Влияние больших языковых моделей LLM (ChatGPT) на креативность студентов
Активное внедрение систем генеративного искусственного интеллекта в сферу образования и противоречивые результаты его использования в социогуманитарной сфере ставят вопросы о качестве влияния этих инструментов на креативность как универсальную компетенцию продуктивности личности. Данное исследование посвящено изучению влияния больших языковых моделей LLM (ChatGPT) на креативность студентов. Цель - изучение влияния LLM на креативность студентов в решении учебных задач с точки зрения объективной оценки и субъективной самооценки ее проявленности. Материалы и методы. Выборку составили две группы студентов первого курса философского факультета по 30 человек в каждой - экспериментальная (ЭГ) и контрольная (КГ). Обе группы выполняли четыре творческих задания в рамках учебной дисциплины: ЭГ - с применением возможностей LLM для помощи в генерации идей и поиске информации, а КГ - без его применения. Для фиксации результатов использовались шкалы оценок по пяти критериям креативности, основанные на моделях Дж. Гилфорда и Э.П. Торренса (необычность, неочевидность, новизна подхода, трансформация и количество идей), анкета «Самооценка креативности» с открытыми вопросами и тест MAI-32 «Метакогнитивная включенность в деятельность». Для качественного анализа применялся контент-анализ; статистическая обработка выполнялась методом дисперсионного анализа; для оценки значимости различий рассчитаны размеры эффектов (g Хеджеса и d Коэна). Результаты. Гипотеза о положительном влиянии LLM на креативность студентов не подтвердилась. Объективная оценка показала более высокие результаты креативности в КГ, не использовавшей LLM. Более того, в двух заданиях наблюдался значительный отрицательный эффект, что может быть связано с фиксацией на технике работы с инструментом. Парадоксально, но субъективная самооценка креативности оказалась статистически значимо выше в ЭГ, использовавшей LLM, что похоже на «эффект плацебо», так как на уровне самовосприятия процесс работы с LLM переживался как более творческий и продуктивный, несмотря на объективно низкие результаты. Заключение. Работа активного воображения студентов без использования LLM дает объективно более высокие результаты по всем критериям креативности и индуцирует критическую саморефлексию. Для повышения эффективности использования LLM целесообразно вводить его в работу в качестве «своевременной подсказки» только после возникновения интеллектуальной и эмоциональной фрустрации, что будет стимулировать пробуждение креативной интуиции.
Ключевые слова
искусственный интеллект,
самооценка,
критерии креативности,
метакогнитивная включенность,
подсказка,
креативностьАвторы
| Кабрин Валерий Иванович | Томский государственный университет | доктор психологических наук, профессор, профессор кафедры психологии личности | kabrin@list.ru |
| Галажинский Эдуард Владимирович | Томский государственный университет | | rector@tsu.ru |
| Фещенко Артем Викторович | Томский государственный университет | начальник отдела разработки и коммерциализации цифровых решений Центра технологического и исследовательского сопровождения Института дистанционного образования, старший преподаватель кафедры гуманитарных проблем информатики философского факультета | fav@ido.tsu.ru |
| Мацута Валерия Владимировна | Томский государственный университет | кандидат психологических наук, декан факультета психологии | matsutavv@mail.ru |
| Барч Светлана Ивановна | Томский государственный университет | старший лаборант кафедры психотерапии и психологического консультирования | transart016@mail.ru |
| Иванова Арина Сергеевна | Томский государственный университет | заведующая учебно-научной лабораторией непрерывного образования Центра технологического и исследовательского сопровождения Института дистанционного образования | ivanova_as@ido.tsu.ru |
Всего: 6
Ссылки
Амиров, Р. А., Билалова, У. М. (2020). Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего образования. Управленческое консультирование, 3, 80-88. doi: 10.22394/1726-1139-2020-3-80-88.
Андрианова, Р. А. (2024). ChatGPT (модель ИИ): опыт взаимодействия по анализу результатов и выводов исследования проблемы киберагрессии. Науковедческие исследования, 1, 5-33. doi: 10.31249/scis/2024.01.01.
Бекиров, С. Н. (2022). Социально-философские проблемы внедрения в высшее образование искусственного интеллекта и искусственной жизни. Проблемы современного педагогического образования, 77(2), 49-53.
Добрякова М. С., Фрумин И. Д. и др. (ред.) (2020). Универсальные компетентности и новая грамотность: от лозунгов к реальности. М.: Изд. дом Высшей школы экономики.
Дружинин, В. Н. (2025). Психология общих способностей: учебник для вузов. М.: Юрайт.
Елькина, Е. Л., Черокова, А. В. (2024). Алгоритм развития креативности в процессе профессиональной подготовки студентов. Учебный эксперимент в образовании, 1(109), 15-25. doi: 10.51609/2079-875Х_2024_1_15.
Иванченко, И. С. (2023). Оценка перспектив применения искусственного интеллекта в системе высшего образования. Science for Education Today, 13(4), 170-194. doi: 10.15293/2658-6762.2304.08.
Ивахненко, Е. Н., Никольский, В. С. (2023). CHATGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? Высшее образование в России, 4, 9-22. doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22.
Илюшин, Л. С., Торпашёва, Н. А. (2024). Технологии искусственного интеллекта как ресурс трансформации образовательной практики. Ярославский педагогический вестник, 3(138), 62-71. doi: 10.20323/1813-145X-2024-3-138-62.
Кабрин, В. И. (2024). Интенсивный опыт пиковых переживаний в образовательных практиках. Сибирский психологический журнал, 92, 157-164. doi: 10.17223/ 17267080/92/9.
Константинова, Л. В., Ворожихин, В. В., Петров, А. М., Титова, Е. С., Штыхно, Д. А. (2023). Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы. Открытое образование, 27(2), 36-48. doi: 10.21686/1818-4243-2023-2-36-48.
Костюкович, Е. Ю. (2023). Применение искусственного интеллекта в обучении английскому языку в вузе. Современное педагогическое образование, 1, 492-496.
Котлярова, И. О. (2022). Технологии искусственного интеллекта в образовании. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер. Образование. Педагогические науки, 14(3), 69-82. doi: 10.14529/ped220307.
Кунашенко, М. И., Матюшкина, А. А. (2023). Динамика интеллектуальной уверенности в решении проблемных задач. Вестник Московского университета. Сер. 14. Психология, 46(3), 98-119. doi: 10.11621/LPJ-23-29.
Матюшкина, А. А., Кунашенко, М. И. (2021). Условия эффективности подсказок в решении проблемных задач художественного и научного содержания. Известия Саратовского университета. Сер. Акмеология образования. Психология развития, 10{\), 62-72. doi: 10.18500/2304-9790-2021-10-1-62-72.
Нелюбин, Н. И. (2024). Метода: исследования мышления в трансспективе становления отечественной психологии. Психология человека в образовании, 6(3), 349-361. doi: 10.33910/2686-9527-2024-6-3-349-361.
Перикова, Е. И., Бызова, В. М. (2022). Факторная структура русскоязычной версии опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность». Культурно-историческая психология, 18(2), 116-126. doi: 10.17759/chp.2022180213.
Славянов, А. С. (2019). Технологии искусственного интеллекта в образовании как фактор повышения качества человеческого капитала. Экономика и бизнес: теория и практика, 7, 156-159.
Ушаков, Д. В. (2024). Технологии искусственного интеллекта в психологии. Экспериментальная психология, 17(4), 182-189. doi: 10.17759/exppsy.2024170412.
Шефиева, Э. Ш., Исаева, Т. Е. (2020). Использование искусственного интеллекта в образовательном процессе высших учебных заведений (на примере обучения иностранным языкам). Общество: социология, психология, педагогика, 10(78), 84-89. doi: 10.24158/spp.2020.10.15.
Bell, R., & Bell, H. (2023). Entrepreneurship Education in the Era of Generative Artificial Intelligence. Entrepreneurship Education, 6, 229-244. doi: 10.1007/s41959-023-00099-x.
Gillani, N., Eynon, R., Chiabaut, C., & Finkel, K. (2023). Unpacking the “Black Box” of AI in Education. Educational Technology & Society, 26(1), 99-111. doi: 10.48550/arXiv.2301.01602.
Jurgen, R., Samson, T., & Shannon, T. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 342-363. doi: 10.37074/jalt.2023.6.1.9.
Kaban, A., & Stachowicz-Stanusch, A. (2023). Empowering Education: Exploring the Potential of Artificial Intelligence. ISTES Organization.
Mollick, E., & Mollick, L. (2022). New Modes of Learning Enabled by AI Chatbots: Three Methods and Assignments. SSRNElectronic Journal. doi: 10.2139/ssrn.4300783.
Schonberger, M. (2023). ChatGPT in Higher Education: The Good, The Bad, and The University. 9th International Conference on Higher Education Advances (HEAd’23) June 1922, 2023, Valencia, Spain, 331-338. doi: 10.4995/HEAd23.2023.16174.
Вы можете добавить статью