Леонид райхельгауз

Искусственный интеллект

Серия авторских заметок по искусственному интеллекту.

Искусственный интеллект.

Во вторник 21 октября принял виртуальное (через Интернет) участие в круглом столе "Как должна развиваться дидактика?", который организовал Научный совет по проблемам дидактики при отделении философии, образования и теоретической педагогики РАО. Во многом оно было посвящено быстро возрастающей роли искусственного интеллекта (ИИ) в современном образовании. Хочу поделиться с моими читателями своими мыслями по основным темам этого интересного (и очень своевременного) мероприятия.

Нужны ли прорывные дидактические решения для системы образования?
  • ИИ - не прорыв сам по себе, а инструмент, который может сделать возможным дидактический прорыв. Он помогает учителю формулировать правильные вопросы - к ученику, содержанию, самому себе.
  • Прорыв должен заключаться не в новых формах подачи знаний, а в новой логике взаимодействия: когда учитель и ИИ вместе проектируют образовательный маршрут ученика. Учитель остается автором смысла, ИИ-соавтором структуры.
  • Прорыв - это возвращение главному назначению педагога: видеть человека за знанием. Все, что можно автоматизировать, пусть делает ИИ, все, что связано с пониманием и вдохновением - остается за учителем.

Что современная практика ждёт от дидактики?
  • Практика ждет не рецептов, а гибких инструментов. ИИ может помочь анализировать затруднения учеников, не оценивая, а направляя для точного анализа ошибок, чтобы поддерживать ученика, а не наказывать за промахи.
  • ИИ может освободить учителя от рутинной отчетности, вернуть время на творчество. Но важно, чтобы освободившееся время не заняли новые формы цифровой бюрократии.
  • Современная дидактика должна научить работать с ИИ, как с помощником по мышлению. Это новая педагогическая культура - это во многом умение задавать машине вопросы.

Системно-деятельностный подход «не приживается» в школе. Что делать? Вернуться к «знаниевому»?
  • ИИ может оживить деятельностный подход: он показывает ученику результат от действий, а учителю динамику мышления. Это не контроль, а совместное наблюдение за развитием.
  • К знаниевому подходу стоит вернуться только в смысле качества знания. ИИ знает все, но не понимает ничего - и это возвращает ценность человеческого понимания.
  • Деятельность - это не только внешнее действие, но и внутренняя работа мысли. ИИ может помочь ученику увидеть собственные шаги его мышления и научиться их корректировать. Поэтому, дидактический ресурс - показать ка человек мыслит.

Для меня — это не про то «вставить ли видеоролик в урок» или заменить живого учителя цифровыми помощниками.
  • Это про то, чтобы сделать учителя капитаном корабля, а не гребцом на галере, который вынужден проверять тысячу весел.
  • В центре дидактики будущего — не просто передача знаний, а развитие мышления, метакогнитивных навыков и способности задавать правильные вопросы.
  • Наши ученики живут в мире, который меняется быстрее любого учебника. Мы не можем готовить их к «профессиям, которых ещё нет», старыми методами. Мы должны дать им гибкость, умение учиться и уверенность в своих силах.
Поэтому я глубоко убежден, что в ближайшие годы успех новой дидактики будет зависеть не от технологий, а от культуры их использования.

Более подробно я рассказываю о своем видении этих (ИМО очень важных сейчас тем) в новой серии видео, которые скоро появятся здесь.

Про прорывные дидактические решения.

  1. ИИ - не прорыв сам по себе, а инструмент, который может сделать возможным дидактический прорыв. Он помогает учителю формулировать правильные вопросы - к ученику, содержанию, самому себе. ИИ может создать условия для настоящего дидактического прорыва, только если использовать его вдумчиво и грамотно.
  2. Прорыв должен заключаться не в новых формах подачи знаний, а в новой логике взаимодействия: когда учитель и ИИ вместе проектируют образовательный маршрут ученика. Учитель остается автором смысла, ИИ-соавтором структуры. Такая модель позволит каждому ученику получить индивидуальное сопровождение, а педагогу — сконцентрироваться на самом важном: видеть человека за знаниями, понимать его уникальность, мотивировать и вдохновлять.
  3. Прорыв - это возвращение главному назначению педагога: видеть человека за знанием. Все, что можно автоматизировать, пусть делает ИИ, все, что связано с пониманием и вдохновением - остается за учителем. Прорывные дидактические решения должны вернуть образование к его истинному назначению — развитию у наших учеников критического мышления, метакогнитивных навыков и способности к самоорганизации.

Таким образом, как я это вижу - прорыв в дидактике — это переход к партнерству современного учителя и технологии, где ИИ выступает в роли надежного инструмента, расширяющего возможности педагога и раскрывающего потенциал каждого ученика.

Что современная практика ждёт от дидактики?

  1. Практика ждет не рецептов, а гибких инструментов. ИИ может помочь анализировать затруднения учеников, не оценивая, а направляя для точного анализа ошибок, чтобы поддерживать ученика, а не наказывать за промахи. Такой подход мотивирует, а не деморализует. Мы учимся говорить с машиной на языке педагогических задач — и это делает нас сильнее как специалистов.
  2. ИИ может освободить учителя от рутинной отчетности, вернуть время на творчество. Но важно, чтобы освободившееся время не заняли новые формы цифровой бюрократии. Давайте освободим время для главного — для наших учеников. которые у хорошего педагога как родные дети )
  3. Современная дидактика должна научить работать с ИИ, как с помощником по мышлению. Это новая педагогическая культура - это во многи умение задавать машине вопросы. Искры гениальности от искусственного интеллекта не вылетают сами по себе — их нужно высечь правильным вопросом. Мы учимся говорить с машиной на языке педагогических задач — и это делает нас ... чуть не сказал - сильнее. наверно так - осознаннее. И это не механический процесс — это развитие метакогнитивных компетенций, умения рефлексировать над собственным мышлением и контролировать продуктивность коммуникации с машиной.

Так что давайте использовать новые тулз (инструменты) не потому, что «так надо», а потому, что это помогает нам быть теми учителями, какими, уверен, мы все хотим быть — внимательными, мудрыми и по-настоящему современными.

Системно-деятельностный подход не прижился? Это не провал, а знак, что мы растем.

  1. ИИ может выступить как мост между традицией и инновацией. Коллеги, давайте признаем: мы все оказались в довольно странной ситуации: дети делают «проекты» по шаблону, учителя имитируют «исследования», а по сути все из нас ждут, когда же можно будет просто открыть понятную инструкцию и честно ее прочитать.
  2. Для успешного внедрения СДП с поддержкой ИИ необходимо решить множество системных задач: создание нормативно-правовой базы, подготовка педагогов к новым ролям фасилитаторов и наставников, развитие технической инфраструктуры и учёт этических аспектов использования технологий.
  3. Давайте двигаться вперед — к осмысленной, живой и человечной школе. Такой, где учитель — не контролер, а навигатор. Где урок — не лекция, а открытие. И где технологии наконец-то работают на нас, а не мы на них.

Дидактика будущего.

  1. Для меня дидактика будущего — это не про то «вставить ли видеоролик в урок» или заменить живого учителя цифровыми помощниками. Это про то, как сделать учителя капитаном учебного корабля, а не, как говорят французы - капитаном рабов на галере, который вынужден проверять тысячу весел.
  2. В центре дидактики будущего — не просто передача знаний, а развитие мышления, метакогнитивных навыков и способности задавать правильные вопросы. Наши ученики живут в мире, который меняется быстрее любого учебника. Мы не можем готовить их к «профессиям, которых ещё нет», старыми методами.
  3. И самое главное: дидактика будущего не отменяет нашего профессионализма — она приумножает его. Она возвращает нас к самой сути профессии: быть не транслятором знаний, а наставником, вдохновителем и проводником в мире, где главное — не что ты знаешь, а как ты умеешь думать, творить и адаптироваться.

 Давайте создавать это будущее вместе. Уже сегодня.

Искусственный интеллект в обучении математике: вызовы, проблемы, перспективы.

Добрый день, уважаемые коллеги!

Вот такую картину мне нарисовал один из моих виртуальных помощников — инструментов ИИ, когда я попросил его выразить мои мысли по теме доклада:
«ИИ в обучении математике: вызовы, проблемы, перспективы».

Видите это лицо?
Оно напоминает античную маску: без страха, без радости — только сосредоточенное, чуть утомлённое наблюдение.

Именно так смотрит ИИ на математику, как на древний свиток: формулы для него — узоры, а истина где-то за горизонтом.

Основная ирония ситуации в том, что мы сейчас будем обсуждать преподавание математики с помощью ИИ, который, в общем-то, не умеет считать, путается в аксиомах, но при этом открывает невероятные горизонты для творчества и обучения.

Искусственный интеллект в обучении математике: вызовы, проблемы, перспективы.

Перед нами острый вызов: ИИ выглядит как идеальный помощник , но внутри – чёрный ящик с проблемами:

  • трудности с доказательствами;
  • отсутствие математической интуиции;
  • когнитивные риски.

Но, думаю, вы со мной согласитесь, что половина проблем стара как этот педагогический мир:

  • зависимость от качества данных? А учитель разве не зависит от учебника?
  • алгоритмическая предвзятость? А разве нормальный, человеческий учитель никогда не считает условного ученика заведомо бездарным?

Главное: ИИ не понимает математику – он быстро соединяет паттерны.
И делает это с обезоруживающей уверенностью.

Между мгновенной выдачей формулы и человеческим пониманием – пропасть.

ИИ может сгенерировать решение, но не может поверить в аксиому, применить теорему, выстроить цепочку рассуждений.

Вывод: наш вызов – не дать обучению превратиться в «подсказочную машину».
Большинство проблем – не ошибки ИИ, а ошибки нашего педагогического проектирования.

Искусственный интеллект в обучении математике: вызовы, проблемы, перспективы.

Теперь о решениях.
Они уже довольно давно, как говорится, работают — и работают очень хорошо.

Мгновенная обратная связь.
Ребёнок решает пример — и вместо сухого «неправильно» слышит:
«Ты потерял минус, давай разберём»

Визуализация теорем.
Квадраты на катетах буквально перетекают в квадрат на гипотенузе — всё можно вращать пальцем, двигать, исследовать.

Адаптивный трек.
ИИ тихо подкладывает недостающую тему, не травмируя самолюбие ребёнка.
Без ярлыков, без стыда — просто вовремя помогает.

Особенно ценна диагностика пробелов.
ИИ анализирует двадцать задач и говорит учителю:
«У ученика проблема не в геометрии, а в переносе слагаемого через знак равенства».

Согласитесь, это уже мечта педагога.
Не гасить пожары, а находить корень проблемы.

И здесь ИИ — как сверхчувствительный стетоскоп.
Он слышит то, что человеческому глазу часто незаметно.

Искусственный интеллект в обучении математике: вызовы, проблемы, перспективы.

Но есть и педагогические кошмары.

Первый — иллюзия понимания: ученик привыкает к подсказкам, получает пятёрки, а знания — как вода в решете.

Второй — деградация учителя: когда ИИ ставит диагноз быстрее, педагог теряет интуицию, перестаёт вслушиваться в класс, превращается в оператора.

Третий — утрата усилия: математика всегда была про преодоление. Именно в момент «не знаю, но ищу» рождаются нейронные связи.

ИИ убирает напряжение — и мы получаем поколение, которое умеет нажимать на кнопки, но не умеет думать под давлением.

Что делать? Мой ответ — РАВНОВЕСИЕ.

ИИ остаётся картографом — он рисует рельеф, прокладывает маршруты, но не идёт по земле.

Ученик — путешественник: он волен ошибаться, сворачивать не туда, спотыкаться и запоминать.

Учитель — капитан: сверяет курс, но принимает решение сам, потому что у него есть ответственность за живых людей.

Никто не лишний. Только равновесие.

Искусственный интеллект в обучении математике: вызовы, проблемы, перспективы.

Моя новая книга в издательстве «Лань» – как раз об этом.

Она родилась из тревоги: однажды я увидел опытного учителя литературы, который растерянно смотрит на экран, где нейросеть за 10 секунд написала эссе лучше любого ученика.

Книга учит трём вещам.

  • Первое – видеть энтропию, отличать гладкий текст от человеческого с помощью маленького математического трюка из теории информации. Суть трюка — измерить «предсказуемость текста». У ИИ текст очень предсказуемый (низкая перплексия), у человека — неожиданно живой (высокая перплексия).

  • Второе – быть конструктором, а не пользователем: не волшебные кнопки, а алгоритм превращения запроса в учебную задачу.

  • Третье – защищать человеческое: смысл, диалог, живую мотивацию.

Математика здесь – твёрдая опора, доказывающая, почему учитель нужен всегда.