Деконструкция монолита

Мы оба технари по базовому образованию, но с гуманитарной судьбой. Так получилось, что для физика и математика образование стало главным делом жизни. Конечно, после базы были и педагогика, и психология, и управление, и информатика. Много знаний и много практики. Мы на себе испытывали все прелести цифровой трансформации образования и пришли к простому выводу: хочешь сделать хорошо — придется самому ставить педагогическую задачу и искать исполнителей.

С приходом искусственного интеллекта эти тенденции только усилились. Теперь каждый может создать себе ИИ-помощника при условии, что он хорошо понимает, что, где и почему можно автоматизировать в деятельности педагога, управленца, профессионала, помогающего учащимся.

Мы задумали книгу «Как построить образовательные практики с участием искусственного интеллекта», когда вместе создавали «Ассистента Преподавателя» в Академической лаборатории «Сберобразования». Книга стала рефлексией способа создания инструментов для учителя и управленца на основе искусственного интеллекта и работы с живыми данными. Нам хотелось достучаться до тех, кто работает в EdTex, с очень простым тезисом: инструменты на основе искусственного интеллекта должны иметь шансы стать эффективными помощниками педагога или управленца.

Казалось бы, это просто: спроси своих клиентов, и они расскажут, что им нужно. Но бесконечные интервью и традиционный поиск болей клиента снова и снова приводили нас к абсолютно бытовым решениям. Мы поняли, что только пооперационная распаковка деятельности профессионаламожет стать спасением для разработчиков ИИ-инструментов. Потому что это и означает «очень хорошо понимать, что, где и почему можно автоматизировать в деятельности».

В книге, которая должна выйти в 2026 году, мы развернуто описываем этот подход, а здесь предлагаем вниманию читателей один из кейсов.

Во введении мы уже ставили вопрос о том, что именно можно считать трудными моментами в работе учителя или преподавателя, руководителя образовательной организации. Где действительно нужен помощник, которому можно передать часть работ? На что мы тратим слишком много времени или где бы мы были очень рады дополнительным «рукам», интеллектуальному помощнику?

Если мы действительно готовы описать эти моменты и переупаковать свою работу по-новому, с органичным участием искусственного интеллекта (ИИ), то первым шагом стоит определить, какие виды задач мы готовы делегировать и как они выглядят в повседневной деятельности.
Несмотря на очевидность постановки вопроса, мы практически не видим действительно хороших точечных искусственных помощников, которые не забирают, а дают нам время и производительность.

Обратим внимание, что нецифровые помощники в образовании давно существуют. Секретари составляют расписание дня, делают подборки материалов, готовят проекты писем и аналитических отчетов для своих руководителей. У руководителей кафедр в качестве помощников порой выступают ключевые преподаватели, которые помогают готовить проверочные работы, анализировать уроки начинающих преподавателей. Также и у самих преподавателей бывают помощники (например, в университетах существует роль «учебный ассистент», которую выполняют студенты), помогающие в таких задачах, как проверка домашней работы или подготовка нескольких вариантов контрольной работы.

Кажется, что практически все перечисленные выше дела уже под силу искусственному интеллекту. Но наверняка существуют и другие, которые передавать помощнику ранее не доводилось. Например, работая на уроке в фоновом режиме, приложение на базе искусственного интеллекта могло бы выявлять ситуации, требующие корректировки хода урока (рекомендация провести физкультурную минутку, задать вопросы заскучавшему на лекции классу, обратить внимание на признаки буллинга и т. д.).

Как правило, учитель старается сам быть чутким к происходящему, но зачастую его внимания не хватает на все аспекты. Конечно, для такой работы искусственного интеллекта нужна разработка специализированных продуктов и сервисов, но это определенно относится к классу задач/когнитивных операций, с которым он может справляться.

Для того чтобы яснее сформулировать, как именно ИИ может помочь учителю, в первую очередь нужно описать имеющиеся в работе учителя процессы, разложив их на конкретные операции. После этого можно определить, какие из операций рутинны, трудоемки, сложны и могут быть переданы (делегированы) ИИ-помощнику.

Общая схема такой работы следующая (Рис. 1).

Приведем случай (кейс), демонстрирующий возможную переупаковку работы по предложенной схеме, из повседневной работы учителя.

Рассмотрим достаточно традиционный процесс — подготовку и проверку домашнего задания. Это ежедневное действие является настолько естественным в работе учителя, что кажется монолитом, который невозможно распаковать. Но мы все-таки попробуем его декомпозировать на отдельные этапы и операции с определенной последовательностью. Иными словами, превратим его в последовательность операций, или инструкцию. После этого попробуем оценить операций трудоемкость и когнитивную сложность каждой операции, а также оценим готовность учителя делегировать такую операцию. Поскольку это пример, позволим себе быть в чем-то субъективными.

[3] В правовом и в деловом смысле за оценку отвечает сам учитель. ИИ генерирует предложения на основе требований (критериев оценки) учителя.
[4] В правовом и деловом смысле отметку выставляет учитель. ИИ генерирует предложения по требованиям (шкале), созданным учителем.

Мы видим, что из указанного перечня операций учитель мог бы делегировать помощнику более половины, оставив себе только контроль результатов ИИ и целевые установки работы: что и как тренируем в домашнем задании, нужно ли после получения результатов потренироваться еще или необходимо скорректировать задания. Это могло бы существенно снизить трудозатраты.

Предположим, что из предложенного перечня операций только часть на сегодняшний день автоматизируется доступными ИИ-инструментами. Тогда именно их нужно подготовить для передачи ИИ: сформировать задание искусственному интеллекту, переупаковать всю цепочку операций (инструкцию).

Потенциальные замены в данном кейсе:
Операция 1.6. преобразуется в «Сформировать запрос к ИИ, позволяющий составить задачи в соответствии с необходимыми критериями». Трудоемкость снижается с +++ до +, когнитивная сложность выполнения такой операции — с +++ до ++, сдвигая усилия на полюс постановки задачи, а не выполнения когнитивной операции.

Операции 3.1. и 3.2. преобразуются в общую «Подготовить данные с домашними работами учащихся и критерии проверки для загрузки в аналитическую модель для установления степени выполненности заданий и отметок за выполнение». Трудоемкость снижается с +++ до +, когнитивная сложность — с ++ до +, так же, как и в 1.6., сдвигая усилия на полюс постановки задачи, а не выполнения когнитивной операции.

Таким образом, процесс проверки домашнего задания преобразован в следующую инструкцию (последовательность операций), позволяющую увидеть, где можно снизить трудозатраты учителя:
1.1. Определить знания для запоминания и умения для тренировки
1.2. Определить критерии оценивания
1.3. Определить условия выполнения
1.4. Определить количество заданий
1.5. Определить время на выполнение
1.6. Сформировать запрос к ИИ, позволяющий составить задачи в соответствии с необходимыми критериями
2.1. Прикрепить задания в электронном журнале/отправить по электронной почте/сообщить в классе
3.1./3.2. Подготовить данные с домашними работами учащихся и критерии проверки для загрузки в аналитическую модель для установления степени выполненности заданий и отметок за выполнение
3.3. Сформулировать обратную связь
3.4. Перенести отметки и обратную связь в электронный журнал
4.1. Проанализировать степень выполнения каждого из заданий
4.2. Оценить прирост знаний и умений, запланированных к запоминанию и тренировке, в сравнении с планом
4.3. Принять решение о необходимости дополнительной тренировки умений, корректировки заданий

Снижение трудозатрат оцениваем с 25 до 19 условных единиц, то есть на четверть.

Остальные операции, которые учитель готов делегировать, но для решения которых привлечь ИИ пока затруднительно, можно передать помощникам из числа студентов, практикантов, ассистентов учителя.

Обратим внимание, что для выполнения разных операций используются разные модели искусственного интеллекта. Например, в случае составления задач применяется генеративная модель, а в случае проверки заданий и выставления отметок — аналитическая модель.

Простой пооперационный анализ решения одной небольшой типовой задачи указывает нам на важные практические обстоятельства применения ИИ-инструментов в работе учителя:
— пооперационный анализ типовой задачи — профессиональная рефлексия самого педагога, а не разработчика ИИ-инструментов, которому учитель должен передать ясные функциональные и бизнес-требования для разработки;
— пооперационный анализ должен указать на операции, потенциально делегируемые разным помощникам — людям или инструментам искусственного интеллекта;
— пооперационный анализ необходим для ответа на вопрос о допуске ИИ к участию в деятельности; вполне возможно, что привлечение ИИ бессмысленно (анализ сокращения трудоемкости);
— результаты пооперационного анализа определяются степенью зрелости профессионала: опытному учителю проще что-то сделать самому, чем менять какие-либо операции, которые со зрелыми профессиональными навыками сделать сильно проще;
— инструкция (цепочка операций) должна быть переупакована в случае, если учитель видит ценность инструментов ИИ для делегирования исполнения операций, и приобрести целевой вид решения типовой задачи — как она будет решаться с применением ИИ;
— пооперационный анализ деятельности как общий метод может быть применен к переупаковке иных типовых задач профессионалами с достаточным опытом.

В настоящий момент свое развитие получает концепция AI-агентов, автономных помощников на базе искусственного интеллекта, сочетающих в себе использование разных ИИ-моделей для разных и многоступенчатых задач, умение принимать решения, самостоятельно обучаться и планировать свою работу. Кажется, что такая концепция является наиболее подходящей для довольно разнотипных задач учителя и требует глубокой педагогической ИТ-разработки.

Наверное, более доступный вариант переупаковки задач учителя заключается в самостоятельном подборе педагогом подходящего ИИ-инструментария (выбор моделей и формирование запросов к ним).