Творческое мышление и искусственный интеллект: новый подход к обучению

Автор: Денис Аветисян

Исследование возможностей искусственного интеллекта для развития целостного когнитивного развития и поддержки творческих способностей студентов.

Рамка всестороннего когнитивного развития (HCD) постулирует итеративный цикл мышления, созидания, критики и рефлексии, формируемый внешним уровнем надзора, сочетающим автономию, ответственность и поддержку, что демонстрирует взаимосвязь между структурированным обучением и стилем руководства.

В статье представлена концепция целостного когнитивного развития (HCD) и продемонстрировано, как системы обратной связи на основе искусственного интеллекта могут эффективно масштабировать этот подход в образовании в области креативных вычислений.

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"

Несмотря на растущий интерес к развитию творческих способностей в сфере вычислительной техники, эффективные педагогические подходы, обеспечивающие целостное когнитивное развитие студентов, остаются сложной задачей. В статье ‘Pedagogical Reflections on the Holistic Cognitive Development (HCD) Framework and AI-Augmented Learning in Creative Computing’ представлена разработанная методика HCD, объединяющая принципы проектного обучения, практического опыта и рефлексии. Показано, что применение систем с поддержкой искусственного интеллекта, таких как iReflect и ReflexAI, позволяет масштабировать данную методику, повышая глубину рефлексии и самостоятельность обучающихся. Каким образом можно оптимизировать баланс между автономностью и поддержкой в процессе обучения для достижения наилучших результатов в сфере креативных вычислений?

Целостное Когнитивное Развитие: От Теории к Практике

Традиционное обучение часто фокусируется на накоплении знаний в ущерб рефлексивной практике, что препятствует глубокому пониманию материала и затрудняет его применение в новых ситуациях. Для решения этой проблемы предложена рамка целостного когнитивного развития (HCD), акцентирующая итеративные циклы мышления, творчества, критики и рефлексии. HCD стимулирует активное вовлечение обучающихся в процесс познания и развитие навыков самоанализа, поддерживая баланс между автономией и поддержкой. Этот подход расширяет возможности устоявшихся моделей, таких как цикл переживательного обучения, и дополняет дизайн-мышление, способствуя развитию адаптивной экспертизы. Обучение без рефлексии – иллюзия понимания.

iReflect: Централизация и Масштабирование Рефлексивной Практики

Платформа iReflect разработана для централизации рецензирования и рефлексивного письма, служа основой для внедрения принципов HCD в структуру курсов (CS3247, CS4240, CS4350). Ручное рецензирование требует значительных временных затрат и не масштабируется, что обуславливает необходимость автоматизированных механизмов обратной связи. Это ограничение послужило стимулом для разработки ReflexAI, использующей большие языковые модели для предоставления обратной связи по рефлексивным заданиям, повышая эффективность и масштабируемость рефлексивного обучения.

ReflexAI: Интеллектуальная Обратная Связь с LLM и Графами Знаний

ReflexAI использует GPT-4 для генерации автоматической рефлексивной обратной связи, требующей дополнительной обработки для повышения качества и согласованности. Для этого применяются Few-Shot Prompting (согласование ответов с оценками экспертов), Repeated Evaluation (снижение влияния случайных факторов) и Constructive Feedback Schemas (практическая ценность рекомендаций). Важным аспектом архитектуры является интеграция графа знаний, дополняющего языковую модель предметно-ориентированными знаниями. Реализация через LightRAG позволила достичь высокой корреляции между оценками модели и экспертов (0.7-0.8 после оптимизации запросов).

К Адаптивной Экспертизе: Влияние и Перспективы

ReflexAI – значительный шаг в масштабировании принципов HCD и развитии адаптивной экспертизы. Система предоставляет своевременную и персонализированную обратную связь, позволяя студентам закреплять знания, выявлять области для улучшения и планировать изменения. Исследования демонстрируют умеренный-значительный эффект AI-генерируемой обратной связи на результаты тестов по рефлексивной письменной речи, стимулируя критическое мышление, решение проблем и непрерывное обучение. Дальнейшие исследования сосредоточены на усовершенствовании графа знаний, расширении спектра обратной связи и создании персонализированных образовательных траекторий. Истинная ценность обучения – не в объеме материала, а в способности адаптироваться и совершенствоваться.

Представленная работа акцентирует внимание на итеративном цикле мышления, создания, критики и рефлексии, лежащем в основе целостного когнитивного развития. Этот подход требует от ученика не просто усвоения информации, но и активного анализа и переосмысления полученных знаний. Брайан Керниган однажды заметил: “Простота — это высшая степень совершенства”. Эта фраза особенно актуальна в контексте HCD-фреймворка, поскольку элегантность и эффективность образовательного процесса напрямую зависят от ясности и лаконичности используемых методов. Именно стремление к упрощению сложных концепций и созданию интуитивно понятных инструментов позволяет максимально раскрыть потенциал обучающихся и обеспечить устойчивое развитие их когнитивных способностей. Использование AI-дополненной обратной связи лишь усиливает этот эффект, предоставляя персонализированную поддержку и направляя учеников к оптимальным решениям.

Что дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует потенциал масштабирования итеративного цикла мышления, творчества, критики и рефлексии посредством систем с искусственным интеллектом, всё же оставляет открытым вопрос о метриках истинного когнитивного развития. Легко измерить количество созданных артефактов или скорость получения обратной связи, но как оценить глубину понимания, способность к самостоятельному критическому анализу, а не просто следование алгоритмизированным указаниям? Эффективность предложенного подхода, как и любой педагогической модели, нуждается в строгой верификации – не через субъективные оценки, а через формализованные, доказуемые улучшения в когнитивных способностях.

Неизбежным направлением дальнейших исследований представляется разработка систем, способных не просто предоставлять обратную связь, но и моделировать процесс мышления, выявлять когнитивные искажения и предлагать пути их преодоления. Интеграция виртуальной реальности, безусловно, расширяет возможности для создания иммерсивных обучающих сред, однако, истинная ценность заключается не в технологической сложности, а в способности стимулировать самостоятельное, нетривиальное мышление. Простое увеличение количества интерактивных элементов не гарантирует повышение качества обучения.

В конечном итоге, успех подхода, основанного на целостном когнитивном развитии, будет зависеть от способности выйти за рамки поверхностного «обучения на тестах». Необходимо сосредоточиться на создании систем, которые не просто обучают решению конкретных задач, но и формируют способность к самостоятельному обучению и адаптации – к построению и проверке собственных моделей мира.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.06779.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-11 15:20