методы искусственного интеллекта в образовании

Как образовательные организации внедряют ИИ‑решения

Пересказываем результаты, обнародованные исследовательской компанией HolonIQ.

Иллюстрация: Astori15 / Shutterstock / Wikimedia commnons / Colowgee для Skillbox Media

Обозреватель Skillbox Media. Магистр по научной коммуникации, интересуется социологией науки, историей и будущим образования.

Исследовательская компания HolonIQ опубликовала результаты международного опроса организаций сферы образования об использовании технологий искусственного интеллекта.

Публикация основана на двух волнах аналогичного опроса, прошедшего в 2019 и в 2022 годах. Всего в нём приняли участие 464 респондента. Несмотря на небольшую выборку, на опрос стоит обратить внимание: как и другие инициативы компании, он проводится по всему миру и охватывает не случайных людей, а профессионалов выбранной сферы.

Рассказываем, видят ли педагоги и руководители пользу в основанных на ИИ решениях и что изменилось в их ожиданиях с 2019 года.

За три года с 2019-го по 2022-й заметно выросла доля респондентов HolonIQ, кто уже успешно внедрил решения, основанные на ИИ, — их стало 25%. Стало чуть больше тех, у кого внедрение таких решений в ближайших планах, и исчезли не заинтересованные совсем.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Источник данных: HolonIQИнфографика: Skillbox Media


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Но не всё так радужно: появились ответы тех, для кого опыт использования ИИ оказался неудачным и кто забросил такие попытки. В сумме их оказалось 4%.

Возможные причины разочарования в ИИ применительно к высшему образованию обсуждались на одном из вебинаров HolonIQ. Как пояснили эксперты HolonIQ, в интервью многие представители сектора отмечали, что ИИ-решения — например, для учебной аналитики — не принесли им таких масштабных и быстрых изменений, как ожидалось несколько лет назад. Кроме того, до попыток внедрения ИИ не было известно, как много ресурсов это потребует.

Эксперты из HolonIQ выделяют четыре направления в ИИ, у которых есть потенциал применения в образовании:

Опрос показал, что наиболее перспективными в 2022 году представители сферы считали последние две области применения. Самым большим значением (с оценкой 8,6 из 10) участники опроса наделили аналитические решения. Такие решения также чаще всего оказывались и в числе тех, которые участники опроса уже внедрили или пробуют в пилотном режиме — доля таких ответов составила 49%.

Интересно, что опрос проводился ещё до появления ChatGPT — основанного на языковой модели чат-бота, который взбудоражил мир образования. В HolonIQ объясняют воспринимаемую респондентами важность языковых и аналитических технологий тем, что они могут сыграть ключевую роль в создании умных систем адаптивного обучения.

Что касается технологий компьютерного зрения, в образовании в последние годы они стали важны прежде всего в системах прокторинга. Но их наряду с голосовыми помощниками опрошенные считают менее важными для обучения.

По опыту тех, кто уже использует ИИ, наибольшую ценность он создаёт в сфере оценки и обратной связи, в самих процессах обучения и поддержки студентов.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

А вот те, кто пока лишь испытывает ИИ-решения, основной целью этого назвали улучшение результатов для пользователей (этот вариант выбрали 75% респондентов). Это согласуется с популярностью аналитических решений, направленных на персонализацию образовательного пути студентов и их поддержку. Следующие по актуальности мотивы для внедрения ИИ — стремление сократить расходы (45%) и, ни много ни мало, желание перевернуть рынок (43%).

ИИ-решения востребованы далеко не во всех уровнях образования и не во всех задачах.

Сегментами рынка, в которых опрошенные ожидают наибольшего влияния ИИ, стали тестирование и оценка, а также изучение языков. Профессиональное и высшее образование, как и корпоративное обучение, получили оценки практически на одном уровне (около 8 баллов из 10). Для школьного обучения перспективы ИИ-решений оценило меньше экспертов, а в их потенциал для образования детей раннего возраста вообще мало кто верит — его оценили всего на 5,6 балла.

Что мешает внедрить ИИ тем, кто видит в нём хорошие перспективы для своих проектов? Во-первых, чтобы внедрить ИИ-решения, организацию надо к этому определённым образом подготовить. Например, сначала нужно картировать доступные и полезные возможности ИИ-инструментов, создать техническую инфраструктуру и отладить процесс сбора данных. Со всем этим тоже есть проблемы — в 2022 году больше респондентов, чем в 2019-м, сообщили о трудностях с выполнением этих этапов в своих организациях.

Во-вторых, не хватает профессионалов в области ИИ. Опрос показал, что с 2019 года с 37 до 28% снизилась доля организаций, где есть сотрудники (или есть возможности их привлечь) с необходимыми для внедрения ИИ навыками. А ещё похоже, что работающие в образовательных организациях люди не горят желанием применять ИИ‑решения, потому что не очень им доверяют. Причём уровень недоверия, как ни странно, растёт, а не падает. По сравнению с 2019 годом с 18 до 12% упала доля ответов «Сотрудники доверяют сгенерированным ИИ выводам», с 7 до 3% — «Сотрудники используют ИИ в принятии решений и управлении».

Авторы опроса связывают такие результаты с несколькими факторами, в том числе с глобальным дефицитом цифровых навыков, а также растущей сложностью самих ИИ‑инструментов.

Об этом говорит и распределение ответов на другой вопрос, о наиболее значимых барьерах внедрения ИИ. Недостатки в инфраструктуре и данных — почти на том же уровне, что и три года назад, но все остальные препятствия стали только значимее.

Что ограничивает образовательные организации во внедрении ИИ

Отчасти эта ситуация — следствие того, что в 2022 году многие организации развивали работу с ИИ-инструментами силами своего коллектива, без закупки готовых решений с поддержкой и передачи соответствующих функций на аутсорс. Об этом сообщили 42% опрошенных. Между тем на рынке труда спрос на навыки работы с ИИ растёт очень быстрыми темпами, а образовательным организациям трудно конкурировать за IT-кадры. Видимо, выход из положения находится всё-таки в партнёрствах с другими отраслями.

Больше интересного про образование — в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь!


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Жизнь можно сделать лучше!Освойте востребованную профессию, зарабатывайте больше и получайте от работы удовольствие. А мы поможем с трудоустройством и важными для работодателей навыками.

Как искусственный интеллект может помочь в образовании

В нескольких штатах США не разрешают использовать ChatGPT в учебных работах из-за опасений, что нейросеть негативно воздействует на обучение. Аналогичное решение приняли в Японии. В Италии нейросеть запретили полностью, то же самое хотят сделать в Германии, Испании и ряде других развитых стран.

В России дела обстоят иначе. История студента РГГУ Александра Жадана, успешно защитившего дипломную работу, написанную при помощи ChatGPT, вызвала большой резонанс. Когда молодой человек рассказал, как он на самом деле выполнил работу, его не наказали — и даже пригласили в Комитет Госдумы по информационной политике, чтобы обсудить перспективы применения ИИ в системе образования.

Такая позиция руководства страны вселяет надежду. Если чиновники образования готовы видеть в новой технологии не опасность, а возможности, значит, у отечественной школы есть шанс измениться к лучшему. ‍

Развитие нейросетей не остановить, а запрещать их не более эффективно, чем сражаться с ветряной мельницей. Искусственный интеллект уже кардинально меняет рынок труда и сферу услуг, так что трансформация нынешней системы образования всего лишь вопрос времени.

Искусственный интеллект в образовании

Время на прочтение

«Искусственный интеллект может уничтожить человечество!» — предупреждает Илон Маск в интервью телеканалу Fox News. Алармистское заявление выпустили и другие руководители компаний и ученые: свои подписи под документом, призывающем более трезво оценивать риски повсеместного использования искусственного интеллекта, поставили CEO ведущих разработчиков ИИ: Сэм Альтман из OpenAI, Демис Хассабис из Google DeepMind и Дарио Амодей из Anthropic.

На самом деле, угроза того, что искусственный интеллект (ИИ) обретет свою волю и восстанет против человека, существует уже давно. Тем не менее совершенствование ИИ продолжается, и, похоже, останавливаться не собирается. Значит ли это, что все под контролем?

Ученые склонны думать, что ИИ сам по себе нестрашен и, как любая технология от банальной столовой ложки до суперкомпьютера, будет обладать таким эффектом на жизнь человека, каким он сам определит.

Одно из ключевых преимуществ искусственного интеллекта — его способность к машинному обучению. И И может обрабатывать огромные массивы данных, анализировать их, извлекать необходимую информацию. Еще он умеет неплохо переводить и создавать тексты de novo, делать краткие резюме, распознавать речь и многое-многое другое, что раньше было подвластно только человеку.

Обычно выделяют два типа ИИ — слабый ИИ (Narrow artificial intelligence), приспособленный к решению конкретных задач, и сильный, или общий ИИ (Artificial General Intelligence). Под слабым ИИ подразумевается алгоритм, способный решать узкоспециализированные задачи. Например, играть в шахматы или в го, определять, что нарисовано на картинке или переводить речь в текст. Сильный ИИ в идеале способен на то же, на что и мозг взрослого человека. Определить, сильный перед вами ИИ или слабый, может помочь обычный тест Тьюринга — если по окончании разговора вы не сможете понять, кто на том конце провода, — значит, данный ИИ сильный.

Именно он настораживает большинство людей. Страхи варьируют от полуфантастической мысли, что ИИ может каким-то образом «захватить планету», до более приземленной теории, согласно которой ИИ просто вытеснит H. sapiens из огромного числа сфер деятельности. А это неминуемо приведет к сокращению рабочих мест и задач, которые должен и может выполнять исключительно человек.

Похожие страхи есть и у тех, кто занимается внедрением ИИ в сферу образования. Родителей и педагогов беспокоят вопросы влияния ИИ на подрастающее поколение. Что если в ближайшем будущем наши дети будут взаимодействовать только с машинами и совсем перестанут общаться с людьми? Нужно ли вообще будет ходить в школу? Неужели все будут использовать Chat GPT, чтобы списывать на экзаменах?

Поговорим о том, так ли это. Или все же ИИ может послужить во благо образования и не заменит работу преподавателя, а усовершенствует ее?

Современное состояние образования


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

В рамках принятого в 2019 году Пекинского консенсуса по искусственному интеллекту и образованию ЮНЕСКО подготовило документ, в котором рассматривает существующие проблемы, а также возможное их решение с помощью ИИ.

Ключевой этический вопрос в современном мире заключается в «обеспечении всеохватного и справедливого качественного образования и поощрению возможностей обучения на протяжении всей жизни для всех». Согласно официальному документу, ИИ призван помочь решить проблему доступности и непрерывности образования.

Действительно, мы все слышали о трудностях у детей в странах третьего мира, которым сложно получить даже базовое школьное образование, не говоря уже о высшем. Или же о том, какие препятствия приходится преодолевать, чтобы включиться в процесс обучения детям с инвалидностью. Об отсутствии персонализированного обучения в классах и о том, что ученикам из многодетных семей не хватает внимания преподавателей, из-за чего они начинают отставать.

В условиях нынешнего рынка труда, когда новая информация появляется постоянно, специалистам жизненно необходимо все время повышать свою квалификацию — и это совершенно новый запрос в обществе.

Как может помочь ИИ?

Во-первых, ИИ призван сделать образование индивидуализированным. Вспомним те ситуации в школе или университете, когда вы уже все поняли, но вынуждены ждать остальных. Или же наоборот, мучительно осмысляете то, что другим далось на удивление просто. В идеальном образовательном процессе такого происходить не должно.

Персонализация удачно реализована в математическом тьюторе Thinkster. Пользователи платформы проходят тестирование, после чего ИИ выдает предполагаемый план обучения.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Ход работы на платформе Thinkster

Успехи ученика отслеживаются ежедневно, и программа обучения подстраивается под эти промежуточные результаты. Каждую неделю с учеником работает живой специалист, однако эта функция платформы не обязательна для ее успешного использования.

Возможно, скоро с помощью встроенной камеры ИИ сможет даже распознавать невербальные сигналы вроде выражения лица учащегося при выполнении задания, и в зависимости от результата мониторинга менять уровень сложности его программы.

Плюс такой персонализации еще и в том, что разделение студентов на «успевающих» и «отстающих» должно уйти в прошлое, ведь теперь каждый будет следовать своей собственной программе в индивидуальном темпе!

Ассистент преподавателя на основе ИИ

ИИ способен освободить драгоценное время преподавателя от зачастую рутинных и утомительных для него задач. С этой целью, например, учеными из Технологического института Джорджии был создан «Jill Watson AI framework».


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Сайт личного ассистента для студентов Технологического института Джорджии Jill Watson Assistant

Первоначально личного ассистента разработали для ответа на типовые вопросы в ходе обучения по программе получения ученой степени в области компьютерных наук. Сейчас его функционал расширяется, и он уже может отвечать на вопросы по курсу «Введение в биологию».

Как видно из этого примера, ИИ отнюдь не вытесняет преподавателя, а лишь замещает некоторые его функции, оставляя человеку больше времени и ресурсов, которые можно потратить с пользой: скажем, на индивидуальную работу со студентами и передачу им личного опыта.

Эти же ученые недавно разработали агента VERA, который ассистирует студентам того же биологического курса, помогая разрабатывать свои научные проекты по экологии.

Похожий ассистент существует и для школьников. Brainly.com — образовательная платформа, на которой ученики и учителя со всего мира могут задавать вопросы и принимать ответы на них. Ресурс предоставляет возможность получать помощь в решении заданий по различным предметам, а также общаться с другими учениками и учителями, обмениваться знаниями и опытом. Для родителей на Brainly.com есть отдельный раздел, где они могут получить информацию о том, как помочь своим детям в учебе, как выбрать подходящую школу или университет, а также о том, как поддерживать мотивацию и интерес к обучению.

Наконец, универсального ассистента предложила компания Cognii. Программисты разработали одноименную образовательную платформу, которая использует искусственный интеллект для создания персонализированных учебных материалов и оценок. Она позволяет педагогам собирать уникальные курсы, которые адаптируются к потребностям каждого ученика.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Используя нейронные сети и алгоритмы машинного обучения, Cognii анализирует ответы студентов и предоставляет обратную связь. Она также может распознавать естественный язык, что позволяет студентам задавать вопросы и получать ответы на своих родных языках. Cognii, помимо прочего, имеет функцию анализа данных, которая помогает учителям отслеживать прогресс студентов и идентифицировать области, где они нуждаются в дополнительной помощи. Платформа доступна для использования в различных образовательных учреждениях, включая школы, колледжи и университеты.

Таким образом, вся монотонная работа по обучению в основном переходит в зону ответственности ИИ, оставляя преподавателям все больше пространства для творчества.

Адаптивное обучение

Один из запросов ЮНЕСКО — доступность образования для всех — ИИ способен закрыть очень успешно. Речь идет о возможности обучаться тем людям, которые имеют проблемы со здоровьем.

Уже давно существуют программы, преобразующие текст в речь, например, для слабовидящих студентов. А еще недавно появилось приложение на основе ИИ, которое позволяет быстро переводить речь в текст. Называется эта платформа Dragon Anywhere.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Платформа для сверхточного распознавания речи Dragon Anywhere

Она разработана компанией Nuance Communications и предоставляет пользователям возможность создавать и редактировать документы, применяя голосовой ввод на своих мобильных устройствах. В основе Dragon Anywhere лежит технология глубокого обучения для распознавания речи с высокой точностью. Она также снабжена функциями автоматического форматирования текста и даже умеет добавлять графики и изображения в документы. Правда, пока что платформа поддерживает лишь несколько языков, включая английский, немецкий, французский, итальянский и испанский.

Это лишь один из примеров платформ, которые помогают людям с ограниченными возможностями. Кстати, Dragon Anywhere значительно облегчает обучение людям с синдромом дефицита внимания и гиперактивности.

Администрирование учебных процессов

ИИ способен ассистировать преподавателю не только в ходе самого обучения, но и в процессе его организации. Логично отдать ему на откуп все административные процессы.

Например, компания Factspan Analytics Inc. предлагает решение для целого комплекса задач в обучении. Разработчики обещают одновременно автоматизировать следующие процессы:


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Процессы, автоматизированные при помощи платформы Factspan

Личный тьютор

Наконец, ИИ может быть личным помощником ученика в обучении. Сегодня широкое распространение получили сервисы, работающие с текстом. Один из самых удобных — проект Rytr.me. Это онлайн-платформа для создания контента на основе искусственного интеллекта. С помощью этого инструмента пользователи могут писать тексты для сайтов, блогов, социальных сетей и других целей. Rytr.me использует глубокое обучение и нейронные сети для генерации уникального и качественного контента. На портале можно выбирать тип контента и задавать параметры для будущего текста, такие как тема, ключевые слова и стиль.

Подобные порталы позволяют не только получать свежие тексты для различных целей, но и тренироваться в их написании, что особенно привлекательно для студентов.

Более продвинутый вариант личного тьютора — образовательный робот для детей от Kadho, который умеет распознавать речь ребенка. Способный функционировать офлайн, он позволяет при общении развивать разговорные навыки и пополнять лексикон ребенка. Для постоянно занятых родителей такая игрушка может оказаться настоящим спасением.

Будущее искусственного интеллекта в Edtech

Насколько далеко зайдет внедрение искусственного интеллекта в процесс обучения — пока что вопрос открытый. Многие переживают, что ИИ сможет заменить преподавателей и полностью подчинить себе образование. Однако это очень радикальный вариант развития событий.

Действительно, обручи с датчиками могут давать сбои. К тому же то, что их измерения в реальность отражают уровень концентрации ученика — еще совсем не доказано. Многие школьники жалуются, что прибор давит на голову и скорее мешает учиться, чем помогает.

Но можно ли рассматривать внедрение именно такой технологии в качестве разумного использования ИИ для образовательных процессов? Скорее нет. В сценарии, при котором машины берут тотальный контроль над всем происходящим, не заинтересован ни один ученый, работающий над приложениями ИИ.

Куда привлекательнее путь, где ИИ интегрируется в образование и работает «плечом к плечу» с человеком, беря на себя рутинные задачи и позволяя учителю сконцентрироваться на более важных вещах. Например, на живом общении с учениками, развитии у них творческого мышления, обучении их командной работе. Именно такое применение ИИ способно вывести образование на качественно другой уровень.

Любое ноу-хау само по себе не несет положительный или отрицательный посыл. Весь вопрос в том, как человек захочет его применить. В скором времени ИИ действительно может стать серьезным подспорьем для многих педагогов по всему миру.

Эксперты рассказали про российские кейсы и про то, в каких проектах в принципе имеет смысл внедрять ИИ.

Иллюстрация: Colowgee для Skillbox Media


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Методист. 8 лет в корпоративном образовании в качестве бизнес-тренера и методиста. Одинаково любит обучать софт-скиллам и хард-скиллам. Верит в то, что образование помогает людям быстрее достигать своих целей.

Когда речь заходит об искусственном интеллекте в образовании, фантастические сценарии будущего зачастую отвлекают от реальных возможностей, которые доступны уже сейчас. Каково же истинное положение дел?

В июне «СберУниверситет» организовал семинар «AI в обучении: на что способны технологии уже сейчас?», чтобы найти золотую середину между реальностью и фантастикой. На мероприятии собрались эксперты из «СберУниверситета», НИУ ВШЭ и Университета 2035.

Вот что они обсудили:

Андрей Комиссаров, директор направления «Развитие человека на основе данных» Университета 2035, и Андрей Петровский, исполнительный директор по исследованию данных в Лаборатории по искусственному интеллекту «Сбера», рассказали о трёх основных типах искусственного интеллекта, которые реально применяются в обучении:

В продолжение дискуссии каждый спикер поделился реальными примерами применения искусственного интеллекта в обучении из своей практики. Мы сгруппировали эти кейсы в зависимости от цели использования технологии.

Андрей Комиссаров рассказал про два кейса из области работы с гибкими навыками, которые потенциально можно использовать в обучении: подбор команд и диагностику коммуникативных навыков.

Подбор команд с помощью искусственного интеллекта реализовали в рамках акселератора Национальной технологической инициативы. Перед учёными поставили задачу собирать из участников программы команды так, чтобы те потенциально могли создавать стартапы в результате своей деятельности.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Организаторы использовали данные предварительной диагностики участников и выделили пять характеристик-гармоний, на основе которых потом собирали людей в команды. Это были гармония знаний, ролей, личностных качеств, ценностей и интересов. Каждая гармония отвечала за то, чтобы в команде в итоге оказался нужный набор хард- и софт-скиллов для решения поставленной задачи.

По словам Комиссарова, такой подход позволил компоновать эффективные команды лучше экспертов-тьюторов и повысить их выживаемость в акселераторе. Спикер отметил, что потом важно продолжать наблюдение за командами, анализируя цифровой след их взаимодействия друг с другом и с образовательным контентом.

Также эксперт видит большой потенциал в использовании ИИ для подбора эффективных групп обучающихся, где студенты лучше понимают и усиливают друг друга. Особенно важным это может стать в сегменте корпоративного обучения, ведь там эффективность меряется бизнес-показателями, а цена впустую потраченного времени сотрудников — велика.

Диагностика коммуникативных навыков с использованием ИИ может быть полезной в обучении и развитии сейлз-менеджеров, педагогов и других специалистов, в чьей работе много коммуникации. Андрей Комиссаров в пример привёл проект, в котором по аудиозаписи встречи или совещания пытались измерить коммуникативные навыки участников.

По словам эксперта, благодаря ИИ удалось проанализировать, насколько сложно, связно и чисто говорит человек, разнообразна ли его речь, сколько в ней «воды». Это позволяет определить критерии хорошо развитых коммуникативных навыков и признаки типичных проблем.

Такой анализ потенциально может помочь провести диагностику коммуникативных навыков студентов, порекомендовать правильный трек развития или оценить эффективность обучения, сравнив показатели до и после.

Денис Федерякин, научный сотрудник и преподаватель Института образования НИУ ВШЭ, поделился двумя идеями, которые иллюстрируют использование технологии ИИ в образовательном оценивании. Одна касалась разработки заданий, вторая — проверки открытых ответов.

Автоматическую разработку заданий по русскому языку и литературе для школьников реализовали совместно с учёными Института русского языка им. Пушкина. Оказалось, что можно применить два типа ИИ:

Что касается проверки заданий с открытыми ответами или эссе, то Денис Федерякин видит в этой области большой потенциал ИИ. Не секрет, что при проверке открытых ответов экспертом возникает проблема субъективности. С этой проблемой много лет работает психометрия. Например, есть рекомендации о том, с помощью каких методов обработки убрать индивидуальные искажения, вносимые проверяющим.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Спикер уверен, что психометрические принципы, работающие с людьми, применимы и к обучению нейросетей, и весьма вероятно, что они дадут в итоге лучший результат.

Федерякин привёл в подтверждение своей гипотезы пример из смежной области. Учёные из Гарварда разрабатывали нейросеть для анализа постов в соцсетях и поиска в них . При дообучении модели применяли принципы разработки рубрикаторов оценивания для экспертов. В итоге в поиске неприемлемых комментариев нейросеть показала лучшие результаты, чем люди-модераторы и нейросеть Google, обученная на классических принципах Data Science.

Андрей Комиссаров и Алексей Зайцев, основатель образовательного проекта «01Математика», рассказали о трёх вариантах использования ИИ в учебной аналитике.

В «Московской электронной школе» реализуют предсказательную аналитику. Она, как рассказал Алексей Зайцев, помогает учителям оценить, сколько времени ученики потратят на ту или иную активность в классе или дома — на выполнение заданий, контрольную работу или практическое упражнение. Педагоги могут использовать этот прогноз для планирования уроков или для контроля, эффективно ли класс движется по учебному плану. К проекту подключены 37% школ Москвы, и это даёт ИИ достаточно данных для анализа и прогнозов.

А в проекте «01Математика» реализована аналитика качества учебных материалов. И И анализирует данные о том, какой процент задач выполнен верно, какова средняя скорость их выполнения, и статистику ошибочных ответов учащихся. В качестве результата ИИ может выдать методисту гипотезу о том, какие задачи составлены с ошибками или просто не очень удачно для восприятия учащихся. Такая аналитика важна всегда, но прежде всего на первых неделях выпуска курса, подчеркнул Алексей Зайцев.

Андрей Комиссаров, в свою очередь, рассказал про аналитику цифровой рефлексии, которую внедрили в программе «Цифровые профессии» от Минцифры, где участвует около 300 тысяч человек. Цель цифровой рефлексии — выяснить, что именно после каждого модуля усваивает студент и какие знания потом планирует применить. Вот как это устроено:

Это стало возможно благодаря нейросемантической сети, рассказал спикер.

Андрей Петровский из Лаборатории по искусственному интеллекту «Сбера» рассказал, как конспект лекции можно уже сейчас организовать на базе моделей opensource. Технология состоит из двух этапов: сначала речь переводится в стенограмму с помощью модели Speech to text, потом с помощью языковых моделей типа BERT из стенограммы выделяют предложения, которые лучше всего представляют текст лекции. Это может быть полезно методистам для автоматизации создания памяток для студентов курса.

Алексей Зайцев и Денис Федерякин рассказали про кейс организации адаптивного обучения для «Московской электронной школы» на базе проекта «01Математика». Для этого внедрили адаптивный фейдинг — так специалисты называют систему адаптивного обучения, которая сначала ведёт учащегося, а потом постепенно отступает назад и даёт ему возможность развиваться самому.

Это стало возможным благодаря сбору больших данных об обучении школьников — например, о скорости прохождения видеоуроков, об ошибках в выполнении интерактивных заданий и о том, как ученик взаимодействует с системой (какие дополнительные материалы использует, как работает с графиками и так далее).

По словам спикеров, искусственный интеллект от «01Математики» способен распознать, когда у школьника начинаются проблемы с тем или иным модулем, и вовремя предложить ему помощь. Это может быть дополнительный материал по нужной теме, упрощённый трек или повторение ранее изученной темы, которая влияет на понимание текущей. Технология сопоставляет цифровой след обучения конкретного ребёнка и десятков тысяч других, хранящихся в базе, что помогает более 90% школьников успешно завершать начатый учебный блок и идти при этом своим индивидуальным путём, пояснил Зайцев.

Если обобщить описанные экспертами кейсы, то заметно, что в повторяющихся задачах обучения, которые при этом поддаются алгоритмизации, технологии ИИ показывают результат не хуже, а то и лучше, чем человек. Вот как это прокомментировал Денис Федяркин:

Но по словам эксперта, для автоматизации этих процессов нужен выход на огромные массивы данных. К примеру, генерация учебных заданий с помощью ИИ целесообразна для проекта, развёрнутого на всех школьников Москвы, но совершенно бессмысленна для маленькой авторской онлайн-школы.

Получается, что тем, у кого данных мало или совсем нет, про ИИ можно забыть? Андрей Петровский считает, что нет. Действительно, классические языковые модели, такие как BERT или GPT-3, обучаются на петабайтах или сотнях гигабайтах данных. То есть речь идёт о таком количестве данных, которое, к примеру, не может поместиться на обычном персональном компьютере. Однако дообучение opensource нейросети под конкретную образовательную задачу выполняют и на меньшем объёме данных — на датасете, который содержит 12–16 тысяч . Именно на такие цифры стоит ориентироваться, если вы задумываетесь о применении технологии ИИ, рекомендует эксперт.

Объём данных, тем не менее, не единственный критерий целесообразности использования ИИ. Второй критерий — время (конечно, не говоря уже о деньгах). Денис Федерякин подчеркнул, что расхожее представление о том, что якобы уже в течение одного-двух лет после внедрения в проект ИИ можно ждать гигантского скачка вперёд, — не более чем заблуждение.

А руководитель центра образовательных технологий «СберУниверситета» Вячеслав Юрченков насчёт сроков сказал так: «Давайте будет реалистами: искусственный интеллект в образовании при его даже мгновенном внедрении сразу результатов вам не даст. Не будет сразу меньше работы, потому что нужно будет собрать данные, правильно их разметить, чтобы обучить систему, и она уже впоследствии будет давать необходимые результаты как преподавателю, так и слушателям».

В завершение семинара спикеры дали четыре этических рекомендации тем руководителям образовательных проектов, которые задумываются, не усилить ли их возможностями ИИ.

Любую технологию нужно проверять и верифицировать, закладывая в проекте время на это. В образовании работу ИИ мониторят методисты, педагоги, специалисты T&D (в зависимости от того, где внедряется технология).

Вот как прокомментировал это Андрей Комиссаров: «Ни одна образовательная организация в мире, которая использует искусственный интеллект, не применяет его без надсмотра». Это касается и тех, у кого огромные наборы данных, очень мощные модели на разработку и обучение потрачено очень много ресурсов.

Использовать ИИ нужно там, где можно увидеть и понять, как он принял то или иное решение и почему именно такое. Ведь в образовательных проектах, особенно ориентированных на детей и подростков, ошибки или неверная трактовка данных могут привести к серьёзным последствиям для судьбы человека.

В подтверждение этого тезиса Денис Федерякин вспомнил кейс, в котором созданная учёными нейросеть-судья стала систематически дискриминировать чернокожее население, и создатели даже не сразу это выявили. Широко известен также скандал с нейросетью в Amazon, которая отбирала для HR-отдела резюме подходящих разработчиков и, как выяснилось, дискриминировала женщин. Подобных случаев было вообще немало.

«Так что в плане прозрачности очень много подводных камней, которые мы даже не сразу улавливаем», — резюмировал Денис Федяркин.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Кадр: фильм «Матрица» / Warner Bros

Алексей Зайцев упомянул про идею заменить учителя искусственным интеллектом, чтобы сэкономить время и бюджет. Это кажется очень заманчивым, но при более детальном рассмотрении такая идея, по словам эксперта, — ошибка. Социальное взаимодействие и личность педагога — важные факторы качественного образования. Поэтому ИИ нужно рассматривать как помощника, а не заместителя учителя.

Идеальный вариант — когда технология заполняет то пространство, которое учитель не в состоянии покрыть, считает спикер. Если технология выстроена высококвалифицированными методистами, то она действительно может повысить доступность и качество образования там, где просто нет доступа к хорошим педагогам.

Резюме

ИИ с хирургической точностью вскрыл проблемы современной школы. Бот пишет шаблонные сочинения, за которые учителя ставят высокие баллы, потому что школу устраивает шаблонность. Ученики вместо собственных мыслей переписывают формулировки ИИ, потому что школа недостаточно мотивирует их думать. Школьники ищут самый лёгкий путь, так как им зачастую важнее получить высокие баллы, а не знания. И если искусственный интеллект разрушит эту систему — так ли уж это плохо?

‍Миру, в котором компьютеры легко справляются с рутинными интеллектуальными задачами, больше не нужны менеджеры среднего звена. Ему нужны исследователи, первооткрыватели — люди, способные мыслить нестандартно. Ведь нейросети не способны совершить научное открытие или написать произведение, которое изменит общество: они лишь компилируют всё, что создано человечеством до них.

‍При нынешней доступности информации умение зубрить потеряло смысл. Куда важнее учить осмыслять, фильтровать, творчески обрабатывать и критически оценивать информацию. Благодаря искусственному интеллекту акценты в образовании должны и будут смещаться.

Разбираемся в терминах искусственный интеллект и машинное обучение

Словосочетание «Искусственный интеллект» (ИИ) и все, что крутится вокруг него в последнее время – одна из самых животрепещущих тем во всем мире. Горячий пирожок в технологической среде. Он оказал влияние на многие аспекты жизни, в том числе на образование. Эксперты в данной области заявляют, что «искусственный интеллект» — это общий термин и следует разделять такие специальности, как программирование, статистика и машинное обучение. Машинное обучение всегда подразумевает использование искусственного интеллекта, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Сейчас практически все образовательные учреждения, корпоративные университеты стремятся использовать ИИ, чтобы сделать обучение более эффективным и доступным для всех. Цифровой разум обеспечивает новые возможности для улучшения эффективности, доступности и персонализации обучения и может применяться в различных отраслях и сферах деятельности.

Например, в ИТМО существует целая команда, которая разрабатывает решения на базе ИИ для оптимизации учебного процесса и внедрения data‑driven (с англ. «управляемый данными», ред.) подхода в университет. Одно из таких решений — применение технологий компьютерного зрения для мониторинга и оптимизации загруженности аудиторией.

«Стандартный способ узнать, занято то или иное помещение, — проверить расписание. Но такой способ работает далеко не всегда: пары иногда проводят онлайн или заменяют работу в классе на самостоятельное задание — а, значит, и аудитория окажется пустой. Система, которая анализирует данные с видеокамер, позволяет понять, насколько учебное расписание соответствует действительности и как его можно оптимизировать: например, быстро определить свободные аудитории и использовать их для других активностей. При этом не нужно вручную проверять, проводится ли занятие в аудитории по расписанию и искать свободные классы, теперь с этим справляются камеры. Кроме того, эти данные используют, чтобы отражать загруженность помещений в приложении для студентов. Данные оформляются в виде тепловых карт. Система не собирает персональные данные (в том числе биометрические), поэтому она безопасна. Её можно легко масштабировать в другие ВУЗы и адаптировать для решения других задач, связанных с видеоаналитикой», — комментирует Святослав Орешин, директор центра учебной аналитики ИТМО.

Применение видеоаналитики и не ограничивается только образовательной сферой, она может быть использована для решения бизнес‑задач, например, в ритейле. Так, с помощью сервиса можно будет отслеживать перемещения покупателей в торговом зале, стенды, у которых они задерживаются или наоборот, секции, к которым никто не подходит.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

Однако, развитие и эффективность искусственного интеллекта на данный момент эксперты оценивают по‑разному.

«На самом деле искусственный интеллект еще сравнительно слаб. По своему развитию он находится где‑то между ручкой и попугаем. Он делает только то, что скажет ему человек, а именно поставит ему конкретную задачу. И это тоже надо уметь делать, чтобы получить желаемый результат. У ИИ нет глобальных целей, нет эмоций. Он неплохо распознает картинки, написанный текст, предсказывает успеваемость учеников/студентов, заполняет журнал посещаемости при наведении камеры на аудиторию. Модели ИИ трансформируют, обобщают информацию, но они это делают не для создания шедевров в искусстве или науке, а для того, чтобы максимально скопировать человека, скопировать даже в том, что мы все немного разные. Так что ИИ будет нам помогать и делать это эффективно. Освобождая больше времени на генерацию идей и забирая все больше рутины», — Владимир Судаков, д.т. н., главный научный сотрудник научной лаборатории «Прикладное моделирование» РЭУ им. Г.В. Плеханова.

Помимо этого, искусственный интеллект уже используется в таких областях, как управление системами безопасности и прогнозирование тенденций на рынке труда. Он также помогает в разработке персонализированных обучающих алгоритмов, которые учитывают специфические потребности каждого студента и предлагают соответствующие задания для развития их навыков.

Одним из самых важных аспектов использования ИИ в образовании является улучшение доступности обучения для всех. Искусственный интеллект также меняет требования к учебным программам и квалификации преподавателей. Педагогам необходимо не только обладать знаниями в своей области, но также иметь представление о технологиях ИИ и их использовании в образовании. Кроме того, учебные программы должны учитывать новые технологии и научные открытия, которые становятся доступными благодаря ИИ. И пандемия здесь также сыграла свою роль.

Татьяна Гайнцева еще будучи студенткой вместе со своими коллегами из университета основала школу на базе Московского физико‑технического института. Студентам преподают основы машинного обучения и искусственного интеллекта. Процесс образования интерактивный и удовлетворяет потребности учащихся, предоставляя им возможность работать с реальными объектами и решать сложные задачи. Обучение бесплатное.

«Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн‑курса по глубокому обучению. Рассказываем про искусственный интеллект и машинное обучение на языке Python. Погружаем в основы математики, работы с данными алгоритмами и методами создания моделей ИИ. И, конечно, много практики. Цель нашей школы — популяризовать машинное обучение во всех регионах России, сделать образование в этой области более доступным. Школа ориентирована на учеников старших классов школ и студентов вузов, но обучаться могут все желающие», — Татьяна Гайнцева.

Меняются и национальные проекты и государственные программы, чтобы технологии ИИ массово внедрялись в каждую отрасль экономики и социальной сферы. Появляется больше возможностей и перспектив для развития новых профессий, саморазвития и реализации собственного потенциала. Владимир Судаков выражает уверенность, что профессии будущего — это аналитики данных и исследователи ИИ.

«Люди способные ставить цели перед искусственным интеллектом, и способные объяснить то на основании чего действовать, сформулировать это в виде моделей, примеров и контрпримеров поведения — это перспективно. Они должны уметь найти данные, необходимые для обучения ИИ. Так можно будет не тратить 8 часов рабочего времени на то, чтобы перерыть гору данных или, чтобы прокопать канаву, а важно будет аккуратно за 5 минут легким движением направить ИИ в нужное русло»

Эксперты заверяют, что ИИ не заменит никого, однако некоторых специалистов станет меньше и существующие профессии будут трансформироваться.

«Чтобы не потерять работу, надо следить за новыми технологиями в своей области, развиваться и преумножать свои навыки в выбранной профессии. Не надо перебегать в другую отрасль только потому, что это в конкретный промежуток времени модно и популярно. Нужно ориентироваться на лидеров общественного мнения в своем деле и черпать для себя новые инструменты. А вот, если вы хотите изменить выбранный курс, надо смотреть на технологии и соизмерять их со своими способностями», — Татьяна Гайнцева.


МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

«Я не думаю, что какие‑то профессии уйдут совсем. Просто некоторых специалистов нужно будет меньше. Например, переводчики будут меньше тратить время на рутинные технические тексты, но художественный перевод никуда не денется. Просто к нему нужно будет более ответственно подходить, борясь с искушением довериться к предложению ИИ, не владеющему тонкостями конкретной национальной культуры. Еще бухгалтеров должно стать существенно меньше. Сейчас ИИ учится распознавать хозяйственные операции и в будущем будут только бухгалтеры высокого уровня, думающие больше над целями организации эффективного учета, а не над необходимостью его исполнения. Судьи избавятся от рутины написания мотивировочный части судебного акта, хотя редактировать и писать резолютивную статью наверно будут люди. Пилоты как в гражданской, так и военной авиации тоже постепенно будут заменяться ИИ». — Владимир Судаков.

Благодаря прорывным технологиям последних лет — новые архитектуры нейросетей — трансформеры и рекуррентные сети, позволяют ускорить процесс обучения больших данных. Важно следить за качеством и точностью моделей, тестировать их на разных данных и постоянно совершенствовать алгоритмы и стратегии обучения.

Искусственный интеллект — это наша часть жизни. Сами того не ведая, мы его обучаем: нажимая на кнопки, фотографируя, перемещаясь в пространстве. Наши холодильники, чайники, кондиционеры, телевизоры, автомобили, пылесосы подключены к серверам в сети Интернет, которые собирают большие данные для обучения ИИ. Программы на смартфоне, рекомендуя что‑то купить или куда‑то пойти уже сейчас влияют на наши действия. Однако, чтобы не потерять контроль над этим обучением, важно делиться знаниями, опытом, разработками, обсуждать возможности и проблемы, вырабатывать общие принципы развития ИИ.

«Сложно спрогнозировать, какой будет искусственный интеллект через 5 лет. Скорей можно говорить, что в перспективе 10–20 лет появятся технологии на основе машинного обучения с подкреплением и/или на основе аппаратной базы квантовых компьютеров, которые вторгнутся в область принятия решений. Это будет ИИ, который в состоянии предложить стратегию развития бизнеса или вообще придумать новый бизнес. Это будет ИИ, который не просто беседует с отдельным человеком и пытается ему помочь, а ИИ который придумывает как воздействовать на большие и малые сообщества для достижения целей компании и/или государства», — Владимир Судаков.

Про урокцифры:  КОНЦЕПЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *