Чему вы научитесь

Расчётное время: 40 минут

К концу этого урока вы сможете:

• Применять свои дисциплинарные знания для создания специфичных для вашей области приложений 4D
• Сотрудничать с коллегами для формирования общего понимания дисциплинарной грамотности в сфере ИИ в вашем подразделении

Применение экспертных знаний в области к дисциплинарной грамотности в сфере ИИ

В этом видео показано, как применить ваши глубокие дисциплинарные знания для адаптации Рамки дисциплинарной грамотности в сфере ИИ под вашу область. В нём подчёркивается, что развитие дисциплинарно-специфичной грамотности в сфере ИИ происходит за счёт превращения неявных знаний в явные — формулирования того, как выглядит качество, как эксперты общаются, какие проблемы важны и какие стандарты применяются. В видео показано, как работать с коллегами для формирования общего понимания каждого из 4D в вашей дисциплине: определения критериев качества для «Распознавания» (Discernment), картирования норм общения для «Описания» (Description), понимания декомпозиции задач для «Делегирования» (Delegation) и кодификации этических стандартов для «Добросовестности» (Diligence). В нём подчёркивается, что эта глубокая дисциплинарная работа создаёт обратную связь: студенты, которые могут формулировать стандарты качества, лучше оценивают любой результат, те, кто понимает методы, могут направлять любой процесс, а те, кто усвоил этику, могут ответственно участвовать в любом взаимодействии. В видео также отмечается, что подготовка студентов к тому, чтобы их нельзя было заменить, означает развитие именно этих уникально человеческих способностей.

Основные выводы

• Превращение неявных дисциплинарных знаний (например, лучших практик, этики, жанров исследований и т. д.) в явные готовит студентов к эффективному сотрудничеству с ИИ
• Каждый из 4D требует дисциплинарно-специфичной интерпретации и применения
• Совместная работа с коллегами формирует общее понимание и более сильные рамки
• Студенты, которые понимают качество, методы и этику в вашей области, могут лучше направлять ИИ
• Цель — подготовка студентов к тому, чтобы их нельзя было заменить, за счёт развития уникально человеческих способностей

Упражнения

Для нашего заключительного упражнения мы дадим нашим ИИ-партнёрам перерыв и просто поговорим с нашими коллегами-людьми!

Однако предварительное выполнение участниками упражнения из предыдущего урока индивидуально облегчит эти обсуждения.

Организуйте время для совместной работы над рамкой 4D с коллегами в удобном для вас формате.

Вот несколько тем, которые помогут направить ваше обсуждение:

Для «Распознавания» (Discernment) — «Как выглядит качество в нашей области?»

• Совместно сформулируйте, что означает превосходство в вашей дисциплине, выходя за рамки расплывчатых терминов
• Определите конкретные характеристики, отличающие выдающуюся работу от посредственной
• Обсудите, как научить студентов распознавать эти маркеры качества
• Задокументируйте критерии, которые могут помочь студентам оценивать как работу, выполненную людьми, так и сгенерированную ИИ

Для «Описания» (Description) — «Как мы общаемся в нашей области?»

• Точно опишите ключевые продукты в вашей области (например, не просто «отчёты», а конкретные артефакты и их значимость)
• Задокументируйте процессы мышления, которые эксперты используют при решении проблем в вашей области
• Определите поведенческие нормы и условности, определяющие профессиональную практику
• Исследуйте, как сделать эти паттерны общения явными для студентов

Для «Делегирования» (Delegation) — «Какие задачи выполняются в нашей области?»

• Разбейте типичные задачи в вашей дисциплине на составные части
• Определите, какие элементы требуют человеческой оценки, творчества или экспертных знаний
• Обсудите, где ИИ может автоматизировать, дополнять или выступать в роли агента
• Создайте рамки принятия решений о том, когда и как вовлекать ИИ в дисциплинарную работу

Для «Добросовестности» (Diligence) — «Какие ценности и стандарты приняты в нашей области?»

• Кодифицируйте этические рамки, специфичные для вашей дисциплины
• Проясните нормы прозрачности и ожидания в отношении раскрытия информации
• Обсудите стандарты подотчётности и профессиональные обязанности
• Рассмотрите, как это применяется, когда ИИ участвует в работе

Создание общего документа

• Соберите дисциплинарно-специфичные интерпретации каждого из 4D
• Включите конкретные примеры из вашей области для каждой компетенции
• Добавьте педагогические стратегии, которые коллеги предлагают для развития этих компетенций
• Определите области, в которых у вас есть консенсус, и где позиции различаются
• Подумайте, как поделиться этой работой со студентами, чтобы сделать дисциплинарную грамотность в сфере ИИ конкретной
• Обсудите, как интегрировать эти дисциплинарно-специфичные 4D в учебный план
• Подумайте, как оценивать, помогают ли эти рамки студентам
• Согласуйте следующие шаги для продолжения обсуждения и внедрения новых инициатив

Что дальше

Вы завершили курс по обучению дисциплинарной грамотности в сфере ИИ! Пройдите заключительный тест в следующем уроке, чтобы получить сертификат об окончании.

Обратная связь

По мере прохождения курса мы будем рады узнать, как вы применяете его концепции в своей жизни, работе или занятиях, а также получить ваши отзывы. Поделитесь своими отзывами [здесь](#).

Благодарности и лицензия

Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller и Anthropic. Распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0. Этот курс основан на Рамке дисциплинарной грамотности в сфере ИИ (The AI Fluency Framework) от Dakan и Feller. Частично поддерживается Ирландским управлением по высшему образованию (Higher Education Authority, Ireland) через Национальный форум по повышению качества преподавания и обучения (National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning).