7.1 Этика цифровых технологий в образовании

Этика как обязательный предмет изучается, как правило, на философских факультетах. Студентам некоторых специальностей преподают профессиональную этику, например деонтологию в медицинских вузах или этику работы психолога. Для остальных специальностей этика остается разделом философии и не имеет прикладного значения. Таким образом, в традиционной системе профессионального обучения будущие инженеры, специалисты по цифровым технологиям, государственные служащие не получают профессиональной подготовки в сфере этики.

Должно ли это оставаться неизменным в эпоху, когда почти во все сферы деятельности внедряются цифровые технологии, влияющие на традиционные этические нормы (например, видеонаблюдение, сбор персональных данных (ПД), скоринг и т.д.)? Ситуация с соблюдением этических норм в цифровую эпоху становится критичной и вызывает ответную реакцию: появляются этические кодексы и стандарты, этику конкретных профессий начинают регулировать на законодательном уровне. Люди постепенно осознают, что этические вопросы надо решать не после того, как технология уже разработана, а еще на этапе проектирования цифровых решений.

Скорее всего, прикладную этику технологий следует вводить в образование как часть учебной программы. Возможны два варианта позитивного развития ситуации:

Не исключен и третий, негативный, вариант — этика так и останется частью философии и не будет восприниматься как необходимая профессиональная компетенция.

Важно, чтобы этическая основа цифровых решений была понятна не только проектировщикам, но и гражданам, которые будут пользоваться этими решениями. Основы этики цифровых технологий желательно преподавать уже в школе. Тогда школьник будет понимать, как риски, возможные в цифровой среде, и свои права в отношении технологий (например, права на приватность и защиту своих ПД), так и этические нормы различных профессий.

Пока еще рано говорить о сформированных подходах к преподаванию этики, но эти вопросы нужно обсуждать на самых разных уровнях.

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.

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 (рисунок 22).

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.

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.

Адаптивный подход тесно связан с проблемой доступности образования. Уравнительный подход к ученикам обесценивает доступность: даже если каждый может и должен учиться в школе, нет гарантии, что он приобретет необходимые знания. И простой перевод очного образования в онлайн эту проблему не решит, ведь существует еще проблема доступа к самим технологиям (см. раздел 6.2).

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.

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.

Кроме того, если в целях предиктивной аналитики собираются данные обо всех достижениях учащегося, то эти данные могут попасть к работодателю, который использует их при поиске сотрудника на вакансию.

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.