ИИ формирует мышление студента? Как преподавателю выстроить диалог с нейросетью, который развивает мышление, а не подменяет его

О мероприятии

Сегодня студент может решить практически любое учебное задание, просто открыв чат с нейросетью. Преподаватель видит готовый текст, но не видит главного — того, что происходило в голове у студента, пока этот текст создавался. Спросил ли он что-то у ИИ, проверил ли гипотезу, попытался ли поспорить с ответом — или просто скопировал первое, что выдала нейросеть.
Запрещать ИИ бессмысленно — студенты всё равно будут им пользоваться. Вопрос в другом: как сделать так, чтобы использование ИИ не отменяло ту мыслительную работу, ради которой преподаватель вообще даёт студенту задание?
 
По своей природе ИИ стремится помочь как можно быстрее — и потому сразу выдаёт готовый результат. Но характер этой помощи можно изменить. Задача преподавателя — выстроить такой диалог с нейросетью, при котором студенту всё ещё приходится анализировать, выдвигать гипотезы, проверять их и аргументировать свои выводы.

Что вы сможете делать после вебинара

Настраивать диалог студента с ИИ так, чтобы нейросеть помогала ему рассуждать, а не выполняла мыслительную работу вместо него.
На конкретном учебном задании вы увидите, как один и тот же ИИ ведёт себя по-разному в зависимости от инструкции, которую получает, — а затем попробуете применить этот принцип к своему заданию.

Что будет на вебинаре

1. Где теряется самостоятельное мышление

Разберём простую схему взаимодействия студента с ИИ: запрос → ответ → реакция студента → итог. Посмотрим, на каком этапе может произойти подмена самостоятельного рассуждения готовым результатом и где преподаватель может на это повлиять.

2. Один ИИ — два сценария диалога

На примере одного вузовского задания — например, анализе литературного произведения или исторического события — сравним два варианта. В первом ИИ сразу выдаёт готовый разбор. Во втором помогает студенту двигаться к ответу через вопросы, проверку гипотез и аргументацию.
Участники увидят обе инструкции целиком и разберут, что именно изменило характер работы ИИ.

3. Принцип настройки «на удержание»

Разберём принцип, который позволяет перенаправить помощь ИИ: не «дай студенту правильный ответ», а «помоги ему самому прийти к обоснованному ответу».
Покажем, как этот принцип превращается в конкретную инструкцию для нейросети.

4. Применение к своему заданию

Возьмём основу такой инструкции и попробуем адаптировать её к собственной дисциплине и теме. Это не готовое решение на все случаи, а первый практический шаг: вы проверите, как принцип работает именно на вашей учебной задаче.

5. Что дальше

Покажем, почему одного приёма недостаточно для полноценной системы работы с ИИ, и какие ещё способы позволяют проектировать взаимодействие со студентом так, чтобы сохранять и развивать его интеллектуальную активность.

6. Ответы на вопросы