Система против студентов
Искусственный интеллект посоветует деканату, кого отчислить

Искусственный интеллект начнет оценивать поведение, активность на лекциях и в общественной жизни, а также успеваемость российских студентов. На основании его рекомендаций, рассказал РИА «Новости» директор Центра EDCrunch University НИТУ «МИСиС» Нурлан Киясов, деканаты смогут поощрить учащихся, узнать, кого нужно активнее спрашивать, предупреждать нерадивых о необходимости подтянуть учебу или принимать решение об отчислении.
«Студент — это живой человек»: эксперт назвал минусы цифровой системы по оценке успеваемости в вузах
ПодробнееПо мнению Киясова, такой подход исключит возможную предвзятость преподавателей. В 2019 году систему начнут тестировать несколько вузов. А два года спустя в некоторых уже появятся опытные образцы. Ожидается, что внедрение искусственного интеллекта снизит количество отчисленных студентов до 10% в год.
Опасный процесс
Доктор экономических наук, профессор МГИМО Валентин Катасонов считает внедрение ИИ в образование и его усиленную цифровизацию опасным процессом. Это, уверен он, разрушит систему высшего образования. Если машины начинают тестировать студентов, то в будущем смогут вообще заменить преподавателей и профессоров.
Уже сейчас активно насаждается система дистанционного обучения, где живой преподаватель практически исключен из образовательного процесса. К тому же Катасонов сомневается, что в деканатах будут тщательно анализировать отчеты искусственного интеллекта.
«Это лукавство. Через вуз каждый год проходят тысячи студентов. Принимаются на разные факультеты, выпускаются. Физически невозможно все проверить», — сказал он.
Учесть нюансы
В настоящее время, рассказал «360» один из профессоров МГУ, во всех вузах внедрена система «Электронный университет». Если ее правильно заполнять, то она составляет для деканата ведомости, где учитываются посещаемость, успеваемость, замечания к студентам и многое другое. А деканаты уже принимают решения. Особого смысла внедрять ИИ преподаватель не видит, поскольку с каждым студентом вопросы решают индивидуально. У кого-то -тяжелая жизненная ситуация, и таких учащихся лучше не отчислять, а отправлять в академический отпуск.
«Система же не обладает такой информацией. Должен быть специалист, который выяснит, что происходит со студентом, в каком он состоянии. Ведь обучение — это психологически сложная процедура. Программа способна распознать, например, болеет человек или нет? Все зависит от совершенства системы», — добавил профессор.
Вопрос в том, будет ли интеллект наделен органами чувств, то есть как система будет получать данные для «вердикта». Получит ли она все данные, в том числе о причинах неуспеваемости или пропуска занятий. Но в целом ИИ может стать эффективной экспертной частью «Электронного университета». Прогресс не стоит на месте, цифровизация — отличный инструмент и совокупность тренажерных комплексов, подчеркнул собеседник.
«В умелых руках цифровизация может принести большую пользу, в неумелых — вред. Все зависит от квалификации того, кто пользуется этим инструментом», — заключил он.
Эффективнее человека
Доцент кафедры информационной безопасности компьютерных систем Санкт-Петербургского политехнического университета имени Петра Великого Александр Печенкин считает, что искусственный интеллект в ряде случаев сможет эффективнее преподавателей оценивать студентов. Педагоги иногда бывают субъективны или мыслят стандартными категориями, анализируя развитие и перспективы учащихся.
«Искусственный интеллект может в совокупности оценить все показатели студента. И видеть, что здесь он успевает поменьше, зато там — гораздо больше. Что зачастую в вузах делают, неформально закрывают глаза, где-то ставят троечку. ИИ может делать это правильнее», — добавил Печенкин.
Поэтому инициатива, по его словам, в целом интересна, но пока на моральном уровне преподаватели и студенты к этому не готовы. За время тестирования, надеется доцент, все привыкнут к системе. И поймут, что главный плюс нововведения — допобразование, когда учащимся будут предлагать «подтянуть хвосты», доучив плохо усвоенный материал.
«Опять же, ИИ сможет понять и увидеть это лучше преподавателя. Допустим, из-за плохо усвоенных знаний в школе, например, дифференциальные уравнения он не смог понять, — у него проблемы по пяти предметам. Система увидит это более комплексно, универсально и предложит изучить то, что даже не преподают в вузе», — заключил Печенкин.