0 1786
Нейромережа замість викладача, гра замість зубріння: як штучний інтелект змінить освіту Листопад 6th, 2018 Погорєлов Дмитро

Індивідуальне навчання: майбутнє, яке вже настало

Індивідуальні заняття з викладачем – один з найбільш ефективних методів навчання. В умовах традиційної освітньої системи неможливо забезпечити всіх учнів тьюторами або репетиторами. По-перше, просто немає достатньої кількості підготовлених викладачів. По-друге, такі заняття зазвичай коштують досить дорого, і вони по кишені далеко не кожній родині.

Але завдяки розвитку штучного інтелекту індивідуальні тьютори в майбутньому можуть з’явитися абсолютно у всіх.

Так звані інтелектуальні навчальні системи (intelligent tutoring systems) вже створюються. У бразильській розумній системі Geekie є відеоуроки, підготовлені викладачами з топових бразильських шкіл, завдання і тести. Система охоплює всю шкільну програму і допомагає учням підготуватися до випускних іспитів. Якщо школяр щось не зрозумів, він може переслухати матеріал або переробити провалений тест.

Перед початком навчання учень ставить мету, відповідно до якої система варіює зміст його індивідуальної програми.

Якщо школяр хоче вступити на економічний факультет, Geekie зробить акцент на економіку і математику, а майбутнім лікарям дасть більш складні завдання з біології та хімії.

Система миттєво дає коментарі до того, як учень впорався із завданням, пояснює, як і чому правильно, а також вказує, на що учневі варто звернути особливу увагу в майбутньому. Вчителі тільки модерують процес.

Американська платформа Knewton діє за схожими принципами і намагається впровадити інтелектуальні навчальні системи в університетську освіту. Розробники Knewton створюють курси, зміст яких і студенти, і викладачі можуть адаптувати відповідно до своїх цілей. Компанія Dreambox зробила інтелектуальну систему, яка вчить школярів математики. А австралійський стартап Smart Sparrow розробив відкриту платформу, яка дозволяє викладачам самим створювати інтерактивні курси і використовувати інтелектуальні можливості системи, щоб адаптувати навчальні плани під кожного учня. На платформі розроблено вже більше десятка курсів, в основному університетського рівня.

Що це змінить

– В учнів буде можливість обирати. Можна буде побудувати і постійно змінювати повністю індивідуальну траєкторію навчання зі школи до вузу,  а за бажанням – не припиняти вчитися ніколи, маючи довічний доступ до вашого індивідуального «викладача» через смартфон або комп’ютер.

Ви завжди можете вибирати нові курси, а розумна і знаюча ваші знання та інтереси система буде щоразу адаптувати їх особисто під вас.

– Такі системи підвищують ефективність навчання. В Університеті Алабами іспит після впровадження курсів платформи Knewton успішно склали на  20% більше студентів, ніж в попередні роки. А в Північно-Східному університеті Іллінойсу студенти, які брали Knewton, склали іспити в середньому на  12,5 бала (за 100-бальною шкалою) вище, ніж їх однокурсники, які не пробували користуватися системою.

– Вчителі зможуть вчитися у штучного інтелекту. Коли система певним чином змінює навчальний план, люди можуть дізнатися, які чинники – наприклад, знання учня, його потреби або емоційний стан – вплинули на її рішення, і порадити звичайним вчителям в схожих ситуаціях повторювати дії комп’ютера.

 

 

Групова робота – гармонія без ухиляння

Давно практикується підхід, який підвищує ефективність навчання, – це робота в групах.

Проблема тут в тому, що успіх групової роботи НЕ дорівнює сумі знань учасників: мають значення їх вміння спілкуватися, правильний підбір членів групи і організація спільної роботи.

Остання особливо важлива при онлайн-навчанні, де учасники команди фізично знаходяться далеко один від одного.

Що тут може зробити штучний інтелект

  • Об’єктивно поділити учнів на групи відповідно до їх рівнем знань і інтересами – тоді сильним не доведеться робити всю роботу за слабких і невмотивованих.
  • Зробити так, щоб навички членів однієї навчальної групи доповнювали один одного – умовно це буде наближений до реальної моделі екіпаж з капітаном, штурманом, техніком та лікарем, а не лікар і три капітана.
  • Підказати учасникам, як почати виконувати завдання. Наприклад, у Штучного інтелекту є дані про те, що при одному типі завдань краще працює конф-колл з обговоренням і поділ проекту на етапи, а в іншому – розбивання на тематичні цеглинки, коли кожен член групи готує доповідь по своїй ділянці.
  • Відновити справедливість.

Більше не буде ситуацій, коли за всю групу відбувають активісти, а хороші оцінки отримують навіть ті, хто весь семінар просидів мовчки.

Зараз, якщо в класі кілька груп відразу беруть участь в обговореннях, один викладач не може встежити за всіма – у штучного інтелекту такої проблеми не виникне.

  •  Повернути відвернувшись до навчання: через розпізнавання мови і аналіз текстової інформації розумні системи зможуть дізнаватися, коли науковий диспут перейшов на особистості або коли група, не зовсім зрозуміла завдання, відправляє викладачеві формальні відписки і починає обговорювати якість освітнього курсу в загальному чаті.

Розумна віртуальна реальність: гра замість зубріння

Навчання проходить ефективніше, якщо учні можуть застосувати свої знання на практиці. У традиційних умовах неможливо постійно занурювати учнів до відповідних темі уроку ситуації: не можна поїхати в Сахару, коли діти проходять особливості пустельних територій, або відправитися до Стародавньої Греції після уроку історії.  Віртуальна реальність, що розвивається,  це змінить.

Скоро можна буде не просто розповісти учням, як вижити в тропічному лісі або яким чином виглядала Росія за Петра Першого, а й занурити їх в відповідні умови за допомогою віртуальної реальності. Саме для процесу навчання ефективними будуть VR-технології, доповнені штучним інтелектом. Тоді учні можуть не просто побродити по віртуальному простору, а й взаємодіяти з ним.

Штучний інтелект в даному випадку зможе діяти за тим же принципом, що і в онлайн-іграх: міняти «реакції» віртуального простору в залежності від дій користувачів.

Наприклад, якщо діти в віртуальної реальності вчаться гасити пожежу і все роблять вірно, пожежа згасне, а якщо помиляються, розгориться сильніше. Також розумні системи зможуть давати учням підказки, виступаючи в ролі вчителя в конкретній ситуації.

Подібні технології вже створюються. Проект Immersive VR Educationдозволяє занурити учнів у ситуації першого польоту на Місяць або потопаючого «Титаніка», а студенти-медики можуть потренуватися проводити операції у віртуальній реальності.

Віртуальні системи можуть допомогти не лише з освоєнням нових навичок, а й з вирішенням проблем психологічного характеру. Віртуальне середовище FearNot було придумане, щоб допомогти учням, що стикаються з  цькуванням в школі. У VR розігрується ситуація, коли віртуального учня починають цькувати однолітки.

Реальний учень, якому потрібна допомога, стає в ролі невидимого друга жертви цькування. Він може дати пораду або просто підтримати віртуального учня.

Так дитина дивиться на проблемну ситуацію зі сторони і може зрозуміти, як йому краще залагодити конфлікт в реальному житті. У ролі одного скривдженого віртуального компаньйона можуть виступати і ті, хто в реальності труїть інших. Таким чином вони зможуть зрозуміти почуття своїх жертв, навчитися ним співчувати і, можливо, згодом змінити власну поведінку.

Оцінка – прогноз, а не вирок

Штучний інтелект може зробити революцію в області оцінки досягнень учнів. Сьогодні алгоритми, що аналізують дані про учасників онлайн-курсів, можуть передбачити , хто з учнів провалить наступний тест або взагалі відмовиться від подальшого проходження курсу, на базі їх поведінки в ході навчання. Ці алгоритми з часом стануть точніше і навчаться передбачати більше деталей.

Це дасть можливість оперативного корегування. Можна буде заздалегідь дізнатися, що учень небезпечно близький до провалу і спробувати запобігти катастрофі, приділивши йому більше уваги і підібравши інші завдання і методику (які саме, також зможе підказати комп’ютер). Подібні функції впроваджуються в систему Smart Sparrow , де можна відстежувати прогрес кожного учня.

Уже сьогодні викладач може за допомогою розумної машини аналізувати показники студентів, відстаючим надсилати прості роз’яснюючі матеріали і звільняти від проходження базових елементів курсу тих, хто справляється краще за інших.

В майбутньому більше допомагати учням зможе сама система, без втручання вчителя.

– Можна буде варіювати курс відповідно до мотивації і емоційної готовністю учнів. Ці параметри особливо важливі при вивченні, наприклад, іноземних мов – необхідно розуміти, наскільки комфортно дитина почувається, висловлюючись іншою мовою, успішно долає мовний бар’єр. Система зможе відстежити, що викликає в учня найбільше емоційне напруження, і повідомити про це викладачам або самостійно адаптувати програму. Поки розумні системи ще толком не навчилися стежити за емоціями учнів, але саме їх використання вже підвищує рівень емоційного комфорту учнів.

71% опитаних голландських школярів, які вивчали англійську через систему від Knewton, сказали, що стали отримувати більше задоволення від занять.

– Можна буде зрозуміти, як саме учні засвоюють матеріал. На основі великих даних система визначить, як конкретний учень прийшов до відповіді. Уже зараз інтелектуальна навчальна система DreamBox збирає 48 000 елементів даних в годину про кожного учня. Поки цей масив інформації використовується, щоб алгоритм зміг вибрати, яке наступне завдання запропонувати учню. Пізніше, коли таким системам дозволять відстежувати, наприклад, пульс або температуру тіла учня, а може бути, і стежити за тим, що відбувається в його мозку під час навчання, ці дані допоможуть вченим краще зрозуміти процес навчання з точки зору нейробіології.

Що може піти не так

Як і практично будь-яка інновація, штучний інтелект – не панацея. Ставитися до впровадження цих технологій в освіту варто з обережністю, тому що етичні проблеми в цій галузі можуть стати особливо гостро.

По-перше, незрозуміло, хто буде нести відповідальність за помилки штучного інтелекту.

По-друге, ШІ навчається у людей не тільки гарному – він успадковує їх стереотипи і згодом їх відтворює. Нейронні мережі здатні підчепити від користувачів расизм і сексизм, а в контексті школи алгоритм може перейняти у інших дітей манеру труїти однокласників.

По-третє, ШІ може серйозно змінити поведінку учнів. І незрозуміло, де мають бути остаточні і як формалізуватися кордону психологічного впливу розумних систем на учнів.

По-четверте, навчальні системи можуть демотивувати учнів і викладачів. Згодом вони навчаться стежити за кожним кроком учня і педагога і вказувати їм на помилки. Коли люди відчують, що постійно знаходяться під наглядом у всевидючого «великого брата», це буде сприяти скоріше роздратування і нігілізму, ніж оптимізації навчального процесу.

По-п’яте, не регламентована тема приватності призначених для користувача даних. Навіть в традиційній системі освіти досі не до кінця вирішене питання, яка інформація про учнів повинна бути публічною, а яка закритою і як різні інститути можуть ділитися один з одним інформацією. Великий обсяг даних про учнів, звичайно, допоможе поліпшити систему оцінювання та розробити індивідуальні навчальні плани. Але перш ніж впроваджувати ці технології, необхідно чітко визначити, кому будуть належати права на ці дані, хто зможе отримати до них доступ і з якою метою їх можна використовувати – адже над самими неупередженими і досконалі програми завжди будуть стояти люди з їх вічним спокусою використовувати дані про інших людей заради власної вигоди.

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *