Российские студенты о возможностях и ограничениях использования искусственного интеллекта в обучении

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Стремительное вхождение искусственного интеллекта (далее - ИИ) во все сферы жизнедеятельности общества нуждается в фиксации происходящих изменений и системном социологическом изучении. Образование и наука - ключевые ресурсы, которые, с одной стороны, разрабатывают и совершенствуют технологии ИИ, а, с другой стороны, в полной мере испытывают на себе давление противоречий новых технологий. Для высшей школы и общества в целом важно понимать, как реагируют на новые возможности студенты, насколько они вовлечены во вхождение ИИ в их учебную деятельность, как оценивают свой опыт применения новых технологий. В статье представлены данные, показывающие, как российские студенты оценивают личный опыт использования моделей генеративного ИИ (нейросетей) в учебной деятельности, выделены наиболее востребованные функции ИИ и охарактеризована степень удовлетворенности этим взаимодействием. Статья основана на данных опроса студентов вузов России, проведенного в 2023-2024 годы (N = 52919). Опрос показал, что, несмотря на массовое увлечение цифровыми технологиями и использование нейросетей, студенты неоднозначно оценивают их применение в процессе обучения, причем к старшим курсам нарастает критическое и более взвешенное восприятие возможностей ИИ. Данные исследования позволяют сделать вывод, что использование моделей генеративного ИИ в образовательном процессе влечет за собой принятие комплекса решений по непосредственному регулированию применения этих моделей, этическим вопросам, пересмотру форм самостоятельной работы студентов, в том числе итоговых и тестовых заданий, а также диктует необходимость поиска конструктивных подходов к внедрению ИИ для повышения качества образования и совершенствования работы высшей школы. Кроме того, ИИ ставит перед высшей школой задачу формирования и развития у студентов критической оценки результатов взаимодействия человека и нейросети, понимания ограничений и возможностей генерируемой информации, а также допустимых форматов ее использования в научной и учебной работе.

Об авторах

Иван Андреевич Алешковский

МГУ имени М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: aleshkovski@yandex.ru
кандидат экономических наук, заместитель декана факультета глобальных процессов Ленинские горы, 1, стр. 46, Москва, 119991, Россия

Александр Тенгизович Гаспаришвили

МГУ имени М.В. Ломоносова; Российский университет дружбы народов; Институт социологии ФНИСЦ РАН

Email: gasparishvili@yandex.ru
кандидат философских наук, заместитель директора Центра стратегии развития образования Ленинские горы, 1, стр. 46, Москва, 119991, Россия; ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, 117198, Россия; ул. Кржижановского, 24/35, к. 5, Москва, 117218, Россия

Николай Петрович Нарбут

Российский университет дружбы народов; Институт социологии ФНИСЦ РАН

Email: narbut-np@rudn.ru
доктор социологических наук, заведующий кафедрой социологии Российского университета дружбы народов; главный научный сотрудник Института социологии Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, 117198, Россия; ул. Кржижановского, 24/35, к. 5, Москва, 117218, Россия

Оксана Валерьевна Крухмалева

МГУ имени М.В. Ломоносова; Российский университет дружбы народов

Email: kruhoks@yandex.ru
кандидат социологических наук, заведующая отделом Центра стратегии развития образования Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова; доцент кафедры социологии Российского университета дружбы народов Ленинские горы, 1, стр. 46, Москва, 119991, Россия; ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, 117198, Россия

Наталья Евгеньевна Савина

МГУ имени М.В. Ломоносова

Email: savina.opinio@yandex.ru
научный сотрудник Центра стратегии развития образования Ленинские горы, 1, стр. 46, Москва, 119991, Россия

Список литературы

  1. Zakharova I.G., Vorobieva M.S., Boganyuk Yu.V. Soprovozhdenie individualnyh obrazovatelnyh traektoriy na osnove kontseptsii obiyasnimogo iskusstvennogo intellekta [Support of individual educational trajectories based on the concept of explicable artificial intelligence]. Obrazovanie i Nauka. 2022; 24 (1). (In Russ.).
  2. Ivakhnenko E.N., Nikolsky V.S. ChatGPT v vysshem obrazovanii i nauke: ugrozy ili tsenny resurs? [ChatGPT in higher education and science: Threats or a valuable resource?]. Vysshee Obrazovanie v Rossii. 2023; 32 (4). (In Russ.).
  3. Klimova T.A., Kim A.T., Ott M.A. Individualnye obrazovatelnye traektorii studentov kak uslovie kachestvennogo universitetskogo obrazovaniya [Students’ individual educational trajectories as a condition for the high-quality university education]. Universitetskoe Upravlenie: Praktika i Analiz. 2023; 27 (1). (In Russ.).
  4. Korolev P.V. Mnenie studentov i prepodavateley ob ispolzovanii iskusstvennogo intellekta (II) v obrazovanii: k chemu nam gotovitsya [Students and teachers’ perception of the use of artificial intelligence (AI) in education: What we should prepare for]. Derevoobrabotka: Tekhnologii, Oborudovanie, Menedzhment XXI veka. Moscow; 2023. (In Russ.).
  5. Korchak A.E., Khavenson T.E. Ponyatie “kachestvo” v vysshem obrazovanii: ot oflayn- k onlayn-formatu [Concept “quality” in higher education: From offline to online mode]. Vysshee Obrazovanie v Rossii. 2024; 33 (1). (In Russ.).
  6. Lapina M.A., Tokmakova M.E., Demin D.A., Esayan G.A. Osobennosti vnedreniya iskusstvennogo intellekta v obrazovatelny protsess [Features of the introduction of artificial intelligence into the educational process]. Auditorium. 2023; 3. (In Russ.).
  7. Rezaev A.V., Tregubova N.D. ChatGPT i pyat urokov dlya vysshey shkoly v period stanovleniya “iskusstvennoy sotsialnosti” [ChatGPT and five lessons for higher education in the era of “artificial sociality”]. Telescop. 2023; 1. (In Russ.).
  8. Subbotina M.V. Iskusstvenny intellekt i vysshee obrazovanie — vragi ili soyuzniki [Artificial intelligence and higher education — enemies or allies]. RUDN Journal of Sociology. 2024; 24 (1). (In Russ.).
  9. Sysoev P.V. Etika i II-plagiat v akademicheskoy srede: ponimanie studentami voprosov soblyudeniya avtorskoy etiki i problemy plagiata v protsesse vzaimodeystviya s generativnym iskusstvennym intellektom [Ethics and AI-plagiarism in the academy: Students’ understanding of the author’s ethics and the problems of plagiarism in the interaction with generative artificial intelligence]. Vysshee Obrazovanie v Rossii. 2024; 33 (2). (In Russ.).
  10. Abbas M., Jam F.A., Khan T.I. Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2024; 21 (10).
  11. Alenezi M. Digital learning and digital institution in higher education. Education Sciences. 2023; 13 (1).
  12. Bhullar P.S., Joshi M., Chugh R. ChatGPT in higher education — a synthesis of the literature and a future research agenda. Education and Information Technologies. 2024; May.
  13. Bahroun Z., Anane C., Ahmed V., Zacca A. Transforming education: A comprehensive review of generative artificial intelligence in educational settings through bibliometric and content analysis. Sustainability. 2023; 15.
  14. Chan C.K.Y., Hu W. Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023; 20 (43).
  15. Chaudhry I.S., Sarwary S.A.M., El Refae G.A., Chabchoub H. Time to revisit existing student’s performance evaluation approach in higher education sector in a new era of ChatGPT — a case study. Cogent Education. 2023; 10 (1).
  16. Cotton D.R.E., Cotton P.A., Shipway J.R. Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International. 2024; 61 (2).
  17. Crompton H., Burke D. Artificial intelligence and higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023; 20.
  18. Lund B., Wang T., Mannuru N.R., Nie B., Shimray S., Wang Z. ChatGPT and a new academic reality: Artificial Intelligence-written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing. Journal of the Association for Information Science and Technology. 2023; 74 (5).
  19. Luo J. A critical review of GenAI policies in higher education assessment: A call to reconsider the “originality” of students’ work. Assessment and Evaluation in Higher Education. 2024; February.
  20. Nguyen A., Hong Y., Dang B., Huang X. Human-AI collaboration patterns in AI-assisted academic writing. Studies in Higher Education. 2024. https://doi.org/10.1080/03075079.202 4.2323593
  21. O’Dea X. Generative AI: Is it a paradigm shift for higher education? Studies in Higher Education. 2024. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/03075079.2024.2332944
  22. Rahman M., Mostafizer M., Yutaka Watanobe. ChatGPT for education and research: Opportunities, threats, and strategies. Applied Sciences. 2023; 13 (9).
  23. Trotsuk I.V. All power to the experts? Contradictions of the information society as both depending on and devaluating expertise. Russian Sociological Review. 2021; 20 (1).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».