Оценки, неподвластные ИИ: Как спроектировать задания, которые не решит ChatGPT

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к разработке образовательных оценок, основанный на взаимосвязанных задачах, позволяет повысить их устойчивость к генеративным ИИ и точнее измерить реальные навыки учащихся.

"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

Модульные оценки демонстрируют высокую предсказательную силу в отношении взаимосвязанной эффективности проекта ($r=0.954$), что указывает на измерение схожих навыков в различных условиях, в то время как их умеренная корреляция с результатами экзаменов ($r=0.726$) позволяет предположить, что экзамены оценивают иные компетенции или менее подвержены искусственной завышенности результатов.

Предлагается теоретически обоснованная и эмпирически подтвержденная структура модульных оценок, направленная на повышение устойчивости к ИИ за счет использования взаимосвязанных, многоступенчатых задач.

Быстрое распространение генеративных моделей искусственного интеллекта ставит под вопрос эффективность традиционных модульных оценочных заданий в образовании. В статье «Designing AI-Resilient Assessments Using Interconnected Problems: A Theoretically Grounded and Empirically Validated Framework» предложен теоретически обоснованный подход к разработке оценок, устойчивых к воздействию ИИ, подтвержденный формальным анализом и многолетней эмпирической проверкой. Исследование показывает, что оценивание на основе взаимосвязанных, многоступенчатых задач, в отличие от изолированных, значительно повышает устойчивость к автоматическому решению с помощью ИИ, одновременно более точно измеряя реальные навыки студентов. Не приведет ли предложенная методика к переосмыслению подходов к оцениванию знаний в условиях все более широкого распространения генеративных моделей искусственного интеллекта?

Эрозия Традиционной Оценки: Время Переосмысления

Современный профессиональный ландшафт стремительно трансформируется под влиянием генеративных инструментов искусственного интеллекта, и образовательная сфера не является исключением. Эти технологии, способные создавать тексты, решать задачи и генерировать креативные решения, оказывают существенное воздействие на традиционные методы оценки знаний. В частности, инструменты ИИ предлагают новые возможности для автоматизации рутинных задач, но одновременно ставят под вопрос валидность существующих систем оценивания, поскольку способны самостоятельно выполнять задания, ранее требовавшие от студентов критического мышления и глубокого понимания материала. Данный сдвиг требует переосмысления подходов к оценке и поиска инновационных методов, способных достоверно отражать реальный уровень компетенций обучающихся в эпоху искусственного интеллекта.

Традиционные модульные оценки, несмотря на их удобство и распространенность в образовательном процессе, становятся все более уязвимыми к выполнению с помощью современных инструментов искусственного интеллекта. Данное обстоятельство вызывает серьезные опасения относительно их валидности — способности действительно измерять уровень знаний и навыков студента. Способность ИИ генерировать связные и грамматически верные тексты, решать задачи и даже имитировать стиль письма, позволяет успешно проходить такие оценки без демонстрации реального понимания материала. Это подрывает доверие к результатам и ставит под вопрос объективность оценивания, требуя пересмотра существующих подходов и разработки новых, более устойчивых к воздействию искусственного интеллекта методов контроля знаний.

Исследования выявили явление, получившее название “эффект искусственной инфляции” — значительное повышение результатов учащихся на традиционных модульных заданиях за счет использования инструментов искусственного интеллекта. Наблюдаемые различия между оценками, полученными на таких заданиях, и результатами с прокторируемых экзаменов достигают 30 процентных пунктов. Это указывает на то, что существующие методы оценки могут давать искаженное представление об истинном уровне знаний и навыков студентов, поскольку способность к самостоятельному решению задач и критическому мышлению не всегда отражается в оценках, полученных при помощи ИИ. Таким образом, возникает необходимость в разработке и внедрении новых подходов к оценке, способных достоверно измерять реальное понимание материала учащимися.

Наблюдаемый феномен искусственного завышения результатов, вызванный использованием генеративных моделей искусственного интеллекта, подчеркивает острую необходимость пересмотра существующих методов оценивания знаний. Традиционные модульные задания, легко поддающиеся автоматическому выполнению ИИ, перестают достоверно отражать реальный уровень освоения материала студентами. В связи с этим, возникает потребность в разработке и внедрении альтернативных подходов к оценке, направленных на выявление подлинного понимания предмета, а не просто способности генерировать текст, соответствующий формальным требованиям задания. Необходимы методики, которые проверяют не только знание фактов, но и умение применять их в новых ситуациях, критически мыслить и решать комплексные задачи, что существенно сложнее для современных ИИ-систем.

Оценка успеваемости по различным типам заданий в курсе Python для Data Science и AI (весна 2025 года) демонстрирует эффективность применяемых методик.

Разработка Устойчивости: Взаимосвязанность и Сложность

Повышение когнитивной нагрузки и сложности заданий является ключевой стратегией создания оценочных материалов, устойчивых к решению искусственным интеллектом. Данный подход основан на принципах Когнитивной теории нагрузки и предполагает разработку задач, требующих от студентов не просто воспроизведения знаний, а их активного применения и интеграции. Исследования показывают, что увеличение когнитивной нагрузки затрудняет автоматизированное решение задач ИИ, поскольку требует более глубокого понимания и критического мышления, что выходит за рамки возможностей современных алгоритмов. Повышение сложности достигается за счет увеличения количества шагов, необходимых для решения, необходимости интеграции знаний из разных областей, и предъявления к задаче требований, подразумевающих многовариантность и неоднозначность решений.

В отличие от изолированных, модульных заданий, взаимосвязанные оценки, требующие многоступенчатого рассуждения и интеграции знаний, демонстрируют значительные преимущества в оценке компетенций. Такой подход подразумевает, что для решения задачи необходимо последовательно применять несколько концепций и навыков, что усложняет автоматическое выполнение задания алгоритмами искусственного интеллекта. Взаимосвязанные оценки позволяют более точно дифференцировать уровень подготовки студентов, поскольку требуют не просто воспроизведения информации, а её активного применения и синтеза. Это выражается в более высокой вариативности оценок — стандартное отклонение для взаимосвязанных проектов составляет 21.93 против 16.83 для открытых проектов, что свидетельствует о лучшей способности таких оценок выявлять различия в способностях студентов.

Применение взаимосвязанных оценочных заданий, требующих многоступенчатого рассуждения и интеграции знаний, соответствует принципам Когнитивной теории нагрузки и подтверждается теоретически. В частности, Теорема 1 математически доказывает, что такие задачи демонстрируют повышенную устойчивость к автоматическому решению искусственным интеллектом. Это означает, что сложность, возникающая из необходимости объединения различных концепций и этапов решения, создает препятствия для алгоритмов, ориентированных на изолированные, модульные задачи. Повышенная когнитивная нагрузка, возникающая в результате такой взаимосвязанности, делает более сложным для ИИ успешное моделирование и выполнение заданий, тем самым обеспечивая более точную оценку реальных способностей студентов.

Степень взаимосвязанности задач оценивается показателем “Взаимодействие элементов” (Element Interactivity) и является прямым определяющим фактором устойчивости оценки к автоматическому решению. Исследования показывают, что взаимосвязанные проекты демонстрируют на 30% более высокую вариативность оценок (стандартное отклонение 21.93) по сравнению с открытыми проектами (стандартное отклонение 16.83). Данная повышенная вариативность свидетельствует о более эффективной дифференциации способностей студентов, что позволяет точнее оценивать их реальный уровень знаний и навыков по сравнению с традиционными методами оценки.

Взаимосвязанный дизайн проекта демонстрирует более заметное (хотя и статистически незначимое) снижение производительности и повышенную вариативность по сравнению с модульной оценкой.

Сила Структуры: Полуоткрытые Проекты

Полуструктурированные проекты, характеризующиеся определенной структурой и детерминированными критериями успеха, обеспечивают более надежную оценку компетентности учащихся по сравнению с полностью открытыми заданиями. В отличие от открытых проектов, требующих самостоятельного определения целей и методов, полуструктурированные задания задают рамки и четкие показатели достижения результата. Это позволяет более точно оценить фактические навыки и знания студента, минимизируя влияние внешних факторов и обеспечивая объективность оценки. Такой подход особенно важен в условиях широкого распространения генеративных моделей искусственного интеллекта, поскольку он снижает вероятность того, что оценка будет отражать способности ИИ, а не самого студента.

Применение полуоткрытых проектов учитывает ограничения больших языковых моделей (LLM) в задачах, требующих сложного рассуждения и решения проблем. Анализ, представленный в разделе “Ограничения LLM”, демонстрирует, что, несмотря на впечатляющие возможности в генерации текста, LLM испытывают трудности при обработке неоднозначности, установлении причинно-следственных связей и применении знаний в новых контекстах. В частности, LLM склонны к генерации правдоподобных, но неверных ответов, особенно в задачах, требующих глубокого понимания предметной области и критического мышления. Поэтому, структурированные задания, в отличие от полностью открытых, позволяют более точно оценить реальные навыки студентов, минимизируя влияние возможностей LLM по автоматическому выполнению заданий без понимания сути.

Теорема 2 математически доказывает повышенную надежность полуоткрытых проектов в условиях широкого распространения генеративного искусственного интеллекта. Формально, теорема утверждает, что $R_{semi} > R_{open}$, где $R_{semi}$ обозначает надежность оценки компетенций посредством полуоткрытых проектов, а $R_{open}$ — надежность оценки посредством полностью открытых проектов, при условии использования генеративных моделей ИИ для выполнения заданий. Математическое доказательство учитывает вероятность успешного обхода системы оценки ИИ и показывает, что структурированный подход полуоткрытых проектов значительно снижает эту вероятность, обеспечивая более точную оценку реальных навыков студента. Данное утверждение подтверждается анализом влияния параметров генеративных моделей на результаты оценки в различных сценариях.

Анализ данных демонстрирует значительную взаимосвязь между использованием взаимосвязанных проектных заданий и общей оценкой компетенций студентов. Коэффициент корреляции Пирсона, равный 0.954, указывает на высокую степень соответствия между результатами выполнения серии связанных проектов и общей оценкой навыков, что свидетельствует о более надежном измерении компетенций. Для сравнения, использование модульных, независимых заданий демонстрирует умеренный уровень корреляции — 0.726. Полученные данные подтверждают, что структурированный подход к проектной деятельности, основанный на взаимосвязанных задачах, обеспечивает более точную и валидную оценку навыков студентов по сравнению с использованием изолированных заданий.

К Подлинной Оценке: Будущее Оценивания

Принципы взаимосвязанности, структурированной сложности и ограниченной свободы, изначально разработанные для полуоткрытых проектов, обладают гораздо большей применимостью, чем просто конкретные схемы оценивания. Эти подходы формируют основу для создания целостных образовательных стратегий, выходящих за рамки отдельных заданий и тестов. Вместо изолированных проверок знаний, они способствуют развитию у обучающихся способности видеть общую картину, решать многогранные проблемы и находить оптимальные решения в условиях ограниченных ресурсов — навыки, критически важные для успешной деятельности в реальном мире. Подобный подход позволяет перейти от оценки простого воспроизведения информации к оценке глубокого понимания и умения применять знания на практике, тем самым повышая валидность и значимость образовательного процесса.

В основе современной оценки знаний лежит стремление к созданию заданий, максимально приближенных к реальным профессиональным задачам и стандартам. Идея аутентичной оценки предполагает отказ от изолированных тестов в пользу комплексных проектов, требующих применения знаний в контексте, аналогичном тому, с которым специалисты сталкиваются в своей деятельности. Важно, чтобы эти задания не просто проверяли запоминание информации, но и демонстрировали способность к анализу, синтезу и решению проблем, используя взаимосвязанные навыки и компетенции. Такой подход позволяет более точно оценить готовность обучающихся к будущей профессиональной деятельности и обеспечить более значимый и релевантный результат обучения.

Оценка знаний должна сместить акцент с простого воспроизведения информации на демонстрацию подлинного понимания и способности применять полученные знания на практике. Такой подход позволяет создать действительно валидные и значимые оценки, поскольку он требует от обучающихся не только вспомнить факты, но и проанализировать, синтезировать и использовать их для решения сложных, приближенных к реальным задачам. Приоритет задач, требующих глубокого осмысления и практического применения, гарантирует, что оценка отражает не просто объем заученной информации, а уровень сформированной компетенции и готовности к решению проблем в реальном мире. Это позволяет не просто измерить знания, но и оценить способность к критическому мышлению и инновациям.

Необходимость постоянной адаптации к новым технологиям является ключевым фактором в современной оценке знаний и умений. Устаревшие методы, ориентированные на простое воспроизведение информации, уступают место системам, способным измерить реальную компетентность ученика в динамично меняющемся мире. Это требует от разработчиков оценочных материалов не только отслеживания технологических инноваций, но и принципиально нового подхода к проектированию заданий, моделирующих реальные профессиональные задачи и требующих от ученика глубокого понимания и практического применения полученных знаний. В результате, оценка становится не просто констатацией фактов, а инструментом выявления способности адаптироваться к новым вызовам и решать сложные проблемы, что является залогом успешности в современной профессиональной среде.

Исследование показывает, что проектирование оценочных материалов посредством взаимосвязанных задач, а не изолированных упражнений, повышает их устойчивость к автоматическому выполнению генеративными моделями искусственного интеллекта. Это подобно созданию сложной системы, где каждая часть зависит от другой, что затрудняет её взлом или обход. Как заметил Эдсгер Дейкстра: «Простота — это высшая степень совершенства». В контексте оценки, взаимосвязанность задач требует от обучающегося не просто воспроизведения знаний, а их применения и интеграции, что в свою очередь демонстрирует более глубокое понимание материала и способность к критическому мышлению. Такой подход, подобно версионированию, сохраняет ценность оценки во времени, обеспечивая ее актуальность и надежность.

Куда же дальше?

Представленная работа, демонстрируя устойчивость взаимосвязанных задач к воздействию генеративных моделей искусственного интеллекта, лишь обозначила горизонт, а не достигла его. Все системы стареют, и неизбежно возникнет следующее поколение инструментов, способных преодолевать текущие барьеры. Необходимо рассматривать устойчивость не как статичное свойство, а как динамичный процесс адаптации, подобно эрозии, которой противостоит инфраструктура. Акцент сместится с простого обнаружения сгенерированных ответов на проектирование оценочных систем, которые требуют именно процесса мышления, а не только его результата.

Необходимо признать, что сама концепция «навыка», измеряемого подобными оценками, подвержена изменениям. В эпоху, когда информация доступна мгновенно, ценность приобретает способность к критическому анализу, синтезу и адаптации, а не просто к воспроизведению знаний. Задача заключается не в создании «непробиваемых» тестов, а в разработке оценочных инструментов, которые отражают реальные потребности общества и способствуют развитию необходимых компетенций.

Будущие исследования должны сосредоточиться на изучении когнитивной нагрузки, возникающей при решении взаимосвязанных задач, и на разработке методов ее оптимизации. Понимание пределов человеческих когнитивных возможностей и учет этих ограничений при проектировании оценочных систем — вот где кроется истинный вызов. Аптайм системы оценки — редкая фаза гармонии во времени, и ее поддержание требует постоянного внимания и адаптации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10758.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-13 01:11