«Промптинг. Часть 2»: от реверсивного диалога к сократическим заданиям

На занятии «Промптинг. Что нужно знать и уметь? Часть 2» преподаватели шаг за шагом осваивали реверсивный диалог с нейросетью: сначала формулировали желаемый результат, а уже затем уточняли с ИИ шаги и условия для его достижения. Это позволило увидеть, как меняется качество ответа, когда запрос строится не «с нуля», а в режиме совместного конструирования с моделью, что помогает экономить время при разработке учебных материалов.

Участники узнали, как на основе реверсивного диалога собрать точный промпт для генерации тестовых заданий в Moodle. Благодаря этому преподаватели получили инструмент, который ускоряет подготовку тестов, помогает выстраивать единые критерии оценивания и снижает рутинную нагрузку при обновлении фондов оценочных средств.

Отдельный блок занятия был посвящен созданию промптов для проведения сократического диалога. Участники разрабатывали запросы, в которых нейросеть не просто отвечает, а задает уточняющие вопросы, подталкивая студента к аргументации и поиску решений. Такая методика усиливает развивающую функцию обучения: ИИ используется как тьютор, который учит мыслить, а не предлагает готовый ответ.

«Промптинг. Часть 3»: диаграмма мыслей и интерактивные ИИ-проекты

На занятии «Промптинг. Что нужно знать и уметь? Часть 3» преподаватели познакомились с техникой «Диаграмма мыслей», где в одном диалоге встречаются несколько виртуальных персонажей. Такой формат промпта помогает моделировать академическую дискуссию, учить студентов видеть проблему с разных сторон и тренировать навык аргументации в цифровой среде.

Участники также осваивали промпты для извлечения информации из текстов: задавали ИИ роль аналитика, который структурирует объемный материал, выделяет ключевые тезисы, формулирует вопросы. Это дает преподавателю мощный инструмент для переработки статей, учебных и нормативных документов в задания, понятные студентам и удобные для использования на занятиях.

Финальная часть встречи была посвящена подготовке интерактивных проектов на платформе Perplexity Labs. С одним из них можно познакомиться по ссылке.

Результаты практической работы публиковались в Telegram-группе, обсуждались и дорабатывались: по сути, участники выстраивали сообщество практиков, которое совместно тестирует идеи и быстро превращает экспериментальные находки в рабочие инструменты для университетских курсов.