Образование, книги, периодика и
библиотеки в электронном веке
библиотеки в электронном веке
Заменят ли системы на базе искусственного интеллекта живых преподавателей или это перспектива отдаленного будущего? Корреспондент «Либинформ» проанализировал тренды развития ИИ в образовании.
Искусственный интеллект в роли преподавателя
Представители бизнеса все чаще связывают будущее образования с развитием и внедрением в учебный процесс технологий искусственного интеллекта (ИИ). Семейство продуктов, применяющих ИИ и большие данные, получило наименование AIED (системы искусственного интеллекта в сфере образования — англ.). Программные комплексы AIED по-разному используют новые технологии обработки данных. В системах МООК (массовых открытых онлайн-курсов, например Coursera, Edx, Stepic, Udasity) искусственный интеллект проверяет контрольные работы и эссе слушателей, прогнозирует успеваемость. Система Knewton предлагает возможность персонализации учебной программы (адаптивное обучение) с учетом способностей и успеваемости слушателей. Языковые платформы (например, Duolingo) контролируют произношение учащихся и достаточно эффективно исправляют возникающие ошибки.
Однако оценками успеваемости работа ИИ не ограничивается. В системе дистанционного обучения также применимы технологии контроля студентов (Proctoredu) и валидации экзаменационных процедур (прокторинга). Искусственный интеллект проверяет с помощью данных, получаемых из компьютера студента, веб-камеры и микрофона, нет ли на дистанционном занятии посторонних лиц.
Но, пожалуй, самая смелая инновация с применением ИИ — это эксперименты по замене очных занятий адаптивными курсами с участием персональных информационных помощников. Интеллектуальные обучающие системы, например AutoTutor, уже сегодня способны имитировать поведение живого преподавателя. На основе разнообразных данных такие системы анализируют не только успеваемость, но и выдвигают гипотезы о качестве прошедших занятий и создают индивидуальные (персональные) учебные планы, учитывающие особенности каждого студента.
IT-компании используют образовательные системы для поиска талантов и отбора подходящих кандидатов для последующего трудоустройства. В данном случае технологии ИИ позволяют легко набрать группу учащихся, соответствующую некоторым заранее заданным компанией параметрам: интеллектуальные системы фиксируют не просто уровень подготовки, но также стрессоустойчивость и неконфликтность студентов.
Бизнес видит в адаптивном обучении на платформах МООК возможность находить и нанимать наиболее перспективных сотрудников. Такая возможность обходится компаниям дешевле традиционного хантинга, хоть и требует значительных вложений на этапе разработки курсов и внедрения систем кадрового мониторинга.
Безрадостные перспективы развития AIED
Ключевой тренд образовательных технологий сегодня — создание интерактивного компаньона, который будет контролировать развитие личности на протяжении всей его жизни. Идея, совсем недавно казавшаяся утопией, по мнению организаторов конференции AIED 2019, в ближайшее время будет реализована.
Помощник, наделенный способностями понимания человеческой речи, к тому же говорящий на понятном человеку языке, поможет реформировать всю систему образования. Такая инновация выглядит привлекательно, поскольку снижает человеческий фактор в массовом обучении. Роль педагога в новой образовательной парадигме будет сводиться к проверке контента курсов и настройке искусственного интеллекта, а в отдаленной перспективе ИИ будет самостоятельно находить и обрабатывать подходящую информацию.
Обратная сторона этой технологии — стандартизация знаний: системы ИИ на нынешнем этапе развития способны мастерски реагировать на вопросы собеседника и делать выводы на основе полученной информации, но, к сожалению, пока не могут самостоятельно начинать дискуссии, размышлять, делать выводы, не предусмотренные предустановленными алгоритмами. Системы обучения не могут самостоятельно учиться. Исследователи считают, что компьютерный разум в ближайшем будущем будет то и дело упираться в порог мышления, допуская серьезные, но неочевидные ошибки, с которыми человек справляется за считанные секунды.
Другое следствие внедрения ИИ — повышение цен на традиционное образование и создание пейволла (здесь — новых ограничений финансового характера) в системе высшего образования. Представители обеспеченных слоев населения и дальше смогут получать образование в Гарварде и Кембридже, однако талантам из глубинки путь к качественному образованию будет закрыт из-за блокирующих платежей. Этот и другие этические вопросы серьезно тормозят развитие и внедрение систем искусственного интеллекта.
На грустные размышления наталкивает специалистов и вопрос эффективности адаптивного образования. Сегодняшние системы МООК, несмотря на внедрение ИИ, по-прежнему недостаточно эффективны: в эксперименте израильских ученых лишь 4% слушателей (из 13 000 студентов) освоили модельный курс о нанотехнологиях. Выяснилось, что у студентов, не закончивших курс, не хватило мотивации, а некоторым слушателям представленная программа показалась слишком скучной. Система неспособна справиться с задачей мотивации, которую преподаватели решают ежедневно на очных занятиях: адаптивный, понятный и достаточно качественный курс не смог удерживать внимание студентов.
Плюсы и минусы комбинированных систем
Наиболее реалистично сегодня выглядят смешанные технологии с использованием ИИ, разрабатываемые, в частности, на языковых платформах. Искусственный интеллект берет на себя формальные задачи, он, так же как и на платформах МООК, адаптирует языковые курсы. В то же время со слушателями дистанционно работают и реальные педагоги, которые ведут занятия, дают консультации, отвечают на вопросы студентов, поддерживают, мотивируют, делятся своим опытом.
Аттестации с участием ИИ проходят проверку в два этапа: сначала тесты изучает искусственный интеллект, затем их проверяет человек, и только после этого выставляются оценки. Это позволяет избежать ошибок при проверке и отточить аналитические навыки интеллектуальных систем. Пока неясно, когда человек полностью доверит свою работу машине, ведь и в процессе обучения искусственного интеллекта методист эффективнее любого алгоритма.
При этом пределы совершенствования, границы возможностей искусственного разума пока не меняются, улучшаются только алгоритмы. Педагог сегодня легко может написать новый алгоритм или усовершенствовать существующий, но до самостоятельности системам искусственного интеллекта пока очень далеко.