Особенности учебного процесса подготовки IT-специалистов в условиях возрастания возможностей генеративного искусственного интеллекта

Инженерное образование. 2023. № 34. С. 123–135.

Вишнеков А. В., Ерохина Е. А., Иванова Е. М., Трубочкина Н. К.

В статье рассматриваются вопросы организации учебного процесса в Университетах в условиях все более широкого внедрения систем искусственного интеллекта. Описано текущее состояние вопроса, включая отсутствие нормативной базы, регламентирующей использование систем искусственного интеллекта, и задачи, требующие решения в целях обеспечения необходимого качества инженерного образования в новых условиях. Приведены примеры некорректного использования студентами результатов, полученных с помощью систем искусственного интеллекта в целях сокращения усилий по освоению образовательной программы. Проведен обзор и анализ существующих систем искусственного интеллекта и их возможностей в контексте задач, решаемых преподавателями и студентами в ходе образовательного процесса: генерация программного кода, создание отчетов и различных текстовых документов, перевод текстов, написание аннотаций видео курсов, решение математических задач, проведение различных экспериментов и поиск закономерностей в массивах данных и других задач. Предлагаются конкретные способы модернизации образовательного процесса, включая коррекцию методики оценивания различных видов работ, увеличение числа комплексных творческих задач, выполняемых студентами, рост числа курсовых и дипломных работ, связанных с тематикой систем искусственного интеллекта, и приводятся примеры внедрения предложенных способов в реальную практику при подготовке студентов по направлению «Информатика и вычислительная техника» в Московском институте электроники и математики им. А.Н. Тихонова Высшей школы экономики (МИЭМ НИУ ВШЭ). Показаны конкурентные преимущества преподавателя в сравнении с системами искусственного интеллекта. Приведены примеры курсовых работ, выполняемых студентами по тематике систем искусственного интеллекта, показана динамика увеличения доли выпускных квалификационных работ бакалавров, связанных с разработкой и внедрением систем искусственного интеллекта.

Ключевые слова: инженерное образование, учебный процесс, teaching methods, образовательная траектория, engineering education, методики преподавания, educational process, educational trajectory, artificial intelligence systems, системы искусственного интеллекта