Большие группы студентов эффективнее используют ИИ в обучении
Исследователи Института образования и факультета экономических наук НИУ ВШЭ узнали, от каких факторов зависит качество групповой работы студентов, когда они выполняют ее в сотрудничестве с ИИ. Оказалось, что, помимо уровня знаний команды, важен размер группы: чем она больше, тем эффективнее работа. Статья ученых опубликована в журнале Innovations in Education and Teaching International.
Групповое обучение — один из самых распространенных и важных методов в высшем образовании. Однако до сих пор не вполне понятно, какие именно факторы делают командную работу эффективной.
Ситуация стала интереснее после появления ИИ, который студенты начали активно использовать в учебе. Эксперты из НИУ ВШЭ Галина Шульгина, Александра Гетман, Илья Гуленков и Джейми Костли выяснили, как особенности групп — размер и уровень знаний участников — влияют на результаты работы, если в процессе задействован ИИ.
В исследовании участвовали 196 студентов второго курса бакалавриата (55% мужчин и 45% женщин), которым предстояло решать задачи в команде в рамках 16-недельного курса макроэкономики. Испытуемых разделили на группы от пяти до восьми человек с разным уровнем знаний и подготовки. Сначала участники решали задачи сами. Затем в течение четырех семинаров группы работали с ChatGPT 3.5. Задачей было не просто получить ответ от нейросети, а критически осмыслить его, применить экономические модели курса и представить комплексное решение.
Ученые оценивали качество полученных решений в соответствии с тем, насколько верными и подробными были ответы студентов. Максимальный балл получали команды, которые не только правильно применяли ИИ, но и указывали на его ограничения, продемонстрировав тем самым высокий уровень понимания материала.
Ученым удалось выявить несколько закономерностей в использовании ИИ группами. Во-первых, лучшие результаты показали команды, участники которых были примерно на одном уровне. А вот группы с сильным разбросом в знаниях справлялись хуже, хотя в педагогике принято считать, что разнообразие знаний внутри команды помогает, а не мешает.
Галина Шульгина
«Для нас стало неожиданным, что чем выше был разброс в оценках студентов, тем менее качественным оказалось итоговое решение. Это может быть связано с тем, что более подготовленные участники, вместо того чтобы концентрироваться на задании, тратили время на объяснения и согласование решения, а менее подготовленные не могли в полной мере использовать возможности ИИ. Более сильные студенты лучше умеют взаимодействовать с ИИ: формулировать запросы, критически оценивать ответы и использовать их в рассуждениях», — объясняет младший научный сотрудник Международной лаборатории проектирования и исследований в онлайн-обучении Института образования НИУ ВШЭ Галина Шульгина.
Во-вторых, данные отчетливо указывали на положительную связь между большим размером группы и лучшими результатами работы с ИИ. Так, команды из 7–8 человек в среднем справлялись с заданиями лучше групп из 5–6 участников. Каждый дополнительный участник группы повышал итоговый балл. Это противоречит распространенному в педагогике мнению о том, что малые группы работают эффективнее больших. Ученые предположили, что крупные команды обладают большим интеллектуальным ресурсом, разнообразием взглядов и навыков, что помогает им продуктивнее взаимодействовать с нейросетями.
Александра Гетман
«Однако это не означает, что рост эффективности будет продолжаться бесконечно. Можно предположить, что после достижения определенного числа участников группы начнут проявляться негативные эффекты: усложнится координация, возрастет время на согласование и поддержание общего понимания задачи», — указывает младший научный сотрудник Международной лаборатории проектирования и исследований в онлайн-обучении Института образования НИУ ВШЭ Александра Гетман.
Несмотря на то что для окончательных выводов нужны дальнейшие исследования, авторы считают, что для оптимизации использования ИИ в образовании следует подбирать группы студентов с одинаковым уровнем подготовки и объединять их в большие группы. По мнению исследователей, использовать ИИ можно при изучении любых дисциплин.
Илья Гуленков
«Потенциал для внедрения ИИ в групповую работу есть на любых курсах, вне зависимости от области знаний и уровня подготовки. Ключевая задача преподавателя при организации такой работы — заранее сформировать у студентов ожидания о том, как и зачем может быть использован ИИ в их работе на курсе. Если студенты увидят образцы успешного применения, то ИИ может стать дополнительным членом команды в рамках любых дисциплин. Мы наблюдаем за тем, как студенты используют более продвинутые версии моделей (ChatGPT 5, ChatGPT 5 Thinking и т.д.) и видим в партнерстве студент — ИИ большой потенциал. Теперь это касается уже не только стандартизированных простых задач, но и более сложных запросов, требующих глубокого понимания контекста, работы со множеством источников информации, продвинутой аргументации. Роль собственной экспертизы студентов в работе с такими моделями только возрастает: все модели теперь выдают правдоподобные ответы, но их содержание необходимо осмыслять критически», — считает преподаватель факультета экономических наук НИУ ВШЭ Илья Гуленков.
Вам также может быть интересно:
«Мы ищем там, где много неизвестного»
Вычислительные методы анализа древних и современных геномов позволяют исследовать процесс формирования генетического разнообразия популяций, изучать историю их перемешиваний и миграций, прослеживать формирование адаптации к окружающей среде. Международная лаборатория вычислительной и статистической геномики НИУ ВШЭ использует математические подходы и генетические данные для решения широкого спектра задач в различных областях — от антропологии и эпидемиологии до криминалистики. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией Владимиром Щуром о ее работе.
«Биотех бурлит во всем мире, его кривая роста опережает развитие компьютерных технологий»
Более пяти лет в НИУ ВШЭ действует Международная лаборатория биоинформатики факультета компьютерных наук. За это время ее ученые добились значительных научных результатов. Здесь разработан уникальный в мировой практике тест «Кардиожизнь», позволяющий прогнозировать вероятность проявления сердечно-сосудистых заболеваний. С привлечением студентов и аспирантов Вышки ведутся исследования для создания лекарств нового поколения. Заведующая лабораторией Мария Попцова рассказала о ее работе в интервью новостной службе «Вышка.Главное».
Аспирантку НИУ ВШЭ наградили за лучший доклад на 58-й конференции Societas Linguistica Europaea
С 26 по 29 августа в Бордо (Франция) состоялась крупнейшая ежегодная конференция по лингвистике Societas Linguistica Europaea, в которой приняли участие аспиранты и исследователи из НИУ ВШЭ. Работа Елены Шведовой “Lability drift in Modern Aramaic languages” была высоко оценена членами экспертного сообщества и заняла первое место среди докладов аспирантов. О своем исследовании и самой конференции Елена рассказала в интервью новостной службе «Вышка.Главное».
Психолингвисты из НИУ ВШЭ создали приложение для диагностики дислексии у детей
Специалисты Центра языка и мозга НИУ ВШЭ представили новый цифровой инструмент для диагностики дислексии у младших школьников — «ЛексиМетр». Это первое в России стандартизированное приложение, которое позволяет быстро и надежно оценивать навыки чтения у детей и выявлять дислексию либо ее риск. Программа доступна на платформе RuStore и работает на планшетах с операционной системой Android.
Нейросеть научили предсказывать кризисы на фондовом рынке России
Экономисты из ВШЭ разработали нейросетевую модель, способную за сутки до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса. Модель работает даже на сложных, несбалансированных данных и учитывает не только экономические показатели, но и настроение инвесторов. Работа сотрудников Центра финансовых исследований и анализа данных ФЭН ВШЭ Тамары Тепловой, Максима Файзулина и Алексея Куркина опубликована в журнале Socio-Economic Planning Sciences.
«Человеческое существование без математики сегодня трудно, а завтра будет просто невозможно»
Математики всего мира говорят на одном языке и продолжают сотрудничество, несмотря на сложности последних лет. Центр их общения перемещается в Китай, где ученые разных стран встречаются на конференциях и других научных мероприятиях. Сотрудничество с ведущими китайскими университетами перспективно для продолжения прежних и организации новых контактов. Об этом, а также о том, что такое ИИ и почему государство должно сотрудничать с математиками, новостной службе «Вышка.Главное» рассказал заведующий Международной лабораторией зеркальной симметрии и автоморфных форм НИУ ВШЭ Валерий Гриценко.
Новые модели изучения заболеваний: от чашки Петри до органов-на-чипе
Биологи из НИУ ВШЭ совместно с исследователями из НМИЦ АГП им. В.И. Кулакова используют новейшие микрофлюидные технологии для изучения преэклампсии — одного из самых опасных осложнений беременности, которое угрожает жизни и здоровью матери и ребенка. В статье, опубликованной в BioChip Journal, они рассмотрели современные клеточные модели, включая передовые технологии «плацента-на-чипе», позволяющие глубже понять механизмы заболевания и разработать эффективные лекарства.
Как разработать честный тест: зачем нужны параллельные тексты для диагностики дислексии
Исследователи из Центра языка и мозга ВШЭ разработали тест для точной оценки навыков чтения у взрослых — например, до и после занятий с логопедом. Он включает два разных по содержанию, но одинаковых по сложности текста: участники читали их с равной скоростью, делали равное количество ошибок и одинаково понимали смысл. Подобные параллельные тексты позволят точнее диагностировать дислексию и отслеживать прогресс коррекции. Исследование опубликовано в журнале «Вопросы образования».
Внутренние часы: как сердце и эмоции меняют ощущение времени
Восприятие времени зависит от частоты сердцебиения — к такому выводу пришли нейроученые из НИУ ВШЭ. В эксперименте добровольцы смотрели короткие видео с разной эмоциональной окраской и оценивали их продолжительность, пока ученые фиксировали сердечную активность с помощью ЭКГ. Оказалось, что чем медленнее билось сердце участника, тем короче ему казалось видео, особенно это проявлялось при просмотре неприятного контента. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Psychology.
«Мы близки к практическому применению системы бесстимульного картирования головного мозга»
Созданные учеными Вышки совместно с медиками нейроинтерфейсы позволяют установить контакт с головным мозгом и декодировать его сигналы. Их применение создает возможности для стимуляции мозговой активности, восстановления и нормализации мышечного контроля пациентов, перенесших инсульт, инфаркт или страдающих иными неврологическими заболеваниями, а также способствует реабилитации людей с черепно-мозговыми травмами и потерей конечностей. О работе Центра биоэлектрических интерфейсов Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ рассказывает его директор Алексей Осадчий.