Вопрос о новых правилах использования искусственного интеллекта в университетах ЕАЭС прежде всего связан с академической честностью. Студентам и преподавателям важно понять, где проходит граница между помощью нейросети и подменой самостоятельной работы, как обозначать участие ИИ в подготовке текста и каким образом проверять авторство.
Студенты и преподаватели перейдут на новые стандарты работы
Авторы письменных работ должны открыто сообщать об обращении к генеративному ИИ, а к итоговым файлам прикладывать протоколы генерации. Упоминание сервиса и протокол нужны для разных целей. Первое показывает, что нейросеть участвовала в подготовке текста, второй даёт возможность изучить сам процесс генерации, поэтому обычная отметка об использовании ИИ не заменяет приложение. Для студента это значит, что при оформлении работы придётся описать способ её подготовки, преподаватель же получит дополнительный материал для анализа представленного результата.
Преподаватели вправе запрашивать устные пояснения о структуре и логике представленного материала, предлагая автору объяснить, как выстроено рассуждение. Студенту нужно будет обосновать связь между частями текста и сделанными выводами. С аналитической точки зрения такой подход частично переносит внимание с качества формулировок на то, насколько сам автор понимает содержание, хотя обе стороны оценки тесно связаны. Убедительность письменного изложения при такой проверке сравнивают со способностью автора устно объяснить последовательность своих аргументов.
Что ждет цифровой учебный процесс в ближайшие годы
В дальнейшем регулирование ИИ в образовании в ЕАЭС может двигаться к созданию единых сервисов, предназначенных для проверки текстовых и рукописных материалов. Так может развиваться цифровая образовательная среда. Практический смысл такого сценария состоит в том, чтобы связать проверку отдельных работ с общей инфраструктурой, где сомнительные фрагменты будут рассматривать отдельно.
При таком сценарии могут появиться специализированные государственные платформы, которые станут автоматически проверять материалы. Однако выявить подозрительный фрагмент и установить авторство — не одно и то же. Поэтому, обсуждая подобные платформы, важно различать технический результат проверки и вывод о происхождении работы, особенно когда от него зависит дальнейшее решение университета.
Отсюда следует отдельный вопрос для регулирования образовательных технологий: какой статус будет у результата автоматической проверки. Возможные требования к оценке работ, созданных искусственным интеллектом, стоит обсуждать именно с учётом этого вопроса. Для цифрового учебного процесса важно, станет ли отметка системы основанием для дополнительного разбора или самостоятельным решением об авторстве текста.