Новые миры образования: Трансформация обучения в эпоху искусственного интеллекта

В задачах оценивания и обратной связи промт-инженерия позволяет системно подходить к разработке оценочных средств и стратегий формирования обратной связи. Один из успешных подходов – создание промтов, имитирующих негативные отзывы от гипотетических студентов, что помогает выявить узкие места в обучении.

Эксперименты с хорошо структурированными промтами на различных языковых моделях (YandexGPT3.0, Yandex GPT Experimental, Gemini 1.5 Pro, Gemma-9B, Llama 3.1 Sonar 70B, GPT 4 omni) показали отличные результаты в решении разнообразных задач в проектировании обучения. Наилучшие результаты были достигнуты в задачах придумывания учебных примеров, аналогий и объяснений, формулировок и структуры учебных заданий, вопросов на рефлексию.

Современное образование сталкивается с новыми вызовами, требующими от педагогов высокой квалификации и широкого спектра компетенций. Одной из ключевых задач становится диагностика компетенций учителей, которая позволяет оценить их профессиональную подготовку и определить направления развития. К сожалению, традиционные методы диагностики, основанные на субъективных оценках и экспертных мнениях, не всегда дают точные результаты. Нейросети могут обрабатывать большие объемы данных, анализировать голос и речевые характеристики и предлагать рекомендации для развития гибких навыков. Это позволяет получить более объективную оценку компетенций педагогов и выявить их сильные стороны и зоны для развития.

Подходы к диагностике можно разделить на субъективные и объективные.

Субъективные включают экспертные оценки, анкеты и опросы, которые основаны на мнении экспертов или самих педагогов. Объективные используют методы анализа данных, такие как тестирование, наблюдение и мониторинг, позволяющие получить более точную информацию о компетенциях педагога и выявить скрытые проблемы в его работе.

Ключевые компетенции педагога можно классифицировать по уровню сложности (базовые, средние, продвинутые), типу деятельности (педагогические, коммуникативные, организационные) и содержанию (знания, умения, навыки). Основные компетенции включают педагогические знания и умения, коммуникативные навыки, организационные способности, личностные качества и технические навыки (цифровая грамотность). Современный ИИ уже вполне способен помочь в оценке этих компетенций. Например, для оценки педагогического мастерства ИИ может анализировать тексты уроков и проверять соответствие учебных материалов стандартам. Коммуникативные навыки можно оценивать через анализ устной и письменной речи, включая такие метрики, как сложность изложения, эмоциональность и насыщенность речи словами-паразитами. Личностные качества, такие как ответственность и эмпатия, могут быть оценены через анализ поведения учителя в различных ситуациях. Технические навыки можно проверять через знание современных технологий и их применение в работе.

Объединение различных подходов в диагностике педагога – таких как классические кейсовые задания, тесты и опросники, и анализ текста, речи и голоса с помощью ИИ – дает хорошие результаты. Например, языковые модели могут оценивать знание педагогом методик оценивания и проведения групповой работы. Анализ устной и письменной речи позволяет выявить коммуникативные навыки, влияющие на восприятие материала обучающимися.