Автор Эмили Бэмфорт
Высшие учебные заведения все чаще используют искусственный интеллект в качестве помощника при принятии важных решений, таких как прием и консультирование, но ИИ по-прежнему выступает в качестве помощника, а не штатного сотрудника.
Обещание ИИ в высшем образовании заключается в том, что он может помочь администраторам принимать более разумные решения благодаря своей способности быстро сканировать большие объемы данных на предмет соответствующих маркеров.
Стремясь удержать больше студентов в свете пандемии коронавируса и найти новых студентов среди сокращающегося круга перспектив, высшие учебные заведения используют ИИ для экономии времени, освобождая людей для работы, требующей критического мышления или личного общения.
«Это похоже на бронирование концерта или круиза - технологии значительно решили эти проблемы», - сказал ЖанКарло Бонилья, главный аналитик Element451, компании по разработке программного обеспечения для высшего образования. «Просто теперь эти деревья решений в этих продуктах AI могут поступать к нам напрямую. Так что я могу отправить вам текстовое сообщение с надписью «Не хотите ли вы что-нибудь заказать у меня», и оно просто проведет вас через весь процесс. Я, консультант, только что получил запись в моем календаре. И опять же, вроде бы выиграно по времени пять часов работы. Вот где я считаю ИИ наиболее многообещающим».
ИИ как «товарищ по команде»
SUNY Empire State College, основанный на модели дистанционного обучения онлайн, исторически получал более 110 000 звонков в год от студентов, которые хотели получить ответы на такие темы, как финансовой помощи или приема. Университет, где большинство учащихся составляют люди от 25 до 49 лет, впервые внедрил функцию онлайн-чата в 2019 году.
В этом году эта онлайн-система чата была обновлена до чат-бота на базе искусственного интеллекта, названного «Blue» в честь птичьего талисмана колледжа. По словам Мэри Остин, директора студенческого информационного центра университета, с прошлого года объем обращений через колл-центр снизился примерно на 30%, в то время как количество запросов через онлайн-чат резко возросло.
Поскольку студенты, похоже, больше взаимодействуют с обновленным чат-ботом, это освобождает персонал для принятия общих решений о том, какую информацию университет предлагает на других платформах. По словам Остина, если есть несколько вопросов об аспекте финансовой помощи, записанных, например, через чат-бота, их можно решить, обновив веб-сайт дополнительной информацией или видео.
В отчете, опубликованном в марте изданием Chronicle of Higher Education, ИТ-директора заявили, что технологии должны позволить студентам - особенно студентам первого поколения, которые не так хорошо знакомы с высшим образованием, - находить нужные им ответы.
«Сделайте это так же просто, как раз, два, три», - заявила в своем отчете ИТ-директор Университета Талсы Пейдж Фрэнсис. «В моих последних нескольких учреждениях у нас была страница для студентов: вот что вам нужно сделать, чтобы начать работу. Легко, понятно. Переориентируйте интеграцию портала, чтобы убедиться, что независимо от того, куда входят ваши ученики, они могут получить то, что ищут».
Снижая рабочую нагрузку с помощью ИИ, сотрудники могут быть более искренними в своих ответах студентам, - сказал Дуг Паэтцелл, руководитель Sprinklr, компании по разработке программного обеспечения для управления клиентами. Компания недавно выпустила «Sprinklr for Higher Education», который сканирует ключевые слова и вопросы в социальных сетях, таких как Reddit, Facebook, Instagram и Twitter. Он представляет эту информацию - как наиболее распространенные хэштеги, используемые в отношении университета, или изображения с наибольшим взаимодействием - через информационные панели, и, если есть популярный набор ключевых слов, программное обеспечение может пометить его для проверки сотрудниками.
По словам Паетцелла, одной из областей, где это может быть полезно, является управление кризисами. Поскольку программное обеспечение может сканировать несколько платформ по этим ключевым словам, сотрудники быстрее узнают об угрозе или проблеме безопасности на территории кампуса, потому что они будут отмечены, как только они начнут набирать обороты в социальных сетях.
«Мы автоматизируем рабочие процессы и процессы, которые университетам исторически приходилось выполнять вручную», - сказал Паэтцелл. «То, что мы не автоматизируем, - это то подлинное взаимодействие, которое университеты пытаются установить с будущими кандидатами, студентами и выпускниками».
ИИ как консультант
Высшее образование также использует ИИ для прогнозирования проблем на горизонте, что сводится к сканированию большого количества данных, сказала Мариам Тарик, руководитель компании Ellucian, занимающейся образовательными технологиями.
«Мы называем это искусственным интеллектом, машинным обучением и прогнозной аналитикой, но в основе этого лежат данные», - сказала она. «Все дело в наборе данных, который у вас есть, и у большинства организаций есть много данных. Просто как это собрать? Как вы это смоделируете? Как вы собираете все вместе, чтобы можно было принимать решения? Вот где действительно ключ».
ИИ может переварить всю информацию, связанную с процессом зачисления студента, и пометить, где студенты потерялись, чтобы рекрутеры или сотрудники приемной комиссии могли настроить поддержку на этом этапе процесса. На фоне постоянных усилий университетов по удержанию студентов особое внимание уделяется удержанию студентов, которые особенно пострадали от пандемии. ИИ может отметить, какие ученики испытывают трудности.
«Я захожу, выпиваю чашку кофе, я вхожу в систему Ellucian, но я просто вижу флажки прямо там, а затем могу дважды щелкнуть, а затем войти и более подробно изучить отчеты», - сказал Тарик. «Это может быть адаптировано от учреждения к учреждению в отношении того, какие тенденции и информация интересны, а также то, что должно сработать, но некоторые из них просто предоставляют нужную информацию нужному человеку».
Искусственный интеллект также может помочь сократить время, которое сотрудники тратят на рассмотрение заявлений о приеме на работу, но этот вариант использования все еще прост. Техасский университет в Остине использовал систему на основе искусственного интеллекта для своей дипломной программы по компьютерным наукам, но отказался от нее в прошлом году из-за потенциальной предвзятости - хотя, как сообщается, это сократило время, затрачиваемое персоналом на проверку приложений, на 74%.
«Нам нужно, чтобы администраторы лучше понимали, что такое успехи учащихся, и чтобы ИИ мог их поднять», - сказал Бонилла, исполнительный директор Element451. «Прямо сейчас мы пытаемся прочитать заявления [о высшем образовании], мы пытаемся делать такие вещи, но показателем по-прежнему остается успешный средний балл, может быть, через один семестр. Но правда в том, что [университетский] опыт происходит два года спустя».
По словам Бониллы, Element451 работает над тем, как устранить эти предубеждения в своем программном обеспечении. По его словам, модели искусственного интеллекта основаны на предыдущих решениях и информации, и людям все еще необходимо устанавливать показатели успешности и намерений учащихся. Поправка на исторические предубеждения в алгоритмах, например, если программа исторически допускала больше определенного пола, может помочь ИИ лучше выполнять свою работу.
«Проблема с алгоритмами иногда заключается в том, что, когда вы помещаете их в демографические данные, мы склонны гиперобобщить, кто мы есть как личности», - сказал Бонилла. «Поэтому одна из вещей, которые нам нравится делать, - это думать о деятельности как о показателе того, кем я являюсь, с учетом демографических данных».
