07.10.2025 Крашенинникова

Доклад: «От семиотики к семантике: ИИ как проводник при переходе от работы с системами знаков к работе с системами смыслов» Докладчик: Крашенинникова Любовь Вениаминовна, проректор, Институт дополнительного профессионального образования 4Portfolio, Москва Аннотация: Как показали исследования последних лет, применение искусственного интеллекта (ИИ) в образовании порождает ряд проблем, одной из которых является возрастание вероятности нарушения требований академической честности при выполнении студентами письменных работ. Имеется в виду использование студентами генеративных нейросетей для написания текстов с последующим представлением этих текстов в качестве результата собственных усилий. Многократные попытки создать надёжный метод выявления случаев такого «ИИ-плагиата», в том числе с применением больших языковых моделей (LLM) успеха не имели. Это привело к необходимости изменения формата письменных заданий за счёт увеличения доли творческих или основанных на личном опыте студента. Это, в свою очередь, привело к росту трудозатрат преподавателей на проверку подобных заданий, поскольку исключало возможность оценивания работ путём сравнения с образцом. В то же время в исследованиях и инженерных разработках широко используются реляционные и графовые базы данных (БД). Важной особенностью графов является их способность выявлять скрытые пэттерны и взаимосвязи между элементами графа. Эта способность графовых БД может быть использована в системе высшего образования (ВО) для повышения эффективности и экономии трудозатрат преподавателей при оценивании выполненных студентами письменных работ. Подход к оцениванию на базе знаниевых графов был апробирован на материале письменных заданий, выполненных студентами II года обучения программы магистратуры «Педагогический дизайн цифровой образовательной среды» (Высшая школа лингвистики и педагогики, Гуманитарный институт, Политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург). На семинаре планируется представить процедуру и результаты оценивания письменных заданий на базе знаниевых графов в сравнении с традиционным методом оценивания, а также выявленные достоинства и ограничения этого метода.