Як штучний інтелект формує майбутнє освіти

Якщо порівнювати типовий клас 21-го століття з класом початку 1900-х років, відмінності не є надзвичайно очевидними. Вчителі стоятимуть попереду, даючи вказівки та обмінюючись нотатками на сучасній версії старої дошки - скажімо, проектор або загальний дисплей комп’ютера. Студенти будуть сидіти за столом у класі або дивитися за допомогою програмного забезпечення для відеоконференцій в Інтернеті. Технологія змінилася: багато інструментів та процесів були оцифровані, деякі з них були автоматизовані, а географічні бар'єри були усунені певною мірою - але актори та елементи залишилися майже однаковими.

Але завдяки прогресу в галузі штучного інтелекту (AI) та машинного навчання, до освіти приходить повільна, але неухильна трансформація. Через декілька років викладачі вже не будуть самотніми в покладанні тягаря на навчання молодого покоління чи робочої сили в корпораціях.

Вже зараз алгоритми AI допомагають покращити освіту, збираючи, аналізуючи та співвідносячи кожну взаємодію, яка відбувається у фізичних та віртуальних класах, і допомагають вчителям вирішувати конкретні больові точки кожного учня. Це може бути початком революції в одній з найдавніших і найцінніших соціальних навичок, яку розвинуло людство, і необхідним імперативом у світі, де люди живуть і працюють поряд з розумними машинами.

Вимірювання прогресу учня

Викладачі повинні враховувати будь-яку реакцію на лекцію, кожний пустий чи уважний погляд, кожну нетерплячу чи нерішучу відповідь на запитання, кожне завдання, яке повертається рано чи пізно, та багато іншого при оцінці розуміння студентом концепції. Ось так вони можуть з’ясувати, де студенти відстають, і спрямовувати їх у правильному напрямку.

Ось чому саме вимірювання прогресу учня, глибоко соціального характеру - одна з найбільших проблем, з якою стикається кожен вчитель, і завдання, яке важко виконати за допомогою класичного програмного забезпечення, заснованого на правилах.

"Курсові лекції, чи то в університеті, чи в корпорації, є переважно одним розміром, а домінуючий режим - це викладачі, які розмовляють зі студентами", - говорить Кріс Брінтон, керівник відділу досліджень компанії Zoomi, AI, що спеціалізується. у захопленні та аналізі даних поведінки у навчальних закладах. "Це народжується з необхідності: було б неможливо або, принаймні, неефективно з точки зору часу, щоб викладач робив паузу на лекції протягом тривалого періоду часу і звертався до кожного студенти, який займався окремо, щоб перенести всіх на одну і ту ж сторінку"., як правило, студенту з багатьма запитаннями пропонують пройти з викладачем поза часом уроку ".

Однак алгоритми машинного навчання, які ґрунтуються на аналізі та знаходженні закономірностей та кореляцій між точками даних, виявляються ефективним інструментом, який допомагає вчителям кількісно оцінити розуміння студентами лекції.

"Аналізуючи конкретні дані студентів, AI має потенціал, щоб швидше викрити області, в яких студенти можуть потребувати додаткової допомоги, тим самим покращуючи досягнення учнів та підтримку викладачів", - каже Джессі Вуллі-Вілсон, президент та генеральний директор DreamBox Learning, інтелектуальної математики -навчальна платформа.

Оснащення класу штучним інтелектом є рівнозначним забезпеченню кожного учня цифровим репетитором, пояснює Брінтон. "Алгоритми, що керують AI, можуть бути навчені виявляти, коли навчається бореться і що змусило їх боротися, або коли їм нудно і що викликало їх нудьгу", - говорить він.

Це перехід від традиційного програмного забезпечення для навчання, який спирався лише на відповіді на оцінку, щоб оцінити ступінь розуміння студентами теми, яку вони вивчають. "Ці дані часто недоступні під час лекції, тим більше в умовах підсистеми деталізації, в якій студент може переключитися з чіткої в заплутану точку зору", - говорить Брінтон.

Зараз існує ряд платформ, що працюють на AI, які створюють насичені цифрові профілі кожного студента, збираючи живу інформацію від взаємодії користувача з матеріалом курсу та контекстом. Окрім того, щоб вести облік оцінок та балів, Zoomi, платформа Brinton допомагала розвиватись, відстежувала мікро-взаємодії, такі як перегляд конкретних слайдів чи сторінок на PDF-документах, відтворення певної частини відео чи публікація запитання чи відповіді на дискусії форум.

Дані потім використовуються для побудови моделі, яка може дати уявлення в реальному часі про розуміння та взаємодію учня з певними темами. Моделі даних також допомагають знайти загальні зразки серед кількох студентів та виконувати прогностичну аналітику, наприклад прогнозування ефективності студентів у майбутньому.

Більш досконале використання AI може передбачати використання складних алгоритмів комп’ютерного зору для аналізу міміки, таких як нудьга та відволікання, та зв’язувати їх з іншими даними, зібраними про студентів, щоб створити більш повну картину моделі учня.

Пошук та усунення прогалин у навчанні

Існує багато переваг від наявності надійної цифрової моделі, яка представляє знання студента. "Дані можуть бути використані автоматично або інтелектуальною системою, щоб негайно залучити учнів до досвіду навчання, який конкретно вирішує ці прогалини в розумінні, або вчителем для виявлення та відповіді на ці конкретні сфери потреби", - каже Вуллі-Вілсон з DreamBox.

Третє космічне навчання - онлайн-платформа для освіти, заснована в 2012 році з метою навчання індивідуальному навчанню з математики, тепер використовує алгоритми AI, щоб допомогти підвищити ефективність роботи вчителів. З моменту запуску Third Space записав дані про тисячі сеансів. У партнерстві з Університетом коледжу Лондона компанія Third Space зараз займається проектом зі збору даних за допомогою алгоритмів AI з метою пошуку успішних моделей навчання та викладання та надання в режимі реального часу зворотного зв’язку з його репетиторами в Інтернеті про те, як їх студенти йдуть в ногу уроки.

Модель учня AI може також використовувати інтелектуальні системи навчання (ІТС). Розумні викладачі, які можуть працювати в навчальному середовищі, що змінюється за кордоном, або спільно з вчителями людини, використовують дані історичного та реального часу студента, щоб надати їм персоналізований контент, налаштований на їх конкретні сильні та слабкі сторони. Забезпечення персоналізованого досвіду навчання - мета, яку педагоги завжди намагалися досягти.

"Системи репетиторів, що працюють на AI, показали свою ефективність у викладанні чітко визначених предметних областей, таких як математика та фізика", - каже Роуз Лукін, професор дизайну з орієнтованого на учнів навчального закладу в Лондонській лабораторії знань університету коледжу. "ШІ зараз може полегшити больові точки, допомагаючи вести облік та підбирати та рекомендувати ресурси, якими користувачі навчаються".

Прикладом може слугувати MATHIA - платформа навчання математики на основі AI, розроблена Carnegie Learning, яка відображає поведінку людей, які навчаються. MATHIA збирає різні точки даних та використовує алгоритми машинного навчання та прогнозовані моделі для визначення рівня знань та вмінь учнів та оцінки їхньої ефективності в майбутньому. Платформа використовує ці дані для адаптації навчального шляху відповідно до навчальних процесів студентів.

"Кожен крок проблеми, який може включати заповнення комірки в електронній таблиці, побудови точки на графіку тощо, пов'язаний з однією або декількома когнітивними навичками", - каже Стів Ріттер, головний архітектор продуктів Carnegie Learning. "Залежно від того, чи виконає ступінь правильно, чи ні, чи запитує підказку, ми коригуємо свою оцінку знань студента щодо відповідних навичок."

MATHIA використовує "відстеження знань", процес визначення розуміння студентом різних понять, а також "відстеження моделей", процес розуміння підходу студента до розв’язання задач, щоб скорегувати підтримку програмного забезпечення для процесу мислення індивідуального студента. замість того, щоб перенаправляти їх на стандартний підхід, який може не мати для них сенсу. Це допомагає забезпечити персоналізований контент із можливо незліченними шляхами навчання.

"Наші підказки, наприклад, змінюються залежно від порядку, в якому студенти виконують проблемні кроки, якщо це впорядкування відображає різні способи наближення до проблеми", - говорить Ріттер.

Еволюція інтелектуальних репетиторських систем може врешті-решт призвести до багатшого досвіду навчання, що розвивається на самому темпі. Хоча це не буде заміною вчителям людини, онлайнові навчальні платформи AI можуть відігравати ключову роль у наданні якісної освіти доступною в областях, де не вистачає вчителів, і студенти повинні вчитися самостійно.

"Поєднання великих даних та ШІ може надати учням власну особисту аналітику, яку вони можуть використовувати для того, щоб стати найефективнішим учнем, яким вони можуть бути", - каже Лукін.

Самосвідомість (знання того, що ти робиш, а що не знаєш) та саморегуляція (наприклад, вміти не дозволяти собі відволікатися на те, що робить хтось інший) - це дві навички, які такі системи можуть допомогти розвинути, за словами Лукіна .

"AI можна використовувати для того, щоб засвоїти (підтримати) учнів, щоб розвинути ці ключові навички, відображаючи їхні особисті дані, використовуючи ретельно розроблені інтерфейси та візуалізацію", - говорить Лукін. "Таким чином, всім учням можна було б сприяти кращому навчанню, що було б корисно у всіх предметних областях".

Однією з переваг систем навчання на основі AI є бездоганна допомога, яку вони можуть надати. "Ті самі розумні технології, які допомагають учням та їх викладачам всередині аудиторії, завжди повинні використовуватись для того, щоб робити те саме за межами аудиторії", - каже Вуллі-Вілсон. "Вони можуть принести ту саму силу персоналізованих рекомендацій, де б не був студент. Можливості навчання та доступ більше не повинні обмежуватись певним часом або місцем, як це було, як правило, в нашому аналоговому минулому".

Корпоративне навчання також може отримати користь від персональної інтеграції. Zoomi, який надає онлайн-інструменти для професійного навчання, використовує алгоритми AI для розпізнавання переваг учнів та динамічно адаптує зміст курсу відповідно до їх потреб. Наприклад, виходячи з попередньої поведінки користувача та реакції на різні типи медіа, платформа може вирішити, чи слід подавати матеріали курсу у форматі PDF чи відео. Прогресивні бізнес-партнери використовують платформу з 2016 року для підготовки фахівців з персоналу, в результаті чого 12-відсоткове збільшення закінчення курсу та 30-відсоткове збільшення доходу.

Пошук та усунення прогалин у навчанні

Коли студенти відстають від уроку, часто недоліки в методах навчання та навчальній програмі є стільки ж винними, як і слабкі сторони у самих учнів. Чи було причиною нерозуміння студентом чогось щодо самого матеріалу, способу його подання чи термінів подання матеріалу в межах навчальної програми? Чи було у студента грип, коли деякі необхідні поняття були охоплені раніше? Як студент спілкувався з матеріалом - активно чи пасивно?

Це деякі питання, на які повинен відповісти кожен вчитель, оцінюючи якість проведеного уроку та досліджуючи першопричини проблем у навчанні.

"Чудові системи можуть використовувати величезний набір даних, щоб допомогти вчителям знайти як слабкі місця в навчальній програмі, так і знайти студентів, які борються", - каже Вуллі-Вілсон. «І важливо пам’ятати, що обсяг допомоги, що надається вчителю, залежить від якості доступних даних, що інформують аналіз».

Інтернетна платформа адаптивного навчання DreamBox використовує дані, які збирає від учнів, щоб виявити прогалини в навчанні, а потім допомагає вчителям вирішувати їх на рівні класу або для конкретних груп або окремих учнів. Це може включати створення стратегічних груп, персоналізованих навчальних планів або цілеспрямованих завдань, які вирішують конкретні прогалини та доповнюють основний навчальний план.

AI також допомагає вчителям в оцінці актуальності їх навчального матеріалу. "Поки вміст викладається" наживо "в класі, більшість викладачів готують свої матеріали в електронному вигляді", - каже Брінтон, дослідник Zoomi. "Як результат, AI-технології можуть інтерпретувати матеріал, визначати охоплені теми та навіть аналізувати матеріали для оцінювання курсу, щоб зрозуміти, наскільки добре оцінювання охоплює зміст курсу".

Zoomi використовує «Обробка природних мов» (NLP), галузь AI, яка аналізує зміст і контекст письмового матеріалу, щоб зважити якість навчального матеріалу викладача. Алгоритми Zoomi видаляють вміст, який не робить позитивного впливу на процес навчання. Компанія також працює над алгоритмами, які доповнюють досвід навчання, знаходячи доповнюючий зміст і переставляючи його на відповідний контексту конкретного уроку, де студент бореться.

"Незабаром алгоритми зможуть змінювати пропозиції для наочності, і навіть автор нового матеріалу самостійно буде так само, як це зробив би людина", - говорить Брінтон.

Content Technologies, Inc (CTI), компанія з дослідження та розробки штучного інтелекту, що базується в Каліфорнії, розробила AI, яка автоматично генерує індивідуальний навчальний контент. Двигун CTI використовує глибоке навчання, щоб засвоювати та аналізувати навчальні програми та навчальні матеріали, опановувати знання та генерувати новий вміст, такий як спеціальні підручники, конспекти глав та тести з численним вибором. Ця технологія використовується рядом компаній та освітніх установ.

Освіта залишиться соціальним досвідом

Хоча ми спостерігаємо вражаючі зусилля щодо застосування штучного інтелекту в освіті, результати бліді порівняно з іншими сферами, де алгоритми ШІ спричиняють великі збої. Причина полягає в тому, що освіта і навчання є принципово соціальним досвідом, який надзвичайно важко - якщо не неможливо - автоматизувати.

"AI не може замінити викладачів, оскільки він не має самосвідомості або метакогнітивної регуляції, а також йому не вистачає співпереживання", - сказав Лукін, професор з лабораторії знань UCL. "Однак, AI, коли його дизайн усвідомлюється тим, що ми знаємо про навчання та викладання (тобто наукові науки), може поєднуватися з великими даними про учнів, щоб розпакувати чорну скриньку навчання та дати можливість учням, вчителям та батькам відстежувати прогрес у різних предметах, уміннях та характеристиках - це може надати життєво важливу інформацію, яка допоможе учням стати ефективнішими як учні, а також допомогти їм засвоїти знання та вміння ".

Збільшення та допомога, яку AI надає навчально-виховному процесу, зробить вчителів ще більш продуктивними та ефективними. "Викладачі зможуть зосередитись на тому, що вони можуть зробити найкраще: створити чудовий зміст, викладати сильні лекції та вирішити найпоширеніші больові точки як особисто, так і віддалено, індивідуально та в групах", - говорить Брінтон.

Іншим соціальним аспектом освіти є співпраця. Студенти часто навчаються більше, працюючи в групах та один з одним, як це слухають лекції та вирішують проблеми у власному темпі. «Цілі освіти включають в себе більшу соціальну взаємодію, наприклад, навчитися бути хорошим співробітником або спілкуватися з іншими», - каже Ріттер, архітектор продукту від Carnegie Learning. "Отже, завдання в персоналізованому навчанні полягає в тому, щоб збалансувати бачення студента незалежним учнем, який може рухатись у своєму власному темпі з потребою співпрацювати з іншими".

Але AI також може стати фасилітатором у спільному навчанні. Intelligence Unleashed, спільний дослідницький документ UCL та Pearson, співавтором якого є Луккін, пояснює, що AI може підтримувати спільне навчання, порівнюючи моделі учнів та пропонуючи групи, в яких учасники знаходяться на подібному пізнавальному рівні або мають додаткові навички та можуть допомогти один одному . AI також може брати участь у навчальних групах як член та допомагати вести дискусії в правильному напрямку, надаючи вміст, ставлячи запитання та надаючи альтернативні точки зору.

Повсюдне поширення ШІ в процесі навчання врешті-решт зробить революцію в освіті. Згідно з доповіддю Стенфордського університету, у найближчі п’ятнадцять років, ймовірно, що вчителям людини допоможуть технології ІІ, що призведе до кращої взаємодії між людьми як у класі, так і вдома.

Класна кімната може залишатися більшою чи меншою мірою, як це є сьогодні, але завдяки цифровим помічникам, алгоритмам AI та більш здібним вчителям майбутні покоління, сподіваємось, отримають доступ до вищої якості освіти та зможуть навчатися набагато швидшими темпами.