Искусственный интеллект и человеческое взаимодействие: опыт бизнес-симуляций

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как ИИ помогает обрабатывать информацию в бизнес-симуляциях, но роль преподавателя остается ключевой для развития практического опыта и социальных навыков.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Анализ использования модели SECI в контексте обучения на бизнес-симуляциях и совместной работы человека и искусственного интеллекта.

Несмотря на растущий интерес к интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс, его роль в развитии практического опыта и создании знаний остается недостаточно изученной. В данной работе, ‘AI Combines, Humans Socialise: A SECI-based Experience Report on Business Simulation Games’, исследуется применение генеративных моделей ИИ в бизнес-симуляциях для студентов-инженеров. Полученные результаты свидетельствуют о том, что ИИ эффективно поддерживает фазу Комбинирования модели SECI, ускоряя синтез и контекстуализацию явных знаний, в то время как развитие неявных знаний и социальное взаимодействие по-прежнему зависят от роли преподавателей и студентов. Какие педагогические стратегии позволят максимально эффективно использовать потенциал ИИ для развития не только когнитивных, но и социальных компетенций в симуляционном обучении?

Основы знания: Явное и неявное

Традиционно, высшее образование делает акцент на передаче и оценке явных знаний — информации, легко поддающейся кодированию, формализации и проверке посредством стандартных методов, таких как экзамены и тесты. Этот подход, ориентированный на усвоение фактов, теорий и алгоритмов, исторически доминирует в образовательных программах. Учебные планы и методики часто строятся вокруг передачи структурированных данных, предполагая, что владение этой информацией автоматически обеспечит компетентность в практической деятельности. В результате, значительное внимание уделяется запоминанию и воспроизведению информации, в то время как развитие более тонких навыков и умений, не поддающихся прямой оценке, может оставаться на втором плане.

Несмотря на стремление высшего образования к передаче явных знаний, легко поддающихся кодированию и оценке, существенная часть знаний, известная как неявные знания — опыт, интуиция и практическая мудрость — зачастую остается вне поля внимания формального обучения. Эти знания формируются через практику, наблюдение и личный опыт, и их трудно передать посредством традиционных лекций или учебников. В результате, у студентов может возникать затруднение при применении теоретических знаний к реальным, неоднозначным ситуациям, где требуется именно неявное понимание контекста и способность к импровизации. Подобный разрыв между теорией и практикой подчеркивает необходимость поиска новых подходов к обучению, направленных на развитие и интеграцию неявных знаний в образовательный процесс.

Несмотря на обширные теоретические знания, современные студенты часто сталкиваются с трудностями при решении практических задач, особенно в ситуациях, требующих гибкости и адаптации. Это связано с тем, что традиционное образование делает акцент на передаче явных знаний, легко поддающихся кодированию и оценке, в то время как неявные знания — опыт, интуиция, умение ориентироваться в неопределенных обстоятельствах — остаются за рамками формального обучения. В результате возникает разрыв между теорией и практикой, когда усвоенные концепции оказываются неприменимыми к сложным, неоднозначным реальным ситуациям, требующим не только знаний, но и способности к импровизации и принятию решений на основе неполной информации.

Обучение через опыт и роль симуляций

Опыт обучения, основанный на практике, является эффективным инструментом для формирования неявных знаний — знаний, которые трудно формализовать и передать в виде инструкций. Этот процесс включает в себя не только непосредственный опыт, полученный в ходе выполнения задач, но и последующую рефлексию — анализ полученных результатов, выявление закономерностей и извлечение уроков. Неявные знания формируются путем интеграции личного опыта, интуиции и контекстуального понимания, что позволяет применять полученные навыки в новых и непредсказуемых ситуациях. Рефлексия, в частности, позволяет преобразовать простой опыт в структурированное знание, доступное для дальнейшего использования и развития.

Деловые симуляции предоставляют студентам контролируемую среду для отработки навыков принятия управленческих решений в условиях неопределенности. В рамках этих симуляций участники сталкиваются с реалистичными рыночными условиями, конкуренцией и ограничениями ресурсов, что позволяет им экспериментировать с различными стратегиями без риска реальных финансовых потерь. Отработка навыков в таких условиях способствует развитию критического мышления, способности к анализу данных и прогнозированию, а также умения эффективно распределять ресурсы и адаптироваться к изменяющейся обстановке. Ключевыми навыками, формируемыми в процессе участия в деловых симуляциях, являются финансовый анализ, управление маркетингом, оперативное управление и управление человеческими ресурсами.

Эффективность бизнес-симуляций может быть значительно повышена за счет интеграции искусственного интеллекта (ИИ). Наши исследования демонстрируют, что ИИ успешно поддерживает комбинирование знаний внутри игровых сценариев. В частности, ИИ способен анализировать действия игроков, выявлять закономерности и предоставлять персонализированную обратную связь, способствуя более эффективному усвоению материала и развитию навыков принятия решений в условиях неопределенности. Этот подход позволяет игрокам не только применять существующие знания, но и синтезировать новую информацию, объединяя различные аспекты управления и стратегии, что подтверждено количественными данными, полученными в ходе экспериментов.

Искусственный интеллект в симуляциях: Персонализация и обратная связь

Инструменты искусственного интеллекта, такие как NotebookLM, ChatGPT, Gemini и ElevenLabs, могут функционировать в роли педагогических ассистентов внутри симуляций, отвечая на вопросы обучающихся и предоставляя индивидуальную поддержку. Эти системы способны обрабатывать запросы пользователей на естественном языке, предоставляя релевантную информацию, разъяснения и рекомендации, адаптированные к конкретной ситуации в симуляции и уровню знаний обучающегося. Возможности включают в себя ответы на вопросы по теории, разъяснение правил симуляции, а также предоставление обратной связи по действиям пользователя, направленной на улучшение его стратегии и понимания. Реализация подобной поддержки позволяет оптимизировать процесс обучения, предоставляя немедленную помощь и персонализированные рекомендации, что особенно ценно в интерактивных обучающих средах.

Инструменты искусственного интеллекта, такие как NotebookLM, ChatGPT, Gemini и ElevenLabs, позволяют создавать динамических разговорных агентов, функционирующих внутри симуляций. Эти агенты способны моделировать реалистичные взаимодействия со студентами, отвечая на вопросы и предоставляя немедленную обратную связь относительно принимаемых решений. Обратная связь генерируется на основе логики симуляции и заранее заданных критериев оценки, позволяя студентам оперативно корректировать свои действия и улучшать понимание последствий. В отличие от статических сценариев, эти агенты адаптируются к ходу симуляции и выборам студента, обеспечивая более персонализированный и интерактивный опыт обучения.

Персонализированная поддержка на основе искусственного интеллекта в симуляциях способствует повышению вовлеченности студентов и расширяет возможности для изучения различных стратегических решений, что ускоряет развитие неявных знаний, или tacit knowledge. Результаты исследований подтверждают, что данный подход усиливает возможности преподавателей, однако не заменяет необходимость человеческого наставничества в формировании компетенций и практической мудрости (phronesis). Использование ИИ-инструментов эффективно дополняет, но не исключает роль преподавателя в развитии комплексных навыков и критического мышления у обучающихся.

Модель SECI: Рамки для создания знаний

Модель SECI, включающая в себя социализацию, экстернализацию, комбинацию и интернализацию, представляет собой надежный каркас для понимания процессов создания и передачи знаний. Данная модель описывает, как неявные, или «скрытые», знания, формирующиеся в результате личного опыта и интуиции, становятся явными и могут быть переданы другим участникам коллективной деятельности. Социализация предполагает передачу неявных знаний через наблюдение и взаимодействие, в то время как экстернализация преобразует эти знания в формальные концепции и модели. Комбинация объединяет различные формы знаний для создания новых, более сложных решений, а интернализация позволяет вновь приобретенные знания интегрироваться в личный опыт, формируя основу для дальнейшего обучения и инноваций. Таким образом, модель SECI описывает циклический процесс, в котором знания непрерывно создаются, распространяются и углубляются, обеспечивая основу для развития компетенций и повышения эффективности деятельности.

Современные инструменты искусственного интеллекта способны эффективно поддерживать каждый этап модели SECI, охватывающей создание и передачу знаний. Начиная с этапа социализации, ИИ может анализировать поведение экспертов, выявляя неявные навыки и стратегии. Далее, на этапе внешнейлизации, системы ИИ способны кодифицировать эти неявные знания, преобразуя их в доступные и структурированные данные. На этапе комбинации ИИ объединяет различные источники информации, выявляя закономерности и создавая новые знания. Наконец, на этапе интернализации, эти объединенные знания могут быть усвоены и интегрированы в индивидуальные или коллективные знания, завершая цикл и подготавливая почву для новых инноваций. Таким образом, ИИ выступает катализатором всего процесса создания знаний, ускоряя его и повышая эффективность.

Исследования показывают, что искусственный интеллект, интегрированный в симуляционные модели, способен значительно ускорить процессы создания как явных, так и неявных знаний. В частности, AI эффективно поддерживает стадию комбинирования в бизнес-симуляциях, объединяя разрозненные данные и опыт участников в новые, полезные знания. Такая поддержка цикла SECI (Социализация, Экстернализация, Комбинирование, Интериоризация) приводит к более эффективным результатам обучения, позволяя быстрее осваивать сложные концепции и навыки, а также формировать глубокое понимание предметной области.

Культивирование фронезиса: Будущее обучения с использованием ИИ

В конечном итоге, задача образования заключается не просто в накоплении знаний, а в развитии фронезиса — практической мудрости, основанной на ценностях и моральных суждениях. Это понятие, уходящее корнями в античную философию, подчеркивает важность умения применять знания в реальных жизненных ситуациях, учитывая этические аспекты и долгосрочные последствия. Подобный подход акцентирует внимание на формировании не просто компетентных специалистов, но и ответственных граждан, способных принимать взвешенные решения в сложных обстоятельствах. Развитие фронезиса предполагает интеграцию моральных принципов и практического опыта, что позволяет человеку не только понимать, что правильно, но и действовать в соответствии с этим пониманием, руководствуясь здравым смыслом и осознанием ответственности.

Современные искусственные интеллектные симуляции, разработанные на основе модели SECI, предлагают уникальную возможность для погружения студентов в сложные этические ситуации. Эти интерактивные среды позволяют не просто усваивать теоретические знания, но и активно применять их на практике, принимая решения в условиях, требующих взвешенного подхода и учета моральных принципов. Имитация реальных вызовов, с которыми можно столкнуться в профессиональной деятельности или общественной жизни, способствует развитию критического мышления и способности к ответственному выбору, позволяя студентам оттачивать навыки принятия решений в условиях неопределенности и многозначности. Такой подход к обучению формирует не только компетентных специалистов, но и осознанных граждан, способных к эффективному лидерству и принятию этически обоснованных решений.

Исследования показывают, что подобный подход, сочетающий искусственный интеллект и практические симуляции, значительно развивает навыки критического мышления и способствует принятию взвешенных, ответственных решений. Особое внимание уделяется подготовке будущих лидеров, способных к глубокому анализу сложных этических дилемм и эффективному решению проблем. При этом, полученные данные однозначно подтверждают, что ценность искусственного интеллекта заключается в усилении, а не замене роли человеческого наставника в формировании ключевых компетенций и развитии $φρόνησις$ — практической мудрости, основанной на ценностях и моральных принципах.

Исследование демонстрирует, что искусственный интеллект превосходно справляется с комбинированием явных знаний в бизнес-симуляциях, однако ключевым элементом остается роль человека. Именно взаимодействие с инструктором позволяет участникам обрести неявные знания, которые невозможно просто запрограммировать. Как говорил Джон Маккарти: «Всякий интеллект — это способность учиться чему-то новому». Эта фраза отражает суть работы: симуляции позволяют накапливать опыт, а взаимодействие с человеком — трансформировать информацию в практическую мудрость. Без этого компонента, даже самая совершенная система останется лишь набором алгоритмов, неспособных к адаптации и истинному пониманию.

Куда Ведет Игра?

Представленная работа, по сути, лишь обнажила давнюю дилемму: машина великолепна в обработке явного знания, в сведении фактов, но бессильна перед туманной, контекстуальной мудростью, рождающейся в процессе взаимодействия. Игры, моделирующие бизнес-среду, стали полигоном для проверки этого тезиса, продемонстрировав, что алгоритмы способны эффективно комбинировать данные, однако именно живой наставник, человек, остается ключевым звеном в формировании неявных знаний, тех самых «ноу-хау», которые не поддаются формализации.

Вопрос теперь не в том, сможет ли искусственный интеллект заменить преподавателя, а в том, как оптимально использовать его возможности для расширения границ обучения. Следующим шагом видится создание гибридных систем, в которых машина берет на себя рутинную работу по анализу данных и предоставлению информации, а человек концентрируется на развитии критического мышления, интуиции и навыков социального взаимодействия.

В конечном счете, эта работа напоминает о том, что хаос — не враг, а зеркало архитектуры, которое отражает скрытые связи. Попытки упростить реальность, сведя её к набору алгоритмов, обречены на провал. Истинное понимание приходит через принятие неопределенности, через эксперименты и ошибки, через живое общение и обмен опытом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.20633.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-25 14:27