ИИ в высшем образовании: сценарии применения, академическая добросовестность
Освойте использование ИИ для персонализации обучения, автоматизации задач и создания устойчивых к технологиям форм контроля, сохраняя принципы академической честности.
Рассрочка платежа — 0%
Актуальность программы
Быстрое развитие ИИ меняет подходы к обучению и оценке знаний. Программа помогает преподавателям интегрировать ИИ в учебный процесс, сохраняя академическую добросовестность.
Цели программы
Сформировать компетенции по использованию ИИ в высшем образовании для создания контента, организации занятий и обеспечения этичного применения технологий.
Задачи программы
Освоить ИИ-инструменты, разработать устойчивые к ИИ задания, изучить методы выявления недобросовестного использования ИИ и этические нормы его применения.
Целевая аудитория
Преподаватели, учебно-вспомогательный персонал, руководители и методисты вузов, стремящиеся интегрировать ИИ в образовательный процесс.
Ожидаемые результаты
Навыки создания ИИ-устойчивых заданий, анализа ИИ-контента, интеграции ИИ в педагогический дизайн и поддержания академической честности.
Кто может поступить
Лица со средним профессиональным или высшим образованием. Индивидуальная траектория согласовывается с куратором на старте обучения.
Содержание программы
Ниже приведена структура модулей на 102 академических часа, адаптированная под интеграцию ИИ в высшее образование.
1. Введение в ИИ для преподавателей высшей школы — 10 ч
- 1.1. Основы искусственного интеллекта: ключевые понятия, виды и эволюция
- 1.2. Место генеративного ИИ (LLM) в образовательном процессе
- 1.3. Обзор популярных ИИ-инструментов для преподавателей и исследователей
- 1.4. Педагогическая ценность и потенциальные ограничения ИИ в обучении
- 1.5. Сравнительный анализ использования ИИ в мировом и российском высшем образовании
2. Инструменты генеративного ИИ и Prompt Engineering — 11 ч
- 2.1. Архитектура и принципы работы больших языковых моделей (LLM)
- 2.2. Основы Prompt Engineering: структура эффективного запроса к ИИ
- 2.3. Методики повышения качества ИИ-генерируемых текстов (chain-of-thought, persona)
- 2.4. Использование ИИ для визуализации и создания мультимедийного контента
- 2.5. Принципы верификации и фактчекинга информации, сгенерированной ИИ
3. ИИ как помощник в подготовке учебного контента — 10 ч
- 3.1. Создание и структурирование конспектов лекций и учебных планов
- 3.2. Генерация тестовых заданий и вопросов для семинаров различных форматов
- 3.3. Адаптация сложности учебных материалов под различные уровни студентов
- 3.4. Разработка кейсов, сценариев и примеров для практических занятий с ИИ
- 3.5. Использование ИИ для перевода, суммаризации и реферирования научных текстов
4. ИИ в организации учебного процесса и обратной связи — 10 ч
- 4.1. Применение ИИ для автоматизации рутинных организационных задач
- 4.2. Использование чат-ботов и виртуальных ассистентов для поддержки студентов
- 4.3. ИИ-анализ активности студентов и прогнозирование рисков отсева
- 4.4. Технологии ИИ для генерации оперативной и конструктивной обратной связи
- 4.5. Проектирование интерактивных занятий с элементами взаимодействия с ИИ
5. Академическая добросовестность в эпоху ИИ: вызовы и риски — 11 ч
- 5.1. Современное определение академической добросовестности: пересмотр понятий
- 5.2. Сценарии недобросовестного использования ИИ студентами (плагиат, списывание)
- 5.3. Феномен "ИИ-плагиата" и проблема самоплагиата с использованием ИИ
- 5.4. Влияние ИИ на развитие критического мышления и навыков письма у студентов
- 5.5. Модели поведения преподавателя и студента в условиях активного внедрения ИИ
6. Технологии и методы обнаружения ИИ-генерируемого текста — 10 ч
- 6.1. Обзор существующих систем обнаружения генеративного ИИ
- 6.2. Принципы работы ИИ-детекторов: ограничения, точность и ложные срабатывания
- 6.3. Методика работы с отчетами систем антиплагиата и ИИ-детекторов
- 6.4. Развитие наблюдательности преподавателя: маркеры ИИ-текстов в работах
- 6.5. Дискуссия: возможность и целесообразность абсолютного запрета ИИ-инструментов
7. Разработка заданий и форм контроля, устойчивых к ИИ — 10 ч
- 7.1. Концепция ИИ-устойчивого педагогического дизайна
- 7.2. Приемы создания заданий, требующих метакогнитивных навыков и уникального контекста
- 7.3. Проектирование смешанных форматов контроля (устный опрос, презентация, дебаты)
- 7.4. Интеграция ИИ в процесс обучения как условие задания, а не его нарушение
- 7.5. Методические рекомендации по разработке политик курса, регулирующих использование ИИ
8. ИИ и персонализация обучения — 10 ч
- 8.1. Концепция адаптивного обучения и роль ИИ в индивидуализации образовательных траекторий
- 8.2. Использование ИИ для диагностики пробелов в знаниях и навыках
- 8.3. Создание индивидуальных учебных заданий и материалов на основе данных об успеваемости
- 8.4. Моделирование обучающей среды на основе ИИ для симуляций и практических занятий
- 8.5. ИИ как тьютор и коуч: этика и эффективность взаимодействия
9. Этические, правовые и социальные аспекты ИИ в ВО — 10 ч
- 9.1. Этика использования ИИ: предвзятость, прозрачность и ответственность
- 9.2. Вопросы авторского права на контент, сгенерированный ИИ
- 9.3. Защита персональных данных студентов и преподавателей в ИИ-системах
- 9.4. Проблема цифрового неравенства и доступность ИИ-инструментов для всех обучающихся
- 9.5. Разработка локальных нормативных актов вуза, регулирующих применение ИИ
10. Стратегии внедрения ИИ в образовательную среду вуза — 10 ч
- 10.1. Институциональные стратегии внедрения ИИ: лучшие мировые практики
- 10.2. Модель готовности вуза к трансформации под влиянием ИИ
- 10.3. Планирование и организация повышения квалификации преподавателей по ИИ
- 10.4. Механизмы взаимодействия между администрацией, преподавателями и студентами по вопросам ИИ
- 10.5. Прогнозирование будущего высшего образования в контексте развития технологий ИИ
