Этические проблемы цифрового образования

Ближайшее десятилетие будет связано с глобальными изменениями в образовании. Внедрение цифровых технологий не только преобразует сам процесс, но и формирует новые требования к результатам образования, к компетенциям и навыкам, необходимым для жизни в новом, цифровом, мире.

Эти изменения сопровождаются специфическими этическими проблемами.

Когда говорят об этике образования, в частности высшего, как правило, подразумевают:

• базовые этические принципы, которые лежат в основе системы образования;
• практические этические принципы, сформулированные в каких-либо документах, например в этическом кодексе вуза;
• профессиональную этику педагога.

Все названные «типы» этики развиваются давно и независимо от цифрового прогресса. Однако внедрение в обучение цифровых технологий, их использование участниками учебного процесса за стенами вуза порождают новые проблемы.

Этические кодексы есть во многих западных университетах и в некоторых российских. Они регулируют нормы поведения студентов и преподавателей, их взаимоотношения в ходе учебного процесса и за его пределами.

«Объектом» применения этики являются такие проблемы, как взятки преподавателям, гендерное неравенство, фаворитизм, плагиат и т.д.

К этическим принципам относится, например, доступность образования, этические ценности, которые непосредственно транслируются в учебном процессе.

Новая этическая проблема — присутствие педагогов и студентов в социальных сетях и мессенджерах.

Известны многочисленные случаи преследования преподавателей за размещение излишне откровенных фотографий на своих страницах в соцсетях. Летом 2019 года Минпросвещения подготовило и направило в регионы «Примерное положение о нормах профессиональной этики педагогических работников». Документ впервые содержит нормы поведения педагогов в интернете.

Внедрение цифровых технологий в образование сказывается на традиционных этических проблемах образования и привносит новые, специфические, связанные с дистанционными технологиями, с обработкой ПД учащихся, с использованием сведений об успеваемости и т.п.
Новые этические проблемы порождаются различными новыми трендами в образовании. Сегодня наиболее значимыми являются персонализация и адаптивный подход, дистанционные технологии, предиктивная аналитика.

Наряду с очевидными достоинствами названные тренды могут служить источниками определенных этических проблем.

Дистанционные технологии.

С одной стороны, дистанционные технологии повышают доступность образования. Для людей с ОВЗ, лиц, живущих в отдаленных местностях, граждан, желающих получить образование в другой стране, дистанционные технологии открывают доступ к обучению на качественно новом уровне.

При этом по востребованности дистанционное образование уступает очному. Сравнительные исследования не доказали, что онлайн-курс лучше смешанного или только очного формата. Пока не решена проблема мотивации: взрослый человек, заинтересованный в получении нужных компетенций, скорее всего, пройдет программу полностью, но дети школьного возраста сделают это с меньшей вероятностью.

С другой стороны, развитие дистанционного обучения для школьников и дошкольников усугубляет риск их зависимости от гаджетов. Насколько безопасно для детей погружение в цифровую среду? Этот вопрос беспокоит и учителей, и родителей, и общественность.

Перед новым 2019/2020 учебным годом Роспотребнадзор разослал в регионы «Методические рекомендации об использовании устройств мобильной связи в общеобразовательных организациях». Документ содержит ссылки на международные исследования, согласно которым раннее и длительное использование мобильных телефонов ведет к когнитивным нарушениям: повышенной раздражительности, снижению долговременной памяти, умственной работоспособности и внимания, что может повлиять на психическое и физическое развитие ребенка.

Озабоченность психическим и физическим здоровьем детей в связи с использованием гаджетов высказывается в США, Германии, Франции, Турции. Вместе с тем есть данные о положительном влиянии систем ИИ на обучение детей с аутизмом. В целом эта проблема еще слабо изучена.

Таким образом, недостаточно обеспеченный человек, у которого нет денег, чтобы заплатить за очную лекцию преподавателя, будет вынужден смотреть онлайн-курсы, рассчитанные на максимально широкий круг слушателей, и уже не сможет рассчитывать на высокий уровень образования.

Персонализация и адаптивный подход при использовании цифровых технологий позволяют проанализировать психологические особенности обучаемого и предложить тот учебный материал и в том формате, который оптимально подходит ему.

Это не только в разы повышает качество образования, но и снижает риск дискриминации, существующий в современной системе очного образования, когда школьники и студенты со способностями, которые не достигают или существенно превышают средний уровень, оказываются в худшем положении по сравнению с остальными.

Адаптивный подход должен стать следующим шагом в развитии не только дистанционного, но и очного образования.

В Китае насчитывается 238 млн детей и молодых людей (от дошкольников до студентов), страна представляет собой крупнейший в мире рынок образования, в том числе цифрового.

По сравнению с 2018 годом в 2019 году на 10,7% увеличилось число лиц (172 млн), обучающихся онлайн, на 19,6% — количество тех, кто учится онлайн (142 млн).

Крупнейшая китайская компания Squirrel AI learning, развивающая технологии Искусственного Интеллекта в образовании, варьирует содержание учебных курсов для обеспечения адаптивного подхода. Образовательная система на основе ИИ предлагает студенту те задания, которые соответствуют его уровню, обеспечивают плавный прогресс и поддерживают его уверенность в своих силах.

Переход на индивидуальные образовательные траектории — это пока задача будущего. Сейчас наиболее эффективно смешанное обучение, комбинация офлайн- и онлайн-элементов.

Например, подход «перевернутый класс» предполагает, что ученик самостоятельно прорабатывает материал перед уроком: читает, смотрит видео, проходит тесты, — а на урок приходит для того, чтобы учитель объяснил ему то, что осталось непонятно.

Преподаватель выступает как уникальный носитель знаний, который обеспечивает индивидуальный подход к каждому.

Еще одной этической проблемой являются сбор и обработка данных учащихся, с тем чтобы создать индивидуальный профиль обучения.

Проблема не уникальна для сферы образования, а имеет место во всех отраслях, где используются цифровые технологии.

В международном праве и в практике данные детей и студентов традиционно подлежат особой защите, поскольку они рассматриваются как уязвимая группа (вплоть до того, что для их защиты создают отдельные этические стандарты). Именно с такими данными обычно работают образовательные учреждения. Чтобы предлагать наиболее эффективные решения по адаптации образования и созданию персонализированного курса обучения, нужно собирать данные об обучающихся и определенным образом их использовать.

В средней школе № 11 города Ханчжоу (Китай) установлена система «"Умный" глаз» для распознавания лиц учеников. Три камеры, расположенные над доской, наблюдают за классом. Компьютер различает на лице семь разных эмоциональных выражений, например счастливое, грустное, разочарованное, испуганное. Если выражение лица ученика изменилось, система может оценить это как ослабление внимания и немедленно отправляет сообщение учителю. Степень концентрации ученика влияет на его рейтинг.

На чаше весов здесь, с одной стороны, полнота сведений о школьнике или студенте, позволяющая обеспечить содержание и формат обучения, максимально подходящие именно ему, а с другой — накопление чувствительных данных об ученике в учебном учреждении.

Имеются в виду когнитивные способности, отношение к учебе, социальные связи, результаты анализа его успеваемости, вплоть до прогнозов о его возможной карьере. У учащегося и/или его законных представителей есть право не делиться этими данными со школой или вузом, но в этом случае персонализированное обучение невозможно.
Гипотетически можно прибегнуть к следующему варианту: сохраняется неадаптированный усредненный вариант программы, и учащиеся, которые не готовы предоставить все данные о себе, учатся по нему, а те, кто, напротив, заинтересован в максимально эффективном обучении, соглашаются на сбор и обработку всех данных. В любом случае важны возможность отказаться от сбора данных и информированность обо всех аспектах сбора данных, включая последствия такого отказа.

Предиктивная аналитика в образовании связана как с созданием персонализированных образовательных траекторий, так и с рекомендациями о том, какая специальность и карьера больше подойдут тому ли иному человеку. Долгосрочные прогнозы, как и любые рекомендации по выбору профессии, сопряжены с определенными этическими проблемами.

С одной стороны, сложности возникают из-за того, что между обучением и проверкой его эффективности проходит много времени. Например, у младшего школьника могут выявить наличие или недостаток каких-то способностей и выбрать для него соответствующую образовательную траекторию. С годами эти способности могут развиться или угаснуть, да и требования к профессии изменятся, но ребенок уже получил более «узкое» или профильное образование, чем мог бы в другой ситуации.

С другой стороны, тут возникает известная проблема «nudging», когда алгоритмы и цифровые технологии подталкивают пользователя к определенному поведению, ограничивая его свободу воли.

В отношении обучения это усугубляется тем, что прогноз может повлиять на самооценку и мотивацию школьника или студента, ухудшить развитие волевых качеств: учащийся не сам решает, что он хочет и что он будет изучать, а вынужден следовать указаниям аналитической системы.

Планируется, что уже в 2021 году в нескольких российских вузах будет запущен сервис оценки цифрового следа студента — его успеваемости, поведения и участия в общественной жизни.

Система ИИ предложит руководству вуза рекомендации: отчислить студента с низкой успеваемостью или направить на дополнительные курсы.

Этическая проблема несанкционированного использования ПД в сфере профессионального образования может приобретать зловещий оттенок «торговли» специалистами. Например, некоторые владельцы образовательных курсов с массовым интерактивным участием, с применением технологий электронного обучения и открытым доступом черед интернет (англ. massive open online course) готовы продавать сведения о лицах, зачисленных на курс, и рассматривают эту практику как способ получения дополнительного дохода.

Предиктивная аналитика не должна навешивать ярлыки.

Если человек плохо учился в школе, это не значит, что он недостоин получить высшее образование или хорошую работу. Со временем человек может измениться, и тянущийся с детства цифровой след — это сомнительная ценность. Тестируя способности человека, система образования должна помогать совершенствовать их, выравнивать баланс, давать еще больше возможностей, а не ограничивать развитие.

Помимо указанных трендов, в современном образовании есть общие этические проблемы, характерные и для других областей и отличающиеся остротой, так как речь идет о детях и юношестве.

Это в первую очередь проблемы, связанные со сбором данных, потерей приватности, видеонаблюдением и т.д. Уже накоплены примеры неэтичного сбора данных в школах и вузах. Выдвинут ряд инициатив, связанных со сбором данных, они находятся на стадии тестирования и тоже могут вызвать со временем вопросы этики, как, например, перспективы использования системы распознавания лиц во время ЕГЭ.

Таким образом, цифровая экономика ставит перед образованием сложные этические проблемы, связанные с использованием цифровых технологий в процессе обучения, а также с их влиянием на развитие способностей и карьеру человека.

Большинство этих проблем пока не имеет однозначного решения. Очевидно, с одной стороны, что внедрение прорывных технологий в инерционную по своей природе систему образования должно проводиться с большой осторожностью, а с другой — что эти изменения необходимы и неизбежны.

По материалам доклада Ткачевой К. А. директора Центра подготовки руководителей цифровой трансформации ВШГУ РАНХиГС "Этика цифровых технологий в образовании"