Когнитивный долг: почему университетам пора договариваться с ИИ, а не бороться с ним

Генерация ИИ

Система высшего образования столкнулась с кризисом, который гораздо глубже, чем массовое списывание с помощью ChatGPT. Преподаватели все чаще не понимают, чью работу они оценивают, а рынок труда уже начал отказываться от типовых задач, которые десятилетиями были основой обучения. По мнению эксперта Томского государственного университета Артема Фещенко, главная проблема кроется в отсутствии у студентов мотивации прилагать интеллектуальные усилия. Если учащийся не видит практической ценности в своем предмете, он закономерно выбирает самый легкий путь, и нейросеть становится для него идеальным инструментом экономии сил.

Рынок труда больше не нуждается в исполнителях алгоритмических действий, ведь большие языковые модели справляются с ними быстрее и дешевле. Миллионы стартовых позиций для выпускников оказываются под угрозой исчезновения. Это порождает так называемый «когнитивный долг»: студент перепрыгивает через базу с помощью ИИ, не формируя у себя базовых навыков. Мозг привыкает к бездействию, и в будущем такой специалист не сможет ни оценить результат работы нейросети, ни стать профессионалом высокого уровня. Университет не может отказаться от фундаментальных знаний, но должен изменить логику их освоения.

Будущее образование, вероятно, будет строиться на поэтапном компромиссе. На первых курсах, где формируется автономное мышление, использование ИИ студентами стоит запретить. Однако преподавателям, наоборот, необходимо сделать нейросети обязательным инструментом для аналитики и персонализированной обратной связи, на которую у педагога физически нет времени. На старших курсах, когда база освоена, ИИ становится разрешенным инструментом высокого уровня. Студента нужно учить не просто пользоваться нейросетью, а понимать, где машина замещает рутину, где дополняет творчество человека, а где без человеческого участия не обойтись.

Главным ресурсом новой модели должны стать реальные, а не учебные задачи — с живым заказчиком и неполными условиями. В такой среде бессмысленно имитировать деятельность, и у студента просыпается подлинная ответственность. В ТГУ уже тестируют полезные инструменты, например, ИИ-оценщика, который не ставит баллы, а дает качественную обратную связь, или конструктор заданий, устойчивых к автоматическому выполнению. Следующий шаг — «ИИ-лектор», который адаптирует теорию под контекст конкретного студента, его интересы и будущую профессию. Академическая культура меняется медленно, но главная задача сегодня — превратить преподавателей из наблюдателей в исследователей, которые вместе с ИИ будут перепроектировать свои дисциплины, а не просто писать запросы.

Источник: https://news.tsu.ru/news/universitet-bolshe-ne-mozhet-delat-vid-chto-nichego-ne-proiskhodit/