В статье рассматривается разработка интерактивного ресурса для обучения педагогов составлению эффективных запросов к нейросетям как способ оптимизации решения отдельных профессиональных задач. Анализ результатов опроса и тестирования студентов педагогического вуза, содержания доступных образовательных ресурсов выявил необходимость создания практико-ориентированного цифрового образовательного продукта с содержательными модулями, тренажёрами, автоматической оценкой промптов и коллективными аналитическими сессиями.

В условиях активного внедрения искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) в повседневную жизнь и образование, педагоги сталкиваются с необходимостью приобретать новые умения и навыки. Эффективное взаимодействие с LLM не только позволяет автоматизировать рутинные процессы, такие как проверка домашних заданий, генерация заданий, поиск материалов и актуализация учебных программ, но и открывает новые возможности для индивидуализации обучения. Содержание исследований, отраженных в работах [1; 2; 3, 4] демонстрируют как стремительно меняется образовательная сфера под влиянием искусственного интеллекта (далее ИИ), в частности какую роль в образовательном взаимодействии могут играть генеративные нейросети. Все это определяет значимость для педагогов освоения новых навыков грамотного составления запросов (промптов) для продуктивного использования нейросетевых инструментов.
Для выявления уровня готовности будущих педагогов к внедрению генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в образовательный процесс были проведены опрос и тест, в которых приняли участие студенты 1–3 курсов РГПУ им. А. И. Герцена. Основная цель опроса заключалась в определении степени знакомства респондентов с языковыми моделями, оценке их заинтересованности в освоении промптинга и выявлении потенциальных барьеров на пути освоения технологии. Участников опроса просили указать предмет или предметы, которые они ведут или планируют вести, чтобы определить наличие связи между возможностями нейросетей и потенциальными сферами их применения в образовательном процессе.
Все участники опроса подтвердили наличие некоторого опыта работы с большими языковыми моделями. Почти все участники высоко оценили потенциальную пользу навыков работы с большими языковыми моделями для педагогической практики, хотя в отдельных случаях ответы варьировались, что могло свидетельствовать об индивидуальном скептицизме или недостатке практического опыта.
Анализ результатов опроса показал, что уровень заинтересованности в освоении технологий ГИИ варьировался в широком диапазоне, от 2 до 5 баллов. При этом большинство респондентов оценили свой интерес на уровне 4–5 баллов (89% респондентов). Представители гуманитарных направлений подготовки в основном дали оценку 4 (74%), тогда как 89% респондентов, ориентированных на естественно-научный профиль, выбрали оценку 5.
На рис. 1. приведена диаграмма, показывающая оценку участниками опроса успешности их взаимодействия с языковыми моделями:

Рис. 1 - Успешность запросов к LLM у респондентов

На диаграмме видно, что более половины респондентов не всегда получают нужные результаты, что может указывать на необходимость дополнительной подготовки к написанию промптов.
На рис. 2. продемонстрированы преобладающие затруднения во взаимодействии участников опроса с нейросетями.

Рис. 2 - Проблемы при работе с нейросетями

Почти 35% участников опроса осознают, что им сложно сформулировать запрос, который приведет к желаемому результату.
Одной из задач анализа результатов опроса было соотнесение затруднений в формулировании запросов с другими проблемами взаимодействия с нейросетями. В частности, была выявлена выраженная связь между сложностями в формулировке запросов с проблемой неточных ответов нейросети (хи-квадрат Пирсона = 4,79, p < 0.05), что также явно можно наблюдать на Рисунке 3.

Рис. 3 - Связь между неточными ответами и сложностью в формулировке запросов

Тестирование, включавшее вопросы о правилах формулирования промптов и оценивание примеров запросов, выявило среднюю (по шкале Чеддока) корреляцию между пониманием правил и способностью выбрать пример оптимального промпта (коэффициент корреляции ≈ 0,68). Около 30% участников выполнили тест из 10 вопросов с 3-мя и более ошибками. Из анализа тестовых заданий видно, что наиболее частыми ошибками являются недостаточная конкретизация цели запроса, отсутствие структурированности исходной информации и трудности в корректном оформлении запроса.
Несмотря на рост популярности курсов, направленных на освоение технологий ГИИ, в русскоязычном образовательном пространстве наблюдается дефицит систематизированных программ, ориентированных именно на педагогов. Большинство доступных программ, например курс Высшей школы экономики «Введение в промпт-инжиниринг» [5] или курс повышения квалификации от Яндекс.Учебника «Использование инструментов искусственного интеллекта в педагогической практике» [6], сосредоточены на теоретических аспектах работы языковых моделей, оставляя практическую составляющую на периферии внимания.
Таким образом, наличие выраженного запроса будущих педагогов на формирование профессионально-значимых навыков работы с нейросетями и анализ существующих тематических ресурсов обусловили предмет проводимого исследования: разработка интерактивного образовательного ресурса, направленного на формирование умений составлять запросы к нейросетям как способ оптимизации решения отдельных задач педагога.
Реализация данной идеи предполагает кроме создания учебного курса в LMS Moodle, организацию коллективных аналитических сессий и разработку методик автоматической оценки запросов (уже реализуется, при проверке входного теста). Такой комплексный подход позволит будущему педагогу не только приобрести практический навык эффективного промптинга, но и получить конкретные рекомендации для интеграции ИИ в образовательный процесс.
Особенностью разрабатываемого ресурса является использование ГИИ-инструментов не только как объекта освоения, но и как ассистента в обучении (благодаря интерактивной помощи в улучшении качества запросов). В проекте задействован функционал помощника «Истра», разработанного Сбер Университетом. Платформа «Истра» интегрирована в мессенджер Telegram, что обеспечивает оперативный доступ пользователей к интерактивным образовательным материалам, направленным на освоение навыков работы с генеративными моделями. Помимо образовательных модулей, Истра включает тренажёр по составлению промптов, что позволяет пользователям совершенствовать навыки формулирования корректных запросов. Ассистент поддерживает как текстовый, так и голосовой режим общения, «предоставляя возможность отправлять и получать голосовые сообщения с автоматической расшифровкой, что расширяет коммуникационные возможности и снижает вероятность ошибок при передаче информации» [7].
Анализ возможностей данного чат-бота показал, что существующая функция добавления ГИИ-помощника в групповой чат позволит участникам курса видеть запросы друг друга и обмениваться обратной связью. Предполагается проверить на практике, насколько продуктивно такое коллективное взаимодействие будет способствовать выявлению типичных ошибок при формировании запросов и их последующей корректировке.
Таким образом, результаты констатирующего эксперимента свидетельствуют о высокой мотивации студентов-педагогов к освоению новых ИИ-технологий и использованию ГИИ-инструментов в качестве помощников в преподавании. Полученные данные подтверждают, что у студентов имеется определенный практический опыт работы с большими языковыми моделями, но при этом результаты теста и мнение респондентов демонстрируют наличие существенных затруднений в составлении эффективных запросов. Эти результаты подчеркивают необходимость дальнейшего совершенствования методов обучения работе с ИИ-инструментами. В этом контексте создание интерактивного образовательного ресурса, предусматривающего коллективный обмен опытом, проведение аналитических сессий и интеграцию современных цифровых технологий, представляется важным шагом для адаптации образовательного процесса к требованиям цифровизации.

Литература:

1. Рего Григорий Эйнович, Рего Елизавета Викторовна Использование технологий искусственного интеллекта для решения проблемы индивидуализации образования // SAF. 2024. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-dlya-resheniya-problemy-individualizatsii-obrazovaniya (дата обращения: 07.02.2025).
2. Рего Григорий Эйнович, Рего Елизавета Викторовна Совершенствование навыков аудирования в английском языке с применением технологий искусственного интеллекта // SAF. 2024. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovershenstvovanie-navykov-audirovaniya-v-angliyskom-yazyke-s-primeneniem-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 07.02.2025).
3. Резаев Андрей Владимирович, Степанов Александр Михайлович, Трегубова Наталья Дамировна Высшее образование в эпоху искусственного интеллекта // Высшее образование в России. 2024. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vysshee-obrazovanie-v-epohu-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 07.02.2025).
4. Носкова, Т. Н. Ценности цифровой образовательной среды и задачи воспитания / Т. Н. Носкова, О. В. Яковлева // Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании: Материалы VIII Международной научной конференции. В 4-х частях, Красноярск, 24–27 сентября 2024 года. – Красноярск: Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева, 2024. – С. 111-114. – EDN CQAUXF.
5. НИУ ВШЭ. Введение в промпт-инжиниринг [Электронный ресурс]. URL: https://academika.ru/course/hse-prompt-engineering/ (дата обращения: 07.02.2025).
6. Яндекс.Образование [Электронный ресурс]. URL: https://edu.yandex.ru (дата обращения: 07.02.2025).
7. Трансформация корпоративного образования: интервью с Александром Шаталовым [Электронный ресурс] // СберУниверситет. URL: https://sberuniversity.ru/news/Transformatsiya-korporativnogo-obrazovaniya-intervyu-s-Aleksandrom-SHatalovym-/ (дата обращения: 07.02.2025).