Перспективы применения ChatGPT для высшего образования: обзор международных исследований

Полный текст

Введение

Несколько десятилетий высшее образование переживает изменения образовательной среды и методов обучения под влиянием новых информационных и цифровых технологий. Цифровизация образования успешно реализовалась во внедрении цифровых технологий во все сегменты образовательных систем – от управления образованием до внеаудиторной работы и самообразовательного компонента формального образования. Пандемия COVID-19 в2020‒2021гг. создала беспрецедентные условия для реализации образовательных программ на всех уровнях образования[1]. Ряд технологий, прежде всего, обеспечивающих дистанционные формы взаимодействия, а также вспомогательные технологии (электронные учебники, мобильные приложения и др.) способствовали сравнительно высокой эффективности обучения в указанном периоде. Однако именно этот опыт вызвал в широком академическом сообществе и в обществе в целом дискуссию об эффективных и неприемлемых вариантах применения технологий в образовании. Пандемийный период выявил существенные негативные последствия применения онлайн-технологий, психологические проблемы в восприятии этих технологий, перегрузки у всех участников при полностью дистанционных формах обучения. Накопился значительный педагогический опыт, и получила развитие цифровая дидактика. Общий уровень информационной компетентности учителей, преподавателей вузов и управленческо-административного персонала учебных заведений заметно вырос.

В последние годы наиболее популярными стали нейросети и технологии, основанные на больших языковых моделях (боты, генеративные предобученные трансформеры, онлайн-переводчики). Хорошие результаты, которые дают такие технологии (онлайн-переводчики, программы и сервисы, основанные на искусственном интеллекте, выступающие в роли помощников в создании научных и учебных текстов¹), с успехом интегрируются в профессиональную и образовательную среду[2].

ChatGPT представляет собой чат-бот, построенный на больших языковых моделях. Данная технология была разработана американской компаний OpenAI (Лос-Анжелес, Калифорния). ChatGPT 3.5 (2022г.) вызвал интерес в различных научных и академических сообществах, а затем и уболее широкого круга пользователей. Вначале 2023г. была выпущена усовершенствованная модификация бота ChatGPT. Популярность технологии во многом обеспечена бесплатным доступом кChatGPT3.5, а более совершенная модификация 4.0 в настоящее время доступна по подписке.

ChatGPT – генератор текстов на естественных языках. Модели больших языков, используя огромное количество языковых шаблонов (language patterns), создают тексты в любом жанре и стиле, используя и обучаясь на Big Data, воспроизводя их в новых «аутентичных» текстах. Сгенерированные ChatGPT тексты не определяются системами антиплагиата как заимствованные, но их происхождение может определяться другими программами искусственного интеллекта, причем эти технологии продолжают разрабатываться[3].

В начале 2023г. было опубликовано несколько научных статей, где ChatGPT был указан как соавтор (например,[4]). Академическое сообщество широко обсуждает невозможность соавторства со стороны искусственного интеллекта, так как важной частью авторства является принятие ответственности за исследование[5–8].

Области применения ChatGPT включают все активности, где необходимо создавать письменные тексты, а также осуществлять сбор и анализ информации. ChatGPT способен производить такие виды работ, как написание аннотаций, перефразирование, перевод, редактирование, генерирование ответов на сложные вопросы на профессиональном уровне, решение математических задач и др.[9]. Практически любая профессиональная деятельность включает компетентность в указанных активностях. Например, в США 872 вида профессиональной деятельности связаны с письменной коммуникацией[10]. Создание письменных текстов составляет важную часть целого ряда профессий, включая журналистов, писателей, ученых, преподавателей[11]. Вероятно, именно представители этих профессий будут наиболее активно привлекать в свою работу ChatGPT и другие технологии с использованием искусственного интеллекта (ИИ) или испытывать новые вызовы, которые может вызвать использование таких технологий.

Еще одной областью применения ChatGPT уже стала медицина. Как оказалось, ChatGPT 3.5 успешно отвечает на все вопросы в рамках медицинских и других экзаменов, таких как US Medical Licensing Examination – Американский медицинский лицензированный экзамен[12]. ChatGPT справляется с обработкой историй болезней, назначением эффективного лечения, а также постановкой диагнозов в сложных случаях; успешно сдает и другие экзамены, например UK Standardized Admission Tests – Британские стандартизированные вступительные тесты[13].

Другими значимыми преимуществами чат-ботов может стать работа с литературой в широком смысле (обзоры, составление списков литературы, перевод необходимых для обучения источников), а также удовлетворение личных потребностей обучаемых, анализ данных, помощь в обучении, разработка учебных материалов[9].

В связи с выявленным потенциалом ботов сдавать письменные экзамены и тесты, а также тем, что ChatGPT справляется с написанием любых эссе, докладов, сочинений, обзоров, в образовании на всех уровнях ставится под вопрос эффективность стандартного оценивания в письменной форме. Такие формы контроля и оценивания на сегодняшний день являются преобладающими, в том числе в высшем образовании. Для современного образования оценивание– одно из оснований существования всей системы[10].

Целью настоящего исследования является выявление направлений международных исследований по применению ChatGPT в высшем образовании. Для достижения указанной цели необходимо ответить на исследовательские вопросы обзора:

1. Какие направления преобладают в международных исследованиях по указанной тематике?
2. Какие характеристики и особенности формирующего предметного поля можно выделить на современном этапе?

Материалы и методы

В основу методологии настоящего обзора положен метод PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis– Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и мета-анализов)[14], включающий набор основных элементов для составления обзоров. Далее приводится описание адаптации метода, разработанного для медицинских исследований, и процедуры составления настоящего обзора.

Наиболее полное представление о ведущих международных публикациях по тематике ChatGPT дает международная наукометрическая база данных (МНБД) Scopus. В силу отсутствия в России подписки на эту международную базу для российских ученых интегрированная информация по исследованиям, индексированным в Scopus, может иметь большое значение для понимания и сопоставления трендов в мировой и российской науке.

Поиск в базе осуществлялся по ключевому слову «ChatGPT». Для отбора публикаций были применены фильтры по предметным областям (Social Sciences – социальные науки, Arts &Humanities – гуманитарные науки); типы публикаций – статья (article) и обзор (review).

Для отбора из массива найденных документов были применены критерии включения, приведенные в таблице 1.

 

Таблица  1.  Критерии включения документов в обзор международных публикаций по применению ChatGPT в высшем образовании

Table  1.  Inclusion Criteria for Review of International Publications on ChatGPT in Higher Education

Критерии включения/Inclusion criteria	Описание критериев/Description of criteria
Тип публикации/ Type of publication	статья/ article обзор/ review
Предметные области/ Subject area	социальные науки/ Social Sciences гуманитарные науки/ Arts &Humanities
Период/ Period	весь период индексации/ period of indexation
Языки публикации/ Languages of publications	все языки публикаций/ all languages of publications
Тематика статей/ Themes of publications	использование ChatGPT в высшем образовании, статьи по применению ChatGPT в образовании в целом; иные статьи, которые могут раскрыть особенности применения технологии в высшей школе/ Use of ChatGPT in higher education, publications on ChatGPT’s use in education atall levels; other articles relating to specific features of application of AI technologies in higher education

_{Источник: составлено авторами.}

_{Source: Compiled by theauthors.}

 

После поиска по ключевому слову «ChatGPT» применялись критерии включения. Далее отобранные документы на основании анализа содержания (по заглавию, ключевым словам публикации и аннотации) проверялись на соответствие теме обзора и распределялись по тематическим кластерам. Статьи, не соответствующие тематике существенно, были исключены на данном этапе и зафиксированы в результатах обзора. Исходя из экспертного представления о тематике, авторами предварительно были сформулированы кластеры (табл.2). Кластеры уточнялись при распределении документов и могли быть изменены в процессе анализа.

 

Таблица  2.  Тематические кластеры обзора исследований по применению ChatGPT в высшем образовании (авторская гипотеза)

Table  2.  Thematic Clusters of the Review of Publication on ChatGPT in Higher Education (authors’ hypothesis)

Тематические кластеры/Thematic clusters	Сокращенное название кластера/Shortened cluster name
Высшее образование и образовательные системы: перспективы и барьеры применения ChatGPT/ Higher education and educational systems: prospects and barriers	Высшее образование/ Higher education
ChatGPT: этика иакадемическая честность вобразовании/ ChatGPT: Ethic and academic integrity in education	Этика/ Ethic
Оценивание вобразовательных системах вконтексте применения ChatGPT/ Assessment in educational systems in the context of ChatGPT appliance	Оценивание/ Assessment
Использование ChatGPT вмедицинском образовании/ Use of ChatGPT in medical education	Медицинское образование/ Medical education
Использование ChatGPT ввысшем образовании по различным группам специальностей/ Use of ChatGPT in higher education in other disciplines	Образование вразличных областях/ Education in various areas
Восприятие применения ChatGPT вобразовании/ Perceptions of ChatGPT’s use in education	Восприятие технологии/ Perceptions of technologies
Применение ChatGPT вобучении языкам иписьменные задания/ ChatGPT’s use in languagelearning and written assignments	Обучение языкам/ Langauagelearning

_{Источник: составлено авторами.}

_{Source: Compiled by theauthors.}

 

Полученные кластеры анализировались ибыли описаны вразделе «Результаты исследования», где были выделены значимые аспекты тем (кластеров).

Отобранный массив документов дополнительно анализировался по следующим общим ибиблиометрическим характеристикам: наиболее цитируемые публикации, распределение публикаций по годам,  журналам, авторам иих аффилиациям, языкам, атакже предметным областям. Были выделены наиболее частотные ключевые слова, встречающиеся вотобранных документах обзора.

Результаты исследования

Поиск в МНБД Scopus по ключевому слову «ChatGPT» на 06.10.2023г. обнаружил 2168 документов. Применение фильтров «предметная область» (Social Sciences; Arts &Humanities) сократило количество документов до 559, а использование фильтра «тип публикации» (Article; Review) – до 403 документов.

Применение критериев исключило еще 200 документа. Из оставшихся 203 публикаций на основании анализа заголовков статей, ключевых слов и их полных текстов исключены 13 выявленных нерелевантных документов, после чего 190 публикаций были отнесены авторами к тематике обзора (рисунок).

 

 

 

Рис. Отбор публикаций в обзор по методике PRISMA

Fig. PRISMA Screening of Review Publications

 

Общий и библиометрический анализ отобранных источников. Из 190 публикаций 189 документов были выпущены и проиндексированы в 2023г., а один документ относится к 2024г. (часть статей в Scopus публикуются в специальных тематических номерах журналов, которые обычно объявляются за год до выхода номера, могут приниматься в течение сравнительно длительного периода и выкладываться по мере рецензирования и принятия к публикации, таким образом, могут относиться к будущему году).

190 документов были опубликованы в106 рецензируемых научных журналах, втом числе 7 журналов выпустили от 5 до 8 статей, остальные 101 – от 1 до 4. Журналы², опубликовавшие наибольшее количество статей по теме обзора, включают:

– JMIR Medical Education (8) – Q1 по Scopus;

– Journal of Allied Learning and Teaching(8) – Q1 по Scopus;

– Journal of Chemical Education (8) – Q1 по Scopus;

– Education Sciences (7) – Q1 по Scopus;

– Education and Information Technologies(5) – Q1 по Scopus;

– International Journal of Emerging Technologies in Learning (5) – Q1 по Scopus;

– Journal of University Teaching and Learning Practice (5) – Q2 по Scopus.

Среди журналов, опубликовавших 190вышеуказанных статей, два российских журнала – «Высшее образование вРоссии» (2 публикации) и«Перспективы образования инауки» (1 публикация).

Самыми продуктивными авторами являются Дж. Джеон (3 документа), Т.Каракоуз (3 документа), С.Ли (3 документа) иТ.Ванг (3 документа). Всего был выявлен 151 автор по 190 документам. По типу публикации ввыборке присутствует 168статей (88,4%) и22 обзора (11,6%). Среди 190статей 182документа опубликованы на английском языке, 3 – на русском, 3 – на испанском ипо одному – на португальском икорейском языках.

Географическое распределение публикаций включает 56 стран, втом числе наибольшее количество публикаций (10иболее) было выпущено вСША (59документов), Австралии (21 документ), Великобритании (14 документов), Гонконге (11 документов), Китае (10 документов). ВРоссии опубликованы 3 статьи.

Исходя из аффилиаций авторов наиболее активно исследуемой тематикой занимаются Университет Гонконга (7 документов), Университет Индианы вБлумингтоне (5документов), Университет Монаш (4документа). Остальные университеты инаучные центры указаны ваффилиациях от 1 до 3статей. Аффилиациироссийских авторов трех публикаций, найденных ввыборке, включают Московский государственный университет им.М.В.Ломоносова, Московский политехнический университет, Российский государственный педагогический университет им.А. И. Герцена иСанкт-Петербургский государственный университет.

По предметным областям был использован соответствующий фильтр (Social Sciences, Arts &Humanities), но, согласно практике МНБД Scopus, журналы могут относить свои публикации более чем кодной предметной области. Унекоторых статей могут быть указаны две иболее предметные области. Таким образом, 190 публикаций обзора распределяются следующим образом: социальные науки – 187 документов, компьютерные науки – 46, гуманитарные науки – 23, психология – 13 документов. Среди прочих наук (количество публикаций 10 именее): бизнес, менеджмент ибухучет; инженерные науки; сестринское дело; химия; здравоохранение; экология; медицина; математика идр.

Анализ массива всех ключевых слов, выделенных авторами 190 документов обзора, показал, что самыми частыми всписке были ключевые слова ChatGPT иArtificial Intelligence. Остальные часто используемые ключевые слова (n ≥ 0) приведены в таблице 3.

 

Таблица  3.  Ключевые слова в отобранных для обзора публикациях

Table  3.  Keywords in the Reviewed Publications

Ключевое слово на английском языке/ Keywords in English	Ключевое слово на русском языке/ Keywords in Russian	Количество публикаций, использовавших ключевое слово/ Number of Publications (10 and more)
ChatGPT	ChatGPT (название – не переводится)	127
Artificial Intelligence	искусственный интеллект	87
Education	образование	29
Higher Education	высшее образование	29
Chatbots	чат-боты	21
AI	ИИ (сокр. искусственный интеллект)	19
Generative AI	генеративный искусственный интеллект	19
Chatbot	чат-бот	13
Human	человеческий	13
Students	студенты	13
Academic Integrity	академическая честность	12
Assessment	оценивание	12
Large Language Models	большие языковые модели	12
Generative Artificial Intelligence	генеративный искусственный интеллект	11
Open AI	Open AI (название – не переводится)	11
Large Language Model	большая языковая модель	10
Learning	обучение	10
Natural Language Processing	обработка естественного языка	10
Humans	Люди	10
Artificial Intelligence (AI)	искусственный интеллект (ИИ)	10
Language Model	языковая модель	10
Medical Education	медицинское образование	10

_{Источник: составлено по данным МНБД Scopus на 12.10.2023г.}

_{Source: Сompiled on the information extracted from the  Scopus Databaseas of Oct. 12, 2023.}

 

Тематические кластеры. Распределение 190 публикаций обзора по гипотетическим кластерам дало следующие результаты (табл.4). Предварительно выделенные тематики (кластеры) подтвердились. Некоторые статьи имеют тематическую принадлежность более чем к одному кластеру, например,[15]. Публикация относится одновременно к тематике оценивания и образованию по различным группам специальностей (бизнес-образование).

 

Таблица  4.  Тематические кластеры обзора

Table  4.  Thematic Clusters of the Review

Тематический кластер/Thematic Cluster	Количество документов/Number of Documents
Высшее образование и образовательные системы: перспективы и барьеры применения ChatGPT/ Higher education and educational systems: prospects and barriers	71
Использование ChatGPT ввысшем образовании по различным группам специальностей/ Use of ChatGPT in higher education in various disciplines	37
Применение ChatGPT вобучении языкам иписьменные задания/ Use of ChatGPT in language learning and written assignments	24
Оценивание вобразовательных системах вконтексте применения ChatGPT/ Assessment in educational systems in the context of ChatGPT’s use	22
Использование ChatGPT вмедицинском образовании/ Use of ChatGPT in medical education	18
ChatGPT: этика иакадемическая честность вобразовании/ ChatGPT: Ethic and academic integrity in education	15
Восприятие применения ChatGPT в образовании/ Perceptions of ChatGPT’s use in education	12

_{Источник: составлено авторами.}

_{Source: Compiled by theauthors.}

 

Высшее образование и образовательные системы: перспективы и барьеры применения ChatGPT. Кластер включает наибольшее количество публикаций. Тематика кластера при сравнительном единообразии охватывает анализ барьеров и вызовов, возникающих при применении ChatGPT в образовании[16–21]; влияние исследуемой технологии на академическое сообщество[22–25]; потенциал ChatGPT для высшего образования[9; 26–28]; использование ChatGPT в личностно-ориентированном обучении[29]; ChatGPT в смешанном обучении[30].

Использование ChatGPT в высшем образовании по различным группам специальностей посвящено аспектам, специфичным для разных областей образования: журналистика[31], естественно-научное[32], стоматологическое[33], химическое образование[34], сестринское дело[35] и др.

Применение ChatGPT в обучении языкам и письменные задания. ChatGPT способен оказывать изучающим языки постоянную помощь, базируясь на аутентичных образцах устной и письменной речи[36; 37]. Исследования включают применение ChatGPT в изучении языков[38], а также письменную учебную и научную коммуникацию, академическое письмо[39].

Оценивание в образовательных системах в контексте применения ChatGPT. Отдельное место в этом кластере занимают исследования, посвященные высоким результатам сдачи экзаменов по различным дисциплинам, как вступительных, так и выпускных сертифицирующих тестов и экзаменов[34; 40]. Отдельное место занимают медицинские экзамены[12]. Важным измерением трансформации высшего образования под влиянием ChatGPT должны стать изменения системы оценивая[41–43]. Также важное место отводится исследованиям оснований, по которым студенты прибегают к использованию ChatGPT при сдаче экзаменов[44].

Использование ChatGPT в медицинском образовании. Данный кластер представлен двумя аспектами: экзаменами (отнесенными нами к предыдущему кластеру) и практикой постановки диагнозов и развития компетенций[40; 45].

ChatGPT: этика и академическая честность в образовании. Значительное количество публикаций в 2023г., связанных с ChatGPT в образовании, посвящено этическим аспектам в образовании и науке[4;46–49]. Исследователи предлагают стратегии по борьбе с плагиатом и«авторством» ИИ, опираясь на первый практический опыт университетов[23], указывают на необходимость пересмотра законодательства и включения в него аспектов, связанных с авторством, рассматривая в этом ключе и пределы применения ChatGPT[24]. Отдельным аспектом текстов, созданных ChatGPT, является то, что студенты могут их выдавать за собственные, что также ставит под вопрос этичность таких практик[50].

Восприятие применения ChatGPT в образовании рассматривается не только среди преподавателей, но и студентов[2; 25]. Данный кластер важен для понимания того, насколько быстро академическое сообщество будет принимать или не принимать разные аспекты новой технологии. Все исследования кластера отмечают устойчивый интерес у участников образовательного процесса к ChatGPT[51].

Обсуждение и заключение

За 2023г. в МНБД Scopus появилось 22 обзора публикаций по применению ChatGPT в образовании. Практически все отобранные публикации, включая указанные обзоры, относятся к 2023г. Первые публикации в других базах, например Google Scholar, относятся к декабрю 2022г., последовав сразу за появлением ChatGPT 30.11.2023г. За три месяца (декабрь 2022г.– февраль 2023г.) в Google Scholar было зафиксировано около 50 публикаций[23].

Следует отметить, что направления исследований, установленные в настоящем обзоре, в целом совпадают с другими обзорными публикациями[19; 20; 22; 23; 36].

Предметное поле «применение ChatGPT в высшем образовании» активно формируется. Исследования, опубликованные в 2023г., в основном разрабатывают будущую исследовательскую повестку, выделяют направления исследований (авторство и плагиат; дидактические аспекты использования новых технологий; трансформацию системы оценивания в образовательных системах; образовательные технологии, в основе которых лежит ChatGPT; применение ChatGPT в медицинской практике и образовании; потенциал технологии генеративных чатов в образовании по различным группам специальностей и др.). Естественным ограничением данного обзора стал короткий временной период (неполный 2023г.), в течение которого начало формироваться предметное поле. Авторы намеренно исключили из обзора исследования, посвященные применению ChatGPT в науке, которые рассматривают проблемы авторства и авторского права, возможность соавторства для генеративного чат-бота, политику научных рецензируемых журналов в отношении использования технологии на всех стадиях публикационной деятельности: от проведения исследования до рецензирования и публикации. Для понимания дальнейшей исследовательской повести необходимо регулярное составление обзоров международных и российских исследований, а вконтексте стремительного увеличения количества исследований по ChatGPT такие обзоры должны составляться не реже, чем ежегодно.

 

 

¹           Grammarly, DeepL Translate, JenniAI, Hemingway Editor, QdouillBot, Jasper AI и др.

²           Квартили журналов в МНБД Scopus указаны по предметной области «Социальные науки: образование»

 

Об авторах

Лилия Климентовна Раицкая

МГИМО МИД России

Автор, ответственный за переписку.
Email: raitskaya.l.k@inno.mgimo.ru
ORCID iD: 0000-0003-2086-6090
Scopus Author ID: 57208394639
ResearcherId: F-2448-2017

доктор педагогических наук, кандидат экономических наук, доцент, профессор кафедры педагогики и психологии

Россия, г. Москва

Мая Руменова Ламбовска

Университет национального и мирового хозяйства

Email: mlambovska@abv.bg
ORCID iD: 0000-0003-3285-3051
Scopus Author ID: 55308087500
ResearcherId: I-7986-2016

доктор наук (менеджмент), кандидат наук (менеджмент), профессор кафедры менеджмента

Болгария, г. София

Список литературы

Дополнительные файлы