прикладные компетенции под конкретные задачи, но именно фундаментальная база помогает человеку ориентироваться в меняющемся мире. И поэтому, как ни парадоксально, студенты сами не спешат делегировать обучение нейросетям, а сознательно берут сложные курсы:

«19 лет назад, когда появилась Школа анализа данных, был, как мне кажется, очень точно сформулирован ее слоган: "Будет сложно, тебе понравится". И ведь удивительно, как эти слова совершенно точно отражают, каким должно быть образование сегодня в партнерстве с ИИ».

В этих условиях высшее образование ― и особенно фундаментальное университетское образование ― становится особенно актуальным. Об этом рассуждали участники дискуссии «ИИ в образовании: сомнения и доказательства». По словам ректора ИТМО Владимира Васильева, сейчас обучение в университете — это в первую очередь постановка мышления, а не только приобретение навыков. Уже сегодня некоторые люди, общаясь с новыми продвинутыми LLM, не просто используют его ответы как справочную информацию, а постепенно сами начинают мыслить и решать задачи как искусственный интеллект, теряя при этом свою конкурентоспособность. Решение проблемы ложится и на самих студентов, и на преподавателей.

«Образование в эпоху ИИ — это совместная деятельность трех акторов: студент, преподаватель и ИИ. Если всё происходит так, все хорошо. Но эта схема обязательно предполагает развитие преподавателя — не отрицание ИИ, не абсолютное принятие, а постоянный поиск слабых мест и решений в этой схеме взаимодействия. Необходимо постоянно задумываться, как работают образовательные процессы, как устроена образовательная среда. В ответах на эти вопросы и лежит развитие — как студентов и искусственного интеллекта, так и самих преподавателей», — отметил Владимир Васильев.

«ИИ ― это отличная оптика, которая проявляет и знание, и незнание»

О том, как ИИ уже меняет образовательные подходы на практике, рассказал Сергей Колюбин, профессор факультета систем управления и робототехники ИТМО, руководитель лаборатории «Воплощенный интеллект и робототехника». В этом году он получил престижную награду Yandex ML Prize за трансформацию классической магистратуры по робототехнике в программу по физическому ИИ — теперь она называется «Робототехника и искусственный интеллект». 

Сейчас в учебный план программы входят также базовые курсы по машинному обучению в робототехнике и программированию роботов, курс-погружение в задачи и подходы воплощенного интеллекта, а содержание остальных дисциплин регулярно обновляется с учетом развития технологий. Но это далеко не единственные изменения, трансформировались и сами подходы к обучению. 

«В последнее время сильно изменились и наши тестовые задания, которые мы даем ребятам при отборе в лабораторию. Раньше мы говорили: "Сделайте, пожалуйста, такой-то бейслайн, запустите решение, проверьте, как оно работает, сделайте выводы, дайте интерпретацию". Теперь же мы даем задания из разряда: "Сами сформулируйте проблему и гипотезу, поразмышляйте, как бы вы эту проблему решили, и предложите обоснование, почему эта проблема имеет исследовательскую и практическую ценность". Для выполнения можно использовать любые инструменты ИИ. Но в итоге презентовать результат надо на очной встрече. И поверье: ИИ ― это отличная оптика, которая проявляет и знание, и незнание. Очень сложно за ИИ замаскировать незнание, если задаются правильные вопросы», ― рассказал Сергей Колюбин.

«ИИ сделал интересное еще более интересным»

Не спешат делегировать процесс мышления ИИ и сами студенты. Зачем учиться самому, если всегда можно спросить нейросеть, на одной из дискуссий YAC/e объяснили лучшие из лучших ― в прошлом победители и призеры всероссийских школьных олимпиад, а сейчас студенты престижных вузов России ― ИТМО, ВШЭ и МФТИ. 

По словам Иоанна Кахниашвили, студента программы AI360 в ИТМО, который уже работает ML-разработчиком в Яндексе, главное, что определяет мотивацию студента к обучению, ― это его личный интерес к конкретному предмету. Искусственный интеллект сделал интересные предметы еще более интересными, дав больше возможностей разобраться в сложных местах. А вот в неинтересных предметах, как и прежде, возможностей «считерить» осталось предостаточно, и нейросети здесь мало что поменяли. 

Другой фактор ― человеческая обратная связь, которую ИИ в обучении дать не может.

«На первом курсе у нас были определенные предметы, где я писал тонну кода, приносил эту огромную домашку, а потом получал совершенно разгромную обратную связь. И именно это вызывает интерес и азарт. В предметах, где всё проверялось автоматически, такого нет. Ты не понимаешь, сделал ли ты что-то действительно хорошее: ну оно как-то работает, и ладно. Нет человеческого контакта, и это снижает мотивацию ― тогда, конечно, приходится идти за какими-то ответами к ИИ», ― поделился опытом Иоанн Кахниашвили.

«Живое общение никто не научился заменять»

Личный контакт особенно важен и с самого раннего возраста, когда ребенок только-только начинает проявлять интерес к определенной области и показывает первые успехи. Об этом в том числе говорили участники педагогического коворкинга ― Андрей Станкевич, декан факультета информационных технологий и программирования ИТМО, председатель центральной предметно-методической комиссии Всероссийской олимпиады школьников (ВсОШ) по информатике, Марина Панькова, учитель информатики школы «Летово», приглашенный преподаватель НИУ ВШЭ, руководитель образовательной программы «Информатика.Регионы» образовательного центра «Сириус» и врач-психотерапевт Дмитрий Атерлей.

Как подчеркнул Андрей Станкевич, за годы работы подготовивший не одно поколение чемпионов мира по программированию, еще с пандемийных времен олимпиадное сообщество начало вынуждено уходить в онлайн, но сейчас ситуацию снова меняют. Именно живое общение ― на очных компьютерных школах, профильных сменах, сборах ― помогает поддерживать мотивацию талантливым школьникам.  

«В олимпиадном движении сообщество очень важно ― особенно на верхних уровнях, когда детям становится сложнее общаться со своими одноклассниками-неолимпидниками, у которых совсем другая сфера интересов. Сейчас такие сообщества уходят в онлайн, что лично я считаю минусом. 2020 год сильно подкосил эту историю. Но мы в том числе на наших сменах, кружках стараемся по максимуму вытягивать всё обратно в офлайн, потому что живое общение пока никто не научился заменять», ― рассказал он. 

YaC/e (Yet another Conference on Education) — это ежегодная масштабная конференция Яндекса, посвященная людям, технологиям и новым трендам в сфере образования. В этом году мероприятие проводится уже в седьмой раз. Формат не похож на классические конференции с докладами ― эксперты в разных форматах обсуждают, что меняется прямо сейчас: от цифрового обучения до использования ИИ в университетах. 

Среди участников регулярно выступают эксперты из ИТМО. Например, в этом году спикерами также стали Полина Колозариди, руководитель образовательной программы «Цифровые методы в гуманитарных исследованиях», Андрей Прибавкин, студент ИТМО и стажер-разработчик в бэкенде Yandex Cloud, который выступил модератором одной из дискуссий. А руководитель лаборатории молодежной робототехники Игорь Лосицкий вместе со своими подопечными представил ее главные разработки ― в том числе робота-андроида по имени EMMA, которая умеет играть на скрипке. Кроме того, студенты ИТМО рассказали о своих проектах на постерной сессии.