Потребительские продукты, такие как Alexa и Google Home, могут рассказать нам, как готовить еду и отвечать на вопросы о пустяках по поводу Парижского договора. Итак, как скоро инструменты, основанные на искусственном интеллекте, начинают выполнять большую часть работы в классе, которую сегодня проводят профессора?
Ответ прост: они уже это делают. В Мичиганском университете в Анн-Арборе ученики в классе по статистике прошлой осенью оценивались в своих письменных заданиях с помощью автоматизированного инструмента анализа текста. И в 2016 году некоторые из студентов в классе компьютерных наук в Технологическом институте Джорджии с удивлением узнали, что один из помощникова преподавателя, отвечавших на их вопросы удаленно, весь семестр был фактически чатботом, основанным на искусственном интеллекте.
Тем не менее, главный вопрос заключается в следующем: как меняется преподавание, по мере того как эти инструменты AI начинают больше выполнять работу в классе?
На это труднее ответить. Новый инструмент оценки Gradescope, созданный AI и теперь используемый для более чем 175 000 студентов в 550 колледжах, предлагает одно окно возможностей.
Инструмент помогает автоматизировать процесс классификации, не требуя от инструкторов полагаться на тесты с множественным выбором. Несколько профессоров, которые его используют, говорят, что автоматизация упростила персонализацию своего преподавания, хотя некоторые из их студентов нуждались в некоторых убеждениях.
Инструкторы также говорят, что технология сделала их оценки более справедливыми и быстрыми - последнее особенно полезно для курсов, таких как химия, в которых овладение новым материалом студентов зависит от их понимания того, что было раньше. «Получение обратной связи от теста, который вы прошли две недели назад, не поможет, - говорит Алегра Эрой-Ревелес, доцент кафедры химии и биохимии в Университете штата Сан-Франциско, на третьем году использования этого инструмента. «Это важно, чтобы получить его своевременно».
Поскольку Gradescope упростил тесты классификации, Эрой-Ревелес дает их все больше. Вместо трех основных экзаменов в семестр, она теперь дает восемь небольших тестов. «Мне потребуется около трех часов, чтобы оценить около 100 из них», - говорит она. Инструмент может читать рукописные ответы и может группировать все правильные формулы в одной партии и каждый вариант неправильного ответа в отдельных партиях. Благодаря этим функциям AI она может быстро увидеть, чего не хватает ее ученикам.
Цифровой кампус: На работу пришел робот
Инструмент для экономии времени был разработан аспирантами Калифорнийского университета в Беркли Арджуном Сингхом и Сергеем Караевым. Работая в качестве ассистентов преподавателя научного класса в области компьютерных наук по искусственному интеллекту в 2012 году, они чувствовали себя погребенными в скуку того, что они должны были пройти 100 тестов вручную, и, как вспоминает Сингх, «писать то же самое 50 раз, когда ваши студенты совершают одни и те же ошибки 50 раз”.
Как сами студенты по ИИ, они полагали, что должен быть способ развернуть машинное обучение, чтобы облегчить свою работу. К лету 2014 года они написали код, который мог бы читать имена студентов из формы и распознавать образцы в рукописных ответах, таких как химические формулы для кислот, если они были введены в обозначенную область на стандартизованных тестовых формах. Их программное обеспечение также может идентифицировать и группировать эти ответы в группы. «Мы построили его, потому что нам нужен инструмент для себя», - говорит Сингх.
С другим другом из колледжа и консультантом преподавателем Сингха они основали компанию Gradescope как компанию. Они надеялись, что основная функция AI инструмента - его способность читать шаблоны, не запрограммированные заблаговременно, отличает его от нескольких других автоматизированных инструментов оценки.
Инструмент не выполняет всю работу. Инструкторы, используя стандартизованную форму, все равно должны сканировать во всех тестах и определять, сколько веса назначать каждому ответу. Это важно для процесса, говорит Сингх. Для многих профессоров «экзамен - это последняя линия защиты» в учебной среде, на которую все больше влияют материалы стандартизованного курса, предоставленные издателями и другими разработчиками учебных программ. «Они хотят участвовать в этом».
Сет Энтони, адъюнкт-профессор химии в Технологическом институте штата Орегон, попробовал Gradescope для выпускного экзамена прошлой осенью и теперь использует его для своего общего курса химии, в котором обучается 40 студентов-инженеров. Он говорит, что этот инструмент заставил его больше подходить к шаблонам ошибок учеников, которые он может легче обнаружить в недельных опросниках. И поскольку инструмент требует от него ранжирования классификации, он говорит: «Я могу сказать, что моя оценка в этом случае более справедлива».
Особенности ИИ в Gradescope «пока не глубоко deep (тавтология!)», - отмечает он. Инструмент распознает почерк и может собирать ответы, но на самом деле он не учится на предыдущих шаблонах.
Тем не менее, он ценит его преимущества, даже если некоторые из его учеников были немного обеспокоены получением своих оценок из автоматизированной системы. Для некоторых из них он должен был дать уверенность, что он, как инструктор, действительно определял свои оценки. Искусственный интеллект, говорит Энтони, «позволяет мне быть более персональным, но я вижу, как ученики воспринимают его как более безличным».
«Они хотят личного контакта».