Проблемы оценки знаний: может ли искусственный интеллект объективнее учителя найти пробелы в знаниях казахстанского школьника

Традиционная система оценки знаний в казахстанской школе, во многом унаследованная от прежней модели, часто напоминает фотоснимок, сделанный в единственный момент времени — в день контрольной работы или ЕНТ. Учитель видит конечный результат: верный или неверный ответ, решенная или нерешенная задача. На основе этого выставляется оценка, призванная отразить уровень понимания учеником темы. Однако этот снимок нередко оказывается смазанным или неполным. Он не показывает, почему ученик ошибся, какая цепочка рассуждений привела его к неверному выводу, и, что самое важное, в каком именно звене образовалась трещина, которая привела к обрушению всего знания. В этом и заключается коренная проблема оценки: она фиксирует следствие, но редко добирается до причины. И здесь на сцену выходит искусственный интеллект, предлагающий принципиально иной подход — не сделать статичный снимок, а снять весь процесс обучения в динамике, что соответствует духу обновления содержания образования, инициированного Министерством просвещения РК.

Объективность учителя, несмотря на все его стремления, неизбежно подвержена влиянию субъективных факторов. Это и усталость, и личное отношение к ученику, и эффект «ореола», когда предыдущие успехи или неудачи ребенка подсознательно влияют на оценку его текущей работы. Учитель, ограниченный во времени и силами (особенно при наполняемости классов в 30 и более человек), физически не может в течение урока проследить за мыслительным процессом каждого ученика. Он видит итог. Искусственный интеллект лишен этих человеческих ограничений. Его «внимание» не рассеивается, его «настроение» не меняется.    В этом смысле его объективность — это объективность безразличного к личности измерительного инструмента. Важно отметить, что вопросы цифровизации образования и внедрения новых методов оценки являются ключевыми в «Концептуальных основах внедрения искусственного интеллекта в систему среднего, технического и профессионального, послесреднего образования на 2025–2029 годы», где одним из приоритетов обозначено повышение эффективности образовательного процесса за счет технологий.

Главное преимущество ИИ в диагностике пробелов — это его способность к микроскопическому анализу данных. Рассмотрим простой пример: два ученика неправильно решили одно и то же квадратное уравнение. Учитель ставит обоим крестик на полях. Алгоритм же, встроенный в цифровую образовательную платформу, видит нечто иное. Первый ученик ошибся на этапе вычисления дискриминанта, перепутав знак. Второй — правильно нашел корни, но совершил арифметическую ошибку на последнем шаге.    Для учителя это одна и та же ошибка. Для ИИ — две принципиально разные проблемы. Первому ученику не хватает понимания формулы, второму — внимательности. Таким образом, ИИ не просто констатирует факт незнания, а с хирургической точностью локализует пробел. Этот подход лежит в основе адаптивного обучения, элементы которого уже тестируются в рамках проектов Национальной академии образования им. И. Алтынсарина.

Более того, ИИ способен выявлять не выявленные, скрытые пробелы из прошлого, которые мешают усвоению нового материала. Ученик может испытывать трудности с химией потому, что плохо понимает пропорции и проценты — тема из математики за шестой класс. Учитель химии, особенно в старших классах, может уже не обращать на это внимание, списывая проблемы на неспособность к своему предмету. Адаптивная обучающая система на основе ИИ, анализируя ошибки ученика, может выявить этот системный сбой и предложить ему вернуться на несколько лет назад, чтобы пройти короткий модуль на пропорции. Такой точечный и превентивный подход практически недоступен педагогу в одиночку.

Однако означает ли это, что бездушная машина в итоге заменит учителя в вопросах оценки? Ответ — нет. Потому что объективность данных — это еще не полное понимание. ИИ видит «что» происходит, но не «почему». Он может зафиксировать, что ученик резко снизил активность и начал делать странные ошибки. Но объяснить это он не сможет. Причина может крыться в чем угодно: в семейных проблемах, в конфликте со сверстниками, в страхе перед ответом. Учитель, опираясь на свое человеческое понимание, эмпатию и личный контакт, может интерпретировать эти «холодные» данные в их жизненном контексте. Он может отличить пробел в знаниях от психологической блокировки.

Таким образом, спор об объективности ИИ и учителя сводится не к противостоянию, а к синергии. Искусственный интеллект выступает как мощнейший диагностический инструмент, который проводит глубочайшую аналитику, на которую у педагога никогда не хватит времени. Он создает детализированную карту знаний каждого ученика, где отмечены все трещины и провалы. Учитель же, вооруженный этой картой, становится не экзаменатором, а наставником-проводником. Он использует эти данные, чтобы предложить персонализированную помощь, мотивировать и поддержать.

В конечном итоге будущее оценки знаний в Казахстане — это не выбор между человеком и машиной, а их разумное сотрудничество. ИИ берет на себя рутинную, но гигантскую работу по сбору и первичному анализу данных, обеспечивая беспрецедентный уровень объективности в диагностике. Учитель же, освобожденный от этой ноши, получает возможность заниматься своим главным делом — воспитывать, вдохновлять и помогать ребенку на его уникальном образовательном пути, используя данные ИИ не как приговор, а как точку роста. В таком тандеме оценка наконец-то перестает быть концом пути и становится его важнейшей частью, превращаясь из инструмента контроля в инструмент развития.