II апрельская wunder-конференция: как учителя могут использовать ИИ в работе

Педагоги Москвы и Московской области обсудили интеграцию искусственного интеллекта в образовательную среду на II апрельской конференции “ИИ в образовании: первые шаги”, организованной Wunderpark International School.

Мероприятие началось с вводной лекции об искусственном интеллекте, нейросетях и принципе их работы. Спикер — учитель информатики Wunderpark International School Евгений Абумов — указал на значение искусственного интеллекта в нашей повседневной жизни, обратив внимание на его широкое распространение. По его словам зачастую мы сталкиваемся с ИИ даже не подразумевая об этом. Например, когда смотрим погоду на неделю или видим рекомендованную подборку музыки в одном из специализированных приложений — это и есть результат работы системы, основанной на искусственном интеллекте. Опираясь на большое количестве данных, она производит мгновенные вычисления для решения конкретной задачи.

“Математические алгоритмы, которые извлекают правила и зависимости из данных, называются машинным обучением и являются лишь одним из направлений искусственного интеллекта как науки”, — сообщил Евгений Абумов. Как это работает спикер объяснил на бытовом примере: предположим, нам нужно продать ноутбук, но мы не знаем, какую назначить цену. Что бы мы сделали? При помощи интернета стали бы искать продажи аналогичных компьютеров, постоянно добавляя нужные нам параметры: мощность процесса, цвет, объем памяти и т.д. Таким образом мы бы сравнивали предлагаемые результаты пока в конечном итоге не определились с итоговой ценой. Вот этот путь (или же алгоритм), который мы сейчас мысленно проделали, — проходит каждая модель машинного обучения.

“В машинном обучении ключевым моментом является именно нахождение закономерностей, по которым можно впоследствии решить множество похожих задач”, — объяснил лектор. Он также добавил, что все современные системы работают на базовых принципах машинного обучения. При этом, когда речь заходит о нашумевшем чате GPT, то это уже более сложная система — так называемое глубокое обучение, при котором задействованы не только статистика и математика, но и компьютерные программы, которые имитируют работу человеческого мозга, т.е те самые нейросети. Их отличительной особенностью является способность к обучению — ручной ввод данных больше не требуется, программа самостоятельно обрабатывает всю необходимую информацию, подбирает подходящий алгоритм и выдает некое решение. И чем сложнее перед нами стоит задача, чем дальше она от анализа одномерных данных (цифр), тем незаменимее становятся нейросети — например, при анализе картинок. Если бы мы вручную сравнивали два изображения, то для достижения наибольшей точности нам было бы нужно ввести как можно больше признаков, в то время как нейросети генерируют эти признаки самостоятельно, справляясь зачастую даже лучше человека, ведь они способны распознавать даже мельчайшие детали.

Однако, несмотря на все плюсы машинного обучения в целом и нейросетей в частности, даже им необходимы учителя — люди, которые следят за правильностью ответов программ, снабжая их все большими объемами информации.

Подводя итоги, спикер подчеркнул, что искусственный интеллект, машинное обучение и нейросети — это не синонимы, но тесно связанные между собой понятия. В то время как ИИ является наукой, которая изучает интеллектуальные подходы в работе машин, машинное обучение — это один из ее разделов, а нейросеть, в свою очередь, — одна из разновидностей машинного обучения, отличающаяся более высокой сложностью.

Фото: Ксения Акуленко / Wunderpark.

И именно использованию возможностей нейросетей посвятили дальнейшее обсуждение гости конференции.

Так, эксперт Координационного совета по делам молодежи в научной и образовательной сферах Совета при Президенте Российской Федерации по науке и образованию, директор Гимназии Святителя Василия Великого, директор по развитию Международной исследовательской школы, руководитель Всероссийского научно-образовательного общественно-просветительского проекта «Экопатруль» Иван Смирнов рассказал о применении искусственного интеллекта в научном волонтерстве и школьных исследованиях. Как часто бывало такое, что, гуляя по парку, вы видели красивые незнакомые деревья, собирались разузнать о них в интернете, но потом забывали об этом? Теперь информацию можно получить мгновенно — достаточно сфотографировать находку и загрузить в сеть или приложение, чтобы нейросеть распознала изображение. Именно благодаря современным технологиям школьники любых возрастов могут присоединиться к исследованиям ведущих ученых и совершить какое-то большое открытие. Достаточно иметь телефон с выходом в интернет — загружая фотографии животных, птиц, растений или природных явлений и отмечая геолокацию в специальных приложениях, ребята могут помочь ученым собрать колоссальный объем данных. Благодаря такому подходу можно с легкостью отслеживать миграцию птиц или, скажем, китов и даже наблюдать за влиянием изменения климата на окружающий мир, не покидая родного города.

О том, как может помочь нейросеть при подготовке к уроку по методике “Flipped Classroom” рассказала учитель биологии и географии частной школы “Снегири” Кристина Кожевникова. В своем выступлении она сделала акцент на роли глаголов мышления, от которых буквально может зависеть форма и содержание урока. По словам спикера, какая бы ни была тема урока, формирующим моментом является его цель, выраженная глаголом мышления. К примеру, урок биологии в 5 классе. Тема — клетка. Как провести урок? Подготовить презентацию? Дать задание зарисовать? В первую очередь стоит спросить себя о цели — будь то запоминание учениками всех функций клетки или анализ процессов ее жизнедеятельности. Помня о целях и глаголах, их определяющих, гораздо проще составить задания для учеников. И именно на этом этапе можно подключать нейросети — вместо того, чтобы часами биться над избитыми клише можно сделать подробный запрос в чат GPT с описанием ключевых задач. Вот какой пример привела спикер: придумай задание на тему “Растительная клетка” для 5 класса, которое поможет учащимся запомнить функции и органоиды клетки, назвать их, установить взаимосвязи и проанализировать процессы жизнедеятельности. Приведи 10 примеров”. Среди ответов нейросети учителю удалось найти наиболее интересные и необычные задания, которые включали в себя развитие 4К компетенций учеников. Например, игра в “живое кино”, где ребятам предстояло поработать в группах и жестами показать один из органоидов клетки и его роль в клетке. Такой урок точно запомнится ученикам!

Фото: Ксения Акуленко / Wunderpark.

Конечно, не всегда нейросеть выдает желанные результаты — зачастую пользователей может ждать большое разочарование. И чтобы такое случалось как можно реже необходимо научиться правильно делать поисковые запросы, то есть — промты. Как именно? Рассказал учитель информатики частной школы “Снегири” Валентин Кочергин. Он объяснил, что для достижения наилучшего результата, запрос должен содержать в себе: роль (от лица кого и, соответственно, в каком ключе последует дальнейшая информация), действие (что именно должна сделать нейросеть — написать текст, объяснить, сгенерировать картинку), вид текста (конкретная задача), тему (сужаем задачу), для кого (задаем возрастной ценз при необходимости) и ограничения (также при необходимости). Например можно сделать такой запрос: представь, что ты учитель, разработай план урока по географии на тему “реки России” для учеников 6 класса на 45 минут. Чем больше будет деталей в запросе, тем качественнее будет результат. И, конечно, практика — пробовать и еще раз пробовать, экспериментировать и задавать все больше вопросов — вот в чем заключается простой секрет отличных результатов.

“Чаты GPT это не какой-то поисковик, не история про “вопрос-ответ”, это инструмент более глубокого спектра”, — подытожил спикер, добавив, что именно постоянное общение с этим инструментом обучает его, и, как следствие, позволяет выдавать наиболее оптимальные решения для решения наших с вами задач.

К слову, о том, что некорректные и даже в некоторой степени нелепые результаты от нейросети можно использовать на уроках в качестве антипримеров упомянула заместитель директора по социализации и воспитанию частной школы “Снегири” Екатерина Родионова во время лекции “Сообщество педагогов, как ресурс преодоления сопротивления к изменениям”, где она рассказывала о том, как можно обратить процесс неприятия коллегами новых технологий, а также чем оно вызвано.

Фото: Ксения Акуленко / Wunderpark.

Вместе с тем учителя Wunderpark International School также провели ряд интереснейших мастер-классов, продолжая тему применения AI-технологий на уроках или при подготовки к ним. Педагог начальных классов Вероника Васильева показала, как можно использовать генерацию картинок Kandinsky на уроках литературного чтения, а также уделила внимание тем навыкам, которые формируются у детей в процессе работы с данной программой. Учитель математики Никита Готинов сосредоточил свое выступление на том, как современные технологии могут помочь персонализировать процесс обучения, адаптируя задания к индивидуальным потребностям каждого ученика на примере одного из своих кейсов. Педагог отметил, что нейросети значительно сокращают время на разработку индивидуального плана, помогают создать уникальные текстовые задачи и сопроводить их картинками на любую тематику или озвучить голосом любимого персонажа в зависимости от интересов детей.

О более технической стороне применения нейросетей рассказал руководитель ФабЛаб Wunderpark International School, педагог технологии и робототехники Виктор Осин на своем мастер-классе, посвященном распознаванию объектов в робототехнике и использованию ИИ для усиления безопасности и спасения людей, в то время как педагог международной программы Wunderpark International School Theophilus Ade-Zaky показал, как использовать искусственный интеллект для создания виртуального микроскопа на уроках химии.

В завершение конференции гости и спикеры собрались вместе для рефлексии, во время которой обменялись впечатлениями и, применив возможности нейросети, выяснили, какие слова чаще всего упоминались при ответах об ожиданиях от мероприятия. Это были: новые, возможности, знания, discovery, инновации и узнать. И, согласно опросу, ожидания большинства подтвердились — более 50% участников оценили конференцию на 7-9 баллов и 25% — на твердые 10.