ИИ для образования: новый опыт для пользователей, больше прибыли для сервисов
Повсеместная самоизоляция привела к тому, что множество людей по всему миру вынуждены были перейти на дистанционное обучение. И далеко не у всех этот процесс прошел гладко. Сегодня мы поговорим о том, какие плюсы образовательным сервисам может дать искусственный интеллект, и как изменится сам образовательный процесс в будущем.
Почему же многие не смогли эффективно учиться дома? Недавно проведенный Центром компетенций в сфере онлайн-образования и цифрового корпоративного обучения EdCrunch University (создан на базе МиСИС) опрос родителей показал, что 72% детей отвлекаются и занимаются менее эффективно без присмотра со стороны педагога. При этом 29% отметили сбои в работе цифровых образовательных платформ, что окончательно убивало желание ученика заниматься.
Групповое обучение также не всегда приносит результат. Не важно идет ли речь об общеобразовательной школе, высшем образовании или курсах повышения квалификации, уровень подготовки по завершению учебного цикла будет у всех разным. Преподаватель не может уделять внимание каждому. Поэтому люди, у которых не хватает каких-то фрагментов знаний, у которых наблюдается недостаток самодисциплины, пропускают часть курса “мимо ушей” и оказываются менее подготовленными, чем другие. И полдела, что все при этом получают одинаковые дипломы и сертификаты — сами люди уходят с меньшим багажом знаний и недостаточными навыками. Не удивительно, что они дают такому образовательному процессу низкую оценку.
Искусственный интеллект позволяет изменить подход к обучению, повышая вовлеченность учащихся. Внедряя современные технологии, образовательные платформы и организации могут повысить свою привлекательность для поступающих и увеличить прибыль. Причем платить за такое обучение станут намного охотнее, потому что более “умное” образование будет давать совершенно иной опыт для каждого человека.
Индивидуальный подход
Самая большая проблема любого образования — это его универсальность. Когда образовательный трек подходит всем, значит, в сущности, идеально он не подходит никому. Искусственный интеллект позволяет подбирать программу для каждого студента индивидуально, учитывая массу особенностей. В число параметров для выбора образовательного трека, могут входить данные о пройденных тестах, информация об интересах и социальном положении, результаты предыдущих занятий, психологический портрет и многое другое.
Например, мы сейчас работаем с образовательным проектом — Школой ландшафтного дизайна "Перспектива". Сейчас мы разрабатываем индивидуальный SDK для этого партнера, чтобы компания могла получить максимум отдачи от использования ИИ. После сбора аналитики по посетителям за несколько месяцев создаются психологические портреты клиентов, и на базе этих данных формируются рекомендации по предложению курсов. Непрерывное обучение нейросети позволит каждый день увеличивать точность рекомендаций, а также выявить новые запросы пользователей, чтобы обеспечить оптимальное развитие платформы.
Самый масштабный пример применения ИИ в общем образовании показала Бельгия. В прошлом году администрация Фламандского региона подписала контракт с ИИ-платформой Century Tech. Теперь в 700 бельгийских школах будут развернуты системы для персонального обучения. Используя нейрофизиологию и обработку широкого спектра данных система будет подбирать индивидуальные мини-уроки для учеников, которые не до конца поняли какую-то тему. Сомнений в том, что результаты такого образования будут выше, нет никаких.
Самое актуальное образование
Еще одна проблема обучения — устаревание знаний, которые преподаются. Это характерно для вузов, выпускники которых должны “забыть все, чему вас учили” при поступлении на работу. Но и частным образовательным сервисам бывает непросто справиться с наплывом информации и темпами развития современного connected-общества.
Как сказал в своем интервью РБК Pro Марк Ван Рейменам, визионер и идеолог технологий работы с большими данными и машинным обучением, теоретически искусственный интеллект может “самостоятельно выстраивать весь процесс обучения для конкретного студента с нуля. В роли учителя он больше похож на коуча, который помогает студенту сформулировать правильные вопросы и делать правильный анализ”, — отмечает Ван Рейменам. Несмотря на то, что сейчас это звучит как фантастика, через какое-то время ИИ будет брать на себя доработку учебных программ, их развитие и совершенствование в соответствии с самыми актуальными запросами рынка.
Но уже сейчас при помощи ИИ можно исследовать предпочтения посетителей, анализировать их поведение. Подключая к этому данные из разных источников, включая социальные сети и отраслевые СМИ, искусственный интеллект может своевременно рекомендовать дополнения учебных программ, помогать образовательным проектам выстраивать Road Map и развиваться в том направлении, которого ждут клиенты.
Личное взаимодействие
Это прекрасно, если вы можете позволить себе уроки с личным преподавателем. Но, как показывает практика, обычно хороших педагогов не хватает, а индивидуальные занятия стоят достаточно дорого. Но и здесь искусственный интеллект может помочь, не только выдавая задания согласно динамическому алгоритму, но также контролируя состояние обучающегося. Яркий пример такого анализа — использование систем видеонаблюдения в китайских школах.
Системы распознавания лиц в классах помогают понять, насколько студенты погружены в процесс. И если строгий электронный учитель заметит, что кто-то спал или делал бумажные самолетики, ему могут даже поставить плохую оценку.
Но контроль-контролем, и то что нормально для Китая может не приживаться в других странах. Мы видим личное взаимодействие, как анализ состояния обучающегося. Ведь каждое действие, моменты задумчивости или отвлечения — все это информация о том, нравится студенту процесс обучения или нет. За счет внедрения ИИ для анализа тех данных, которые уже есть у образовательной организации, можно получить оценку состояния каждого студента, узнать о его предпочтениях, найти проблемные для него точки в образовательном процессе.
Искусственный интеллект может как делать персональные предложения или разрабатывать индивидуальные программы, так и вовремя подключать к процессу человека. Специалист, ознакомившись с наблюдениями машины, сможет внести коррективы в образовательный процесс, поговорить с пользователем, вовремя решить его проблему или дать совет. “Если мы будем использовать ИИ для того, чтобы понимать, как студент пришел к тому или иному ответу или решению, это даст нам больше, чем ответ сам по себе”, — отметил Марк Ван Рейменам
Надежность и контроль
Во время эпидемии коронавируса практика сдачи экзаменов из дома стала нормой. Но она и породила массу проблем, связанных с мошенничеством. И здесь использование ИИ позволяет кардинально решить все вопросы доверия даже с простейшими алгоритмами. Невозможно уследить за каждым экзаменуемым вручную. Но при подключении веб-камеры можно легко проследить за действиями студента во время контрольных точек. Уже сейчас компании используют проверенные алгоритмы для контроля за направлением взгляда человека, выявления подозрительных действий, подсматривания и подсказок.
При внедрении такой аналитической системы образовательные учреждения могут выдавать дипломы при полностью дистанционном обучении, ведь они могут гарантировать, что студент сдавал экзамены сам! Функции контроля, применяемые по обоюдному согласию и в нужный момент времени, позволяют сэкономить огромное количество ресурсов, гарантируя при этом точную оценку уровня знаний. Кстати, систему Nestor, которая анализирует поведение студента через камеру, микрофон и рабочий стол, используют в некоторых университетах Франции уже несколько лет.
Искусственный интеллект — новый вид образования
Не удивительно, что именно в сфере обучения ИИ обладает огромным потенциалом. Ведь в конечном счете образование — это и есть получение информации. А информация — воздух для ИИ. Уже сейчас мы видим процесс персонализации обучения для каждого пользователя на базе ИИ. Конечно, универсальных подходов пока нет. Но мы в SmartCoders любим решать нестандартные задачи и ведем целый ряд проектов, помогая заказчикам не только внедрять ИИ, но также автоматизировать сбор данных.
Учитывая, что ученые в ведущих вузах по всему миру продолжают работать над более эффективным внедрением машинного обучения в образовательный процесс, в ближайшее время нас ждут новые идеи и интересные решения, которые мы сразу же будем внедрять вместе с нашими партнерами. Это принесет широкий спектр плюсов для пользователей, сделает обучение более удобным и доступным, ведь для него не нужно будет столько людей и ручной работы. А значит, через некоторое время пользователи просто не будут соглашаться на обучение “по старинке”, потому это это окажется дорого и неэффективно.
Поэтому образовательным компаниям стоит уже сегодня задумываться о сборе данных со своих сайтов и порталов для их дальнейшего анализа и подключения ИИ.