Автор Марио Барошевчич, директор Emerge Education
В то время как искусственный интеллект уже изменил многие отрасли, в сфере образования это были только разговоры, а не реальные действия и успех.
Последнее десятилетие в сфере образовательных технологий принесло множество неудачных обещаний по поводу того, что ИИ произведет революцию в этом секторе. Автоматическая обратная связь, адаптивное и персонализированное обучение и робо-учителя - это лишь некоторые из терминов, которые приходили, уходили и возвращались снова. Хотя у ИИ, несомненно, есть огромный потенциал и некоторые новые успехи, существует множество препятствий, которые учредители, внедряющие инновации в этой сфере, должны будут преодолеть, чтобы построить крупный успешный бизнес.
В этой статье освещаются идеи и советы по трем ключевым областям, которые, по нашему мнению, необходимо учитывать и в которых нужно ориентироваться основателям образовательных компаний, основанных на ИИ, в том числе: понимание фундаментальной проблемы, ориентирование в сложном рыночном контексте и построение всей команды. В статье также освещаются ключевые области инноваций в области искусственного интеллекта, будущие возможности, а также существующие и возникающие новаторы.
Приносим извинения техническим энтузиастам, читающим это, за использование ИИ в качестве универсальной фразы, без различия между подразделами .
1. Понимание проблемы
На сегодняшний день большая часть ИИ в образовании - это решение, преследующее проблемы. Хотя концепцию «ИИ в образовании» часто называют категорией и серебряной пулей для решения всех образовательных проблем, ИИ сам по себе не является ни проблемой, ни решением. Хотя инвесторы и даже клиенты часто приходят в восторг от присутствия ИИ в стартапе, это часто оказывает медвежью услугу учредителям в среднесрочной и долгосрочной перспективе.
Сначала определите формулировку проблемы: действительно ли для решения нужен ИИ?
Как и в случае любого венчурного строительства, мы настоятельно призываем учредителей сначала глубоко понять проблемы, которые они решают, прежде чем приписывать решения и методы, в данном случае ИИ. Многие проблемы в образовании, рынок которого оцифрован всего на 2–3%, по-прежнему очень просты и требуют простых решений.
Предпосылки, лежащие в основе многих из самых успешных на сегодняшний день решений edtech, часто были очень простыми, такими как оцифровка курсов и учебных материалов или создание маркетплейсов. Хотя возможности для решений на основе искусственного интеллекта определенно существуют, сначала спросите себя, знает ли ваш рынок, как и хочет ли он летать на самолете, или в первую очередь ему просто нужен надежный автомобиль с автоматической коробкой передач.
Понять влияние на ваших конечных пользователей: поддерживаете ли вы или нарушаете и искажаете поведение пользователей?
Тщательно продумайте, как вы представляете свое решение. Преподаватели не любят запутанные черные ящики, которые выводят их из-под контроля или ставят под угрозу их работу. Если вы не находитесь в Китае , вполне вероятно, что если вы строите бизнес B2B, подход, который вам нужно использовать, - это обучение с помощью ИИ, а не обучение под его руководством. Многие пользователи даже не заботятся об искусственном интеллекте как таковом, если ваш продукт решает их проблемы, часто связанные с поддержкой эффективности, улучшением и ускорением доступа к знаниям и идеям.
Убедитесь, что вы также оцениваете влияние вашего продукта и корректирование им поведения. Не всякая эффективность сразу приводит к желаемым результатам. Если роботы начинают оценивать эссе, как показать упрямому ученику, что ему неправильно платить роботам за написание этих сочинений? Кроме того, не все показатели эффективности хороши. Плохие предвзятые алгоритмы могут иметь очень негативные последствия и непропорционально негативные последствия для меньшинств.
Не принимайте вещи как должное: основы все еще далеки от совершенства, и не все решения рациональны.
Будьте осторожны с тем, что вы считаете само собой разумеющимся в образовании. Мы часто слышим, что отличный контент - это товар, а проблема заключается в обнаружении, анализе и создании подпорок в обучении. Тем не менее, сколько частей увлекательного контента вы потребили за последнее время, которые оказали на вас неизгладимое впечатление? Точно так же мы часто предполагаем, что ИИ легко провести грань между высококачественным и некачественным контентом, но это определенно еще не так.
Когда дело доходит до покупателей, учредители часто думают, что они всегда принимают рациональные решения, но это не так - хотя все согласны с тем, что экономия времени выгодна, не у всех есть смелость, терпимость к риску, время и готовность заранее инвестировать в изменения для достижения этой цели.
2. Ориентироваться в рыночном контексте
Многие учредители, создающие решения на основе искусственного интеллекта в образовании, не полностью осознают сложный рынок, на котором они работают. Образовательные учреждения - это старые, сложные бюрократические системы, которые созданы для сохранения статус-кво, постепенного развития и избежания больших рисков. Базы данных часто ограничены, а педагогика иногда отсутствует в образовательном содержании. Учредители должны внимательно подходить к этому контексту и осознавать, что от них требуются дополнительное время и ресурсы.
Учреждения хотят, но не готовы к использованию ИИ.
Недавние исследования с преподавателями показывают, что 99% считают, что ИИ важен для будущего и играет важную роль в обеспечении конкурентоспособности учебных заведений в краткосрочной перспективе. 92% говорят, что начали экспериментировать с этой технологией. Но в то же время у большинства университетов нет даже базовой цифровой стратегии, и у них нет навыков и ресурсов для принятия и внедрения ИИ.
Мы должны признать, что ИИ по-прежнему остается космической наукой, особенно для преподавателей. До Covid 47% преподавателей вообще не имели опыта цифрового преподавания и обучения. Часто сложно создать чистую SaaS-игру на базе ИИ в образовании без добавления начального серьезного компонента поддержки, обслуживания и обучения. Ожидайте много вопросов о конфиденциальности и инклюзивности, на которые вам нужно будет получить хорошие ответы.
Данные в образовании это беспорядок.
Мы часто думаем об искусственном интеллекте в образовании в мечтательном контексте, когда мы берем качественные взаимосвязанные данные, добавляем сложные алгоритмы сверху и получаем замечательные, действенные результаты и идеи. Реальность такова, что большая часть данных в образовании - это разрозненный мусор, имеющий очень мало общего с фактическим обучением. Когда вы впускаете мусор в обработку, вы получаете мусор на выходе. Те, у кого есть хороший контент, чаще всего издатели, очень его защищают.
Поставщики решений B2C сталкиваются с гораздо более простой задачей, когда им не нужно решать слишком много вопросов совместимости, конфиденциальности и безопасности. Однако основателям B2B следует ожидать более длительных путешествий с институциональными партнерами, которые, вероятно, уже несут на себе многочисленные шрамы от битв с ИИ и данными. Перед сбором собственных данных и построением алгоритмов вам часто необходимо сначала распутать, воссоздать и связать существующие данные. Последовательные, простые и надежные данные - лучшая основа - их не так просто создать или получить.
Образование - это не педагогика.
Основатели часто ожидают, что содержание образования - это педагогическое содержание. Тем не менее, так много контента создается не с учетом педагогики и результатов обучения (подробнее в моей предыдущей статье здесь ). Если мы принципиально не знаем, почему контент был создан в первую очередь, мы не можем ожидать, что ИИ скажет нам, и мы определенно не можем ожидать, что ИИ взломает код, определяющий, что работает, а что нет, и для кого.
Учитывая ограниченность контента и данных, нам еще предстоит пройти долгий путь, чтобы получить знания об образовании на основе искусственного интеллекта. Мы по-прежнему оцениваем «качество» и успех, используя корреляции с такими переменными, как посещаемость студентов, количество кликов и входов в зашумленные наборы данных. Нам необходимо знать цель и педагогическое предназначение каждого учебного материала, прежде чем мы сможем начать получать сложные идеи с помощью ИИ.
3. Создание правильной команды
Учредители, создающие образовательные решения на основе искусственного интеллекта, меняющие мир, часто нуждаются в сочетании трех ключевых профилей руководителей и наборов навыков, которые будут различаться по важности в компаниях B2B и B2C. Мы часто сталкиваемся с командами, обладающими значительным опытом в области искусственного интеллекта, но с пробелами в деловой хватке и понимании педагогики, которые, по нашему мнению, являются важными основами для любого бизнеса в этой сфере.
Деловая хватка.
У вас может быть 20 патентов и лучший в мире образовательный алгоритм искусственного интеллекта, но если вы не знаете, как продавать, упаковывать и позиционировать его на рынке, вам предстоит тяжелая битва. Помните, что ИИ - это не решение, это средство для достижения цели - противопоставьте свой продукт реальным проблемам. Если вы, как основатель, не знаете, кто ваш руководитель отдела продаж, скорее всего, это вы. Если вы не того профиля, найдите кого-нибудь, кто есть. Не отдавайте на аутсорсинг ранние продажи, чтобы привлечь внимание - вы теряете критическую информацию о своих конечных пользователях, и это часто является негативным сигналом для инвесторов.
Экспертиза искусственного интеллекта.
Существует множество стартапов на ранней стадии, в названии и описании которых присутствует ИИ, но в их команде (а иногда и вовсе!) нет старших руководителей, обладающих опытом в области ИИ. ИИ, как модное слово, может только быть таковым до поры. Сперва спросите себя - действительно ли вам нужен ИИ как часть вашего решения? Напомните себе, что многие проблемы в образовании по-прежнему остаются низко висящими плодами, которым не нужен ИИ. Если да, и вы искренне стремитесь создать что-то уникальное и впечатляющее, убедитесь, что вы объединяетесь с нужным человеком на раннем этапе, пока не стало слишком поздно.
Педагогика и знание продукта.
Точно так же, как в стартапах, университетам не хватает цифровой педагогики и опыта в разработке учебных программ. На наш взгляд, это одна из самых игнорируемых ролей в образовании - Директор по педагогике (CPO). Это человек, который глубоко понимает и сочувствует учителю и ученику, а также фундаментально понимает науку, лежащую в основе того, как мы учимся. Как отмечает Джей Линч: «Как неудобное третье колесо на свидании, учебные ученые и дизайнеры часто оказываются на обочине при разработке технологий AIEd». Это приводит к тому, что эксперты ИИ плавают в темноте с большим количеством данных и ничего не понимают. Воздействие обучения должно быть Полярной звездой для большинства стартапов в сфере образования, основанных на искусственном интеллекте, и CPO должен быть ориентиром в этом направлении.
Лидеры ИИ в образовании
Несмотря на то, что мы все еще находимся на ранних этапах развития ИИ в образовании, в этой сфере мало известных компаний, которые действительно используют ИИ и благодаря преимуществам данных и продуктов добились сильного влияния и защищенности. Ниже мы приводим лишь несколько примечательных примеров, относящихся к их областям внимания.
В K12 Brainly использует алгоритмы машинного обучения , чтобы фильтровать, рекомендовать и лучше подбирать вопросы и ответы для более 250 миллионов активных пользователей. Photomath использует компьютерное зрение для распознавания математических задач, которые затем автоматически решаются с помощью созданной человеком системы правил. Dreambox Learning использует свою библиотеку из более чем 350 миллионов цифровых уроков и оценок по математике , а также адаптивные алгоритмы обучения, чтобы персонализировать учебный путь каждого ученика.
В сфере высшего образования Turnitin сравнивает сочинение учащихся с огромными библиотеками контента, чтобы помочь преподавателям отмечать успехи учащихся в написании и выявлять мошенничество. ExamSoft цифровым способом наблюдает за тестируемыми с помощью своей технологии видео- и аудиопросмотра, чтобы выявлять и отмечать отклонения при сдаче тестов. AdmitHub использует свою огромную библиотеку вопросов и ответов студентов, чтобы мгновенно получать информацию и своевременно подталкивать через своего чат-бота .
В области развития персонала eightfold.ai оптимизирует набор персонала с помощью нейронных сетей, которые учатся на более чем миллиардах профилей, миллиардах глобальных точек данных и более чем 1 миллионе уникальных навыков. Burning Glass использует ИИ , чтобы получить представление о моделях рынка труда на основе миллионов объявлений о вакансиях и смены карьеры. Chorus.ai фиксирует и анализирует взаимодействие с продавцами, чтобы в режиме реального времени получать обратную связь и влиять на изменения в поведении.
Наконец, когда дело доходит до обучения на протяжении всей жизни, Duolingo использует ИИ в широком спектре сценариев использования: от улучшения оценки, облегчения общения с чат-ботами до улучшения способов обучения. Параллельно с этим китайский Liulishuo, один из многих лидеров образования в области искусственного интеллекта из Китая, включает уникальные функции распознавания речи и обратной связи в свое языковое предложение. Часто забываемый Grammarly, который органично сидит на фоне всего нашего письма, помогает исправлять грамматические структуры и предложения с помощью различных подходов к обработке естественного языка.
Будущие возможности образования с использованием искусственного интеллекта
Существует множество областей и неудовлетворенных потребностей, которые либо традиционные операторы, либо новое поколение образовательных технологических компаний могут решить с помощью решений на базе искусственного интеллекта. Как подчеркивалось выше, путь к успеху будет непростым и будет зависеть от готовности конкретных клиентов и рынков. Однако потребность в них растет, и потенциальное влияние этих решений может быть огромным.
В формальном образовании учителя уже перегружены, и внимание, поддержка и обратная связь, которые они могут дать каждому ученику, очень ограничены. Ситуация будет только ухудшаться, поскольку все больше и больше студентов поступают, особенно в высшие учебные заведения, которые, как ожидается, увеличатся вдвое к 2030 году, с 200 до 400 миллионов студентов. ИИ обладает потенциалом в поддержке преподавателей, высвобождая их время и помогая усилить их влияние, одновременно улучшая поддержку и персонализацию учащихся.
Помимо формального образования, мир карьеры быстро меняется. Средний срок пребывания в должности сотрудника радикально уменьшился, так же как и продолжительность жизни средней квалификации. Наем по-прежнему является ошибочным, неэффективным и предвзятым процессом, в то время как навыки и потенциал по-прежнему остаются неизмеримыми понятиями. ИИ обладает огромным потенциалом для поддержки карьерной мобильности и продвижения, а также для измерения и приобретения навыков.
Ниже мы перечисляем лишь несколько примечательных, относительно неизученных областей, в которых, по нашему мнению, ИИ может иметь большое влияние, наряду с некоторыми инновационными компаниями, которые начинают их решать.