Время чтения 8мин
Когда Дональд Маркус Хог впервые приехал в Техасский университет в Остине, в 2012 году он проводил 8 часов в день, контролируя и настраивая ландшафтно-поливочные системы. Теперь, говорит он, ему требуется на это около 30 минут. Если он окажется вне города - даже на несколько недель - системы отлично справятся без него.
Хог и его учреждение являются бенефициарами притока технологий искусственного интеллекта, которые спокойно, но неумолимо трансформируют кампусы колледжей. Взрыв данных о почти всем, что происходит в высшем образовании, поступает в новые программные продукты, которые реагируют на отчеты, прогнозы, даже разговорные ответы. По мере того как такие продукты появляются в классе, через компьютерных ассистентов и тьюторов, чатботы и машины для самоконтроля также распространяются по всему кампусу.
Машины вряд ли заменят большинство людей в колледже, но они делают эти операции более эффективными - потенциально освобождая людей от других видов деятельности.
Новые технологии, подкрепленные такими терминами, как «искусственный интеллект», «машинное обучение» и «Интернет вещей», включают способы, с помощью которых машины могут выполнять задачи, до сих пор связанные с человеческим интеллектом. Они могут обрабатывать сенсорные данные, они могут принимать решения о том, как действовать, и они могут даже учиться. У них мало общего с автономными, всезнающими компьютерными мозгами из научной фантастики. Конечно, им не хватает контроля над зловещими футуристическими объектами, такими как Hal 9000 (из фильма 2001: Космическая одиссея) или Skynet (из фильма Terminator). Но, перерабатывая массы данных и используя передовые вычисления для интерпретации результатов, эти новые технологии предлагают ускорения в таких областях, как зачисление, консультирование и предоставление средств.
По словам экспертов, искусственный интеллект - это факир на час, который останется в нескольких кампусах. «Он абсолютно быстро» пройдет по высшему образованию, - говорит Джон Ф. Бернхардс, заместитель вице-президента APPA, национальной ассоциации администраторов колледжей. «В этом нет никаких сомнений».
В кампусе Остина уже есть результаты. Хог, координатор программ по ирригации и водосбережению, курировал проектирование и установку новой системы для озеленения в главном кампусе. Система, которая подключена к сети и в значительной степени автоматизирована, не только контролирует и мониторит спринклеры, но также подключается к приборам, которые измеряют испарение и осадки. Если определенная лужайка высушивается на солнце, она автоматически получает больше воды. Если другая по-прежнему влажная в тени, она не получает ничего. Если в трубе возникает утечка, программное обеспечение отключает ее и предупреждает Хога и его техников о необходимости исправления проблемы. Он может управлять всей системой через приложение на своем телефоне.
В 2009 году Остин ежегодно использовал в среднем 176 миллионов галлонов воды. Сейчас университетский городок сокращает потребление до 35 миллионов галлонов, говорит Хог, и экономит около 1 миллиона долларов в год «потому что AI позволяет нам выявлять проблемы и быстро вносить изменения».
Революция искусственного интеллекта основывается на достижениях как в области данных, так и в технологиях. В течение нескольких десятилетий колледжи работали с бумажными файлами или изолированными компьютерными базами данных, доступными и интерпретируемыми сотрудниками. Проблески в потенциальных проблемам были нечастыми, а иногда и мутными. Например, преподаватели могут зарегистрироваться как консультанты
со студентами только один раз в семестр. Сотрудники учреждения могут быть предупреждены о предстоящем отказе охлаждающего устройства только тогда, когда они услышали его необычные звуки.
Благодаря достижениям информационной эпохи «мы все плаваем в море данных», - говорит Бернхардс. В настоящее время имеется больше данных о многих аспектах деятельности колледжа, чем люди можно ожидать, получат доступ, могут интерпретировать или действовать эффективно. Но для этого есть приложения.
When rodents chew through an irrigation line, leak-detecting software shuts it down till repairs can be made.
Государственный университет Джорджии столкнулся с проблемой масштабирования: в нем зарегистрировано около 52 000 студентов, почти 60% из которых имеют право на получение грантов Пелла. Руководители университета знали, что студенты из малообеспеченных слоев населения, многие из которых являются учениками первого поколения, получают выгоду от индивидуального внимания и поддержки, а также финансовую помощь.
Но Тимоти М. Реник (Timothy M. Renick), вице-президент по управлению зачислением и успеваемости студентов, отмечает, что офис финансовой помощи получает от студентов до двух тысяч звонков в день за несколько недель до начала каждого семестра. «Мы не American Express, - говорит он. «У нас нет колл-центра с 200 человек».
Университет штата Джорджии стал первым университетом, сотрудничающим с компанией AdmitHub, которая разработала чатботы, чтобы общаться со студентами через текстовые сообщения.
Технология AdmitHub основана на отрасли искусственного интеллекта, известной как понимание естественного языка, которое использует статистический подход для интерпретации входящего сообщения и определения подходящего ответа из базы данных возможных ответов. Программное обеспечение должно выполнять большую работу. «Никто никогда не говорит: «Как я могу подать заявку на финансовую помощь?» Говорят, у меня нет денег, - поясняет Эндрю Маглиоцци, соучредитель и главный исполнительный директор компании.
Если программное обеспечение определяет, что существует высокая вероятность того, что он выбрал правильный ответ из своей базы данных - той, которая в университете штата Джорджия включает ответы на 2000 наиболее распространенных запросов, то оно автоматически отвечает ученику. Если вероятность этого менее 95%, он переносится для ответа на вопрос к человеческому сотруднику, и правильный ответ добавляется в базу данных.
Когда это началось, летом 2016 года чатбот AdmitHub ответил на более чем 200 000 вопросов студентам из университета штата Джорджия и помог снизить «летний расплав» университета на 20 процентов среди контрольной группы студентов. Он не только не давал студентам мотаться от офиса до офиса в поисках ответов на вопросы о допуске, но также уменьшал смущение, которое они могли бы иметь, из-за незнания ответа или спрашивая о том, как, скажем, развод в семье может изменить заполнение финансовой формы.
«Это были студенты, которые, возможно, даже не подняли бы эти вопросы, если бы требовалось, чтобы они вошли и поговорили с каким-то незнакомцем», - говорит Реник. И в отличие от советников-людей, чатбот готов к отправке текста обратно в 2 часа ночи.
Искусственный интеллект применяется также к курсу обучения и консультированию студентов. Университет Элона использовал программное обеспечение, чтобы помочь студентам отследить пройденные им курсы и наметить им путь к успеваемости, но технология не могла интегрировать учебу за рубежом, стажировки, исследования и другие важные совместные учебные мероприятия. «Мы хотим сделать гораздо больше, чем планирование четырех лет в колледже, - говорит регистратор Родни Л. Паркс.
Недавно Elon приступил к тестированию нового адаптивного программного обеспечения для планирования и консультирования, созданного компанией Stellic. Программное обеспечение было создано Сабихом Бин Васи, недавним выпускником компьютерных наук из Университета Карнеги-Меллона, который был мотивирован своими разочарованиями как второкурсник, пытающийся выяснить, как выпадение из курса может повлиять на его путь к получению диплома. Было сложно разобрать последствия, говорит он, «если у меня не было семи вкладок в моем браузере». Он предусмотрел «персонализированную платформу для студентов, где они могут взять под контроль то, что они хотят делать на предстоящих семестрах, но также позволяют администраторам и советникам увидеть этот опыт».
Используя из базы данных информацию о требованиях , расписаниях курсов и собственных данных учащихся, Stellic позволяет им видеть их будущее, планировать курсы и адаптировать планы по мере их развития. «Когда они вводят курс, он предупреждает, что у него есть предварительное условие, оно имеет ключевое слово, или оно предлагается только раз в два года», - говорит Паркс. В небольших колледжах, таких как Elon, которые могут предлагать небольшое число курсов, программа может помочь удержать студентов от многолетней проблемы, связанной с необходимостью получения еще одного класса для окончания университета, которые они фактически не могут принять. (Stellic не заменит традиционные рекомендации - студентам Elon все равно нужно, чтобы кто-то давал знаки каждый семестр.)
Эта технология также может помочь администраторам. Вместо того, чтобы отправить студенту с более чем 90 кредитных часов приглашение на поступление в магистратуру, Elon сможет создавать отчеты о том, кто готов и кому нужно больше времени. Stellic также может давать администраторам подсказки о планировании курсов, в зависимости от интереса студентов. «Глядя на метрики, мы получаем гораздо больше возможностей, - говорит Паркс.
Перенос часто задаваемых вопросов по зачислению или планированию курса на искусственный интеллект включает в себя выстраивание в правильном порядке пунктов данных, которые могут распространяться по нескольким офисам и отделам. Тем не менее, в секторе объектов университетского городка пункты данных практически полностью установлены. Сегодня в оборудовании в зданиях «есть интегрированные точки мониторинга, которые готовы к работе», - говорит Питер Зурау, вице-президент по рыночной стратегии и развитию компании Sightlines, которая консультирует колледжи по объектам. «Это облегчает предполагаемые подключения к системам, и поэтому более разумно думать о том, чтобы внедрить искусственный интеллект в дополнение к этому».
Фактически, большинство колледжей по-прежнему играют на догоняющем уровне доступных им данных. Дон Гэкерт, вице-президент по управлению объектами в Университете штата Айова, говорит, что построение «возможности сбора данных опережают способность организаций использовать эти возможности».
За последние несколько лет Айова соединяет здания кампуса с компьютерными системами, которые контролируют их на сбои и энергоэффективность. Это связано с существенной кривой обучения. В новом научно-исследовательском здании было больше 23 000 пунктов данных, и Гэкерт и его команда обнаружили, что большинство из них не стоит контролировать. Но после некоторых корректировок программное обеспечение, разработанное Microsoft для их корпоративного кампуса в Редмонде, штат Вашингтон, позволяет ему «смотреть на работу здания с системной точки зрения, а не с точки зрения симптомов», - говорит Гэкерт.
Теперь, если в охлаждающем устройстве есть скрытая утечка пара или неисправная часть,то это отмечается в ежедневном отчете, подготовленном компьютером, поэтому ремонт может быть запланирован до того, как профессор позвонит, чтобы пожаловаться на то, что в классе слишком жарко или холодно. «Это похоже на то, что лампочка в вашем автомобиле говорит вам, что вам нужно обратиться к техническому специалисту», - говорит Гэкерт.
Айова уже превратила 20 из примерно 100 зданий в здания с компьютерным мониторингом, и в следующем году он планирует ввести еще 25 онлайн. По словам Гэкерта, благодаря изобилию встроенного оборудования для мониторинга затраты на подключение здания к компьютерному мониторингу составляют «долю процента» от общей стоимости структуры, отмечая, что энергосбережение должно более чем компенсировать эти затраты.
Отвечая на вопрос о перспективах распространения искусственного интеллекта в высшем образовании, Бернхардс, консультант колледжа, ссылается на технологию смартфонов. Сначала это была классная игрушка для первых покупателей. Двадцать лет спустя «у всех есть смартфон».
Но искусственный интеллект создает проблемы наряду с его преимуществами. Поскольку все больше зданий кампуса эксплуатируются, по крайней мере частично, через такие системы, персоналу учреждений потребуется больше работников с навыками работы с компьютером и данными, а не только с базовыми механическими ноу-хау. «Там будет разрыв в навыках, о котором мы все беспокоимся», - говорит Гэкерт.
Колледжи, которые используют искусственный интеллект, питаемый массами студенческих и институциональных данных, также должны стыковаться с этими данными в форме, пригодной для баз данных. В чате штата Джорджия был такой хит, что некоторые студенты, которые прошли через свой первый семестр с помощью программного обеспечения AdmitHub, задались вопросом: «Куда ушел чатбот? Я все еще хочу задать ему вопросы», - говорит Реник. Создавая базу данных ответов, которые могут решить любой вопрос, который студент колледжа может бросить в нее, это «тяжелый подъем», говорит он, но университет выиграл грант от компьютерной компании Dell, чтобы начать расширять чатбот для удовлетворения этой потребности.
По мере того как технология расширяется и развивается, так же расширяются и возможности. Хог, специалист по ландшафтному орошению в Техасе, использует время, которое он не тратит на настройку спринклеров, чтобы изобретать новые инновации. Он работает с коллегами по компонентам системы, которые могут использовать микрофоны для прослушивания стареющей строительной техники для обнаружения изменений частоты, которые указывают на неисправную часть. Компьютерная система здания может затем предупредить трехмерные принтеры школы инженерных наук, чтобы создать новую часть из библиотеки сканированных замен, ознакомиться с расписаниями классов здания или офиса, чтобы найти подходящее время для ремонта и создать рабочий заказ, чтобы предупредить персонал на установку замены.
До создания такой системы еще как минимум два года. К тому времени, говорит Хог, возможно, автономные транспортные средства смогут доставлять детали.
Lee Gardner writes about the management of colleges and universities, higher-education marketing, and other topics.