Как я написал диплом с помощью ChatGPT и оказался в центре спора о нейросетях в образовании
С ChatGPT пишут тексты и генерируют идеи — я решил с его помощью окончить университет
Недавно я защитил в РГГУ дипломную работу, которую сделал в соавторстве с нейросетью.
ChatGPT использовал для того, чтобы написать выпускную квалификационную работу, или ВКР. Я мог бы сделать ее сам или при помощи интернета, но выбрал ChatGPT ради эксперимента.
В итоге я написал научную работу, прошел «Антиплагиат» и смог защитить диплом. А после моя история спровоцировала дискуссию о новых технологиях в системе образования, дошла до СМИ и даже до Госдумы.
От редакции
Уже после того, как этот текст вышел, «Антиплагиат» научился определять нейросети. Отдельные куски текста он может пометить как «подозрительные». Но некоторые пользователи все равно смогли обойти систему. О том, как работает новый «Антиплагиат», можно прочитать здесь.
Почему я решил доверить нейросети написание диплома
Я обучался менеджменту в РГГУ на факультете управления четыре с половиной года на вечернем отделении. Одновременно с этим работал и продолжаю работать в маркетинге в игровых компаниях. Сейчас занимаюсь бренд-менеджментом в «CM Геймс»: улучшаю позиционирование компании и игр, продюсирую мерч, помогаю коллегам с их личным брендом. Проще говоря, делаю все по специальности и даже больше.
Мне повезло, что в универе почти не было домашних заданий, в основном все делали на занятиях. Поэтому спокойно посещал лекции, отвечал на семинарах, а когда предмет оказывался скучным или легким — выполнял задачи по работе. На занятиях нам рассказывали, как и что доносить сотрудникам в гипотетических ситуациях и гипотетической компании. А я в то же время на задней парте редактировал квартальную презентацию по наработкам разных отделов.
За время обучения я сдавал задания вовремя, если те нравились. Или находил неординарные подходы, если было скучно. Прочитать статью про философские размышления о любви? Нет, посмотрю выпуск у «Арзамаса». Разобраться в налоговом вычете за учебу из лекции? Еще чего, воспользуюсь Учебником Т—Ж.
Написать ВКР? И тут не как у всех. Так хотя бы увлекает процесс.
Делать ВКР я до последнего не хотел. Вообще, я планировал рассказать о том, как улучшить свою компанию. Но при этом понимал, что процессы у нас выстроены здраво, что-то новое тут предложить сложно. Считал, что лучше сфокусироваться на реальных рабочих задачах, чем тратить несколько недель на сбор теоретической информации по той же работе. В первом случае я хотя бы действительно могу помочь компании, во втором — нет. Поэтому искал способы, как быстро расправиться с ВКР и сделать ее в удовольствие.
В декабре 2022 года, за месяц до сдачи ВКР, узнал про сервис ChatGPT. За короткое время в тредах в «Твиттере» прочитал сразу несколько интересных примеров ее использования. Например, одна девушка с помощью ИИ-чат-бота получила план похудения, а за мужчину нейросеть составила маркетинговую стратегию.
Подумал, что при помощи ChatGPT получится ускорить написание ВКР для университета. Главная цель при этом — научиться формулировать задачи для ИИ и задавать правильные вопросы. Не столько важна готовая научная работа, сколько процесс познания нового инструмента. Это пригодится на практике и в моей работе: писать анонсы, составлять документы, общаться с коллегами. Поэтому остаюсь в выигрыше в любом случае.
Что такое ChatGPT
ChatGPT — это чат-бот от компании OpenAI, основанный на новейшей версии языковой модели GPT-3.5. В Т—Ж уже подробно рассказывали, как он работает и чем отличается от других нейросетей.
Сейчас ChatGPT уже умеет имитировать осознанный диалог с собеседником, учитывать контекст, общаясь с ним, писать тексты, стихи, песни, код, придумывать сценарии, составлять сочинения и эссе для экзаменов.
Начало работы над ВКР
Перед тем как приступить к основной части дипломной работы, нужно было разобраться с несколькими подготовительными этапами. Расскажу про каждый.
Регистрация в ChatGPT в России. Официально ChatGPT недоступен в России. На сайте нужно обязательно зарегистрироваться в системе Open AI для доступа к чату, в том числе привязать свой номер телефона. Российский номер указать при этом нельзя, на него не придет код для авторизации.
Я завел аккаунт в ChatGPT благодаря VPN и иностранной симкарте. У меня есть эстонская симка, так что особенных проблем не возникло. Еще можно удаленно оформить иностранную eSIM или виртуальный номер. Как это работает во втором случае: фактически пользователь арендует зарубежный номер для одного смс или надолго. Подобные услуги можно получить на нескольких сайтах, например Onlinesim.
Стоит помнить, что этот способ несет в себе опасность для персональных данных. Не отправляйте на чужие номера коды доступа к важным приложениям и банковским сервисам.
Выбор темы. Как и говорил ранее, тему я сформулировал сам, за основу взял свой рабочий опыт в компании «СМ Геймс». Ее и рассматривал в ВКР, полностью тема звучала так: «Анализ и совершенствование управления организацией (на примере «CM Геймс»)».
Преддипломную практику, соответственно, тоже прошел в своей компании. Для ВКР сфокусировался на управленческих задачах, таких как описание рабочих процессов, указание должностных обязанностей сотрудников и возможности для улучшения компании. Затем утвердил тему с научной руководительницей.
Создание плана при помощи нейросети. Невозможно просто дать ChatGPT тему и попросить написать по ней целую ВКР. В любом случае пришлось бы разбивать работу на несколько составляющих, тем более что мне нужно было показать план диплома научному руководителю. С него я и начал.
К работе с ChatGPT я подошел на чистом энтузиазме: к тому моменту уже появлялись гайды по работе с нейросетью, но я их не изучал. Начал с простого запроса на русском языке: «Напиши план для диплома по теме». Никакие дополнительные условия я не прописывал, хотя вообще ChatGPT можно сразу задать параметры, например стилистику ответов.
Нейросеть предложила рабочий вариант сразу. Меня он удовлетворил: можно было попробовать другие запросы или сгенерировать несколько вариантов, но я взял первый же ответ и в нем ничего не менял. В таком виде и скинул план научной руководительнице по почте.
![Первая версия плана, полученная в ChatGPT](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-1.cbdpwu..png)
Научница в ответ написала, что мой план не подходит по методическим рекомендациям. Такие методички есть у всех вузов для правильного оформления ВКР — я получил документ на 110 страниц с требованиями к структуре, содержанию и оформлению диплома. Кто оканчивал вуз, знает: регламентируется буквально все, вплоть до необходимости использования шрифта Times New Roman.
Основные требования ко всей ВКР, которые я извлек из документа:
- Работа состоит из введения, теории, анализа, предложений, заключения, используемой литературы.
- Необходимо делать вывод после каждой главы.
- Все части должны быть связаны между собой.
- В дипломе должно быть больше 60 страниц.
- Оригинальность работы — больше 70%.
Не сразу понял, что не так с моим планом. Поэтому отправил нейросети часть методических рекомендаций про создание плана и попросил их придерживаться. Основное требование: отражать специфику темы исходя из научных источников, чтобы применить их для рассмотрения темы и последующих рекомендаций. Это нужно учесть и в плане.
На мой взгляд, в изначальном плане это уже было. Но, как я подумал после ознакомления с методичкой, требовалось доработать именно само оформление с цифрами и частями, а не содержание плана. Поэтому переписал запрос в формате: «Изучи текст и адаптируй по его требованиям предыдущий план:», а после двоеточия вставил часть рекомендаций про создание плана.
В ответ ChatGPT поправил структурирование. По содержанию первый план практически не изменился, структура работы осталась той же. В таком виде я отправил документ научной руководительнице.
![Вторая версия плана, доработанная по оформлению с помощью ChatGPT](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-2.zu9168..png)
Вторая попытка сделать структуру в ChatGPT снова не прошла университетские нормы. Научная руководительница продемонстрировала пример плана из методички и запросила у меня такой же. Думаю, меня просили следовать стандартам методички, чтобы основа была как у всех, а различались уже только детали и специфика.
Проще было бы самому написать план, чем просить написать нейросеть. Поэтому дорабатывал его самостоятельно. В этот раз я уже сам взял шаблон из методички и указал уточнения в скобках красным цветом, которые предложила нейросеть.
![Третья версия плана, сделанная из шаблона методички и предложений ChatGPT красным цветом](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-3.nxd0s5..png)
Это тоже не сработало. В ответ на мое письмо научная руководительница прислала другой шаблон плана, на этот раз она его доработала уже сама. И попросила составить ВКР именно по нему.
Не стал спорить — вставил в кавычки название компании, а третью часть взял из предыдущего плана. Так у моей будущей ВКР появился одобренный план.
![Четвертая версия плана, взятая из другого шаблона методических рекомендаций](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-4.4pbvn1..png)
Написание вступления и теоретической части
Далее я попробовал попросить нейросеть написать уже сам диплом. Сначала просто написал в чат: «Мне нужно создать диплом. Напиши текст от 84 000 символов. Используй следующий план:». И приложил структуру, с которой мне помогла научная руководительница. Задача была настолько масштабная, что ChatGPT даже не стал пытаться, сразу выдал ошибку.
Дело в том, что у нейросети есть свои ограничения — примерно 2000—4000 символов в одном сообщении. Из-за этого ChatGPT может прерываться и не заканчивать мысль. Но нейросеть помнит контекст разговора: что она писала до этого, о чем ее спрашивали. Так что можно раз за разом просить ИИ продолжить мысль.
![Несостоявшийся запрос о написании ВКР на 60 страниц](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-5.u5swjf..png)
Поэтому я начал запрашивать не весь текст сразу, а идти точечно по подтемам из плана. Например: «Я пишу дипломную работу по теме „Анализ и совершенствование управления игровой организацией“. Напиши текст для вводной части объемом более 8000 символов».
Важно: всю работу с ВКР я проводил в одном чате, где сохранялась вся история сообщений. Одна из особенностей ChatGPT в том, что модель улавливает и сохраняет контекст диалога. Ей не надо каждый раз рассказывать, что я пишу диплом, какая у меня тема. Нейросеть уже в курсе этого. Перейди я в другую вкладку, диалог с ИИ пришлось бы выстраивать заново. Поэтому лучше разделять запросы к ChatGPT по тематикам, а не писать вообще все в одном месте.
Поначалу я составлял запросы то на русском, то на английском языке. Проблема в том, что ChatGPT лучше всего работает именно с английским: русский он понимает, отвечает на нем, но ошибок и проблем возникает гораздо больше. Так что я отправлял машинно-переведенные запросы на английском через «Яндекс-переводчик».
Какие требования к введению я задал нейросети
Так как в методичке есть свои требования, пришлось передать их нейросети. Основные моменты такие:
- Обосновать актуальность темы исследования.
- Указать границы исследования — объект, предмет, хронологические, географические рамки.
- Сформулировать цель ВКР, перечень задач, выполнение которых необходимо для достижения цели, ожидаемый результат.
- Определить методы научного поиска.
- Дать характеристику научной новизне и практической значимости ВКР.
- Проанализировать используемые источники и литературу, степень изученности вопроса.
- Добавить описание структуры ВКР.
В ответ ChatGPT прислал мне не 8000 символов, а 3200. Это нормально — можно просто попросить сделать ответ побольше, так я и поступил. В итоге вышло около 5200 символов.
Затем попросил добавить цитаты и список литературы — это требовалось в методичке. В итоге ИИ начал ссылаться на исследования западных университетов за 2017—2021 годы. Например, исследование Harvard Business Review за 2018 год: такое исследование действительно есть в сети, с ним можно ознакомиться. А если их не было, то, видимо, из-за закрытого доступа к ним.
В итоге вышло 6200 символов осмысленного текста.
Расскажу, почему стоит перепроверять источники, на которые ссылается нейросеть. У ChatGPT и подобных ИИ есть особенность — ее называют «галлюцинации». Нейросеть может и добывать реальную информацию, и выдумывать собственную: например, когда просишь ее сочинить стих. И порой эти два сценария смешиваются. Тогда ChatGPT будет с полной уверенностью рассказывать несуществующие факты и ссылаться на ею же выдуманные источники.
![Методические рекомендации с содержанием введения, а также примеры запросов](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-6.qjltzz..png)
![Методические рекомендации с содержанием введения, а также примеры запросов](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-6-1.mv72cr..png)
![Методические рекомендации с содержанием введения, а также примеры запросов](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-7.tm0rg8..png)
![Методические рекомендации с содержанием введения, а также примеры запросов](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-8.mrtddi..png)
![Методические рекомендации с содержанием введения, а также примеры запросов](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-9.7qmef1..png)
Текст вышел вразумительный: структура оформлена по пунктам запроса, есть вода в формулировках, но информация вполне адекватная. В принципе такой же черновик можно было бы написать и самому, но времени потребовалось бы больше.
Перевел введение с английского на русский через «Яндекс-переводчик», вставил в документ и отредактировал грамматику и несостыковки перевода. Например, study перевелось как «исследование», хотя по контексту лучше подходит «изучение».
![Перевод нейросетевого текста с английского на русский](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-10-1.v52bw8..png)
Перешел к теоретической главе. Я сделал запрос в ChatGPT на английском: «Напиши теоретическую часть по аспектам управления современной организацией. Укажи понятие, сущность и основные принципы системы управления предприятием в 11 000—15 000 символах». Изначально никаких дополнительных параметров я не прописывал.
ChatGPT в ответ предложил пять принципов менеджмента на 1765 символов. Для диплома это совсем мало, так что я попросил расширить каждый из тезисов, добавить между ними дополнительную информацию, цитаты и исследования.
Каждый из принципов содержал много воды, повторял, что важна эффективность. Но цитаты и исследования придавали ему научной доказательности. Собрал все дополнения, сформировал первую часть теоретической главы, перевел в «Яндекс-переводчике». Фрагмент все равно пришлось редактировать самому: привести начало и конец каждого принципа к единой структуре, поменять формулировки на более органичные, поправить написание примеров из исследований.
![Изначальный ответ нейросети](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-12.vfpayv..png)
![Ответ нейросети после моих правок и уточнений](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-13.qifxkr..png)
![Переведенный результат с моим редактированием](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-14.2yh6eq..png)
Таким же подходом пользовался для оставшихся тем в теоретической части — «Элементы, цели и базовые модели управления предприятием» и «Методы совершенствования управления и основные подходы к оценке эффективности». В алгоритме, который придумал для работы над ВКР с помощью нейросети, я ничего не менял.
Получившийся текст перевел, добавил в документ и самостоятельно отредактировал. Все те же правки: неточный перевод, написание литературных источников.
![Похожие запросы для «Элементы, цели и базовые модели управления предприятием» и «Методы совершенствования управления и основные подходы к оценке эффективности»](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-15.icpilz..png)
![Похожие запросы для «Элементы, цели и базовые модели управления предприятием» и «Методы совершенствования управления и основные подходы к оценке эффективности»](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-16.glq8mm..png)
![Похожие запросы для «Элементы, цели и базовые модели управления предприятием» и «Методы совершенствования управления и основные подходы к оценке эффективности»](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-17.ett6he..png)
![Похожие запросы для «Элементы, цели и базовые модели управления предприятием» и «Методы совершенствования управления и основные подходы к оценке эффективности»](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-18.fyyo8g..png)
Так как текст был путаный, порой я его переписывал самостоятельно. Например, так выглядит ответ ChatGPT после перевода: «Концепция современного управления организацией относится к несколько различных подходов, методов и инструментов, которые используются для эффективного управления в пределах организации и руководства ими в современной динамичной и быстро меняющейся бизнес-среде».
А так выглядит после моей редактуры: «Это включает в себя управление персоналом, ресурсами и процессами для достижения целей компании в постоянно меняющейся бизнес-среде».
Еще дополнил примеры картинками из интернета с указанием источников — их тоже искал сам.
![Отредактированные тексты нейросети для некоторых из подтем моей ВКР](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-19.apknrz..png)
![Отредактированные тексты нейросети для некоторых из подтем моей ВКР](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-20.jlyjfr..png)
![Отредактированные тексты нейросети для некоторых из подтем моей ВКР](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-21.62icks..png)
В методичке требовали сделать выводы по трем частям главы, поэтому скопировал последний абзац каждой части и попросил ChatGPT: «Напиши вывод по каждой из трех частей».
Затем оформил список литературы — пришлось искать точные страницы исследований от ChatGPT — и завершил теоретическую главу.
Написание практической части
В практической части надо было проанализировать компанию «СМ Геймс» и дать рекомендации для нее: с предложениями, внутренней информацией, анализами и расчетами. Тут пришлось отойти от схемы, которая была с теоретической главой.
Сила ChatGPT немного меркнет в практической части по сравнению с теорией. Нейросеть не может взять актуальные данные после 2021 года, а также экспертно проанализировать компанию. Никакого внутреннего понимания процессов у ИИ нет: в лучшем случае она разберет компанию поверхностно, в худшем — все выдумает. Поэтому у меня — сотрудника — попросту больше знаний и контекста для анализа «CM Геймс», чем у нейросети.
Чтобы лучше сформировать структуру, нашел похожую работу другого выпускника и взял за пример. Так что я ориентировался на фрагменты чужой работы, но раскрывал их в своей. Делал это так. Сначала прогонял текст в «Яндекс-переводчике», а затем просил нейросеть переписать работу: добавить или вырезать информацию, придерживаться стилистики. Результат уже дополнял сам.
Например, в работе-примере описывались должностные обязанности директора по кадрам на другой работе. Я адаптировал текст под свою компанию, переписал с помощью нейросети и отредактировал.
![Запрос и ответ по вступлению к характеристикам предприятия](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-22.xot4re..png)
![Перевод и редактура ответа по характеристикам предприятия](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-23.ms3d8q..png)
![Запрос и ответ на должностные обязанности генерального директора](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-24.ytglvi..png)
![Перевод и редактура ответа по должностным обязанностям генерального директора](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-25.uubvv4..png)
В практической части также нужно делать расчеты и математический анализ показателей компании. Использовал примерные значения, чтобы не обращаться в бухгалтерию за данными и не раскрывать коммерческую тайну компании. Рассчитал показатели по примеру дипломной работы, на которую опирался.
В заключении объединил выводы из теоретической и практической частей. Их тоже просил написать нейросеть — она составила, а я отшлифовал по смыслу и визуальному контексту. Для этого посмотрел заключение чужой работы, изменил пункты по смыслу, попросил нейросеть переписать другими словами, отредактировал сам. Занес текст в документ и повторно прошелся по нему, а затем отправил научной руководительнице.
![Запрос о составлении заключения в ChatGPT](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-26.r3gzqc..png)
![Заключение после редактуры](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-27.kh3oh6..png)
Доработка ВКР
Спустя несколько дней научная руководительница дала обратную связь. Она попросила отшлифовать русский язык, добавить сноски для литературы, доработать теоретическую главу с практической, сделать заключение на основе введения, исправить минорные ошибки. Например, раскрыть цели во введении по пунктам, лучше объяснить необходимость менять оргструктуру, использовать правильные шрифты и отступы.
То есть содержание работы оказалось нормальным, но потребовались доработки по тексту. Больше всего надо сконцентрироваться на правилах оформления. В общем, снова смотреть в методичку.
![Отзыв научной руководительницы на ВКР в общих словах](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-28.ventb8..png)
![Правки по введению](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-29.yd65cd..png)
![Правки по графическому рисунку](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-30.zc4cn9..png)
![Правки по списку литературы](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-31.ny4bku..png)
Правки дорабатывал сам и через ChatGPT. Оформление, новую информацию, рисунки взял на себя, а замену цитат и написание новых частей оставил ChatGPT. На эти изменения ушло еще шесть часов.
В ChatGPT можно попросить заменить часть текста, и при этом ИИ будет учитывать контекст и связывать фрагмент с остальными. Поэтому привести примеры с другой литературой оказалось делом одного запроса. Я скопировал часть с примером английского источника, попросил заменить на русский, указал объем 1000—1500 символов.
Еще поменял один из способов анализа, чтобы все три применялись на практике. До этого использовались только два, а один оказался лишним.
![Как я составлял запросы](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-33.mponiw..png)
![Как я составлял запросы](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-32.itd4v8..png)
Было интересно, каким получится процент оригинальности ВКР. Самостоятельно это сделать сложно: бесплатный антиплагиат всегда завышает уникальность из-за малой базы источников. Так что работу отправил руководительнице, а она пропустила ВКР через внутривузовскую проверку.
Напомню, для зачета требуется больше 70%. Во время написания ВКР я поспорил с девушкой: я поставил на 72%, а она — на 82%. Решили, что кто окажется ближе к правильному значению, тот загадывает другому желание. Побольше бы таких приятных штук в учебном процессе.
На зум-созвоне с однокурсниками научная руководительница огласила процент оригинальности работ. У кого-то было 40%, у кого-то — 77%. А у меня уникальность составила 82%. Нужно было доработать оформление и лучше связать введение с заключением.
![Справка «Антиплагиата» о 82% оригинальности](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-34.spq1gf..png)
Стало очевидно, что схема «написать ВКР с помощью ChatGPT и других источников» рабочая. Нейросеть пишет оригинальный текст, который легко проходит проверку на антиплагиат. Но русский язык нужно основательно дорабатывать: убирать лишние прилагательные, писать глаголы вместо деепричастий. Эту работу делал уже сам, без ChatGPT.
Еще поздравил девушку с победой — удивительно, что она назвала именно 82%. По ее желанию приготовил чизкейк.
Потратив еще три часа на правки своими руками, отправил работу на проверку. Оставалось получить отзывы от научной руководительницы и рецензента, чтобы соответствовать правилам защиты ВКР. Они оказались приемлемыми, тут ничего нового: понял, что на защите будут претензии к тексту и частично выводам, которые я написал сам.
Тем не менее ВКР можно было печатать и сдавать в деканат. Уже при сдаче проверяющая потребовала изменить название для раздела литературы и указать источники по алфавиту, а не по хронологии. Спустя пару часов правок и перешивания ВКР все сдал. Осталось только защититься.
![Отзыв научной руководительницы](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-35.hrxmwh..png)
![Отзыв рецензента](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-36.izhm6u..png)
Защита ВКР
На основе ВКР подготовил презентацию и текст выступления. Скопировал графические рисунки и важную информацию в «Гугл-слайды», а текст к выступлению — в «Гугл-документы».
Я хорошо разбирался в работе и знал, что нужно рассказать про исследование за пять минут, поэтому сам собрал главные моменты из практической части. ChatGPT не смог бы собрать для меня важные моменты для рассказа из-за большого объема текста, так что тут надо полагаться на себя — как с планом и методичкой.
![Слайд по введению к моей ВКР](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-37.p8kjhc..png)
Во время защиты сперва выступали ребята из магистратуры, и только потом наша группа бакалавриата. Ожидал, что возьму в качестве примера их презентации: надо было внимательно выслушать. Но первый выступил средне, второй с трудом говорил. В итоге я засмеялся от переоценки своих ожиданий и не смог прекратить. Смех подхватили остальные, а меня выгнали из аудитории.
Через десять минут вышел второй выступающий и признался, что хотел сломать мне нос. Чтобы этого не случилось, объяснил ситуацию: мол, я внимательно слушал, но при этом из его речи ничего не усвоил. Так что мой нос остался целым.
Зашел обратно в аудиторию, и тут наступила моя очередь. Спокойно представил презентацию, ответил на вопросы. Комиссия засчитала выступление, но ее смутило, что я смеялся в аудитории. А еще она охарактеризовала представленную организацию как «нетрадиционную» — не понял, что это значит. Но никто не заподозрил, как написана ВКР.
Мне снизили оценку за поведение в аудитории и рассказ о европейской компании с учетом отзывов проверяющих. Получил удовлетворительно.
Сколько времени я сэкономил с помощью нейросети
От плана ВКР до полностью готовой первой версии прошло шесть дней — из них три дня я сидел по несколько часов над каждой из глав. Если считать только затраченное время, с учетом последующих правок и ручной доработки вышло почти 24 часа. По календарю — две недели.
Также порядочно времени ушло на подготовку к защите, финальные правки к ВКР по требованиям вуза и печать документов. Так что суммарно вышло 38 часов.
На что ушли 38 часов
Практическая часть | 11 часов на анализ и рекомендации |
Изучение методички | 8 часов в несколько подходов |
Доработки | 6 часов в три подхода |
Введение и теория | 4 часа на первую версию |
Правки для сдачи работы | 4 часа на внесение правок по оформлению |
Подготовка к защите | 3 часа на создание презентации |
Составление плана | 2 часа на составление и редактуру |
На что ушли 38 часов
Практическая часть | 11 часов на анализ и рекомендации |
Изучение методички | 8 часов в несколько подходов |
Доработки | 6 часов в три подхода |
Введение и теория | 4 часа на первую версию |
Правки для сдачи работы | 4 часа на внесение правок по оформлению |
Подготовка к защите | 3 часа на создание презентации |
Составление плана | 2 часа на составление и редактуру |
Меньше всего правил теоретическую часть: ChatGPT выдает проверенную информацию, связанную здравым смыслом. А для практической части пришлось больше писать самому, чем просить сделать нейросеть. По крайней мере, для компании, которая не у всех на слуху.
У однокурсников ушло в разы больше времени на написание. Особенно на теоретическую часть, поскольку для нее сложно найти источники и структурировать информацию. С практической частью фора у меня была не такая большая, так как я много писал и сам. В любом случае спасибо ChatGPT за сэкономленные как минимум десятки часов.
Что происходило после защиты
Первые несколько часов меня не покидал восторг, что я сломал игру, не нарушив никаких правил. Я все так же провел исследование по теме, оформил это по всем методическим требованиям и выступил со своей работой — смог защитить ее, ответил на вопросы.
Считаю, мой процесс не отличается от подготовки других работ. Просто часть чисто механической работы я отдал нейросети, чтобы сэкономить время. Но все еще важно, чтобы студент понимал детали своей ВКР. Иначе он попросту не сможет защититься.
Затем я решил поделиться своей историей в «Твиттере». Ожидал, что привлеку внимание людей, так как многим известны страдания из-за подготовки дипломов или ВКР. За первые два часа набралось более 50 тысяч просмотров, а люди поделились на два лагеря. Одни поддерживали сообразительность, другие агитировали аннулировать мою работу. Мой тред предполагал дискуссию, поэтому реакция ожидаемая.
Утром у первого твита оказалось более полумиллиона просмотров, дискуссия вышла за пределы «Твиттера» и попала в другие соцсети, а также в СМИ. Резонанс вырос после обращения одного пользователя в РГГУ с просьбой аннулировать мою работу. В итоге высказались в том числе представители моего университета, а министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков назвал мой эксперимент «изобретательностью» и «проверкой системы на прочность».
Декан факультета экономических наук НИУ ВШЭ Сергей Пекарский тоже обратил внимание на систему: «Сегодня и без нейросетей можно найти текст в интернете. Здесь вопрос именно к преподавателям, к их отношению к своей работе и к их степени толерантности к такого рода нарушениям этики. Хорошая работа предполагает работу студента на протяжении достаточно длительного периода под научным руководством, а недобросовестного студента легко вычислить».
![Новость про мою работу на ТАСС. Источник: tass.ru](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-38.panayh..png)
![Мое интервью изданию Inc. Источник: incrussia.ru](https://opis-cdn.tinkoffjournal.ru/mercury/gpt-vkr-39.3m3cta..png)
Учитывая, что к тому времени представители РГГУ уже публично предложили ограничить работу ChatGPT в учебных заведениях, я проявил инициативу и позвонил в деканат. Первоначально попросили приехать, чтобы поговорить, но мой отец, юрист по профессии, рекомендовал оставаться дома. Он поговорил с деканатом по телефону и выяснил из разговора, что ВКР защищена и остается подлинной, но в университете проведут внутреннюю проверку на будущее.
В тексте я показал только часть диплома, но при желании можно ознакомиться с полной версией ВКР: я опубликовал ее в открытом доступе.
Что в итоге
Нейросети помогают ускорить работу. Кому-то это поможет в творческой или профессиональной деятельности, а мне пригодилось в учебе. Но ИИ не сделает за вас все. Идеальная схема: доверять ChatGPT конкретные задачи, а затем дополнять и редактировать текст самостоятельно.
Моя история подняла настоящий общественный резонанс: я столкнулся со множеством мнений и высказываний на тему нейросетей и образования. И вот что я думаю на этот счет.
Использование нейросетей в образовании — это признак находчивости. Чем быстрее и продуктивнее студент разбирается в теме, тем с большим энтузиазмом он относится к учебе. Сначала мне не хотелось писать ВКР, но под конец делал ее с интересом к исследованию.
Нужно пересмотреть процесс сдачи ВКР с учетом появления нейросетей. На защиту мне дали около десяти минут, семь из которых на выступление, три — на ответы на вопросы. Считаю, что для научных работ объемом 60 страниц этого слишком мало. Нужно задавать больше вопросов, чтобы выявить, насколько человек готов к защите и сколько своей работы он подготовил сам.
Нейросети безусловно полезны. Я продолжу использовать их и на работе. Главное, что уйдет проблема чистого листа, когда не знаешь, с чего начать. Благодаря ChatGPT я смогу быстрее и эффективнее писать основы для документов, анонсов, сообщений. Их все равно придется обрабатывать и редактировать, но это даст время сфокусироваться на других задачах. Этими наблюдениями поделюсь позже — скорее всего, в новом треде или статье.
Пробуйте и экспериментируйте. Мне было весело и интересно писать ВКР именно так.
Мы постим кружочки, красивые карточки и новости о технологиях и поп-культуре в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь, там классно: @t_technocult.