Картинка — / Фото: REGIONS/Андрей Каманин

Нейросети делают домашку за школьников: как предлагают изменить проверку знаний

Эксперт Жукова: из-за нейросетей школам нужно пересмотреть домашние задания

/Главная /Образование

Автор текста:

Полина Крачун

Сегодня 09:45

/Главная /Образование

Автор текста:

Полина Крачун

Сегодня 09:45

Российским школам следует изменить систему домашних заданий и проверки знаний из-за активного использования нейросетей. Об этом ТАСС сообщила эксперт Диана Жукова, предложив уделять больше внимания устным ответам и объяснению решений непосредственно на уроках.

Со следующего учебного года Минпросвещения РФ планирует ввести во всех школах обязательный курс «Искусственный интеллект и информационная безопасность» для учащихся 5–11-х классов. По мнению Жуковой, запрещать использование ИИ бессмысленно, поэтому школьников необходимо обучать грамотному и безопасному взаимодействию с такими технологиями. Поскольку нейросети способны ошибаться, проверка их ответов может способствовать более глубокому изучению материала. Однако получение готового решения даже с подробными пояснениями еще не означает, что ребенок действительно освоил тему.

Эксперт считает, что методистам предстоит обновить не только содержание заданий, но и подходы к оцениванию. Учителям важно выяснять, способен ли школьник самостоятельно обосновать решение, обнаружить неточность и воспользоваться изученным способом при изменении условий задачи. Для этого подойдут небольшие самостоятельные работы в классе, устные опросы и защита проектов. При этом дома ученики смогут закреплять пройденное с использованием нейросетей, а на занятиях демонстрировать полученные знания.

Жукова также предложила определять результативность обучения работе с искусственным интеллектом посредством тестирования до начала курса и после его завершения. Практические задания должны включать выявление фишинговых сообщений, дипфейков и ошибок ИИ. Дополнительно необходимо проверять, знают ли учащиеся правила передачи личных данных цифровым сервисам и умеют ли оценивать достоверность информации, созданной нейросетями.