«Найти подход, который люди даже не рассматривали». Искусственный интеллект в образовании

По прогнозам, объем рынка искусственного интеллекта (ИИ) в сфере образования в 2023 году составит до 3,68 миллиарда долларов, а к 2030 году уже достигнет 80 миллиардов долларов – невероятная скорость роста! О том, как ИИ-технологии помогают улучшить образование уже сейчас и каковы возможные риски, рассказали в интервью корреспонденту Mir24.tv эксперты отрасли.

Сделать обучение легким, приятным и увлекательным: как ИИ применяется в образовании уже сейчас?

Прежде всего, не нужно путать искусственный интеллект и просто обучение с помощью компьютера. ИИ – это более широкий термин, описывающий компьютерную систему, которая может учиться сама и принимать решения самостоятельно.

Уже сейчас ИИ применяется в разных сферах образования. «Например, ресурс Duolingo персонализирует курсы, адаптируясь к сильным и слабым сторонам, а также к предпочтениям каждого учащегося, – говорит генеральный директор INPRO.digital Виталий Арбузов. – Искусственный интеллект обращает внимание на то, каким словарным запасом владеют ученики, что им нравится, какой контент для них является сложным. Это позволяет сделать процесс обучения более интересным для каждого ученика. Thinkster использует ИИ для разработки индивидуальной программы обучения математике. В своем подходе эти курсы сочетают ИИ с живыми преподавателями».

По словам эксперта, это позволяет не только адаптировать курсы под учеников, но и самим преподавателям эффективнее адаптироваться к каждому студенту.

«Сейчас студент или школьник может найти большое количество лекций, материалов в интернете абсолютно бесплатно. Это очень помогает мотивированным ученикам, – говорит главный разработчик Альфабанка Степан Михайлюк. – Но не нужно забывать, что реальная картина школы и университета другая.

Средний студент или ученик не мотивирован получать знания. Его главная цель – сдать предмет. Диджитал курсы не прививают любовь к предмету, не мотивируют. Нужно помнить, что учитель как раз и нужен для того, чтобы в какой-то момент мотивировать, подтолкнуть ученика, где-то выдать факт, а где-то провести обсуждение, вывести логически ответ на вопрос, тем самым научить думать».

Именно этим и будет в дальнейшем заниматься ИИ в образовании. Его задача – создать такую траекторию обучения для конкретного человека и подобрать для него такие мотивирующие стимулы, которые сделают процесс обучения легким, приятным и увлекательным.

«Уже сейчас ИИ применяется для персонификации обучения – и для подбора наиболее подходящего задания для ближайшего шага, и для составления некого целостного «маршрута» обучения, – говорит руководитель направления «Организация и персонал» компании «Рексофт Консалтинг» Маргарита Патрушева. – При этом учитываются предпочтения пользователя, его текущий уровень освоения предмета, а также аналитика по опыту других пользователей. Этот же механизм лежит в основе интеллектуальных помощников и «подсказчиков» при выполнении рабочих задач, которые все больше становятся частью общего процесса обучения.

ИИ также используется при работе с контентом и базой знаний: автозаполнение поисковых запросов, помощь в присвоении тегов (индексация) для документов и иных материалов, а также в целом так называемое «курирование контента».

Каким станет образование будущего?

Вот как в идеальном будущем видит роль ИИ в образовании эксперт по искусственному интеллекту и машинному обучению, преподаватель Школы программистов МШП Василий Лысов.

Индивидуальный подход к каждому ученику. Машине без разницы, сколько учеников в классе, она может справиться с любым количеством. Внедрение подобного инструмента может повысить вовлеченность учеников и снизить стресс, вследствие чего значительно улучшится их успеваемость.

Рекомендации для преподавателя. Процесс образования – это диалог учителя и ученика. Проблема не может вечно быть только на стороне ученика. Учителя тоже люди, и им свойственно ошибаться. ИИ будущего мог бы указывать преподавателям, где стоит изменить свой подход.

Проверка заданий. Освободившееся время учитель сможет тратить на более качественную подготовку к будущим занятиям.

Генерация идей. Если ИИ может проверять задания, то почему бы не попросить его создавать их? Существенным плюсом внедрения ИИ является тот факт, что он «думает» иначе. В его «голову» может прийти такой подход, который люди вообще не рассматривали.

Директор компании НТР Николай Михайловский считает, что ИИ будет внедряться в образование в трех ипостасях:

1. Автоматическая оценка знаний и умений за пределами выбора из списка ответов. Уже сейчас технологии почти позволяют, например, проследить цепочку выводов в решении математической, физической или химической задачи. Не очень далеко мы и от возможности с помощью ИИ оценить качество школьного сочинения или изложения.

2. Адаптивные индивидуальные программы. Такие системы российской разработки уже имеются, например, для школьного курса математики. Можно ожидать их появления и для других предметов.

3. Адаптивные системы игровой и соревновательной мотивации обучения.

«С одной стороны, СССР являлся пионером соревновательной мотивации обучения в виде олимпиад. С другой стороны, проблема мотивации отстающих учеников глобально не решена мировой педагогикой, и можно ожидать попыток геймификации образования на основе ИИ», – говорит Николай Михайловский.

По славам Маргариты Патрушевой, картина будущего в обучении предполагает более полное использование возможностей любых цифровых технологий, не только ИИ. Например, дополненной реальности: известно, что лучше всего усваивается информация, полученная через личный эмоциональный опыт – и при этом мозг будет воспринимать как собственный опыт в том числе картину, полученную через VR/AR.

Также блокчейн дает возможность смешивать собственно обучение и рабочие и повседневные задачи. А именно накапливать баллы за решение любого вида задач, например, в рамках рабочего или учебного проекта, участия в хакатоне (форум для разработчиков, во время которого специалисты из разных областей разработки программного обеспечения сообща решают какую-либо проблему на время – прим. ред.) и т.п., и далее конвертировать их в обе стороны – как для получения зачета, так и для монетизации.

«С другой стороны, произойдет и рост активной роли человека в процессе обучения – как в части потребления информации и формировании запроса на новый опыт и знания, так и при создании контента, обмене и донесении его до других», – говорит эксперт.

Риски и социальные последствия массового внедрения ИИ в образовании

Конечно же, найдется много сторонников и ярых противников внедрения ИИ в образование. Так бывает с любыми новинками, особенно когда речь заходит о детях. «Мы привыкли, что есть живой человек, с ним можно обсудить успехи и промахи своего ребенка. Сам факт того, что на процесс становления ребенка как личности влияет какая-то машина, оттолкнет многих, – говорит Василий Лысов. – Также не стоит забывать про «фактор души» у живого человека. Машина не способна к истинному состраданию, потому что просто не может это осознать. До полной замены людей в образовании еще очень далеко и будет огромное количестве дискуссий «а надо ли?».

Сейчас учителям однозначно бояться нечего: на их работу посягать никто не собирается, а внедрение новых технологий направлено исключительно на повышение комфорта и эффективности как самих преподавателей, так и их учеников.

Тем не менее внедрение ИИ в систему образования создает целый ряд отложенных во времени вызовов для социальной и правовой сфер.

«В первую очередь встает вопрос о кадрах в образовании – задачи, с которыми раньше справлялся десяток учителей, теперь будут решаемы одним преподавателем, – говорит Виталий Арбузов. – Второй вопрос – ответственность. Если ИИ неверно подобрал траекторию обучения, то кто в этом виноват? Как выявить сбой и не допустить повторения ошибки? Из плюсов такой системы стоит выделить объективность оценивания, экономию времени (как учеников, так и преподавателей), а также заботу об эмоциональном состоянии каждого ученика – ИИ сможет отслеживать изменения в продуктивности и заинтересованности каждого студента, и даже выявлять отклонения в поведении».

Уже сейчас созданы приложения, которые выявляют эмоциональные проблемы ученика. Так, ученые из Университета Джона Хопкинса в Балтиморе (США) разработали новый алгоритм на базе машинного обучения, который с высокой точностью выявляет подростков с суицидальными мыслями, анализируя данные опросов. Подобные технологии разрабатываются и в России. Они помогут тем школьникам и студентам, кто столкнулся с социальной изоляцией, тревожностью и депрессией.

Источник: mir24.tv