Искусственный интеллект меняет дистанционное обучение

28.09.2020

Вынужденный тотальный переход на удаленное обучение во время пандемии подтвердил очевидное: электронные учебники еще не делают образование цифровым, а формальный перенос стандартной формы урока в «зум» не приносит ничего хорошего. Онлайн-обучение требует соответствующих методик, и новое качество этому процессу добавляют данные. Да, дистанционное обучение можно сделать более эффективным, расширив контент и создав новые сценарии. Но существует и дополнительная возможность: собирать и оценивать данные об учениках и их деятельности — анализировать их цифровой след. А точнее — менять сам процесс обучения по результатам такого анализа. Самый короткий путь от цифрового следа до трансформации процесса обучения прокладывают технологии искусственного интеллекта.

Всё под контролем

Наиболее простое и понятное использование искусственного интеллекта — контроль знаний: автоматизированная проверка домашних работ, выявление и исправление ошибок, помощь педагогу в выставлении оценок. В этой ипостаси он может найти применение как в дистанционном, так и в обычном учебном процессе. Кроме того, интеллектуальные технологии помогают устранить главную проблему при проведении онлайн-экзаменов — списывание. Анализируя изображения с видеокамер и активность пользователя в браузере, основанные на технологиях искусственного интеллекта прокторинговые системы определяют, самостоятельно ли человек выполняет тест, и помогают исключить обман.

Самый терпеливый наставник

Но гораздо более интересные перспективы открывает применение искусственного интеллекта не для контроля результатов, а собственно для получения знаний и навыков. Возможность распознавания текста и голоса с последующим анализом естественного языка сразу начали активно использовать при изучении иностранных языков. Ведь чат-бота можно раз за разом переспрашивать, как переводится одно и то же слово, — он не будет ругать за ошибки и отсутствие прогресса и обязательно похвалит, когда успех все-таки будет достигнут.

Это крайне важный аспект обучения, так как страх совершить ошибку и столкнуться с осуждением педагога — сильнейший демотиватор. Робот-наставник не вызывает стеснения и помогает преодолеть языковой барьер. В отличие от живого репетитора, ведущего занятия по Skype, искусственный интеллект не берет почасовую оплату, и поэтому за те же деньги можно заниматься гораздо дольше. А уроки с игровым персонажем уже не воспринимаются ребенком как скучная обязанность. Например, в приложении MyBuddy в качестве виртуального репетитора выступает мультипликационный робот, вместе с которым ребенок отрабатывает диалоги из повседневной жизни, учит слова и улучшает произношение.

Гибкое и личное

Собирая большие данные о поведении учеников в процессе обучения, можно классифицировать их не только по полученным оценкам, но и по способности усваивать материал: кто-то быстро начинает и быстро устает, а кто-то медленно входит в процесс, зато разгоняется потом. Такие данные позволяют адаптировать систему обучения с учетом особенностей каждого ученика.

Адаптивность — самое многообещающее направление применения искусственного интеллекта в образовании, и зачастую она сочетается с персонализацией обучения. Однако профессионалы видят разницу между ними. При адаптивном онлайн-обучении искусственный интеллект используют для упреждающего выявления и устранения пробелов в знаниях учащихся, а при персонализированном — для корректировки материала курса в зависимости от целей и предпочтений ученика.

Комбинируя перечисленные подходы и технологии, грамотные методологи способны сформировать богатейшую образовательную среду.

Китайская «Белочка» и российский динозаврик Гриша

Возможно самый популярный в мире образовательный движок на основе искусственного интеллекта называется Squirrel.AI — «Белочка». Разработка из Китая помогла набрать максимальный балл на экзаменах более чем миллиону учеников. Исследования показали, что «Белочка» полностью заменяет школу и учителей и позволяет получать знания не только без потери их качества, но и c большей эффективностью. На основании диагностического теста, определяющего текущий уровень подготовки ученика, искусственный интеллект составляет для каждого персональный курс обучения из десятков тысяч мельчайших «порций знаний».

Однако при этом алгоритм реализует заложенную в него жесткую концепцию: есть единственная правильная траектория из «пункта А» в «пункт Б». Если ученик будет от нее отклоняться, система объяснит, в чем его ошибка и как ее исправить. И будет объяснять это до тех пор, пока не вернет его на «путь истинный».

Российский подход к разработке индивидуальных образовательных траекторий ближе к западному, который в корне отличается от китайского. Подразумевается, что у человека есть свобода выбора, он может корректировать свои планы и даже имеет право быть «вечным студентом». Если, сделав несколько шагов в сторону «пункта Б», учащийся понимает, что категорически не хочет туда идти, ему дают возможность сменить цель. Проанализировав цифровой след и выяснив темп восприятия информации, стиль мышления и поведения человека, система на основе искусственного интеллекта понимает, куда он двигается, и предоставляет ему больше возможностей — в границах, определяемых достигнутыми им на данный момент результатами.

Алгоритмы искусственного интеллекта самой известной в России платформы школьного онлайн-образования «Учи.ру» по поведению ребенка определяют, сколько и каких заданий нужно, для того чтобы он освоил навык. Если одному ребенку нужно решить 30 заданий, чтобы научиться считать в пределах ста, то другому — 300. В отличие от стандартного школьного подхода, такая платформа не только фиксирует факт правильного или неправильного решения задачи, но и видит все детали: где ученик ошибается и когда отвлекается, что решает быстро, а что медленно, много ли водит мышкой по экрану, сколько раз решает одну и ту же задачу. Система даже догадывается, когда рядом с ребенком появляется взрослый! На основании этого огромного пула данных она формирует цифровой портрет ребенка и варьирует предлагаемый ему контент. Искусственный интеллект решает, какую задачу предложить именно этому ученику, распознает, когда он отвлекся или устал, следит за соотношением правильных и ошибочных решений, учитывает время, потраченное на выполнение задания, и, исходя из этого, выдает следующую задачу. Взаимодействовать с платформой «Учи.ру» детям помогает анимационный динозаврик Гриша, а на заработанные баллы ученики могут обновить его гардероб.

Анализируя большие данные, можно выявлять неочевидные закономерности и подавать материал так, чтобы человеку было интересно учиться. «Образовательные организации конкурируют за рынок «ментальной недвижимости» — сфокусированного внимания, оперативной памяти и того, что должно сохраниться в долговременной памяти, не быть забыто, — полагает Андрей Комиссаров, директор направления «Развитие человека на основе данных» Университета 2035. — И конкурируют они с Голливудом и производителями компьютерных игр, имеющими многомиллиардные бюджеты на маркетинг и исследования, с которыми школа никогда не сможет тягаться». Возможно, технологии искусственного интеллекта помогут сгладить этот дисбаланс?

На короткой ноге с мозгом

В самой ближайшей перспективе образовательный искусственный интеллект, подбирая ученику задания, будет учитывать все собранные данные: наличие шума, погодные условия, освещенность, данные трекеров, пульс и даже мозговую активность.

В Китае, к примеру, для фиксации цифрового следа уже применяются, помимо прочего, нейроинтерфейсы, позволяющие снимать ритмы мозга. Устройство, похожее на ободок для волос, следит за фокусировкой внимания ученика, регистрирует его умственную активность, показывает, когда он испытывает стресс, перегружен или утомлен монотонной работой. В некоторых школах используют нейроинтерфейс при обучении нескольких тысяч учеников, в том числе младших классов.

В других школах стоят фотокамеры, регулярно снимающие лица детей. Затем нейросеть обрабатывает эти снимки, отслеживая эмоциональную составляющую обучения. В отдельных учебных заведениях задействуют устройства, измеряющие частоту сердечных сокращений, уровень потоотделения.

В России такие инновационные технологии начали применять в вузах. Так, в прошлом году в Московской финансово-юридической академии внедрили Neuro Angel — для повышения качества преподавания и создания индивидуальных образовательных траекторий своих студентов. Neuro Angel cостоит из нейроинтерфейса, считывающего сигналы мозга, и программы, оценивающей психоэмоциональное состояние человека и выдающей рекомендации по его коррекции. Нейротехнологический сервис, разработанный компанией «Лаборатория знаний», помогает человеку найти свое продуктивное состояние для каждого вида деятельности и быстро входить в него для выполнения конкретных задач. Также технология позволяет мониторить эффективность обучения, оценивая вовлеченность, уровень концентрации и другие параметры когнитивной деятельности студентов во время лекций.

С ростом объемов и расширением типов собираемых данных открываются новые интересные возможности для анализа. Как выглядит типичный отличник? Что общего у двоечников? Чем одна школа отличается от другой? Своеобразный «цифровой рентген» позволяет видеть, что происходит в процессе обучения с конкретным учеником, школой, городом и регионом.

Вместе с тем наблюдения, анализ и эксперименты могут дать совершенно неожиданные результаты. Например, вопреки распространенному мнению о том, что при онлайн-обучении полезно видеть лица, в одной из переведенных «на удаленку» частных школ пришли к другому выводу. Там заметили, что транслируемая с видеокамер информация мешает учащимся сосредоточиться на учебе, и запретили им включать свои камеры во время уроков. После запрета оценили результат. Он оказался впечатляющим: успеваемость повысилась в пять с половиной раз! Верится, что эксперименты с искусственным интеллектом в образовании могут дать не менее поразительные результаты.

Еще статьи

Борьба с бедностью: как помочь малоимущим, подскажут данные

«Умные» социальные проекты: от анализа бедности до азбуки Брайля

Добрые дела больших данных

Нет утечкам: нейросеть предупредит беду

По цифровому следу школьника

О доступе к данным замолвите слово