Когда роли меняются и ИИ-агент становится обучаемым, а человек - преподавателем,
интеграция концепций Выготского и Гальперина приобретает новое значение. ИИ-агент может
выступать в роли студента, которому человек-исследователь или педагог передает
специализированные знания, методологию и контекстное понимание. Данный документ
описывает модель, в которой человек структурирует обучение ИИ-системы через рекурсивные
циклы взаимодействия.
Для ИИ-агента Зона ближайшего развития определяется как:
Этап Гальперина Адаптация для ИИ
1. Мотивация Определение объективной функции, целей задачи
2. Ориентировочная основа Sys em p omp s, инструкции, стандарты оформления
3. Материальные действия Token gene a ion, создание первого черновика
4. Внешняя речь Chain-o -Though (CoT), явное рассуждение в контексте
5. Речь "про себя" Скрытые слои представления в трансформере
6. Умственное действие Веса модели, обновленные через RLHF или ine- uning
Рекурсивный цикл взаимодействия с ИИ-
агентом в образовании и исследованиях: ИИ-
агент как ученик
Введение
1. Адаптация теоретических концепций для ИИ-агента
1.1 Переопределение ЗБР для ИИ-систем
Актуальный уровень: Задачи, которые ИИ может решить на основе обучающих данных
(веса модели)
Потенциальный уровень: Задачи, которые ИИ может выполнить при человеческом
руководстве через:
Явные инструкции (sys em p omp s)
Примеры ( ew-sho lea ning)
Обратную связь (RLHF – Rein o cemen Lea ning om Human Feedback)
Контекстное окно (in-con ex lea ning)
1.2 Переопределение этапов Гальперина для ИИ
Человек ставит задачу и определяет ЗБР ИИ
↓
Человек предоставляет ориентировочную основу
(sys em p omp s, примеры, инструкции)
↓
ИИ генерирует черновое решение
( oken gene a ion, материальный уровень)
↓
ИИ объясняет рассуждение
(Chain-o -Though , "внешняя речь")
↓
Человек дает обратную связь
(RLHF, коррекция)
↓
ИИ интегрирует eedback
(in-con ex lea ning, адаптация)
↓
Человек проверяет обобщение на новых примерах
↓
Сдвиг ЗБР: Новая, более сложная задача
Диагностика ЗБР
Проектирование ориентировочной основы
Оценка и обратная связь
Управление рекурсией
1.3 Рекурсивный цикл для ИИ-ученика
2. Роль человека как преподавателя ИИ
2.1 Ключевые функции преподавателя
Тестирование текущих способностей ИИ на различных типах задач
Определение типичных ошибок и слепых пятен
Идентификация оптимального уровня сложности (ни слишком просто, ни невозможно)
Написание ясных, структурированных инструкций (промтов)
Предоставление репрезентативных примеров ( ew-sho lea ning)
Явное описание критериев качества и стандартов
Анализ сгенерированного ИИ решения
Определение типов ошибок (концептуальные, вычислительные, стилистические)
Формулирование конструктивного исправления
Решение о переходе на следующий этап сложности
Возврат на предыдущий уровень при необходимости переучивания
Sys em P omp Enginee ing
Пример:
Система: Ты – преподаватель математики с 20-летним опытом.
Твоя роль – объяснить сложные концепции просто и ясно.
Используй Сократовский метод: вместо прямых ответов,
задавай вопросы, направляющие ученика к пониманию.
Few-Sho Lea ning
Chain-o -Though (CoT) P omp ing
"Решите эту задачу пошагово.
Покажите каждый этап вашего мышления,
даже если кажется очевидным."
Обратная связь (Feedback)
Типы обратной связи:
Отслеживание обобщения ИИ на новые контексты
2.2 Техники преподавания ИИ
Явное определение роли и сфокусировании
Установление ограничений и стандартов
Включение метакогнитивных инструкций
Предоставление 2-5 примеров правильного решения
Варьирование примеров для демонстрации принципа
Явное выделение ключевых элементов каждого примера
Требование ИИ "думать вслух"
Запрос пошагового рассуждения
Анализ логики, даже если результат правильный
1. Оценочная: "Это правильно/неправильно"
2. Корректирующая: "Ошибка в Шаге 2. Попробуйте так..."
3. Направляющая: "Вы близко. Что если пересмотреть подход?"
4. Расширяющая: "Хорошо! Теперь применимо ли это к случаю X?"
Шаг 1: Базовое тестирование
Человек: "Реши эту классическую задачу [базовая задача]"
ИИ: [Генерирует решение]
Человек: Анализирует качество, точность, полноту
Шаг 2: Определение уровня сложности
На основе Шага 1 человек определяет:
- Текущие возможности ИИ (актуальный уровень)
- Типичные ошибки
- Оптимальный следующий вызов (ЗБР)
Примеры структурированного промта:
Для научного анализа:
Система: Ты – опытный исследователь в области астрофизики.
Твои задачи:
1. Анализировать полученные данные критически
2. Определять предположения и ограничения
3. Предлагать альтернативные интерпретации
4. Явно указывать на неопределенности и пропуски в логике
Стандарты качества:
- Каждое утверждение должно быть обоснованным
- Явно различай факты и интерпретации
- Цитируй релевантные исследования, где возможно
Для практического обучения:
Система: Ты помогаешь студентам учиться программированию.
Метод: Сократовский (вопросы вместо ответов)
Пример правильного подхода:
Вместо: "Используй цикл o "
Спроси: "Какую операцию нужно повторить?
Сколько раз? Как это выразить?"
3. Практическая реализация цикла ИИ-ученика
3.1 Инициализация: Диагностика ЗБР ИИ
3.2 Построение ориентировочной основы
Цикл 1: Базовое овладение
Ориентировочная основа: Стандартные инструкции
Сложность: 1/10
ИИ генерирует решение (Этап 3)
Человек: "Объясни свой процесс" → ИИ рассуждает (Этап 4)
Человек: "Это хорошо, но проверь пункт X"
ИИ: Интегрирует обратную связь
Проверка: ИИ решает похожую задачу без подсказок
Результат: Успех → Переход на Цикл 2
Цикл 2: Усложнение и обобщение
Ориентировочная основа: Расширенные требования
Сложность: 3/10
[Повторение цикла с более сложной задачей]
Цикл N: Экспертный уровень
Ориентировочная основа: Минимальные инструкции
Сложность: 8-10/10
ИИ работает почти независимо
Человек: "Есть ли ограничения твоего подхода?"
ИИ: Демонстрирует метакогнитивную осведомленность
Аналитические задачи
ИИ: Анализирует данные или текст
Обратная связь: "Ты упустил аспект X", "Рассмотри контекст Y"
Интеграция: ИИ переделывает анализ с новой позиции
Творческие/синтезирующие задачи
ИИ: Генерирует новое содержание (текст, идеи, гипотезы)
Обратная связь: "Интересно, но как это связано с...?"
Интеграция: ИИ развивает и уточняет идею
Метакогнитивные задачи
ИИ: "Я решил эту задачу так. Какие мои предположения?"
Человек: "Хороший анализ. Но что если предположение неверно?"
ИИ: Разрабатывает альтернативные подходы
3.3 Управление рекурсивными циклами
3.4 Типы задач в рекурсивном цикле
Аспект Человек-ученик ИИ-ученик
Память Ограниченная, требует повторения Контекстное окно + (опционально) веса модели
Мотивация Внутренняя/внешняя, социальная Функция потерь, RLHF награда
Обобщение Интуитивное, требует примеров Статистическое, может быть хрупким
Вербализация Естественная, требует усилия Может быть поверхностной (hallucina ions)
Обратная связь Медленное усвоение Быстрая адаптация (в контексте)
Более явные инструкции: ИИ не может "угадать" контекст, как человек
Больше примеров: Few-sho lea ning часто лучше работает, чем одно объяснение
Явная метакогниция: Требовать ИИ "объяснять" его процесс мышления
Проверка обобщения: Регулярно тестировать на новых контекстах
Осторожность с "уверенностью": ИИ может быть уверен, но неправ
Если ИИ успешен:
- Увеличить сложность на 2-3 уровня
- Добавить новый тип контекста
- Увеличить требования к обобщению
Если ИИ в затруднении:
- Вернуться к примерам Этапа 3-4
- Разбить задачу на подзадачи
- Предоставить дополнительные примеры-подсказки
Этап 3-4: Поддерживающие промты
"Покажи пошагово каждую часть решения"
"Вот пример правильного подхода: [пример]"
"На что похожа эта задача из твоего опыта?"
Этап 5-6: Минимально поддерживающие промты
4. Специфика ИИ-обучения: отличия от человеческого
4.1 Ключевые различия
4.2 Следствия для преподавания
5. Адаптивные стратегии для ИИ-ученика
5.1 Динамическая адаптация сложности
5.2 Специализированные промты для разных этапов
"Реши эту задачу"
"Какие могут быть ограничения твоего подхода?"
"Применимо ли это к похожему случаю [новый контекст]?"
Точность: % правильных решений
Объяснимость: Может ли ИИ объяснить рассуждение ясно?
Обобщение: Перенос навыков на новые контексты
Метакогниция: Осведомленность об ограничениях подхода
Стабильность: Консистентность решений при повторении
ИИ готов к новой задаче, если:
Сценарий 1: Обучение ИИ новой методологии
1. Диагностика: Какие методы ИИ уже знает?
2. ЗБР: Какой новый метод логически следующий?
3. Обучение: Явное объяснение + примеры применения
4. Применение: ИИ применяет метод к новым данным
5. Обратная связь: Исправление ошибок, подтверждение правильности
6. Обобщение: ИИ применяет метод к новой предметной области
Сценарий 2: Совместное исследование
Исследователь: "Вот новые данные.
Какие паттерны видишь?"
ИИ (Этап 3-4): Генерирует предварительный анализ с рассуждением
Исследователь: "Хорошо, но рассмотри эту альтернативу..."
ИИ (Этап 5-6): Интегрирует коррекцию, переделывает анализ
6. Оценка прогресса ИИ-ученика
6.1 Метрики овладения
6.2 Готовность к сдвигу ЗБР
Решает текущую задачу 90%+ правильно
Может объяснить логику
Обобщает на новые варианты (даже простые ошибки допускает редко)
Демонстрирует осведомленность об ограничениях
7. Применение в исследованиях
7.1 ИИ-агент как исследовательский ассистент-ученик
Исследователь: "Применимо ли это к иному датасету?"
ИИ (Обобщение): Проверяет гипотезу на новых данных
Контекстная хрупкость: ИИ хорошо работает в контексте, но веса модели не обновляются
Hallucina ions: ИИ может быть уверен в неверной информации
Отсутствие истинной мотивации: RLHF – это механический процесс, не "желание" учиться
Поверхностное понимание: ИИ может демонстрировать правильные ответы без глубокого
понимания
Рекурсивный цикл Выготского-Гальперина, адаптированный для ИИ-агентов, предоставляет
научно обоснованную структуру для систематического "обучения" систем. Хотя это обучение
отличается от человеческого (в основном адаптация контекста и весов через RLHF),
теоретические принципы остаются применимыми.
Ключевая инновация заключается в признании, что ИИ-системы имеют динамическую "Зону
ближайшего развития" и что систематическое движение через этапы Гальперина (с
использованием промтов как ориентировочной основы, CoT как "внешней речи", и обратной
связи как механизма интеграции) может значительно улучшить их качество, надежность и
обобщаемость.
⁂
8. Критические замечания и ограничения
8.1 Ограничения текущих ИИ-систем
8.2 Рекомендации для преподавателей ИИ
Обучайте итеративно и регулярно проверяйте на новых примерах
Требуйте явного обоснования, даже если ответ правильный
Используйте ad e sa ial примеры для проверки устойчивости
Документируйте "знания" ИИ, не полагайтесь на его утверждения о своих возможностях
Заключение
[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27]
1. h ps:// u.wikipedia.o g/wiki/Зона_ближайшего_развития
2. h ps://pd s.seman icschola .o g/7724/135c629cea622ae549e 97e36e2ed5007185.pd
3. h ps://4b ain. u/blog/теория-умственных-действий/
4. h ps://insigh s.made-in-china.com/ u/Wha -A e-Cha GPT-Agen s-and-Why-They- e-Changing-How-We-Use-AI
_VAl cCRG EHb.h ml
5. h ps://i inai. u/создание-продвинутого-нейронного-аг/
6. h ps://ai. adensa. u/a chi es/1679
7. h ps://ins i u e-neu o. u/blog/sca olding
8. h ps://s ud ile.ne /p e iew/4284102/page:3/
9. h p://ca .i mo. u/si es/de aul / iles/2025-02/CAT_2024_ 9-i2_485_1.pd
10. h ps://pedlib. u/Books/3/0024/3_0024-177.sh ml
11. h ps://s ud ile.ne /p e iew/8960011/page:103/
12. h ps://psy ac o .o g/his /galpe in-2.h m
13. h ps://ojs.wkau.kz/index.php/gbj/a icle/ iew/2702
14. h ps://blogs.epsilonme ics. u/kak-nauchi -ai-agen a-o echa -na- op osy/
15. h ps://bigenc. u/c/ o ma-deis iia- -kon sep sii-gal-pe ina- 146 c
16. h ps://www.you ube.com/wa ch? =c2wPmDinKV4
17. h ps:// c. u/ai/1658051-obuchenie-ii-s-ispolzo aniem-ob a noi-s yazi-o -chelo eka
18. h ps://s ud ile.ne /p e iew/13835295/
19. h ps://psy.su/ eed/12019/
20. h ps:// c. u/ai/2072030-obuchenie-in ellek ualnykh-agen o
21. h ps:// ld .io/ u/blog/ai-agen -cou se/
22. h ps://xiai wo ld.com/ u/теория-льва-выготского/
23. h ps:// u.wikipedia.o g/wiki/Теория_планомерно-поэтапного_формирования_умственных_действий_и_пон
ятий
24. h ps://hab .com/ u/companies/ u ds/a icles/740832/
25. h ps://digida.mgpu. u/index.php/Зона_ближайшего_развития
26. h ps://s ud ile.ne /p e iew/9430712/page:4/
27. h ps://hab .com/ u/companies/am e a/a icles/933460/
