Чем больше группа студентов, тем эффективнее она работает с искусственным интеллектом (ИИ). К такому выводу пришли исследователи Института образования и факультета экономических наук НИУ ВШЭ. Результаты опубликованы в журнале Innovations in Education and Teaching International (18+). Пресс-релиз НИУ ВШЭ имеется в распоряжении ИА StolicaMedia.
Ученые изучили, как размер и уровень знаний группы влияют на качество выполнения заданий с использованием ИИ. В эксперименте участвовали 196 студентов второго курса бакалавриата. Их разделили на команды от пяти до восьми человек. Сначала они решали задачи по макроэкономике самостоятельно, а затем — с помощью ChatGPT 3.5, но не копируя ответы нейросети, а анализируя их и применяя экономические модели.
Лучшие результаты показали группы, где студенты находились примерно на одном уровне знаний. А вот команды с большим разбросом в подготовке справлялись хуже: сильным приходилось тратить время на объяснения, а слабым — сложно использовать потенциал ИИ.
Кроме того, исследование показало: большие группы из семи-восьми человек в среднем работали с нейросетью продуктивнее, чем команды по пять-шесть участников. Ученые объяснили это большим интеллектуальным ресурсом и разнообразием взглядов. Однако они подчеркнули, что рост эффективности не будет бесконечным — слишком крупные группы рискуют столкнуться с проблемами координации.
Авторы считают, что для успешного применения ИИ в обучении важно формировать команды из студентов с одинаковым уровнем подготовки и привлекать к работе более крупные группы. По их мнению, потенциал использования искусственного интеллекта есть практически во всех дисциплинах, если преподаватели помогут студентам понять, как правильно использовать такие технологии.
Ранее ИА StolicaMedia писало, что инновационная активность в России в 2024 году ускорилась. Об этом говорится в пресс-релизе НИУ ВШЭ.
