Как всегда мои товарищи из Deecryto и Агентства Искусственного Интеллекта перевели интересный материал «Как искусственный интеллект может применяться в образовании?» (оригинал здесь), так что я с удовольствием рекомендую ознакомиться. Ну а я кратко пробегусь по каждому из 9 пунктов со своими краткими комментариями...
1) Автоматическая оценка качества знаний. Понятно, что ИИ в этом случае может дать чуть-чуть более качественную оценку, но есть вполне обычные системы дистанционного образования, в которых эта функция реализована на достаточном уровне.
2) Искусственный интеллект освежит знания ученика. Здесь я вижу какого-то рода проактивную ИИ-систему, которая работает с памятью студентов примерно так, как это делает приложение AnkiDroid, только более интеллектуально. Кривая Эббингауза и периодическое восстановление информации в памяти — это хорошо (и красиво).
3) Обратная связь для учителей. Ну тут и без Искусственного Интеллекта можно обойтись. Существующие СДО вполне с этим справляются. Мне система Udemy ежедневно спамит огромное количество «обратной связи» от курсантов.
4) Виртуальные помощники. Вот это, я считаю, самым важным применением ИИ-технологий в образовании. Мои собственные курсы в Телешколе оснащены чат-ботами, которые отвечают на типовые вопросы и пытаются вообще вести беседу. Некоторые даже принимают их за людей (редко, но если такое случается, читать логи беседы крайне занимательно; текущий рекорд — 104 реплики пользователя).
5) Чат-бот кампуса. Примерно то же самое, что и предыдущий пункт, но чат-бот разъясняет всякие хозяйственные вопросы. Впрочем, эти два пункта вполне можно объединить. Вот, к примеру, я консультировал одного своего товарища, который делал такого чат-бота для Российской Академии Народного Хозяйства и Государственной Службы. И теперь там есть чат-бот, который помогает с общежитиями по любым вопросам.
6) Персонализированное обучение. Самая моя сильная мечта, которая, к сожалению, пока недостижима. Но в перспективе можно будет сделать ИИ-системы, которые с использованием технологий виртуальной и дополненной реальности будут создавать и постоянно адаптировать персонализированный образовательный контент для каждого конкретного человека, исходя из его предпочтений, текущего уровня и прочих параметров.
7) Адаптивное обучение. Неясно, чем этот пункт отличается от предыдущего. Если образовательная ИИ-система адаптируется к потребностям студента, то она оказывает персонализированный сервис.
8) Отслеживание честности ученика. Несколько странный пункт, но в целом можно настроить ИИ-систему так, чтобы она по самостоятельно выявленным факторам понимала, где студент использует какие-то сторонние материалы для ответов на вопросы тестов или иных проверочных мероприятий. Только вот зачем это нужно?
9) Сбор данных и подбор материалов. Ну и это, вообще-то, часть пункта 6, так как именно ИИ-система для персонализированного обучения должна собирать все большие данные о своём студенте и готовить для него материалы.
Другими словами, не нужно придумывать 9 пунктов, а надо работать над ИИ-системой персонализированного обучения, которая адаптивно работает со студентом, его памятью и набором знаний, при помощи голосового интерфейса и виртуальной реальности. Всё остальное — это функции такой системы.
Кстати, через наше Агентство и Благотворительный Фонд «Познание» мы также осуществляем некоторое количество образовательных инициатив с применением ИИ-технологий. Если интересны подробности, то задавайте вопросы: @rdushkin.