Поиск эффективных методов борьбы с работами, написанными искусственным интеллектом, становится одной из ключевых задач для системы высшего образования. Новостной портал BFM.ru осветил эту проблему, отметив повсеместное распространение алгоритмически сгенерированных текстов в курсовых и дипломных работах. Доцент ГАУГН Денис Фомин-Нилов в интервью высказал мнение о необходимости кардинальной трансформации подходов к проверке знаний студентов.
Проблема использования нейросетей для выполнения студенческих заданий стоит крайне остро, поскольку распознавание таких текстов зачастую вызывает значительные трудности. Вузы по всему миру пытаются адаптироваться, внедряя различные методы – от использования специализированных программ на основе тех же нейросетей для выявления плагиата до разработки этических деклараций, регламентирующих работу с ИИ.
Однако, по мнению Дениса Фомина-Нилова текущие меры недостаточны. Он подчеркивает, что вызов, брошенный искусственным интеллектом, требует не просто корректировки внутренних правил, но и фундаментального изменения самой философии оценки в высшем образовании.
«Я больше 25 лет в высшем образовании. И я понимаю, что сейчас так называемые ВКР — выпускные квалификационные работы — или, как раньше их старшее поколение называло, дипломные работы, конечно, теряют актуальность», — заявил эксперт в интервью BFM.ru. Он пояснил, что в условиях быстро меняющегося мира и доступности информации, основной акцент должен сместиться с формального написания объемных текстов на демонстрацию глубокого понимания предмета и способности к критическому мышлению.
Ключевым аспектом, по его словам, является живой контакт с обучающимся: «Сейчас крайне важно, чтобы профессура, которая сидит в государственных комиссиях и принимает решение, достоин ли человек диплома, видела, что человек думающий, разбирающийся в теме и способный работать в этой профессии. А это исключительно контакт, это только в общении — вопросы, ответы. И мы понимаем, что жанр курсовых работ нужен для того, чтобы формировать навыки написания длинных текстов, но он не является уже определяющим».
Такой подход позволяет оценить не только объем усвоенных знаний, но и реальные аналитические способности, а также готовность к профессиональной деятельности.
Дискуссия вокруг применения ИИ в образовании выходит за рамки технических средств обнаружения. Она подталкивает к переосмыслению базовых принципов оценки знаний, ставя во главу угла не объем написанного текста, а глубину понимания, критическое мышление и способность к продуктивному диалогу.
Новость подготовлена на основе материала BMF.RU.
Фотоматериал: пресс-служба ГАУГН
Читать также
