Очевидно, что  ChatGPT иллюстрирует очень существенный прорыв в возможностях технологий искусственного интеллекта (ТИИ). Он, его ближайшие аналоги и производные вкупе с параллельно развивающимися генераторами изображений способны существенно изменить состояние многих профессий: программистов, дизайнеров, копирайтеров и пр. Педагоги тоже входят в эти «группы риска». Предлагаемая Вам статья является обзором педагогических аспектов публикаций о ChatGPT с некоторыми обобщениями автора – преподавателя (не айтишника) и практика в сфере электронного обучения.  Статья написана  в основном для педагогов и на материалах Хабра, но автор имеет опыт собственного общения с чатом. Проведенный ранее анализ применения ТИИ в образовании позволил предложить  классификацию кейсов применения ТИИ с привязкой к составляющим педагогической системы (по «классике»: цель обучения, содержание обучения, обучающие, обучаемые, организационно-технологическая подсистема):   ТИИ в  создании учебного контента ИИ как репетитор (помощник ученика) ИИ как ассистент учителя  ТИИ для аналитика-администратора образовательной организации Рассмотрим новые кейсы применения ТИИ в образовании, которые предоставляет ChatGPT: 1.       Помощь в создании учебного контента. Большие языковые модели (Large language models, LLM) и инструменты на их основе, генераторы изображений (технологии text2img) и инструменты обработки и преобразования изображений и видео, прочие ТИИ позволяют уже сейчас создавать учебный контент на новом технологическом уровне, практически без непосредственного привлечения преподавателя. Это персонажи, созданные искусственным интеллектом и внедренные в учебные продукты и видео, виртуальная реальность, цифровые двойники преподавателя и прочее.  Что к этому добавляет и улучшает ChatGPT? Он значительно облегчает работу с ИИ-генераторами изображений. С его помощью можно создавать промты-запросы к Stable Diffusion, Midjourney, Dalle-2 и прочим подобным нейросетям text2img. Промты, сгенерированные нейросетью, лучше понимаются другой нейросетью, чем непосредственные человеческие запросы. См. https://habr.com/ru/post/703568/; https://habr.com/ru/post/708646/ ChatGPT может выступать в роли визуализатора научных данных. Вот промт с сайта промтов для ChatGPT https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts:  I want you to act as a scientific data visualizer. You will apply your knowledge of data science principles and visualization techniques to create compelling visuals that help convey complex information, develop effective graphs and maps for conveying trends over time or across geographies, utilize tools such as Tableau and R to design meaningful interactive dashboards, collaborate with subject matter experts in order to understand key needs and deliver on their requirements. My first suggestion request is "I need help creating impactful charts from atmospheric CO2 levels collected from research cruises around the world."   Значительно облегчит создание учебных текстов и целых учебных пособий с иллюстрациями. Примеров создания качественных текстов на любые темы и даже книжек достаточно (см. https://habr.com/ru/company/kts/blog/709082/). О качестве созданных ChatGPT текстов свидетельствует препринт, опубликованный на сервере bioRxiv в конце декабря 2022 г. (https://habr.com/ru/post/710672/): чат-бот может писать такие убедительные аннотации научных статей, что ученые часто не в состоянии их распознать.  Результатом взаимодействия с  ChatGPT могут стать задания к выполнению самостоятельной работы, вопросы к тесту, эталоны ответов для автоматической проверки ответов типа эссе. Таким образом, можно создавать боты-экзаменаторы для электронных курсов, в том числе с возможностью задания дополнительных вопросов (см. ниже про бот-экзаменатор, https://habr.com/ru/post/709410/) Таким образом, в вопросах создания учебного контента ChatGPT расширяет возможности,  достигнутые ранее другими LLM, за счет расширения функций в диалоге с человеком.   2.       Помощник и соперник учителя. К ИИ-помощникам учителя можно отнести: инструменты подготовки к учебным занятиям, системы, обеспечивающие учет и контроль на учебных занятиях (идентификация, фиксация поведения, вовлеченности, мгновенные проверки уровня освоения, прокторинг), автоматическая проверка неформатных (открытых) ответов и работ учеников на любом носителе, межъязыковые учебные мессенджеры и онлайн-системы для проведения интернациональных занятий и многое другое. Что к этому добавляет и улучшает ChatGPT? Подготовка к учебным занятиям. ChatGPT позиционируют как соперника поисковика Google и одновременно Википедии. Действительно с его помощью можно получить нужную информацию в готовом виде. Правда, следует уметь ее проверять и уточнять, когда вам нужно найти точные и подробные ответы на ваши вопросы. Он поможет преподавателю составить грамотный учебный план урока (см. промты в https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts) и даже целого курса. Так на запрос: «Я создаю курс по искусственному интеллекту для учителей школ. Подскажи мне, что надо включить в этот курс. Из каких разделов он должен состоять?». Последовал ответ:  Конечно! Вот список тем, которые вы могли бы включить в курс по искусственному интеллекту (ИИ) для школьных учителей» и далее 7 тем с аннотацией каждой, а по дальнейшим запросам глубокая проработка каждой темы, ссылки на авторов и работы полезные для разработки конкретных разделов. При этом можно попросить чат кратко объяснить содержание  статьи, перевести на русский язык. Создание учебных текстов и целых учебных пособий преподавателем с использованием ChatGPT особенно продуктивно, если рассматривать его как «генератор идей и сырых артефактов для последующей доработки человеком-экспертом».  ChatGPT, безусловно, может помочь учителю в проверке домашних заданий. Но с другой стороны, возникает вопрос: кто написал это домашнее задание: ученик или ChatGPT? Сочинение, решение математической задачи, компьютерная программа - все это может быть написано ботом. Остается ли тогда вообще смысл в проверке письменных домашних заданий (см. https://habr.com/ru/post/708990/, http://timkin-blog.blogspot.com/2023/01/blog-post.html и др.)?  Если ты никак не можешь проверить оригинальность письменной работы - то для проверки тебе придется обсуждать каждую задачу с каждым учеником очно. Иного способа проверки не будет. Но есть и другое решение – пусть бот дополнительными вопросами по заданию проверяет кто его выполнил. Проверка знаний учащегося in situ. Учитель может организовать собеседование учеников с ChatGPT с возможностью адаптации (увеличения/уменьшения сложности вопросов), дополнительных вопросов, предварительной оценкой чатом и итоговой оценкой от преподавателя. Это возможно (https://habr.com/ru/post/709410/), но есть нюансы по составлению промтов и организации процесса.  ChatGPT многоязычен и в этой связи открываются широкие возможности его использования в распределенной по разным странам мультиязычной аудитории. Но примеров пока нет.  Итак, ChatGPT это, с одной стороны, безусловный прорыв в ИИ-ассистировании учителю в его многотрудной деятельности, но с другой стороны, его доступность ставит под угрозу эффективность многих видов и методов учебной деятельности (типа домашних заданий), а перспективы развития в ближайшем будущем угрозу эффективности самого «кожаного» учителя.     3.       Репетитор и помощник ученика. Как уже существующие примеры здесь необходимо отметить наличие предметных интеллектуальных систем обучения (ИСО), которые позволяют определять уровень знаний ученика, адаптировать учебный материал и процесс обучения, использовать автоматические генераторы вопросов,  рекомендовать дополнительные  курсы, прогнозировать результат обучения, использовать голосовые боты и т.п. Известны такие системы и приложения для изучения языков, математики, военных наук. Сюда же можно отнести опыты использования персонажа, который находится под контролем ИИ-системы (на основе LLM), виртуальной реальности с ИИ и т.п.  Собственно ChatGPT и его применение в образовании лежит в этом  русле развития ИИ-педагогики. С тем отличием, что перед нами универсальная модель с пока еще не протестированным уровнем применимости.  Что ChatGPT может дать учащемуся? Утверждается, что ChatGPT владеет практически всей информацией, которая есть в интернете (до июня 2021 года), и может в простой форме (https://habr.com/ru/post/708280/) объяснить что угодно, помочь ребенку разобраться в любом вопросе, решить математические задачи или написать сочинение. Модель может объяснить суть задачи, способна делать простейшие математические и физические расчёты по текстовой формулировке; решать простейшие логические задачи.  Отмечается, что она может ускорить процесс обучения программированию (https://habr.com/ru/post/709310/),  поможет решить вопросы по кодированию, находить простейшие ошибки в коде и дать подробное объяснение того, что он сделал. Уровень того, чему может обучать ChatGPT достаточно высок. В качестве примера приводится американский профессор микробиологии, который составил тест из десяти задач, требующих глубокого понимания предмета и способности абстрактно понимать, где нужно использовать вычисления, даже когда явного вопроса про них нет. Оказалось, что ChatGPT прошёл его тест на 95%, намного лучше среднего студента (https://bigthink.com/the-future/chatgpt-microbiology-quiz-aced/). Также сошлюсь на тестирование ChatGPT, д.ф.-м.н., профессор института цифровых систем ЯГТУ Соловьевым М.Е. по физико-химии полимеров. При этом с ChatGPT надо уметь работать: он не защищен от ошибок. Тем более в узких областях знаний. В сети Вы можете найти много примеров подобного. Интересно, что ChatGPT способен их исправлять непосредственно в диалоге, но для этого должен  быть соответствующего уровня собеседник. Так что непосредственно применение для обучения чревато. Впрочем, не стоит забывать, что именно сейчас он учится на миллионах бесед со всего мира и во всех предметных знаниях и областях деятельности. О самопроверке знаний уже упоминалось выше (https://habr.com/ru/post/709410/)  К сожалению, ChatGPT работает не только для учащегося, но и за учащегося, в частности, создает эссе для студентов почти на любые темы (см. https://www.theguardian.com/technology/2022/dec/04/ai-bot-chatgpt-stuns-academics-with-essay-writing-skills-and-usability), решает за претендента тестовое задание для собеседования на ИТ-вакансию (https://habr.com/ru/post/710169/), сочинение на прохождение ЕГЭ (https://vogazeta.ru/articles/2022/12/7/quality_of_education/21495-358_slov_itogovogo_so4ineniya_o_chem_stoit_podumat_chinovnikam_minprosa) и  т.д. - примеров множество. Сгенерированные тексты уникальны и легко обходят системы антиплагиата (https://habr.com/ru/post/708646/) Это не "компиляция из источников", это генерация на основе модели языка. Итак, возможности самообучения с использованием ChatGPT очень велики. Но пока его релевантность по каждому предмету, теме, уровню выдаваемых знаний не протестирована, рекомендовать ее своим ученикам не стоит. Остаются (и останутся во многих отраслях) проблемы с формированием умений и навыков. Но кое-где (все те же программисты, дизайнеры, журналисты и т.п.) этот порог уже невысок.      4.       Аналитик образовательной организации. Вот здесь примеров пока нет. Хотя очевидно, что ТИИ и  ChatGPT могут существенно изменить организацию и технологии обучения (см. только отказ от «домашних заданий»).  Но в этой группе кейсов рассматриваются обычно «типовые» задачи анализа больших данных и модели, обученные на образовательной статистике, цифровых следах участников образовательного процесса и т.д. Это задачи поиска и привлечение одаренных абитуриентов, управления профессиональным развитием студентов на основе их цифровых следов, прогноз академической успеваемости студентов в следующем семестре, рекомендации по выбору курсов, прогнозирование отсева и повышение удержания учащихся. ChatGPT пока работает с индивидуальными запросами и беседами, но производные от него (и GPT-4) и их массовое применение, безусловно, будут решать подобные задачи.  5.       ChatGPT и изменение целей образования. Несколько слов о том, что ТИИ и ChatGPT могут оказать влияние и на цели образования. Помимо педагогов, успехами LLM озабочены копирайтеры, дизайнеры и программисты. Вот что пишут последние:  Бот уже сейчас идеально выполняет роль Junior-разработчика на удалёнке (https://habr.com/ru/post/708270/). Надо ли учить программированию? Ведь … для всех, кроме очень специализированных приложений, большая часть ПО в том виде, в каком мы его знаем, будет заменена системами ИИ, которые обучаются, а не программируются. В ситуациях, когда нужна «простая» программа, эти программы сами будут генерироваться ИИ, а не кодироваться вручную (https://habr.com/ru/post/709310/).... Все программы в будущем, в конечном счёте, будут написаны ИИ, а людям будет отведена контролирующая роль…. В будущем студентам компьютерных наук не нужно будет изучать такие рутинные навыки, как добавление узла в двоичное дерево или программирование на C++. Такое образование устареет, как обучение студентов технических специальностей использованию логарифмической линейки. Когда-то, пионеры информатики твердо верили, что всем будущим учёным-компьютерщикам потребуется глубокое понимание полупроводников, двоичной арифметики и проектирования микропроцессоров, чтобы разрабатывать ПО. Сегодня почти 90 % тех, которые разрабатывают ПО, не имеют представления о том, как на самом деле работает процессор, не говоря уже о физике, лежащей в основе конструкции транзистора. А компьютерщики будущего будут настолько далеки от классических определений «программного обеспечения», что им будет трудно развернуть связанный список или внедрить быструю сортировку (из комментариев к статьям о ChatGPT на Хабре). Возможно, мне скажут, что здесь речь не о целях, но содержании обучения. Но следующие примеры, ведь это точно о целях? Соловьев Михаил Евгеньевич, д.ф.-м.н., профессор института цифровых систем ЯГТУ пишет после своих опытов с ChatGPT:  Ярославль - город химиков. Здесь расположены крупные предприятия по переработке эластомеров: шинный завод, завод РТИ, Ярославль-Резинотехника, ТИИР. На этих предприятиях больше 80 процентов инженеров-технологов выпускники нашей кафедры, которых и я в свое время обучал. В выступлениях все руководители инженерных служб предприятий жаловались, что они испытывают острую нехватку инженерных кадров. Однако вуз, к сожалению, мало чем может помочь им, поскольку абитуриенты сейчас  предпочитают идти на другие специальности, в основном офисные, а на заводы идти после окончания вуза не хотят. Это характерно не только для нашей специальности, но и для многих других инженерных специальностей. По этой причине уже закрыта кафедра электрохимии, кафедра процессов и аппаратов химической технологии, кафедра технологии синтетического каучука. Дело идет к тому, что и нашу кафедру из-за отсутствия желающих учиться тоже закроют.  Вот я и подумал, раз люди не хотят работать инженерами-технологами, может тогда роботы их заменят? Что если обучить GPT-3 инженерной специальности по программе технического вуза? Возможно ли такое? Я готов попробовать, как вы относитесь к такой идее?  Некоторые предположения: 1.       С одной стороны использование подобных инструментов для преподавателя – это очередной этап коммодизации цифровых технологий. Преподаватель получит возможность реализовать практически любую задачу с применением ИКТ, «не имея ни малейшего представления про языки программирования, …кодом фактически становится набор промптов на естественном языке». Но с другой стороны, чтобы остаться эффективным «кожаный учитель» должен измениться, повысятся требования как к нему, так и тем ученикам, которые предпочтут человеческое обучение. Возможно разделение преподавателей на объясняющих, мотивирующих, социализирующих познание и контролирующих, определяющих, что человек действительно знает из того, что он действительно должен знать. Такая идея была высказана в одном из обсуждений.  2.       Может ли ChatGPT заменить преподавателей и насколько это экономически обосновано? В одной из статей на Хабре сделана попытка оценить себестоимость индивидуального универсального собеседника (https://habr.com/ru/post/708218/). Оценка очень приблизительна, но утверждается, что за 30 - 100 тысяч долларов можно будет получить собеседника, заменяющего по скорости работы примерно 100 человек. То есть в минимуме такой преподаватель-консультант обойдется вузу $3000, а это рентабельно. Опасность замены преподавателей ИИ в будущем реальна. Не всех, конечно. И напоследок о мифе про бездушность роботов и ИИ  Одним из «коронных» аргументов консервативных преподавателей против внедрения информационных технологий в образовательный процесс является утверждение о незаменимости теплого, «лампового» человеческого общения преподаватель-студент. Оно действительно незаменимо, когда оно есть. Поэтому не как опровержение этого тезиса, а как информацию к размышлению приведу несколько высказываний участников обсуждений на Хабре: При всем при этом, языковая модель обладает одним чудесным качеством, которое, я уверен, произведет самую настоящую революцию в области взаимодействия людей с компьютерами вообще и с базами данных и учетными системами в частности. Она вас понимает. Мне кажется будет лучше если этот бот будет распознавать голос, можно будет в слух думать а он будет выдавать подходящие варианты: - а что если заменить вот этот блок на... ок... не, не то... давай добавим функцию...хоорошо... а теперь сделай тесты и тд. …Мы ж друзья стали. Ну и в конце попросил его подробно описать алгоритмическую сложность по времени и по памяти, с чем он тоже справился….Остались последние штрихи, но тут chatGPT устал - слишком много запросов в час, так и сказал. https://habr.com/ru/post/710169/ Что лучше: замордованный «рпд-логией» (см. здесь), нервный, неуверенный в настоящем и будущем учитель-преподаватель или постоянный, карманный собеседник и помощник, который «тебя понимает»?