През последните години изкуственият интелект (ИИ) се превърна в една от важните теми в образованието. Това личи особено ясно в инженерните специалности, където обучението не се изчерпва само с теория. То е свързано и с програмиране, лабораторни упражнения, симулации, моделиране, анализ на данни, диагностика и решаване на практически задачи. Конкретното съдържание зависи от специалността и от учебната дисциплина. В този смисъл по-важният въпрос не е дали ИИ има място в инженерното образование, а как да се прецени къде той е полезен и при какви условия може реално да подпомогне подготовката на бъдещите инженери. Още по темата пред Инженер.bg коментира проф. Алдениз Рашидов от катедра „Автоматика, информационна и управляваща техника” в Технически университет – Габрово.

„Смисълът на изкуствения интелект не е да замени преподавателя. Той има стойност, когато подпомага обучението там, където са нужни повече яснота, по-добра подготовка и по-осъзнато инженерно мислене“, посочва проф. Рашидов.

Според него ИИ би могъл да бъде особено полезен в програмирането. Той има способностите да подпомага разбирането на алгоритъма и да улеснява откриването на пропуски и грешки в кода. Същественото обаче е студентът да не получава само готовото решение, а да разбере как се достига до него, каква е причината за грешката и съответно как може тя да бъде отстранена. Тук се проявява и новата роля на преподавателя в условията на навлизане на ИИ. „Подготвеният преподавател трябва да насочва студентите да проверяват и аргументират получените решения. Те не бива да приемат механично отговора, предложен от ИИ“, подчертава професорът.

Подобна полза може да има и при провеждането на лабораторните упражнения. Предварителната подготовка е решаваща, защото от нея зависи дали студентът ще разбере смисъла на експеримента, или само ще изпълни механично отделни етапи. Като специалист в областта, проф. Рашидов обяснява: „ИИ може да подпомага разбирането на поставената задача и постановка, да разяснява последователността на работа и да улеснява осмислянето на основни зависимости. При работа със сензори, микроконтролери, електронни схеми или автоматизирани системи това може да направи упражненията по-ясни и по-добре организирани. Ако обаче ИИ започне да подменя наблюдението, измерването и анализа, обучението губи част от своята същност“.

ИИ може да улесни анализа на модели и симулационни резултати. В инженерното обучение често се използват различни параметри, модели и среди. При работа с тях студентите трябва да проследят как една промяна влияе върху крайния резултат. В подобни случаи ИИ помага при сравняване на различни варианти. Той насочва вниманието и към възможни зависимости. Възможно е също да улеснява тълкуването на получените резултати. Ползата обаче е реална само ако студентът не приема автоматично предложения модел. Той трябва сам да прецени дали моделът е логически обоснован и инженерно приложим.

Съществена роля ИИ може да има и при анализа на измервания и експериментални данни. „В лабораторните упражнения студентите обработват различни стойности и сравняват резултати. Те търсят зависимости и анализират отклонения. В такива случаи ИИ може да помага при обработването и представянето на резултатите. Също така може да насочва вниманието към възможни причини за различията. Но и тук най-важно остава разбирането. Бъдещият инженер трябва сам да тълкува данните. Той трябва и да може да аргументира извода си“, пояснява преподавателят.

ИИ може да бъде полезен и при откриването на грешки. По думите на проф. Рашидов, в инженерните специалности студентите често попадат в ситуации, при които дадена схема не работи правилно, програмата дава грешен резултат или измерените стойности се разминават с очакваните. Той може също да насочва внимание към мястото, в което вероятно е проблемът. Но и тук има важна граница. Бъдещият инженер трябва сам да открие грешката и да обоснове начина, по който я отстранява, а не сляпо да следва предложената от машината последователност.

„При обучението често се налага да се сравняват различни инженерни решения. Студентите разглеждат отделни варианти и избират подходящи компоненти. Те трябва също да вземат предвид ограниченията и да обосновават защо предпочитат едно решение пред друго“, обяснява проф. Рашидов. В такива случаи ИИ може да помогне в началния етап, при който се подреждат възможните варианти. Възможно е също да улесни изясняването на критериите, по които се прави изборът. И тук крайното решение не бива да се свежда до приемане на автоматично предложение. „Смисълът на обучението е студентът сам да обоснове избора си с инженерна логика, а преподавателят да направлява този процес“, подчертава още той.

Разбира се, в инженерното образование всичко това има смисъл само при ясни правила. Бъдещият инженер не може да разчита сляпо на автоматично генериран резултат. Той трябва да умее да проверява, да анализира, да открива несъответствия и да носи отговорност за решенията си. Затова ИИ има стойност само когато се използва като помощен инструмент, а не като заместител на разбирането. Когато подпомага ориентацията, анализа и организацията, той е полезен. Когато подменя усилието, критичното мислене и професионалната отговорност, обучението губи смисъл, счита професорът.

Особено важно е студентите да бъдат обучавани не само да използват подобни инструменти, но и да проверяват получените резултати. В инженерното образование това е съществен въпрос, защото всяко решение трябва да бъде аргументирано, проследимо и съпоставимо с реалните условия на задачата. Затова при работа с ИИ не е достатъчно да се получи бърз отговор. По-важно е студентът да умее да проверява източника на твърдението, да открива възможни несъответствия, да сравнява варианти и да аргументира избора си. По този начин се изгражда не просто дигитална, а инженерна отговорност.

Наред с всичко друго, използването на ИИ поставя нови изисквания и към образованието. Това се отнася и до задачите, и до критериите за оценяване. „Когато едно решение може да се получи бързо с помощта на ИИ, най-важно става студентът да покаже, че го разбира, може да го провери и да го защити. Именно затова в инженерната подготовка все по-голямо значение има не само какъв е крайният резултат, а как студентът е стигнал до него и доколко разбира собственото си решение“, заявява Рашидов.

Все по-важна става и подготовката на самите преподаватели за работа в подобна среда. За да бъде полезен ИИ, не е достатъчно само студентите да имат достъп до такива инструменти. Необходимо е и преподавателят да може да прецени в кои случаи използването им е уместно, какви задачи да поставя, как да открива формално изпълнени, но неразбрани решения, и как да насочва обучаемите към по-дълбоко осмисляне на материала. В този смисъл за преподавателя от ТУ – Гброво темата не е само технологична, а и педагогическа.

„С навлизането на ИИ в образованието става важно студентите да умеят да задават точни въпроси. Също толкова важно е да разпознават неточни или подвеждащи отговори. ИИ често звучи убедително, дори когато греши. Понякога пропуска важен детайл. Понякога предлага и неподходящ подход. Затова инженерната подготовка трябва да развива и критично отношение към резултатите от работата с ИИ. Убедителният отговор не винаги е верният отговор“, коментира той.

Изкуственият интелект не бива да се възприема нито като заплаха, нито като магическо решение. По-правилно е да се разглежда като инструмент, който може да бъде полезен, когато е приложен с мярка, с ясна цел и в съответствие с логиката на инженерната подготовка. Ако подпомага по-доброто разбиране, по-добрата ориентация и по-добрата организация на учебния процес, той има място в инженерното образование. Но ако започне да подменя мисленето, тогава вече не помага, а пречи.

„В моята преподавателска работа вече правя опити да използвам ИИ в дисциплината „Програмиране на мобилни устройства“. Разбира се, засега това е в начален етап. На този етап ИИ е полезен най-вече когато студентът се опитва да разбере защо дадено решение не работи според очакванията. Той е полезен и когато се търси по-рационален подход към задачата. В подобни случаи ИИ може да насочи в правилната посока, но истинската стойност остава в това студентът сам да разбере проблема“, разказва професорът и продължава: „За мен по-важното обаче е друго, студентът да не разчита на готов отговор, а да бъде насочван към проверка, тестване и самостоятелно обосноваване на решението. Ако например ИИ предложи промяна в даден фрагмент от код, студентът трябва да може да обясни защо тя е нужна. Той трябва да разбира какъв проблем се отстранява и как това ще се отрази на работата на приложението. Точно тук личи и ролята на преподавателя“.

„Не е достатъчно само преподавателят да допуска използването на ИИ. По-важно е да организира обучението така, че студентите да мислят, да анализират и да носят отговорност за решенията си. Така технологията не измества обучението. Тя може да го подпомага и да доближава работата до реалната инженерна практика“, допълва още проф. Рашидов.

Проф. д-р инж. Алдениз Рашидов е преподавател в Технически университет – Габрово, катедра „Автоматика, информационна и управляваща техника”. Той е директор на Центъра за електронно и дистанционно обучение и ръководител на сектор „Информационно осигуряване” към университета. Научните му интереси са в областта на интернет базираните системи, индустриалните информационни системи и приложението на изкуствения интелект в образованието и научните изследвания. Проф. Рашидов е автор на над 115 научни публикации и е старши член (Senior Member) на IEEE, както и член на IEEE Computer Society и IEEE Robotics and Automation Society.

Тази статия в ДигиталнаИндустрия.bg е подготвена по материали на Инженер.bg.

Източник на снимковия материал: проф. Алдениз Рашидов (личен архив), ©Engineer BG via Canva