С преподавателями в беседах мы регулярно поднимаем тему использования ИИ студентами для написания рефератов, отчётов и т.д. Раньше опытный преподаватель на раз-два вычислял текст, скопированный студентом из интернета, а не написанный самостоятельно. А теперь мы научились вычислять то, что написано нейросетями. И некоторые коллеги придерживаются мнения, что нужно полностью запретить студентам пользоваться генеративными нейросетями в процессе обучения, но я с ними не совсем согласна. По всей видимости, ИИ стал нашей повседневной реальностью, как когда-то интернет. И бороться с этим бесполезно, можно только задать свои правила игры.
Для меня генеративные нейросети - это очередной полезный инструмент, который может быть использован по-разному. Как машина. С одной стороны, на ней я быстрее доезжаю до работы, в ней лежат вещи на вечерние тренировки, да и мешок картошки из родного села привезти удобнее. С другой стороны, я могу начать передвигаться только на ней, забросить тренировки и просто переносить свою попу с одного сидения на другое. В первом случае я получаю больше времени и энергии, а во втором - ожирение. И нельзя винить машины или запрещать всем пользоваться ими просто потому, что я решила выбрать второе.
Честно признаюсь, я регулярно использую генеративные нейросети в своей работе, в частности, ChatGPT или DeepSeek. Например, я могу попросить накидать план лекции или презентации. Или предложить идеи для формата реализации курса. Иногда я прошу её объяснить какие-то сложные вещи простым языком, например, коллеги обсуждают сверхкритическую флюидную хроматографию, а я про этот метод впервые слышу. Бывает я даже ищу статьи через нейросетки, когда помню примерное содержание, но не помню ни примерного названия, ни авторов. И также я часто прошу проверить грамматику английского или делаю перевод текста на академический английский. А ещё я часто обращаюсь к нейросетям, чтобы писать посты в этот канал, они хорошо помогают с идеями и структурой.
И поскольку я считаю себя человеком с хоть немного, но развитым критическим мышлением, я всегда перерабатываю результат, выданный нейросетями. Использую план презентации или идеи как некий набросок, в котором уже убираю или добавляю штрихи. Не считаю себя экспертом в хроматографии после пары вопросов в ChatGPT. Перепроверяю перевод, чтобы не потерялся смысл предложения или какие-то термины были верно употреблены. Отчасти нейросеть помогает преодолеть страх чистого листа - состояние, когда ты просто не можешь начать что-то делать.
На мой взгляд, студентов нужно учить правильно пользоваться генеративными нейросетями. Не заменять собственный интеллект искусственным, а дополнять его. Для этого нужно развивать критическое мышление, помогать с составлением правильного промта, давать задания на критический анализ результата генерации. В общем, не противиться изменениям, а возглавить их. И в целом вузы потихоньку идут к этому, правда пока больше в соцгум секторе, но тем не менее.
Ну и конечно всё же стоит развивать инструменты, которые определяют сгенерированный текст. Всегда будут те, кто выберет наименее энергозатратный путь. Раньше они копипастили из интернета или скачивали рефераты, а теперь у них новое оружие. Думаю, эта борьба будет вечной, но она не должна мешать прогрессу остальных.
Коллеги, а что вы думаете про генеративные нейросети? Используете ли в своей работе и если да, то как?
С преподавателями в беседах мы регулярно поднимаем тему использования ИИ студентами для написания рефератов, отчётов и т.д. Раньше опытный преподаватель на раз-два вычислял текст, скопированный студентом из интернета, а не написанный самостоятельно. А теперь мы научились вычислять то, что написано нейросетями. И некоторые коллеги придерживаются мнения, что нужно полностью запретить студентам пользоваться генеративными нейросетями в процессе обучения, но я с ними не совсем согласна. По всей видимости, ИИ стал нашей повседневной реальностью, как когда-то интернет. И бороться с этим бесполезно, можно только задать свои правила игры.
Для меня генеративные нейросети - это очередной полезный инструмент, который может быть использован по-разному. Как машина. С одной стороны, на ней я быстрее доезжаю до работы, в ней лежат вещи на вечерние тренировки, да и мешок картошки из родного села привезти удобнее. С другой стороны, я могу начать передвигаться только на ней, забросить тренировки и просто переносить свою попу с одного сидения на другое. В первом случае я получаю больше времени и энергии, а во втором - ожирение. И нельзя винить машины или запрещать всем пользоваться ими просто потому, что я решила выбрать второе.
Честно признаюсь, я регулярно использую генеративные нейросети в своей работе, в частности, ChatGPT или DeepSeek. Например, я могу попросить накидать план лекции или презентации. Или предложить идеи для формата реализации курса. Иногда я прошу её объяснить какие-то сложные вещи простым языком, например, коллеги обсуждают сверхкритическую флюидную хроматографию, а я про этот метод впервые слышу. Бывает я даже ищу статьи через нейросетки, когда помню примерное содержание, но не помню ни примерного названия, ни авторов. И также я часто прошу проверить грамматику английского или делаю перевод текста на академический английский. А ещё я часто обращаюсь к нейросетям, чтобы писать посты в этот канал, они хорошо помогают с идеями и структурой.
И поскольку я считаю себя человеком с хоть немного, но развитым критическим мышлением, я всегда перерабатываю результат, выданный нейросетями. Использую план презентации или идеи как некий набросок, в котором уже убираю или добавляю штрихи. Не считаю себя экспертом в хроматографии после пары вопросов в ChatGPT. Перепроверяю перевод, чтобы не потерялся смысл предложения или какие-то термины были верно употреблены. Отчасти нейросеть помогает преодолеть страх чистого листа - состояние, когда ты просто не можешь начать что-то делать.
На мой взгляд, студентов нужно учить правильно пользоваться генеративными нейросетями. Не заменять собственный интеллект искусственным, а дополнять его. Для этого нужно развивать критическое мышление, помогать с составлением правильного промта, давать задания на критический анализ результата генерации. В общем, не противиться изменениям, а возглавить их. И в целом вузы потихоньку идут к этому, правда пока больше в соцгум секторе, но тем не менее.
Ну и конечно всё же стоит развивать инструменты, которые определяют сгенерированный текст. Всегда будут те, кто выберет наименее энергозатратный путь. Раньше они копипастили из интернета или скачивали рефераты, а теперь у них новое оружие. Думаю, эта борьба будет вечной, но она не должна мешать прогрессу остальных.
Коллеги, а что вы думаете про генеративные нейросети? Используете ли в своей работе и если да, то как?
Crude oil prices edged higher after tumbling on Thursday, when U.S. West Texas intermediate slid back below $110 per barrel after topping as much as $130 a barrel in recent sessions. Still, gas prices at the pump rose to fresh highs. NEWS Overall, extreme levels of fear in the market seems to have morphed into something more resembling concern. For example, the Cboe Volatility Index fell from its 2022 peak of 36, which it hit Monday, to around 30 on Friday, a sign of easing tensions. Meanwhile, while the price of WTI crude oil slipped from Sunday’s multiyear high $130 of barrel to $109 a pop. Markets have been expecting heavy restrictions on Russian oil, some of which the U.S. has already imposed, and that would reduce the global supply and bring about even more burdensome inflation. The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips. Ukrainian forces successfully attacked Russian vehicles in the capital city of Kyiv thanks to a public tip made through the encrypted messaging app Telegram, Ukraine's top law-enforcement agency said on Tuesday.
from ca
