Искусственный интеллект глазами школьников: как знания формируют опасения

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что восприятие рисков, связанных с искусственным интеллектом, у старшеклассников напрямую зависит от уровня их знаний и понимания этой технологии.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Сеть взаимосвязей, выявленная при анализе опасений, связанных с искусственным интеллектом, демонстрирует, что эти опасения не возникают изолированно, а формируют сложную экосистему, где каждое новое беспокойство предсказывает потенциальные будущие уязвимости и сбои в системе.
Сеть взаимосвязей, выявленная при анализе опасений, связанных с искусственным интеллектом, демонстрирует, что эти опасения не возникают изолированно, а формируют сложную экосистему, где каждое новое беспокойство предсказывает потенциальные будущие уязвимости и сбои в системе.

Анализ сети совстречающихся терминов показал, что ученики с более низким уровнем компетенции в области ИИ опасаются личных проблем в обучении, в то время как более компетентные ученики обеспокоены системными и институциональными рисками.

Несмотря на растущую интеграцию искусственного интеллекта в образование, понимание того, как школьники воспринимают связанные с ним риски, остается сложной задачей. Данное исследование, озаглавленное ‘Artificial Intelligence Competence of K-12 Students Shapes Their AI Risk Perception: A Co-occurrence Network Analysis’, посвящено изучению взаимосвязи между уровнем самооценки компетенций в области ИИ и восприятием рисков среди старшеклассников Финляндии. Полученные результаты свидетельствуют о том, что ученики с более низким уровнем самооценки фокусируются на личных и учебных рисках, в то время как более компетентные школьники акцентируют внимание на системных и институциональных опасениях. Не приведет ли это к необходимости пересмотра образовательных программ с целью формирования у учащихся более взвешенного и дифференцированного понимания потенциала и угроз искусственного интеллекта?

Системы и Предзнаменования: Риски и Возможности AIED

Искусственный интеллект стремительно проникает в сферу образования, предлагая беспрецедентные возможности для персонализации обучения, автоматизации рутинных задач и повышения доступности образовательных ресурсов. Однако, вместе с этим, интеграция AIED сопряжена со значительными рисками, требующими внимательного изучения и проактивного управления. Эти риски охватывают как технические аспекты, связанные с предвзятостью алгоритмов и обеспечением конфиденциальности данных, так и этические вопросы, касающиеся автономии учащихся и роли преподавателя в эпоху интеллектуальных систем. Эффективное внедрение AIED требует не только разработки передовых технологий, но и формирования четкой нормативно-правовой базы и повышения осведомленности всех участников образовательного процесса о потенциальных вызовах и возможностях, которые несет с собой эта трансформация.

Риски, связанные с внедрением искусственного интеллекта в образование, проявляются на нескольких уровнях. Системные проблемы заключаются в самой природе ИИ — предвзятости алгоритмов, непрозрачности принятия решений и потенциальной уязвимости к манипуляциям. На институциональном уровне возникают сложности, связанные с разработкой адекватной образовательной политики, необходимостью переподготовки педагогических кадров и обеспечением равного доступа к технологиям. Наконец, индивидуальные риски затрагивают самих учащихся: вопросы конфиденциальности данных, влияние на развитие критического мышления и потенциальное усиление цифрового неравенства. Комплексное понимание этих взаимосвязанных угроз необходимо для ответственного использования ИИ в образовании и максимизации его положительного влияния на процесс обучения.

Понимание многоуровневых рисков, связанных с внедрением искусственного интеллекта в образование, является ключевым фактором для его ответственного использования и максимизации положительного эффекта. Недавнее исследование показало средний уровень компетенции в области ИИ у обучающихся в 16.8 баллов из 20, что подчеркивает значительную дифференциацию в понимании данной технологии. Эта разница в уровне подготовки требует разработки адаптированных образовательных стратегий и программ, направленных на повышение общей осведомленности и критического мышления в отношении возможностей и ограничений ИИ. Игнорирование этой проблемы может привести к неравному доступу к преимуществам ИИ и усугубить существующее цифровое неравенство, в то время как целенаправленные усилия по развитию компетенций в области ИИ позволят обеспечить более справедливое и эффективное внедрение данной технологии в образовательный процесс.

Диаграмма показывает, что опасения по поводу искусственного интеллекта различаются в зависимости от уровня компетенции респондентов, при этом высота столбцов отражает долю выразивших ту или иную обеспокоенность.
Диаграмма показывает, что опасения по поводу искусственного интеллекта различаются в зависимости от уровня компетенции респондентов, при этом высота столбцов отражает долю выразивших ту или иную обеспокоенность.

Системные Искажения: Предвзятость и Неточность

Искусственные интеллектуальные системы подвержены врожденным смещениям, что может приводить к несправедливым или дискриминационным результатам в образовательных приложениях. Эти смещения возникают из-за предвзятости данных, используемых для обучения моделей, отражая исторические и социальные неравенства. Например, если данные для обучения содержат недостаточное представление определенных демографических групп, система может демонстрировать пониженную точность или предвзятые оценки для этих групп. Это проявляется в автоматизированных системах оценки, рекомендациях образовательного контента и даже в системах адаптивного обучения, создавая риски для равного доступа к качественному образованию и увековечивая существующие диспропорции.

Неточность работы систем искусственного интеллекта представляет собой существенную проблему, поскольку ненадежные результаты могут негативно сказаться на процессах обучения и оценки. Это проявляется в ошибочных ответах на вопросы, неправильной интерпретации данных об успеваемости учащегося и, как следствие, в формировании неверных выводов о его знаниях и навыках. Неточности могут возникать из-за недостаточного объема или качества обучающих данных, ошибок в алгоритмах или несоответствия между моделью и решаемой задачей. В контексте образовательных приложений, такие ошибки могут привести к неправильной корректировке учебных программ, неадекватной оценке знаний и, в конечном итоге, к снижению эффективности обучения. Важно отметить, что вероятность ошибок может варьироваться в зависимости от сложности задачи, специфики предметной области и качества используемых данных.

Для обеспечения равноправного и эффективного применения искусственного интеллекта в образовании (AIED) необходимы комплексные стратегии мониторинга, валидации и смягчения рисков. Мониторинг должен включать постоянную оценку производительности AI-систем в различных демографических группах для выявления и устранения предвзятости. Валидация подразумевает проверку точности и надежности алгоритмов с использованием независимых наборов данных и экспертных оценок. Стратегии смягчения рисков включают в себя разработку алгоритмов, устойчивых к предвзятости, обеспечение прозрачности процессов принятия решений AI, а также внедрение механизмов обратной связи и исправления ошибок. Регулярная проверка и адаптация этих стратегий являются критически важными для поддержания справедливости и эффективности AIED.

Институциональные Вызовы: Политика и Практика

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс создает риски для институциональной целостности, прежде всего в области академической честности. Возможность использования ИИ для автоматизированного выполнения заданий, написания эссе и решения тестов представляет собой прямую угрозу для традиционных методов оценки знаний. Данные показывают, что студенты способны использовать инструменты ИИ для обхода систем обнаружения плагиата, что требует от образовательных учреждений пересмотра стратегий оценки и внедрения новых методов, направленных на подтверждение подлинности студенческих работ. Увеличение случаев академической нечестности, вызванной использованием ИИ, может подорвать доверие к образовательным программам и снизить ценность полученных квалификаций.

Для смягчения рисков, связанных с интеграцией искусственного интеллекта в образовательный процесс, и обеспечения справедливой оценки знаний необходима разработка и внедрение четких политик и руководств. Эти документы должны охватывать вопросы академической честности, определяя допустимые и недопустимые способы использования ИИ-инструментов при выполнении учебных заданий. Важно установить единые стандарты для выявления и предотвращения случаев плагиата, сгенерированного ИИ, а также обеспечить прозрачность в отношении использования ИИ в процессе оценивания. Политики должны предусматривать механизмы проверки подлинности работ, а также четко определять последствия нарушения правил использования ИИ. Кроме того, необходима разработка рекомендаций для преподавателей по адаптации методов оценивания к новым условиям, включая использование альтернативных форматов заданий, таких как устные экзамены, проектные работы и практические задания, требующие критического мышления и творческого подхода.

Акт Европейского Союза об искусственном интеллекте (EU AI Act) предоставляет регуляторную основу для разработки и внедрения ИИ, что может способствовать ответственному использованию ИИ в образовании (AIED). Исследования показывают, что студенты с высоким уровнем компетенции в области ИИ в большей степени обеспокоены возможностями ИИ для нечестного поведения при оценке знаний (Eigenvector Centrality 0.53), в то время как студенты с более низким уровнем компетенции акцентируют внимание на рисках, связанных с их личным обучением (Eigenvector Centrality -0.53). Данный разрыв в восприятии рисков подчеркивает необходимость дифференцированного подхода к разработке политик и практик в области AIED, учитывающего уровень подготовки студентов к использованию ИИ.

Расширение Горизонтов: Навыки для Будущего, Управляемого ИИ

Внедрение систем искусственного интеллекта в образование, несмотря на огромный потенциал, несет в себе определенные риски для обучающихся. Исследования показывают, что чрезмерная reliance на ИИ-инструменты может привести к снижению способности к самостоятельному критическому мышлению, поскольку алгоритмы часто предоставляют готовые решения, не требующие глубокого анализа. Кроме того, существует опасность подавления творческого потенциала, ведь ИИ, стремясь к оптимизации, может ограничивать нестандартные подходы и оригинальные идеи. Наконец, не следует недооценивать страх перед неправильным или злонамеренным использованием ИИ, который может вызвать беспокойство и неуверенность в процессе обучения, требуя осознанного подхода к интеграции этих технологий.

Развитие навыков искусственного интеллекта (ИИ) и понимания принципов его работы становится ключевым фактором для подготовки обучающихся к эффективному и ответственному использованию современных инструментов. В условиях растущего влияния ИИ, недостаточно просто уметь пользоваться приложениями — необходимо понимать, как они функционируют, какие у них ограничения и как избежать потенциальных рисков. Формирование у обучающихся компетенций в области ИИ позволяет им критически оценивать результаты работы алгоритмов, адаптироваться к быстро меняющимся технологиям и использовать ИИ для решения сложных задач, способствуя тем самым не только личностному росту, но и развитию инноваций в различных сферах деятельности. Такой подход позволяет перейти от пассивного потребления технологий к активному и осознанному их применению.

Развитие навыков в области искусственного интеллекта, в сочетании с цифровой грамотностью, позволяет смягчить потенциальные риски, связанные с использованием систем ИИ в образовании, и одновременно раскрыть весь потенциал образовательных технологий, основанных на искусственном интеллекте. Исследование, посвященное оценке компетенций в области ИИ, продемонстрировало высокую надежность инструмента измерения (альфа Кронбаха = 0.89, 95% ДИ [0.87-0.92]), что свидетельствует о его валидности и способности достоверно оценивать готовность обучающихся к эффективному и ответственному использованию инструментов ИИ в процессе обучения. Данный результат подтверждает необходимость целенаправленного развития соответствующих навыков для обеспечения успешной адаптации к быстро меняющемуся технологическому ландшафту.

Исследование финских старшеклассников выявляет закономерность, которую можно было бы предвидеть. Некомпетентность в области искусственного интеллекта порождает страхи, ограниченные личным опытом — опасения за собственное обучение, за непосредственные последствия. Однако, чем глубже понимание, тем шире горизонт восприятия рисков. Появляется осознание системных угроз, институциональных проблем, потенциальных последствий для общества в целом. Как точно заметил Джон Маккарти: «Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить.» Именно поэтому, попытки контролировать развитие ИИ, ограничиваясь лишь техническими решениями, обречены на неудачу. Необходимо взращивать понимание, развивать критическое мышление, иначе риски будут множиться, как сорняки в неухоженном саду.

Куда Ведет Эта Тропа?

Представленное исследование демонстрирует, что восприятие рисков, связанных с искусственным интеллектом, не является монолитным образованием, а формируется под влиянием субъективной оценки собственной компетентности. Однако, это лишь вершина айсберга. Понимание того, как меняется эта оценка со временем, под влиянием формального образования и неформального опыта, остается открытым вопросом. Не стоит полагать, что повышение «AI-грамотности» автоматически приведет к более рациональному восприятию рисков; хаос — это не сбой, это язык природы, и попытки его упорядочить могут лишь замаскировать истинные опасности.

В дальнейшем, необходимо отойти от узко-когнитивных моделей и учитывать эмоциональную, социальную и культурную составляющие восприятия рисков. Гарантии — это договор с вероятностью, и иллюзия стабильности, хорошо кэшируемая в учебных программах, может оказаться крайне хрупкой в реальном мире. Важнее не «чему учить», а «как учить» — развивать способность к критическому мышлению, адаптации и принятию неопределенности.

Исследование намекает на необходимость переосмысления самой концепции «AI-грамотности». Вместо стремления к всеобъемлющим знаниям, следует сосредоточиться на формировании метакогнитивных навыков — способности осознавать пределы собственного понимания и оценивать достоверность информации. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04115.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-05 23:00