Студенты пишут работы с ИИ, преподаватели им же проверяют. Это конец высшего образования?

Преподаватели добрались до нейросетей

Несколько австралийских университетов допускают использование генеративного ИИ сотрудниками при оценке заданий или подготовке обратной связи. По данным Guardian, среди них Western Sydney University, University of Newcastle, Deakin University, RMIT и University of Adelaide.

Речь при этом не идет о том, что нейросеть самостоятельно ставит студенту итоговую отметку: правила вузов предусматривают разные ограничения, а академическая ответственность должна оставаться за преподавателем.

Что такое «цикл ИИ-халтуры»

Преподаватель права и технологий Western Sydney University Армин Алимардани в связи со сложившейся ситуацией предупредил о риске, который он назвал slop-cycle — «циклом ИИ-халтуры». Сценарий выглядит так: студент использует нейросеть при подготовке задания, затем преподаватель обращается к другой модели для анализа этой работы или составления отзыва, а результаты работы алгоритмов становятся частью следующего учебного цикла.

Это не описание уже доказанного массового явления, а предупреждение о возможном развитии ситуации. Алимардани отдельно говорит о «дрейфе проверки»: сначала преподаватель внимательно сверяет каждый вывод системы, но после нескольких удачных результатов может начать доверять ей сильнее и проверять менее тщательно. Тогда возрастает риск пропустить ошибку или выдуманный ИИ факт.

При этом сам Алимардани не отрицает пользы технологии. Он считает, что ИИ способен стать «второй парой глаз» и искать несоответствия в оценивании. Проблема в масштабе и контроле, особенно когда преподаватели и без того перегружены, а проверка работ занимает значительную часть их времени.

Университеты сами пока не решили, где провести границу

Единой политики по использованию нейросетей преподавателями университетов в Австралии нет. В UNSW им прямо предписано не применять ИИ-платформы для проверки студенческих работ и выставления оценок, хотя вуз использует такие технологии в других образовательных задачах.

Западный Сиднейский университет допускает, что ИИ может помогать на отдельных этапах оценки и обратной связи, однако решение о баллах, оценках и комментариях остается за академическими сотрудниками.

Университет Мельбурна выбрал такую же модель. Преподаватель может использовать ИИ для анализа студенческой работы или подготовки обратной связи, но обязан проверить полученный результат и лично отвечает за академическое решение. Полностью передавать новой GenAI-системе выставление баллов или оценок университет считает недопустимым. Студентов также должны предупреждать об использовании таких инструментов и давать возможность отказаться от ИИ-проверки.

Таким образом, спор идет не между вузами «за» и «против» ИИ. Они пытаются определить, какие операции можно отдать алгоритму, а где участие человека принципиально.

«Если меня проверяет машина, за что я плачу университету?»

Не всем студентам такой подход кажется приемлемым. Учащийся Технологического университета Квисленда Алекс Кэмерон рассказал Guardian, что ценит университет в том числе за общение с людьми и человеческую обратную связь. По его словам, перспектива платить за образование, где его работу оценивает ИИ, вызвала бы у него резкое недовольство.

Отсюда возникает простой вопрос: если студент платит значительные деньги за обучение, вправе ли он рассчитывать, что его текст действительно прочитает преподаватель?

Но есть и обратная сторона. Проверка сотен заданий требует десятков часов, а часть преподавателей, как отмечает Guardian, уже работает на пределе нагрузки. Поэтому идея автоматизировать хотя бы часть рутинной работы выглядит для вузов привлекательной.

Главный парадокс: студенту нельзя, преподавателю можно?

Стоит отметить, что не все университеты запрещают студентам использовать нейросети. Например, университет Deakin допускает его применение, однако использование ИИ нужно раскрывать: указывать инструмент и объяснять, где и как он применялся. При этом итоговая работа должна оставаться собственной работой и анализом студента.

Тем не менее зачастую студентов предупреждают, что нейросети ошибаются, выдумывают источники и не должны делать работу вместо человека. Следовательно, на фоне распространения ИИ возникает неудобный вопрос: получается, что студентам использовать ИИ нельзя, а преподавателям можно?

Все же австралийские вузы стараются прийти к адекватному консенсусу. Если преподаватель начинает использовать ИИ при оценке, университету приходится объяснять, почему в одном случае это угрожает качеству образования, а в другом должно его улучшить.

Пока ИИ используют прежде всего как помощника, а не как замену преподавателю. Но спор как раз и идет о том, в какой момент такая помощь превращается в передачу алгоритму части преподавательской работы.