Возможности интеграции технологий генеративного искусственного интеллекта в процессы формирующего оценивания в высшем образовании

Использование технологий генеративного искусственного интеллекта в образовании обладает потенциалом революционизировать процессы обучения и оценивания образовательных результатов, персонализируя учебный процесс, обеспечивая немедленную обратную связь и улучшая общий опыт обучения.

Актуальность исследования обусловлена распространением технологий искусственного интеллекта, дефицитом практик формирующего оценивания учебных достижений в высшем образовании.

Постановка проблемы: существующие отечественные системы электронного обучения имеют ограниченный функционал, что затрудняет их использование в процессе формирующего тестирования.

Целью исследования является изучение возможности и эффективности использования технологий генеративного искусственного интеллекта в формирующем оценивании в высшем образовании.

Задачи исследования – рассмотреть теоретические основы использования инструментов генеративного искусственного интеллекта в оценивании знаний, умений и навыков, проанализировать собственный опыт применения больших языковых моделей в формирующем тестировании в вузе.

Методологическую основу исследования составляют анализ Интернет-ресурсов и литературных источников, методы математической статистики, синтез.

Результаты исследования: изучены возможности использования и эффективность технологий генеративного искусственного интеллекта в формирующем тестировании обучающихся вуза, проанализирован собственный опыт применения больших языковых моделей в формирующем тестировании, определены основные ограничения внедрения этих технологий в учебный процесс, даны рекомендации по организации формирующего тестирования с использованием больших языковых моделей.

Ключевые выводы: большие языковые модели могут быть интегрированы в учебный процесс для оценки формирующих и суммативных тестов, что позволит существенно снизить нагрузку на преподавателей, обеспечить более объективные результаты и, в конечном счете, повысить эффективность учебного процесса.

1. Анненкова А.В. Искусственный интеллект: некоторые особенности внедрения в систему образования в условиях цифровизации общества и экономики [Электронный ресурс] // Международный научно-исследовательский журнал. 2023. № 9 (135). URL: https://research-journal.org/archive/9-135-2023-september/10.23670/IRJ.2023.135.33 (дата обращения: 05.03.2024). — DOI: 10.23670/IRJ.2023.135.33

2. Гусятников В.Н. Использование методов искусственного интеллекта для оценки компетенций в ходе тестирования [Электронный ресурс] / В.Н. Гусятников [и др.] // Информатика и образование. 2023. № 38(6). С. 75-85. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2023-38-6-75-85 (дата обращения: 05.03.2024)

3. Кибзун А.И., Наумов А.В., Мхитарян Г.А. Особенности и технологии разработки системы дистанционного обучения математическим дисциплинам class.Net [Электронный ресурс] // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2015. № 11. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-i-tehnologii-razrabotki-sistemy-distantsionnogo-obucheniya-matematicheskim-distsiplinam-class-net (дата обращения: 05.03.2024).

4. Кропотова Н.А., Легкова И.А. Применение формирующего оценивания в образовательном процессе высшего образования // NovaInfo.Ru. №74, 2017. URL: https://novainfo.ru/article/14271 (дата обращения: 05.03.2024)

5. Куликова Н.Ю., Маслова О.А., Пономарева Ю.С. Модель использования систем искусственного интеллекта для оценки качества формирования компетенций студентов вуза [Электронный ресурс] // Мир науки. Педагогика и психология. 2021. Т. 9, № 5. URL: https://mir-nauki.com/PDF/33PDMN521.pdf (дата обращения: 05.03.2024)

6. Никитин И.В., Белолуцкая А.К. Концептуализация формативного оценивания в высшем образовании: результаты тематического анализа // Высшее образование в России. 2021. Т. 30, № 11.

7. Паскова А.А. Практические аспекты применения ChatGPT в высшем образовании // Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2023. Т. 15, № 3. С. 67-74.

8. Петров А.А., Дружинина О.В., Масина О.Н. Моделирование систем оценивания знаний в рамках гибридной интеллектуальной обучающей среды [Электронный ресурс] // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2021. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-sistem-otsenivaniya-znaniy-v-ramkah-gibridnoy-intellektualnoy-obuchayuschey-sredy (дата обращения: 05.03.2024).

9. Свердлова Н.А., Орлова Е.С. Анализ возможностей искусственного интеллекта применительно к обучению в школе [Электронный ресурс] // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 1 (139). URL: https://research-journal.org/archive/1-139-2024-january/10.23670/IRJ.2024.139.161 (дата обращения: 05.03.2024). — DOI: 10.23670/IRJ.2024.139.161

10. Тардиф А. Раскрытие возможностей больших языковых моделей (LLM) [Электронный ресурс] // Unite.AI. 2023. 22 апр. URL: https://www.unite.ai/ru/%D0%B1%D0%ВЕ%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5-%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8/ (дата обращения: 05.03.2024)

11. Цифры месяца: успехи и провалы школьников, занятость педагогов и студенты курсов [Электронный ресурс] // ScillboxMedia. 2022. 1 авг. URL: https://skillbox.ru/media/education/tsifry-mesyatsa-uspekhi-i-provaly-shkolnikov-zanyatost-pedagogov-i-studenty-kursov/?utm_source=media&utm_medium=link&utm_campaign=all_all_media_links_links_articles_all_all_skillbox (дата обращения: 05.03.2024)

12. Шмигирилова И.Б., Рванова А.С., Григоренко О.В. Оценивание в образовании: современные тенденции, проблемы и противоречия (обзор научных публикаций) // Образование и наука. 2021. Т. 23, № 6. С. 43-83.

13. Formative and Summative Assessments // Yale. URL: https://poorvucenter.yale.edu/Formative-Summative-Assessments (дата обращения: 05.03.2024)

14. Jamal A. The Role Of Artificial Intelligence (AI) In Teacher Education: Opportunities & Challenges [Электронный ресурс] // IJRAR March. 2023. Vol. 10, Iss. 1. P 139-146. URL: https://www.researchgate.net/publication/369384184_The_Role_of_Artificial_Intelligence_AI_in_Teacher_Education_Opportunities_Challenges (дата обращения: 05.03.2024)

15. Impact of artificial intelligence on assessment methods in primary and secondary education: Systematic literature review [Electronic resuors] / M. Martínez-Comesaña [et al.] // Revista de Psicodidáctica (English ed.). 2023.Vol. 28, Iss. 2. P. 93-103. URL: https://doi.org/10.1016/j.psicoe.2023.06.002. (дата обращения: 05.03.2024)

16. Luckin R., Cukurova M. Designing educational technologies in the age of AI: A learning sciences-driven approach // BJET. 2019. Vol. 50. P. 2824-2838

17. Shonubi O. AI In The Classroom: Pros, Cons And The Role Of EdTech Companies [Electronic resuors] // Forbes. 2023. Feb 21. URL: https://www.forbes.com/sites/theyec/2023/02/21/ai-in-the-classroom-pros-cons-and-the-role-of-edtech-companies/?sh=591f5509feb4https://www.forbes.com/sites/theyec/2023/02/21/ai-in-the-classroom-pros-cons-and-the-role-of-edtech-companies/?sh=591f5509feb4https://www.forbes.com/sites/theyec/2023/02/21/ai-in-the-classroom-pros-cons-and-the-role-of-edtech-companies/?sh=591f5509feb4 (дата обращения: 05.03.2024)