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?
"He has to start being more proactive and to find a real solution to this situation, not stay in standby without interfering. It's a very irresponsible position from the owner of Telegram," she said. The regulator said it had received information that messages containing stock tips and other investment advice with respect to selected listed companies are being widely circulated through websites and social media platforms such as Telegram, Facebook, WhatsApp and Instagram. The Dow Jones Industrial Average fell 230 points, or 0.7%. Meanwhile, the S&P 500 and the Nasdaq Composite dropped 1.3% and 2.2%, respectively. All three indexes began the day with gains before selling off. Andrey, a Russian entrepreneur living in Brazil who, fearing retaliation, asked that NPR not use his last name, said Telegram has become one of the few places Russians can access independent news about the war. He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information.
from hk
