Искусственный интеллект vs школа
Искусственный интеллект vs школа
Дисклеймер: при написании данной статьи использовалась нейросеть. Мысли, фактура и структура изложения остались авторскими, что было доказано самим автором. Искусственный помощник использовался лишь для коррекции и художественной обработки. Тем не менее, редакция «Рабкора» провела свою, дополнительную редактуру и корректуру.
В начале 20-х годов нашего века появляются доступные для рядового пользователя языковые модели, способные справляться с мелкими однотипными задачами, не требующими глубокого понимания материала. Для большинства новые нейронки стали просто игрушкой, дополнительным инструментом для поиска информации в интернете.
А вот ученики очень быстро оценили то, как нейронные сети упрощают жизнь. Доходит до смешного: в тетрадях часто можно увидеть фразу «Давайте решим уравнение: …» (так нейронная сеть начинает свой ответ). Современному школьнику достаточно пары движений пальцем по экрану смартфона, чтобы получить решение любого школьного задания. Старая война брони и снаряда вступила в фазу, где броня — традиционные методы контроля — оказалась бесполезной.
Проблема списывания стара как сама школа, но её эволюция — это наглядная история нарастания противоречий между технологическими возможностями учеников и методами контроля учителей. С началом индустриальной эпохи в наш быт пришла массовая советская школа. Тогда доброта соседа по парте давала возможность получить относительно достоверные ответы. Купировалась угроза тоже просто – школьникам с похожими работами ставили двойки. К тому же, что делать, если сосед не смог справиться? Беда. Печаль. Придётся разбираться самому.
В конце ХХ века, после падения СССР, вернулся капитализм. Теперь всё продаётся! Ученики, желающие облегчить свою участь, создали спрос на решебники с ответами, сборники сочинений, краткий пересказ школьной литературы. А если есть спрос, будет и предложение, только несите ваши денежки. Учителям парировать эту угрозу стало чуть сложнее. Тут уже нужно копнуть поглубже, задать пару нестандартных вопросов — и ученик посыпется. Школьнику всё ещё надо приложить усилия: сходить в магазин, найти нужную литературу, полистать книгу, почитать, найти ответ на свой вопрос.
В XXI веке в нашу жизнь ворвался интернет вместе с поисковиками. Теперь ответы доставляются на дом: достаточно только отправить правильный запрос в «Гугл», скачать файл и нажать кнопку «Распечатать». Учителя поднапряглись, выучили рефераты с первой страницы поисковой выдачи, запомнили формулировки «Википедии» и продолжили ставить «двойки».
И вот на сцену выходят нейронные сети. Это не очередной сборник ГДЗ, а фабрика по производству уникального контента «под заказ». Старые методы: антиплагиат, знание источников — бессильны. У нас нет экспертных систем, способных надёжно отличить сгенерированный текст от написанного человеком. Учитель оказывается в позиции цензора, который должен среди сотен работ выявить невидимые признаки машинной генерации.
Каждая технологическая волна давала ученикам всё больше преимуществ, но именно на нейросетях традиционный контроль потерпел поражение. Однако проблема лежит не столько в ИИ, сколько в самом фундаменте образования.
Существующая система образования зиждется на насилии – даже у отличников за желанием хорошей оценки прячется боязнь получить двойку. Тут приходится задаваться вопросом: что же мы делаем не так, почему детей приходится заставлять учиться? Наряду с усвоением общих знаний и привычки полагаться на авторитеты, основной задачей школы становится формирование навыков. Для этого дети нарешивают огромные объемы однотипных задач в надежде на «схватывание» (grokking) — эффект перехода количества частных решений в качество нового понимания, открытый при обучении нейронных сетей. Нейросеть сначала заставляют зазубрить наизусть ответы из обучающей выборки. При проверке на новых данных робот ничего ответить не может. Но если повторить обучение несколько раз, то он схватывает суть и начинает отвечать почти без ошибок на проверочные вопросы, даже если они с подвохом. Процесс обучения робота осуществляется через оценки: его наказывают «двойками» и поощряют «пятёрками». Механическое «натаскивание» на однотипных задачах в надежде на «схватывание», система мотивации через страх — это калька с обучения нейросети. Но ребёнок не «электронный болван», и ему долго, скучно и больно проходить через это.
Зубрёжка досталась нам в наследство от царских гимназий и лицеев, во многом определив облик советской и современной школы. Но это не единственный метод обучения. Ещё в 1932—1934 годах Лев Семёнович Выготский в своей работе «Мышление и речь» ввёл понятие зоны ближайшего развития, открыв путь к гуманистической педагогике. Наследие развил Даниил Борисович Эльконин, который в 1971 году показал, что развитие ребёнка определяется сменой ведущей деятельности: в 1—3 года — предметно-манипулятивная деятельность, в 3—7 лет — сюжетно-ролевая игра, в 7—11 лет — учебная деятельность, в 11—15 — интимно-личностное общение и общественно полезная деятельность, а в 15—17 лет — учебно-профессиональная деятельность. Эта теоретическая база стала основанием для целостной теории и практики развивающего обучения Василия Васильевича Давыдова, предложившего системную альтернативу традиционному подходу.
В 1960-х годах была разработана концепция развивающего обучения Эльконина — Давыдова, которая представляла собой экспериментальную советскую теорию учебной деятельности. Система Эльконина — Давыдова отказалась от зубрёжки в надежде на «схватывание», предложив относиться к ребёнку не как к роботу, а как к человеку. Её основная цель — развивать теоретическое мышление и способность к самостоятельному поиску знаний. Под теоретическим мышлением здесь понимается умение самостоятельно открывать законы природы и дедуктивно выводить из них частные проявления этих законов. Новая система опирается на современные знания о детской психологии и не нуждается в насилии.
Учитель в новой системе не объясняет материал, а ставит перед учениками проблему, а дети из полученных вводных делают общий вывод, по сути переоткрывая законы природы, фиксируя закономерности в виде знаковых моделей (чертежей, схем, правил). При помощи найденной знаковой модели решаются конкретные примеры, предложенные учителем, что закрепляет в памяти найденные детьми закономерности.
Как сто лет назад советская власть отменила телесные наказания в школе, так же сейчас предлагается отказаться от оценок. Вместо того чтобы через оценки клеить ярлыки «отличник», «хорошист», «троечник», «двоечник», учитель оценивает работу детей: даёт развёрнутую обратную связь — рассказывает, что у ребёнка сделать получилось, что не очень вышло, даёт советы, что и как улучшить, как использовать свои сильные стороны. В качестве приятного бонуса ребёнок формирует адекватную самооценку.
В противоположность обычной школе с её тишиной в классах предлагается свободно выдвигать гипотезы, спорить, вместе искать истину. Учитель в этой системе не пытается строить из себя всезнающее божество – он становится консультантом, организатором, наставником. Его задача — направить ребёнка в его познании, а не разжёвывать всё, предоставляя готовые единственно верные ответы.
В основе новой системы лежит не просто предоставление ребёнку свободы выбора, а целенаправленное создание условий для возникновения учебной потребности. Учитель не пассивно ожидает, когда у ребёнка возникнет стремление к обучению, а через специально сконструированную учебную задачу создаёт ситуацию, в которой старые способы действия перестают работать. Это вынуждает ученика искать новый, общий способ решения, порождая познавательный мотив.
В такой школе пропадает сама возможность списать. Как списать у соседа, если вы вместе решаете учебную задачу? Как списать из учебника, если в учебнике нет ответа на вопрос учителя? Как списать у нейронки, если ты ещё не способен задать ей правильный вопрос? Смысл списывать, если тебя не накажут за ошибку? Изменив подход к обучению, мы превращаем нашего бывшего врага, нейронную сеть, в союзника. Ведь ни у одного человека не хватит выдержки 150 раз объяснить ребёнку одно и то же разными словами, а робот с такой задачей справится без проблем. И, пока бездушная железка занимается скучной монотонной работой, учитель сможет освободившееся время потратить на интересную творческую работу, самообразование и отдых.
В новом подходе к образованию заключается преобразующий потенциал: формируя человека-творца, мы порождаем в нём потребность в сложной деятельности и тем самым создаём людей, способных осознать запрос на усложнение общества, сформулировать его и стать движущей силой для изменения самой реальности.
Вот только почему такая замечательная современная и эффективная система образования пылится на полках истории и внедряется только в экспериментальных школах? Школы с такой методикой обучения остались не просто на страницах теоретических работ, а были реализованы на практике: по данным ассоциации «Развивающее обучение», в России сегодня работает не менее 50 школ, применяющих систему Эльконина — Давыдова.
Но почему их так мало? Дело в том, что в обществе нет запроса на мыслящего человека. Государственной командно-административной системе не нужны в таком количестве хорошо образованные люди. У неё просто нет достаточного количества сложных наукоёмких рабочих мест, где вчерашние школьники смогли бы в полной мере применять полученные за партой знания. Как говорил министр образования Фурсенко: «Главная ошибка советской школы в том, что она растила человека-творца, а задача современной школы в том, чтобы вырастить квалифицированного потребителя». Вот школа и натаскивает учеников на сдачу ОГЭ и ЕГЭ в надежде закрыть нашими детьми потребность в дешёвых низкоквалифицированных кадрах. Родители в такой ситуации, скорее, отдадут ребёнка в десяток кружков, пытаясь запихнуть в школьника как можно больше знаний и навыков. А дети пойдут кратчайшим путём и будут списывать у нейронки вместо того, чтобы учиться.
Корень этого явления лежит глубже педагогики — в сфере экономики. Существующая бюрократизированная экономическая система (устаревшие производственные отношения) в попытках сохранить себя сформировала неправильную систему стимулов и интересов. Высокая квалификация, не востребованная системой, просто не ценится правящей бюрократией. Зарплата не является отражением реального вклада в экономику и квалификации работника, а определяется внеэкономическими факторами. В первую очередь важно не образование, а место человека в административной иерархии, во вторую — ваша способность стабилизировать командно-административный аппарат.
Нейронные сети в такой системе можно рассматривать как новые производительные силы, вступившие в противоречие с устаревшими экономическими отношениями (правилами, установленными бюрократией). Искусственные языковые модели позволяют учиться быстро и эффективно, но качество школьного образования не влияет на уровень зарплаты, а значит, усилия ученика не будут вознаграждены и он продолжит списывать у ИИ, являющегося на данный момент наиболее эффективным способом спасения от бредовой работы, каковой, к сожалению, в текущей экономической системе является домашка в частности и учёба в целом. Таким образом, ученики демонстрируют рациональную экономическую реакцию на существующие правила игры (экономические отношения).
И сколько бы мы ни отменяли и ни возвращали домашнее задание в школе, сколько бы ни вводили новых методик образования, ничего не изменится. Сложная работа, требующая воспитания человека-творца, останется доступна лишь узкой прослойке населения. Нужно комплексное преобразование общественных и производственных (а также образовательных) отношений и практик, в ходе чего будут найдены оптимальные «технические» решения. Только усложнение задач и расширение для людей сферы свободы превратят нейронные сети в эффективных помощников и позволят кардинально изменить систему образования!
15.01.2026
Благодарю Б.Ю. и Алину С. за помощь в подготовке статьи.
При подготовке статьи использовался усилитель интеллекта.
(Автор: Александр С.)
The post Искусственный интеллект vs школа first appeared on Рабкор.ру.