Лаборатория образовательных систем MIT представила практическое руководство для школ, сталкивающихся с вызовами искусственного интеллекта в образовательном процессе. В отличие от типичных дидактических материалов, новый подход делает ставку на сбор и анализ реального опыта учителей, а не на готовые рецепты.
Руководство для растерянных
Под руководством доцента Джастина Райха команда MIT Teaching Systems Lab разработала «Руководство по ИИ в школах: перспективы для растерянных». Проект объединил опыт более 100 студентов и учителей со всей страны, которые поделились своими наработками по интеграции генеративного ИИ в учебный процесс.
«Мы пытаемся пропагандировать этику смирения при изучении ИИ в школах», — отмечает Райх. — «Мы делимся примерами от педагогов о том, как они используют ИИ интересными способами, некоторые из которых могут оказаться устойчивыми, а некоторые — ошибочными. И мы не узнаем, какие есть какие, еще долгое время».
Руководство не претендует на исчерпывающие ответы, а скорее служит катализатором для обсуждения. Авторы прямо заявляют: «Написание руководства по генеративному ИИ в школах в 2025 году немного похоже на написание руководства по авиации в 1905 году».
Критические вызовы для образования
Школы сталкиваются с несколькими фундаментальными проблемами:
- Как обеспечить академическую честность при доступности ИИ-инструментов
- Как измерить реальную потерю знаний учащихся в эпоху ИИ
- Как защитить конфиденциальность данных учащихся
- Как избежать подмены продуктивного мышления простым использованием ИИ
Райх задается ключевым вопросом: «Если мы считаем, что учителя предоставляют контент и контекст для поддержки обучения, а ученики больше не выполняют упражнения, содержащие этот контент и обеспечивающие этот контекст, это серьезная проблема».
Исторический контекст здесь убийственно точен: школы десятилетиями наступали на одни и те же грабли с каждой новой технологией. Интерактивные доски, образовательные планшеты, теперь ИИ — паттерн один: массовое внедрение без доказательств эффективности, за которым следует разочарование. Гениальность подхода MIT в том, что они не пытаются дать ответы, а собирают гипотезы от тех, кто в реальности сталкивается с проблемой. Это антитеза типичному образовательному консалтингу, где эксперты, давно не видевшие классной комнаты, раздают советы.
Мультимедийный подход к распространению знаний
Помимо печатного руководства, лаборатория выпустила семисерийный подкаст «The Homework Machine», созданный в сотрудничестве с журналистом Джесси Дюкс. Каждый эпизод рассматривает конкретную область: внедрение ИИ, поэзию как инструмент вовлечения, потерю обучения после Covid, педагогику и даже запреты книг.
«Академический издательский цикл не подходит для помощи людям с краткосрочными вызовами, такими как те, что представляет ИИ», — объясняет Райх. — «Рецензирование занимает много времени, и производимые исследования не всегда имеют форму, полезную для педагогов».
Подкаст был также преобразован в часовую радиопрограмму, транслировавшуюся публичными радиостанциями по всей стране.
Уроки прошлых технологических провалов
Райх откровенен в оценке текущей ситуации: «Мы шарим в темноте», — вспоминая прошлые попытки быстрой интеграции новых технологий в классы. Он отмечает, что ИИ обошел обычные процессы закупок в образовании: «Он просто появился на телефонах детей».
Исторические примеры неудач впечатляют: несмотря на миллиардные расходы округов на инструменты вроде интерактивных досок, исследования показывают отсутствие доказательств их влияния на улучшение обучения или результатов.
В новой статье для The Conversation Райх указывает, что ранние рекомендации для учителей в таких областях, как веб-грамотность, породили плохие советы, которые до сих пор существуют в нашей образовательной системе. «Мы учили студентов и педагогов не доверять Википедии и искать маркеры достоверности веб-сайтов, и то и другое оказалось неверным».
Райх хочет избежать аналогичной поспешности в суждениях об ИИ, рекомендуя воздержаться от догадок об учебных стратегиях с использованием ИИ. По его словам, «образовательные технологии всегда вызывают тревогу у учителей, но ширина проблем, связанных с ИИ, гораздо больше».
По материалам MIT News