Команды ТГУ представили проекты по применению ИИ в образовании
Томский государственный университет подвел итоги работы команд, которые приняли участие в образовательной программе по применению искусственного интеллекта в Великом Новгороде «Инструменты искусственного интеллекта в управлении университетом: стратегия и тактика». В обсуждении также были представлены результаты форума «Искусственный интеллект в образовании» в Тюмени, где работала делегация ТГУ. В Великом Новгороде над проектами работали 10 команд из разных университетов. ТГУ представили три команды: две разрабатывали собственные решения для образовательных процессов, третья анализировала работу участников и собирала данные по итогам проектной деятельности. Одним из организаторов программы выступил Институт дистанционного образования (ИДО) ТГУ.
Прикладная программа и новая модель ДПО
Директор ИДО, проректор ТГУ по развитию дополнительного образования Михаил Шепель отметил, что программа показала высокий прикладной потенциал и позволила участникам сразу работать с конкретными задачами университетской трансформации.
«Команды приезжали с конкретными проектами трансформации университетов, отдельных направлений деятельности и образовательных продуктов. Участники сразу работали с инструментами, библиотекой промтов, кейсами и применяли полученные решения к своим задачам», — сказал Михаил Шепель.
По его словам, такое обучение помогло сформировать сообщество практиков, которые уже пробуют использовать искусственный интеллект в образовательных процессах и готовы обмениваться решениями. Отдельное внимание было уделено экспериментальной модели программ дополнительного профессионального образования, которую команда ИДО ТГУ проверяла в Великом Новгороде.
Как пояснил директор Центра технологического и исследовательского сопровождения ИДО ТГУ Артем Фещенко, новая модель ДПО строилась как полный цикл работы над проектом: сначала команды заранее формулировали проблемы и готовили исходные материалы, затем на очном интенсиве с помощью ИИ-инструментов переходили от стратегических идей к конкретным решениям, после чего продолжали доработку проектов при экспертном сопровождении.
«Обычно за три-четыре дня сложно пройти путь от стратегирования до конкретных проектных решений. В этой программе мы проверяли, как искусственный интеллект может помочь пройти этот путь быстрее и качественнее: удерживать контекст проекта при анализе стратегии развития своего университете и глобальные тренды, давать командам обратную связь и помогать оформлять решения. Судя по отзывам команд и по уровню проектов, модель себя оправдала», — отметил Артем Фещенко.
ИИ-ассистенты для гуманитарного образования
Одно из проектных решений ТГУ представила команда гуманитарного направления. Доцент факультета исторических и политических наук Антон Котов рассказал о модели использования ИИ-ассистентов в обучении истории и основам российской государственности.
Сейчас преподаватели гуманитарных дисциплин все чаще сталкиваются с проблемой: студенты активно используют ИИ при выполнении текстовых заданий. По замыслу команды, студент должен использовать искусственный интеллект в контролируемой образовательной среде, чтобы преподаватель видел ход рассуждений, работу с источниками и движение студента в понимании материала. Для этого предлагается создать RAG-системы, наполненные верифицированными материалами по дисциплинам, и интегрировать их с образовательными платформами.
«Мы перестаем смотреть только на оригинальность текста и начинаем смотреть на то, как студент рассуждает. Логи работы с ассистентом помогут преподавателю понять, как движется мысль студента, где возникают трудности и как можно выстроить персональный трек», — пояснил Антон Котов.
На первом этапе команда предлагает запустить эксперимент на отдельных дисциплинах и темах, где уже есть заинтересованные преподаватели. К концу первого семестра планируется оценить, какие элементы модели работают, сформировать дидактические материалы и начать накапливать содержательную базу для RAG-систем.
Индустриальные задачи для студентов
Еще один проект представила «сборная» команда ТГУ (сотрудники разных подразделений: институт образования, учебное управление, дирекция информационной безопасности, филологический факультет, институт прикладной математики и компьютерных наук (ИПМКН). Директор ИПМКН Диана Даммер рассказала о сервисе поиска индустриальных задач для проектной деятельности студентов.
Проект предполагает создание ИИ-сервиса, который будет искать задачи в открытых источниках, переводить их в учебный формат, помогать собирать команды студентов и сопровождать проектную работу.
«Такой подход позволит встраивать реальные кейсы в лабораторные и практические занятия уже со второго семестра первого курса, переводя задачи бизнеса на язык, понятный преподавателю и студенту», — сказала Диана Даммер.
По замыслу команды, сервис будет анализировать открытые источники, отсеивать информационный шум, выделять потенциальные задачи и преобразовывать их в учебные проекты с распределением ролей, описанием блока задач, стеком технологий и техническим заданием. На первом этапе разработка может быть выполнена силами студентов третьего-четвертого курсов ИПМКН, а результат может быть представлен в формате выпускной квалификационной работы как стартап.
Испытывать новую разработку в проектной работе будут студенты 1 курса ИПМКН направления «Программная инженерия». Ожидаемые результаты первого этапа — сервис поиска задач, банк индустриальных кейсов, несколько студенческих прототипов и подготовка модераторов, которые смогут сопровождать проектную работу.
От качества контента к педагогике смешанного интеллекта
Директор Института образования ТГУ Елена Суханова представила итоги форума «Искусственный интеллект в образовании», который прошел в Тюмени. Участники обсуждали качество образовательного контента, разработку федерального ИИ-модуля, новые специальности, связанные с искусственным интеллектом, а также подходы к оценке результатов обучения.
«Одна из ключевых проблем связана с качеством и верификацией контента. Раньше он подтверждался программами, учебниками и преподавательским опытом, а сейчас нужно понять, как формировать правильный контент в среде искусственного интеллекта», — отметила Елена Суханова.
По ее словам, цифровые решения позволяют иначе оценивать качество образования: видеть итоговый результат и отслеживать отдельные этапы образовательного процесса, на которых студент принимает решения, взаимодействует с материалом и меняет собственную траекторию.
«Особое значение приобретают мышление, коммуникация, креативность и самоопределение. Сейчас важно проектировать среду, в которой человек сможет принимать решения в технологическом мире», — сказала Елена Суханова.
Одним из продолжений этой работы в ТГУ станет учебно-проектная лаборатория «Педагогика смешанного интеллекта». По словам Сухановой, это будет внутренняя сетевая структура университета, где студенты, преподаватели и исследовательские команды смогут разрабатывать и проверять новые образовательные решения с применением ИИ.
Институт образования ТГУ также прорабатывает доказательную базу результатов и эффектов новой модели образования. Эта работа нужна для того, чтобы факультеты могли не просто запускать эксперименты с цифровыми решениями, а оценивать их влияние на качество обучения, раннюю профессионализацию, исследовательские компетенции и образовательные результаты студентов. Институт образования сможет помогать подразделениям в обосновании таких экспериментов, их планировании и оценке с использованием социологических, психологических и педагогических методов.
От пилотов к университетской системе
По итогам обсуждения участники предложили собрать отдельные ИИ-проекты ТГУ в общую университетскую программу, которая объединит проектное обучение, разработку ИИ-ассистентов, методическую поддержку факультетов и оценку влияния цифровых решений на качество образования.
«Предлагаю начать подготовку такой программы, а с осени запустить цикл мероприятий для факультетских команд, которые захотят принять участие», — сказал ректор ТГУ Эдуард Галажинский.
По словам Эдуарда Галажинского, проекты по применению искусственного интеллекта в образовании должны стать частью новой модели высшего образования.
«Искусственный интеллект должен усиливать человека, его профессиональные и личностные возможности, помогать формировать более сложного специалиста с исследовательским мышлением и способностью развиваться», — подчеркнул Эдуард Галажинский.
Ректор добавил, что одним из ключевых направлений для университета остается проектное обучение. ТГУ планирует выстраивать систему, в которой студенты будут работать в междисциплинарных командах, решать задачи вместе с наставниками и компаниями-партнерами, а перспективные решения смогут переходить в акселератор и развиваться как стартапы.
Следующим этапом станет доработка проектных инициатив, обсуждение внутренней программы ТГУ по применению ИИ в образовании и формирование общей инфраструктуры, которая позволит факультетам и институтам запускать собственные эксперименты с искусственным интеллектом при методической и технологической поддержке.