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:
Ученые ВШЭ показали, как с помощью МЭГ точнее картировать речь в мозге
Ученые из Центра языка и мозга ВШЭ показали, как точнее определять границы речевых зон в мозге. Для этого они использовали магнитоэнцефалографию (МЭГ) вместе с заданием на завершение предложений, которое активирует речевые области и показывает их работу в реальном времени. Такой подход поможет врачам лучше планировать операции и повысит точность диагностики в тех случаях, когда фМРТ не является оптимальным методом. Исследование опубликовано в журнале European Journal of Neuroscience.
НИУ ВШЭ представил новый инструмент для оценки потенциальных рисков для территорий
В Высшей школе экономики прошла презентация доклада по финансовым решениям для климатической адаптации в России. Учитывая, что, по оценкам, каждый градус повышения среднегодовой температуры может привести к негативному эффекту в размере до 3 трлн рублей ежегодно, меры по адаптации сейчас необходимы, считают эксперты. На презентации ученые НИУ ВШЭ представили цифровой инструмент, который позволяет построить климатический риск-профиль территорий.
Когда вирус наступает на мину: найден древний механизм самоуничтожения зараженных клеток
Когда вирус попадает в клетку, он вмешивается в ее работу. Ранее считалось, что защитная реакция клетки на вирус запускает процесс ее самоуничтожения. Но исследование с участием биоинформатиков НИУ ВШЭ показало, что причина другая: клетка реагирует не на вирус, а на собственные транскрипты, которые становятся аномально длинными. Исследование опубликовано в журнале Nature.
НИУ ВШЭ представил рейтинг регионов России по необходимости адаптации к изменению климата
В докладе Высшей школы экономики оценены шесть ключевых климатических рисков для страны: деградация вечной мерзлоты, лесные пожары, засухи, волны тепла, экстремальные осадки и водный стресс. Рейтинг позволяет оценить риски для каждого конкретного региона и скорректировать планы адаптации.
Лингвисты впервые описали историю подготовки переводчиков русского жестового языка
Команда исследователей из России и Великобритании впервые подробно описала, как формировалась и менялась система подготовки переводчиков русского жестового языка (РЖЯ). Это масштабное исследование охватывает период с XIX века до наших дней, раскрывая как достижения, так и проблемы профессиональной среды. Результаты работы опубликованы в сборнике “The Routledge Handbook of Sign Language Translation and Interpreting”.
Вышка запустила международный проект по изучению русского языка как иностранного
В середине октября состоялось торжественное открытие Международного образовательного онлайн-клуба по русскому языку как иностранному и русской культуре Школы иностранных языков ВШЭ. Проект GLAGOL’ объединил участников из 20 стран — иностранных студентов и преподавателей 10 факультетов Вышки, а также свыше 10 российских и зарубежных вузов.
ВШЭ наметила образ городов будущего
В ближайшие десятилетия муниципалитеты изменятся и станут пространствами здоровья, идентичности и цифровых решений. Ключевые тенденции городской трансформации обозначила проректор НИУ ВШЭ Вероника Минина, выступив в рамках Международного муниципального форума БРИКС — 2025. Также в рамках форума декан факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ Николай Куричев представил природно-климатические проекты ученых университета.
Ошибки, которые всё объясняют: ученые обсудили будущее психолингвистики
Мировая лингвистика сегодня переживает «многоязычную революцию»: эпоха англоязычного доминирования в когнитивных науках подходит к концу, все чаще исследователи изучают многообразие языков мира. Более того, мультилингвизм из экзотики становится нормой, что кардинально меняет представления о когнитивных возможностях человека. В Вышке обсудили будущее развитие экспериментальной лингвистики.
Ученые НИУ ВШЭ создали среду для моделирования подключенного и беспилотного транспорта
Разработка группы исследователей и студентов во главе с преподавателем департамента компьютерной инженерии МИЭМ ВШЭ Виталием Степанянцем, реализуемая в Учебной лаборатории систем автоматизированного проектирования МИЭМ ВШЭ под руководством Александра Романова и Александра Американова, впервые в мире позволяет одновременно учитывать детальное моделирование восприятия окружающей среды беспилотным транспортом и распространения сигналов подключенного транспорта. На сегодняшний день среда не имеет аналогов среди программ такого рода с открытым кодом.
«Развернуть обсуждение политики в области высшего образования в доказательное русло»
29 октября в НИУ ВШЭ открылась XVI Международная конференция исследователей высшего образования (ИВО) на тему «Высшее образование: между частным и общественным благом». Для участия в конференции зарегистрировались более 600 человек из 32 регионов России и семи зарубежных стран, поступило рекордное число заявок на выступления с докладами — 242, из которых было принято 88.