Преподаватели и исследователи из Университета Калгари и Университета Брока рассказали о качественном исследовании с 28 педагогами из канадских вузов и колледжей — от библиотекарей до профессоров инженерии. Их общий вывод: образование вошло в переломный момент.
ChatGPT в классах: как учителя должны оценивать студентов
ChatGPT и другие генеративные модели уже стали частью учебы — и это ломает привычную логику оценивания. Канадские исследователи предлагают сместить фокус: проверять не «умеет ли студент писать без помощи», а какие когнитивные шаги он делает сам и где использует ИИ как инструмент.
Unsplash
Главный вопрос звучит так: что именно мы оцениваем, если часть мышления можно «вынести» в алгоритм
ChatGPT в вузах: как оценивать знания студентов
Генеративный ИИ в академической среде — «двусторонний нож».
- С одной стороны, модели пишут все более «по-человечески», и детектировать списывание становится труднее.
- Плюс ИИ может уверенно выдавать ошибки, выдумки или воспроизводить социальные предубеждения из данных обучения.
- С другой — те же инструменты делают обучение доступнее: помогают студентам с инвалидностью и тем, кто учится на неродном языке.
Поэтому, отмечают авторы, университетам бесполезно строить стратегию только вокруг «ловли нарушителей»: заблокировать все инструменты все равно невозможно.
- Вместо этого нужны ясные правила и обучение ответственному использованию ИИ — так, чтобы помощь поддерживала обучение, а не подменяла его.
Будущее образования
Участники исследования описали три зоны, где границы оценивания сейчас проходят особенно явно.
Первая — промптинг: умение ставить задачу чат-боту. Педагоги считают это легитимным навыком, который можно оценивать.
- Хороший запрос требует понимания темы, дробления задачи и точной формулировки.
- Плохой запрос часто дает слабый результат и заставляет студента уточнять, что именно он хочет получить.
Вторая — критическое мышление. Поскольку ИИ может генерировать правдоподобный текст с ошибками и пробелами, студенту приходится проверять факты, логику и источниковую надежность.
- Некоторые преподаватели уже используют ИИ-резюме и «аргументы» как материал для критики: найти слабые места, манипуляции, недоказанные выводы.
- Эксперты прямо говорят: не учить этому — тоже неэтично, потому что «алгоритмическая информация» станет частью любой профессии.
Третья — письмо, и это самая спорная область. Компромисс выглядит так: мозговой штурм с ИИ допустим как старт, если идеи затем формулирует сам студент. Языковая правка возможна после того, как написан собственный текст, и студент способен оценить предложения модели.
- А вот когда чат-бот пишет аргументацию или целые абзацы вместо человека, граница для многих преподавателей проходит жестко: «генеративная» стадия письма рассматривается как ключевой человеческий процесс, где и рождается мысль.
Отсюда — идея «постплагиатной эпохи»: со-создание с ИИ не всегда автоматически равно плагиату, но честность и прозрачность остаются обязательными.
Специалисты формулируют пять принципов «валидного оценивания» в эпоху ИИ:
- заранее объявлять правила использования;
- оценивать процесс (черновики, пометки, рефлексию);
- давать задания на человеческое суждение и контекст;
- развивать у студентов оценочное мышление к ИИ-ответам;
- сохранять авторский голос — важнее не только «что студент знает», но и «откуда он это знает».
Финальный выбор для вузов западные преподаватели описывают просто: воспринимать ИИ как угрозу, которую надо сдерживать, или как повод укрепить оценивание, академическую добросовестность и реальное обучение.
В новом исследовании преподаватели скорее выбирают второй путь.