В вашем ИИ замечена подозрительная активность
Часть 4 (ранее: часть 1 -> часть 3)

НиУ подсветили пост канала, как я понимаю из контакта в описании, связанного с Институтом образования ВШЭ, взявшегося дать нам свою интерпретацию опубликованной в Nature летом статьи об эксперименте с ИИ-тьюторами на физическом факультете Гарварда. Фактологию эксперимента передали точно, а вот смысл грязно исказили.

Начнём с того, что по сути сравнивали не ИИ-тьютора с классическим подходом, а персонализированное обучение с групповым. ИИ там выступал масштабируемым репетитором, а не «лучшим преподавателем». То, что персональный тьютор почти всегда выигрывает у класса, известно с 1984 года, о чём авторы статьи сами и упоминают (Bloom’s 2 sigma problem). И вывод из этого нужно тогда строить не в пассаже «ИИ радикально повышает эффективность обучения», а «если создать ИИ-тьютора, встроенного в педагогические практики, он может приблизиться к эффективности индивидуального репетитора».

Второй ключевой момент - ИИ почти ничего там не "преподавал". Задачи и решения были изначально прописаны, LLM не давали возможности отходить от предзагруженного сценария (или "ошибаться"), а студент просто проходил по шагам. ИИ ничего не объяснял: просто интерактивный задачник и интерфейс. Но и эффект накопления знаний, как отмечают и сами интерпретаторы, в эксперименте не учитывался.

Далее, интерпретаторы пишут аж в заголовке, что «живой преподаватель проиграл машине», хотя в описанном эксперименте преподаватель не соревновался с ИИ. Он (они) там и курс разрабатывал, и задания писал, и решения готовил. Опять же, возвращаемся к теме с "репетитором" на этапе самостоятельной подготовки и той же роли ИИ в высшем как новым библиотечным залам.

Кроме того, интерпретация сильно противоречит прямому тексту в статье: «ИИ не должен заменять занятия, а должен использоваться до занятия, чтобы подготовить студентов». То есть хорошо спроектированный ИИ-тьютор может эффективно обучать базовым концепциям и подготовить студентов к более сложной работе на занятии.

А это, опять же, те самые темы с ролью университетских библиотек в самостоятельной подготовке: третьей силы в реальном образовании за рамками преподавателя и студента, которую исследование (и интерпретаторы) немного игнорирует.

Единственная точная мысль в тексте того канала - это что университеты должны стать «немножечко EdTech-ом».

Но тут не нужно путать сущности, потому что влияние «курсера-нетологического» фактора часто сбивает с пути истинного.

Где лежал EdTech первых университетов? В репликации текстов через рукописные книги, в печатном книгоиздательстве, в библиотеках как прототипах цифровых платформ с индексациями и фильтрами. Потом интернет (вернее, поисковики) пошатнул монополию доступа, но LLM с его вариантами кастомизации под программы университетов могут этот слом залатать. Потому что возведённого в абсолют репетиторства с тьюторингом для реально высшего образования будет недостаточно.

Далее - часть 5