Сегодня 60% учителей в США уже применяют ИИ в своей работе, а само образование меняется в сторону «непрерывного обучения» — приобретения новых знаний и навыков на протяжении всей жизни.
Хотя образование становится доступнее, для одних учебный материал усваивается слишком медленно, для других — быстро. Может ли ИИ помочь эффективнее обучать нас?
Таксономия Блума — система классификации образовательных целей, в рамках которой ИИ помогает на каждом уровне:
• Запоминание. На базовом уровне ученики должны запомнить факты, термины и основные идеи. ИИ помогает создавать карточки с главными тезисами и интерактивные квизы, а также генерировать короткие ролики, которые лучше привлекают внимание детей.
• Понимание. Учащиеся должны уметь объяснить полученную информацию. ИИ помогает перефразировать сложные определения простыми словами и генерировать краткую выжимку из статей. А создание инфографики с помощью ИИ позволяет визуализировать сложные понятия, облегчая процесс осмысления. Также ИИ прямо на лекции поясняет студентам материал, заполняя «точечные» пробелы в знаниях.
• Применение. Студенты используют полученные знания на практике. ИИ моделирует виртуальные эксперименты (например, по химии или физике), подстраивается под скорость обучения и персонализирует задания. Так, задачи по математике можно давать в контексте, интересном ребенку (например, с персонажами любимого мультфильма).
• Анализ. На этом уровне учащимся необходимо разделять информацию на составляющие части, уметь выявлять взаимосвязи и делать выводы. Тут ИИ может задавать уточняющие вопросы, помогая развивать критическое мышление и аналитические навыки.
• Синтез. Студенты объединяют полученные знания для создания нового информационного продукта: эссе, проекта или исследовательской работы. Тут ИИ помогает составить структуру эссе, сформулировать гипотезы и синтезировать информацию из разных источников.
• Оценка. На высшем уровне таксономии учащиеся оценивают качество информации и результаты, формируя собственные выводы. ИИ помогает проверять эссе, анализируя логику, последовательность аргументации и соответствие критериям оценки, а также предоставляя рекомендации по улучшению.
Так ИИ «разгружает» учителей в проверке домашних заданий. Современный педагог все меньше похож на скучного лектора у доски и все больше — на дизайнера образовательного процесса.
В ряде университетов уже внедряются системы, в которых курсы автоматически подстраиваются под темп усвоения материала. Если студент ошибается чаще, ему даются дополнительные разъяснения и упражнения.
Такие ИИ-репетиторы способны круглосуточно отвечать на уточняющие вопросы по лекциям, используя материалы внутренней библиотеки вуза. А дополнительная гиперперсонализация с возможностью настройки собственного эмпатичного аватара позволяет еще больше повысить вовлеченность в процесс обучения.
Но важно понимать, что алгоритмы могут выдавать ложные факты, вводя студента в заблуждение. Поэтому критическое мышление и навык работы с информацией становятся одними из важнейших способностей в наше время.
Когда у студента под рукой есть ИИ, соблазн скопировать готовый текст возрастает. Это требует от образовательных учреждений искать иные формы проверки знаний — уходить от тестов к проектным работам и устным обсуждениям.
Важно, чтобы люди не просто зубрили материал, но учились рассуждать. Я считаю необходимым уже сегодня в образовательных программах закладывать отдельные блоки, посвященные тому, как использовать ИИ в учебном процессе.
ИИ повышает доступность образования для людей всех возрастов и для тех, кто живет вдали от крупных городов. Однако без грамотной организации и культуры использования ИИ рискует превратиться в «бездумный костыль», а не в помощника в обучении.
Мы живем в эпоху, когда учиться новому нужно всю жизнь, а бежать приходится в два раза быстрее, чтобы просто оставаться на месте.
Поэтому важно освоить навык использования ИИ в учебном процессе, чтобы стать лучшей версией себя и учиться быстрее и эффективнее.