Использование нейросетей в подготовке ВКР и курсовых кажется логичным, но вызывает много вопросов и споров у всех участников образовательного процесса.
Мы решили разобраться в этом вопросе и взяли интервью у Кристины Яковлевой, начальника отдела методического сопровождения электронного обучения ИДО ТГУ, которая помогает студентам и преподавателям внедрять ИИ-инструменты и обеспечить этичное и корректное их использование.
Как в высшем образовании регулируется использование технологий ИИ при работе над ВКР?
Сейчас на законодательном уровне это еще полностью не регулируется. Только начинают появляться государственные документы, в которые включены нейротехнологии и искусственный интеллект. Есть, например, ГОСТ «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема создания научных публикаций».
Не у каждого университета есть политика об использовании искусственного интеллекта. У нас в ТГУ такой документ есть. Его содержание отражает формирующуюся в стране этическую рамку, которая носит рекомендательный характер.
Мы работаем с некоторыми группами студентов и преподавателей, готовых внедрять опыт использования ИИ в свою практику, проводим мастер-классы, обучение, и готовим методические рекомендации по применению ИИ-инструментов не только для выпускных квалификационных работ, но в образовательном процессе в целом.
Почему эксперимент по применению ИИ в образовательном процессе начался именно с ВКР?
В 2023 году разлетелась новость о том, что российский студент написал ВКР с высокой оригинальностью (82%) с помощью нейросети. Случай рассматривала обязательная комиссия.
Мы в университете не можем готовить специалиста в вакууме. Мы ориентируемся на рынок труда. А там ситуация сегодня такая, что во многих компаниях требуют навыки работы с ИИ-инструментами: об этом пишут в вакансиях, спрашивают на собеседованиях, внедряют в рабочие процессы. Некоторые компании уже вменили в обязанности сотрудников использование ИИ для решения стандартных задач, потому что это ускоряет их работу и приносит компаниям дополнительную прибыль, а сотрудникам позволяет уйти от рутины и профессионально расти.
И в идеале наш выпускник при написании ВКР может сформировать и продемонстрировать свои навыки работы с нейросетью, и показать это будущему работодателю. Мы формируем компетенции использования нейросетей, технологий искусственного интеллекта в университете, для дальнейшей профессиональной деятельности, для того чтобы быть конкурентоспособными на рынке труда, то есть это всё взаимосвязано.
Влияет ли использование ИИ-инструментов при написании ВКР на проверку в системе Антиплагиат-ВУЗ?
В системе Антиплагиат встроен инструмент, который классифицирует тексты на искусственные и естественные. При обнаружении в ВКР сгенерированного текста эти фрагменты выделяются красным, определяется объём текста нейросети. В итоге снижается процент уникальности работы. И это правильно, ведь если студент пишет работу с помощью нейросети, компилирует с помощью нейросети, то это называется плагиат, т.е. в этом случае мы видим недобросовестное использование технологии. А если студент пишет главу самостоятельно с помощью достоверных источников, баз данных, а потом предлагает нейросети обобщить информацию и сделать вывод, то это уже не назовешь плагиатом. Такой подход можно считать ответственным.
Поэтому мы и говорим о том, что ИИ-инструменты должны использоваться не для написания самого текста, а для других задач, которых, на самом деле при проведении исследования очень много.
Для каких задач допустимо использовать ИИ при написании ВКР?
Можно использовать ИИ для обобщения материала и формирования выводов, для работы со списком литературы (помощь в подборе, оформление по ГОСТу), фактчекинг, оформление ссылок и сносок, перевод материалов, поиск связанных исследований. В практической части — анализировать данные с помощью нейросети. Можно составить план работы, если есть тема, но нет понимания, как к ней подойти. Нейросеть предложит варианты, а дальше можно подобрать список литературы. И с этими наработками можно идти к научному руководителю и с ним вместе шлифовать.
Можно подготовить защиту ВКР: загрузить свою работу и попросить подготовить план защиты, или выделить из уже написанного текста защиты тезисы для презентации. Если текст для защиты получился слишком объёмным можно попросить сократить до нужного времени (например, до 5–7 минут). Только потом обязательно всё это нужно вычитать и проверить.
Для этих задач ИИ очень эффективен, потому что здесь мы работаем не с нулём, мы здесь работаем с собственными наработанными готовыми текстами, конкретными данными, и тогда, когда у нас есть конкретика, он выдаёт конкретные, классные решения.
Какие навыки необходимы для эффективного использования ИИ-инструментов при написании ВКР?
Важны три вещи: первая — навык базового промт-инжиниринга, вторая — применение критического мышления, и третья — это ответственный подход к написанию работы.
Первое понятно — какой запрос напишешь, такой и результат получишь. Промты нужно уметь грамотно составлять. Если раньше мы говорили только об информационной грамотности, то сейчас формируется база ИИ-грамотности, куда входит промт-инжиниринг. То, что пригодится потом в работе.
Критическое мышление — нужно проверять информацию, которую получаешь от ИИ. Эти технологии ещё не совершенны, и мы все знаем, что часто нейросети «галлюцинируют». Поэтому их надо проверять.
Последнее — это не навык, но все понимают, что в академической среде, в академическом письме этика и внутренняя ответственность исследователя — это краеугольный камень. И при работе над студенческими ВКР важно это чувство ответственности включать у студентов. Очень хорошо этические моменты прописаны в нашей университетской политике использования искусственного интеллекта в образовательном процессе.
Как можно проверить информацию нейросети?
Вот три проверенных способа, для фактчекинга: сделать самой нейросетью, поисковой системой, либо обратиться к достоверным источникам баз знаний, которые собраны для различных областей знаний (медицины, педагогики и других). К примеру, в прошлом году я просила нейросеть подобрать мне литературу по теме искусственного интеллекта. Он мне выдавал: Иванов, Петров, Сидоров, и название «Искусственный интеллект». Я их ищу через гугл, но таких работ не существует, то есть он сам эти книги придумал. Если у него в базе данных нет информации по какому-то вопросу, то он просто галлюцинирует, придумывает.
Без проверки — никак, к сожалению. Профессионалы сразу видят недостоверную информацию. Например, эксперты в комиссии, которые присутствуют на защите ВКР. Предметники сразу определяют недостоверную информацию, их не обманешь.
Они же знают ключевые работы в своих областях, следят за развитием темы.
Поэтому за фактами лучше обращаться напрямую к источникам. У нас есть проверенные базы знаний, которые обычно в библиотеках предлагают использовать студентам.
А как проверить факты с помощью самой нейросети?
В этом случае мы проверяем факт, задавая нейросети обратный вопрос.
Например, задаём нейросети интересующий нас вопрос: «Назови правителей Российской империи, которые родились, например, в Санкт-Петербурге». В ответ нейросеть называет, например, Александра I, Николая I. А потом ты перепроверяешь, и спрашиваешь у него же: а где родился Николай I? И он уже называет не Санкт-Петербург, а город Пушкин в Царском Селе. То есть ты проводишь таким образом обратную проверку факта. Но желательно и последний ответ проверить, и уже в других источниках.
