Демократизация образования с помощью искусственного интеллекта

Влияние IT-технологий на образовательный процесс становится все сильнее с каждым годом

В то время как школы, университеты и другие учебные заведения размышляют о том, что будет дальше в условиях возможных локдаунов, цифровое обучение и его ресурсы стали одним из важнейших элементов образования. Искусственный интеллект (далее – ИИ) может дать детям возможность развить цифровые, а вместе с тем и другие необходимые навыки для достижения успехов и прогресса в начинаниях.

За последний год, по причине длительного периода дистанционного обучения, новаторы переключили свое внимание на создание развертываемой системы “plug and play”, которая может адаптироваться к любой среде в рамках влияния ИИ на образовательный процесс. Так, важными элементами этой системы являются:

1. Низкие требования к техническим средствам и автономность: низкие требования к обучающему оборудованию упрощают работу на местах, без необходимости подключения к Интернету. Таким образом, вся работа может протекать в автономном режиме. Обучение можно начинать всего лишь нажатием одной вкладки, где уже заранее будет разобран какой-либо обучающий процесс.

2. Совместимость со всеми платформами и операционными системами: будучи независимыми от платформы и устройства, учителя и ученики смогут не отвлекаться на долгий процесс подключения и запуска систем, а также начать учебный процесс в любой момент. Среди нововведений - разработка специальной системы обучения на основе искусственного интеллекта, которая имеет разные версии для Windows, iOS и Android. Версия для ПК устанавливается в детских садах и/или школах, а учителя и родители могут скачать мобильную версию напрямую. Таким образом, с помощью этого инструмента учащиеся могут учиться как в школе, так и дома.

3. Адаптивное обучение: благодаря применению искусственного интеллекта двое детей в одном классе могут учиться в разном темпе, в зависимости от их понимания, восприятия информации и комфорта. Это также относится к предварительной оценке ребенка, непрерывному обучению учителей с помощью чат-ботов, дополнительному предоставлению инструментов и материалов для автономного обучения и оценке целей обучения.

4. Гибкие решения: организации должны понимать потребности конкретной страны, где есть свои требования к обучению. Сегодня задача состоит в том, чтобы использовать лучшие мировые практики и создавать программы, адаптированные к отдельно взятой системе образования. Только путем настройки решений в соответствии с потребностями обучения будет обеспечена быстрая и плавная реализация на местах.

Помимо вышеперечисленного, для образования и образовательного процесса искусственный интеллект можно переосмыслить в следующих значениях:

Теория пространства знаний: пробелы в знаниях учащихся могут быть выявлены с помощью теории пространства знаний для улучшения платформ обучения ИИ. В этой теории используется математический язык для определения и отслеживания «точек знания», которые в совокупности дают точную картину «состояния знаний» человека по любому заданному предмету. Это помогает повысить эффективность и индивидуальность обучения, например помогает разрабатывать учебные программы с учетом конкретных потребностей каждого учащегося.

Интеллектуальный контент: искусственный интеллект может обеспечить персонализацию контента в реальном времени. Это гарантирует, что каждый урок будет доведен учащимся наиболее подходящим для них образом, будь то геймификация и моделирование, виртуальные курсы, взаимодействие с искусственно воссозданным помощником, и т.д. Один из способов сделать это - алгоритмическая адаптивность, позволяющая понять, что знает учащийся, и составить точный учебный план, адаптированный к его текущей базе знаний. Еще одна ценностная структура — это теория отклика предметов (Item Response Theory, IRT), которая часто используется в психометрии для моделирования взаимодействия учащегося с отдельными предметами. Это может помочь динамически генерировать обновления контента для нескольких направлений обучения.

Прогностическое тестирование и оценка: использование ИИ в тестировании и оценке не новость: экспертные алгоритмы уже много лет используются в психометрических оценках. Мы являемся свидетелями того, как ИИ используется для генерации уникальных тестовых вопросов в режиме реального времени и применяется в адаптивной оценке. Одним из таких примеров является компьютеризированное адаптивное тестирование (Computerized Adaptive Testing, CAT), которое реализует прогнозирующее тестирование, адаптированное к уровню навыков экзаменуемого с помощью динамически выбираемых соответствующих элементов.

Обработка естественного языка (Natural language processing, NLP): любопытство и любознательность можно развивать с помощью чат-ботов, основанных на обработке естественного языка, чтобы решать вопросы молодых учащихся, родителей и учителей. Используя машинное обучение для анализа входных данных, мы можем использовать технологии для более отзывчивого, человечного взаимодействия, тем самым улучшая процесс обучения, сохраняя при этом активное участие людей. Используя вычислительные алгоритмы, извлечение контекста, сводку контента и оценку настроений, NLP может помочь чат-ботам расшифровать контекст, намерения и настроения и тем самым обеспечить улучшенные образовательные результаты.

Все вышеперечисленное значительно меняет универсальный подход учебных заведений, что позволит преподавателям адаптировать механизмы тестирования и оценки к способностям учащихся, находящимся на разных уровнях обучения. Это увеличивает шансы на сохранение и усвоение детьми знаний и навыков, поскольку система адаптируется к их уникальным потребностям.

По материалам сайта Ссылка