И с обеих сторон вижу одну закономерность, сами по себе технологии качество образования не повышают, но они дают новые возможности, а результат зависит о того, какое решение принимает человек.

Сегодня об искусственном интеллекте говорят много, он интегрирован во все возможные направления в нашей жизни, но, если говорить об обучении, когда ученик может за несколько секунд получить объяснение темы, решение задач, выполнение домашней работы, а задача педагога в первую очередь, научить ученика понимать и определять последующие действия полученного результата запроса. Человек, работая с ИИ, должен всегда задавать вопросы, проверять, сравнивать, находить ошибки, делать выводы и только после этого использовать результат. Главное правило: получить ответ еще не значить понять его.

Для педагога ИИ стал рабочим инструментом, который помогает не просто подготовится к уроку, а структурировать материал для урока, осуществить дифференциацию, разработать варианты заданий, предложить вопросы для обсуждения, сформулировать критерии оценивания и дескрипторы в соответствии с целями обучения.

Например, педагогу нужно подготовить задания для класса, в котором ученики работаю с разной скоростью, с индивидуальным подходом.

Например, учителю нужно подготовить задания для класса, в котором дети работают с разной скоростью. С чего начать? Основа любого урока – это тема и цель обучения, поэтому определив тему урока, цель обучения и условия выполнения заданий формулируется запрос для ИИ – разработать три варианта одного задания:

- с пошаговой поддержкой

- базовый

- повышенного уровня.

При этом цель обучения остается для всех учеников одинаковой, меняются степень поддержки, форматы задания и уровень самостоятельности ученика. При этом, педагог должен для себя знать ответ на вопрос «Все ли ученики должны прийти к одной цели совершенно одинаковым способом?». Как показывает практика, нет, потом-что один ученик сразу понимает инструкцию, другому нужен пример решения, образец, для третьего необходим алгоритм решения, четвертому ученику необходимо заменить одно большое задания на несколько коротких.

Например, на уроке информатики при изучении алгоритмов одному ученику предлагается восстановить пропущенные шаги, другим - самостоятельно составить алгоритм решения задачи, третьим – сначала расположить готовые действия в правильной последовательности, предложить реализовать алгоритм на практико-ориентированной задаче. Таким образом, все ученики работают над одной целью, но приходят к ней разными маршрутами, следовательно, реализуется персонализация обучения. ставит перед собой

Исходя из практики, сформировалась модель:

цель обучения – затруднения – адаптация – задание – критерии – обратная связь – результат.

Еще одна особенность заключается в том, нейросеть не знает класс, возможности и особенности учеников, не осуществляет наблюдение на уроке за деятельностью ученика, его темп, мотивацию, затруднения. При этом, ИИ действительно экономит время педагога, но, ИИ предлагает варианты, а решение принимает педагог. Для педагога современная ИИ-грамотность это не просто умение открыть чат и написать запрос, а умение правильно поставить задачу, проверить полученные результат и при необходимости его изменить. Хороший промт, по сути, педагогическое задание и в нём должны быть:

контекст;

цель;

условия;

ограничения;

ожидаемый результат.

Кроме того, человек должен обладать критическим мышлением, который при работе с ИИ является ключевым, т.к. ИИ может ошибаться.

Например, ИИ может дать ответ ученику:

«45 в десятичной системе счисления — это 101011 в двоичной»

На первый взгляд выглядит убедительно, но если выполнять все вычисления по алгоритму, становится понятно, что правильный результат будет «45₁₀ = 101101₂»

Здесь появляется важная учебная задача, не просто спросить у ИИ, а проверить, не принимать ответ автоматически. Прежде всего проверить самого себя, на знание алгоритма перевода. Каждый ученик должен понимать, что уверенность ответа ИИ не означает его достоверность. На уроках информатики развивая цифровую грамотность, одновременно развиваем умение проверять источники, искать подтверждения, сопоставлять информацию и замечать ошибки.

Когда рассматриваем этот процесс с позиции заместителя директора, то основным является то, что в школе очень много данных: результаты СОР и СОЧ, качество знаний по предметам за четверть, год, посещаемость, результаты мониторинга, динамика по классам, параллелям, предметам. Наличие таблицы с данными ничего не меняет, любая цифра начинает работать только тогда, когда за ней появляются вопросы: «Что произошло? Почему? Что будем делать дальше?»

Например, по итогам второй четверти анализируя результаты трёх седьмых классов по предмету алгебра имеем качество знаний:

в 7 «А» - 64%;

в 7 «Б» - 6%;

в 7 «В» - 43%.

Данные ещё мало что говорят, но если мы посмотрим динамику, то в первой четверти качество знаний в 7 «В» было 56%, значит произошло снижение на 13%.

Значит, надо смотреть показатели по итогам анализа СОР и СОЧ за первую и вторую четверть. Почему? Таки образом мы сможем проанализировать результаты по достижению учебных целей.

Например, с заданиями на применение уже известного алгоритма решения справились 72% учащихся, а с заданиями, где нужно было самостоятельно выбрать способ решения только 38%. Таким образом, появляется не просто низки процент, а конкретная трудность, ученики знают формулы, но затрудняются определить, когда и как её применять в новой ситуации. У заместителя директора появляется управленческое решение, вместе с педагогом пересмотреть задания, добавить больше практико-ориентированных заданий, организовать дифференциацию, для учеников, которые испытывают трудности, а в следующей четверти посмотреть динамику. После такой работы, вырастает для учащихся, которые справляются с подобными заданиями, при этом, развивается математическая грамотность и можно говорить о повышении качества обучения.

Таким образом сформировалась модель: данные – динамика – конкретная трудность – причина – управленческое решение - педагогическое действие – повторный анализ.

Обработать за короткое время большой массив данных довольно трудно, и здесь ИИ выступает помощником. Он помогает структурировать данные, увидеть повторяющиеся ошибки, сформулировать возможную гипотезу. Но следует помнить, все проверяем, и решение принимает человек, конкретное управленческое решение, исходя из ситуации, ИИ на основе загруженных данных (анализ СОР и СОЧ, таблица качества знаний по предмету) обрабатывает, дает информацию, варианты и только заместитель директора зная особенности класса, педагога сможет увидеть проблему.

Современные цифровые технологии развиваются очень быстро, важно не просто научится использовать конкретной нейросетью, важнее научится понимать, зачем мы её используем, какую проблему она помогает решить и какой результат хотим получить.

Искусственный интеллект предлагает идею, создает варианты задания для урока, помогает обработать данные, но увидеть ученика, понять его трудность и принять ответственное педагогическое или управленческое решение должен человек.

Главный образовательный тренд сегодня это не искусственный интеллект, а педагог, заместитель директора, который владеет навыками использования новых цифровых инструментов, в том числе ИИ. Меняется образование, при этом не теряем смысл своей профессии.

ЛИСОГУРСКАЯ ОКСАНА МИХАЙЛОВНА

заместитель директора по УР, учитель информатики

заместитель директора первой квалификационной категории, педагог-исследователь

КГУ «Общеобразовательная школа №6 отдела образования города Костаная»

Управления образования акимата Костанайской области