Избранные учебные курсы, реализованные в Школе перспективных исследований (SAS) и в Школе образования ТюмГУ в 2023−24 учебном году с использованием технологий искусственного интеллекта.
ИИ-решения для большинства курсов разрабатывал и сопровождал Александр Диденко.
- Дисциплина «Аналитическая систематика» | мастерская «Исследование на основе текстов в социологии техники» | преподаватель-эксперт в аудитории
Цель курса
Формирование у студентов навыков аналитической работы с научно-теоретическими источниками, а также эмпирическими данными в виде тестов, аудио и видеоданных в проблемном поле социологии техники.
Способности ИИ-персон
— поиск информации на разных этапах исследования, например, релевантных социальных теорий, литературы и т. д.
— формулирование чат-ботом примеров исследовательских вопросов, гипотез и т. п.
— запрос обратной связи на сформулированные исследовательские вопросы, гипотезы, связность элементов исследования. ИИ дает подробную, аргументированную обратную связь, а также примеры улучшения в заданном контексте
Ключевые наблюдения
Большинство студентов не обладают привычкой вопрошания. Преподаватели часто домысливают вопрос за студента, доводя его до определенного качества и глубины. ИИ не способен домысливать, поэтому требует от студента навыка четких и внятных формулировок. Если ситуация не будет принуждать студентов использовать разные фреймы взаимодействия с ИИ, то они будут использовать его только для автоматического выполнения простых задач.
Преподаватель: Ася Филатова - Дисциплина «Дизайн-мышление» | преподаватель-эксперт заменен ИИ и медиатором
Цель курса
Формирование у студентов умений исследовать пользовательский опыт и находить варианты решений в ответ на разрывы / потребности пользователя.
Способности ИИ
— давать экспертные ответы, объяснять инструкции и задания, а также помогать проработать все задания
— давать подробную и аргументированную обратную связь на наработки студентов
Ключевые наблюдения
— передача части функций преподавателя искусственному интеллекту вызывает переход от практики «преподаватель в центре» к «студент в центре»
— низкая толерантность студентов к ошибкам, неточностям ИИ
— дробление деятельности студентов до конкретных операций и прямая инструкция, с чем и как обращаться к ИИ, гарантирует работу с ИИ — в противном случае ИИ остается маловостребованным
Преподаватель: Ульяна Раведовская
Медиатор: Тамара Иванова - Дисциплина «Теории новых медиа» | преподаватель-эксперт заменен ИИ и медиатором
Цель курса
Формирование у студентов умения критически осмыслять зарождающуюся дисциплину; умения использовать новую теорию медиа для осмысления зарождающихся технологий; способности занимать метапозицию по отношению к изученным теориям, текстам и идеями; умения различать тезис и наблюдение; умения определить объект и метод исследования.
Способности ИИ
— определение главных слов новых теорий медиа
— предоставление обратной связи по аргументации и анализу
— определение частей текста для глубинного анализа
— формулирование методов и тезисов по тексту
— поощрение критического мышления
Персона Bruno
— запрет на субъективные аргументы
— критика тезиса
— сопровождение разработки аргумента
Ключевые наблюдения
ИИ не обладает эпистемическим авторитетом, но знает больше, помнит лучше и создает быстрее. ИИ может быть использован как инструмент продуктивного недоверия.
Преподаватель: Дэвин Вангерт
Медиатор: Анастасия Волобуева - Дисциплина «Мир сквозь время» | преподаватель-эксперт заменен ИИ и медиатором
Цель курса
Взглянуть на ХХ век с перспективы внешнего наблюдателя; узнать об основных политических, экономических и культурных преобразованиях, которые человечество пережило за XX столетие; ознакомиться с историческими корнями современных политических, экономических и культурных проблем; системно рассматривать историю, через разные нарративы.
Способности ИИ
— представлять события XX века от лица важных исторических личностей
— показывать множество перспектив анализа событий
Ключевые наблюдения
«Взгляд» из позиции исторических личностей делает историю «живой», дает возможность обсуждать события и их связи «непосредственно» с теми, кто их пережил; «разговор» с историческими личностями поддерживает вовлеченность, но требует управления формированием системности понимания; студенты также могут становиться объектами миметического желания, а не только преподаватель.
Преподаватель: Бирол Башкан
Медиаторы: Софья Матвеева, Даниил Платицын - Дисциплина «Великие педагогические тексты и реформы образования» | преподаватель-эксперт в аудитории
Цель курса
Формирование устойчивых и целостных представлений о постоянном и закономерном развитии педагогических явлений и процессов.
Способности ИИ-персоны, создаваемой студентами в ходе дисциплины
— ответы на вопросы по ключевых текстам автора
— рассказ о «своей» жизни автором важного педагогического текста
— анимированное представление содержания текста
— запись рэп-композиций по ключевому тексту
Ключевые наблюдения
За счет применения ИИ-инструментов у студентов развивается навык удерживания внимания на трудном многосложном материале; повышается познавательный интерес к изучению педагогических концепций и их связей с современным состоянием системы образования; увеличивается мотивации и академическая успеваемость; создаются условия, которые позволяют обрабатывать большой поток информации, более глубоко погружаться в содержание дисциплины, происходит реальная непрерывная работа с текстом.
Преподаватель: Анастасия Гафнер - Дисциплина "Sound studies" | преподаватель-эксперт не доступен и заменен ИИ и медиатором
Цель курса
Синтезировать и интегрировать различные теоретические подходы к звуку; выстроить грамматику для теоретического анализа звука и разработки дискурса о звуке.
Ключевая задача курса
Отойти от доминирующего дискурса, основанного на визуальности, и проанализировать феномен звука.
Ключевые наблюдения
ИИ может становиться источником экспертизы, находя фактическую информацию и источники для концептуализации под задачи курса; в случае отсутствия преподавателя-эксперта роль медиатора значительно усложняется.
Участники разработки: Иван Кащеев, Анатолий Степанов
Медиатор, дизайнер, координатор: Софья Матвеева - ИИ как собеседник | преподаватели SAS используют инструменты ИИ, чтобы помочь студентам писать эссе
Кейс A: Синди Ли, курс «Теория глобальных медиа»
Синди попросила студентов сформулировать исследовательский вопрос на основе теорий и материалов, изученных на курсе. Студенты были разделены на две группы: одна группа задала этот вопрос ИИ, а другая писала эссе традиционным способом. Вопросы ИИ были заданы через ChatGPT 3.5. После получения ответов от GPT студенты должны были выделить фрагменты, сгенерированные ИИ, в своих эссе и продолжать задавать вопросы, чтобы расширить свой текст.
Синди отметила, что студенты, которые основывали свои эссе на ответах ChatGPT, несмотря на хорошие исследовательские вопросы в области теории медиа, написали более поверхностные тексты по сравнению с теми, кто писал без помощи ИИ. Она пришла к выводу, что самостоятельное понимание студентами текстов было более глубоким, контекстуальным и соответствующим исследованиям в данной области.
Кейс Б: Ахмед Эльгандур, курс «Основы гуманитарных наук»
Ахмед попросил студентов выбрать одну теорию среди изучаемых на курсе и подробно объяснить ее для Google Bard. Bard должен был предложить критику теории и указать на её слабые стороны. Студенты должны были провести дополнительное исследование на основе вторичной литературы, чтобы ответить на критику Bard и защитить свою теорию.
Ахмед отметил, что качество исследования, направленного на опровержение критики Bard, стало ключевым фактором, отличающим сильные эссе от слабых. - ИИ как наставник | преподаватели SAS также использовали ИИ и чат-боты в качестве наставников, помогая студентам улучшить навыки академического письма
Кейс A: Петер Лешник, курс «Документальное кино»
Петер попросил студентов написать эссе на основе тем, изученных на курсе. Студенты предоставили черновик на 1000 слов, который был передан ChatGPT-4 для критического анализа. Студенты могли принять или отклонить советы ИИ. Итоговое эссе, объемом от 1600 до 2000 слов, должно было учитывать критику ИИ.
Петер заметил, что трое студентов значительно улучшили свои финальные эссе по сравнению с черновиками, однако у большинства студентов прогресс был минимален. Тем не менее, все студенты существенно улучшили структурированность своих эссе.
Кейс Б: Эмиль Александров, курс «Персидско-арабский неоплатонизм»
Эмиль предложил студентам выбрать стихотворение, изученное на курсе, и проанализировать его через призму метафизической философии, изученной на занятиях. Студенты должны были выполнить анализ самостоятельно и параллельно использовать ChatGPT-4 для выполнения аналогичной задачи. Затем студенты могли либо сдать свой собственный анализ, либо использовать анализ ИИ, объявив об этом в эссе.
Эмиль отметил, что студенты, выполнившие анализ самостоятельно, продемонстрировали больше креативности и глубокое понимание курса, в то время как анализ ИИ был более общим и не соответствовал его ожиданиям. Тем не менее, эссе, написанные ИИ, были лучше структурированы и написаны более понятным языком. - ИИ как научный руководитель
Ашраф Исмаил, курс «Исследовательский семинар по экономике»
Студенты SAS также использовали чат-боты ИИ для поддержки при написании дипломных работ. Ашраф Исмаил на своем курсе «Исследовательский семинар по экономике» попросил студентов ввести свои гипотезы и данные по теме дипломной работы в разные чат-боты, такие как ChatGPT 3.5, Gemini и Perplexity, чтобы получить рекомендации по методологии и экономическим моделям, которые помогут более эффективно завершить их исследования.
Как студенты, так и Ашраф отметили, что предложенные ИИ модели и методы оказались очень полезными, что позволило значительно сэкономить время и силы, ускорив процесс исследования. - ИИ как генератор обратной связи
Студенты Excellence Track SAS, курс «Ecce Homo»
На курсе «Ecce Homo» студенты программы Excellence Track разделили участников на четыре группы для выполнения одинакового задания под наблюдением. Две группы получили обратную связь от старшекурсников из центра академического письма: одна группа знала, от кого получена обратная связь, другая — нет. Оставшиеся две группы получили обратную связь от ChatGPT 3.5: одна группа знала об этом, другая — нет.
После получения обратной связи студенты должны были оценить свою удовлетворенность ее качеством. Средние оценки были распределены следующим образом.
ai.sas@utmn.ru
г. Тюмень, ул. 8 Марта 2к1
г. Тюмень, ул. 8 Марта 2к1