Как изкуственият интелект оформя бъдещето на образованието

Когато сравнявате типичната класна стая за 21 век с тази от началото на 1900 г., разликите не са ужасно очевидни. Учителите ще стоят отпред, като ще дават инструкции и споделят бележки за съвременна версия на старата дъска - да речем, режийни проектор или споделен дисплей на компютъра. Студентите ще седят на бюрата си в класната стая или ще гледат чрез онлайн софтуер за видеоконференции. Технологията се промени: Много от инструментите и процесите са дигитализирани, някои от тях са автоматизирани, а географските бариери са отстранени до известна степен - но участниците и елементите са почти същите.

Но благодарение на напредъка в изкуствения интелект (AI) и машинното обучение, бавното, но стабилно преобразяване идва към образованието, под капака. След няколко години учителите вече няма да бъдат сами да поемат тежестта на обучението на младото поколение или на работната сила в корпорациите.

Вече AI алгоритмите помагат за подобряване на образованието, като събират, анализират и корелират всяко взаимодействие, което се осъществява във физически и виртуални класни стаи, и помагат на учителите да се справят с конкретните точки на болка на всеки ученик. Това може да бъде началото на революция в едно от най-старите и най-ценни социални умения, което човечеството е развило, и императив в свят, в който хората живеят и работят заедно с умни машини.

Измерване на напредъка на обучаемите

Инструкторите трябва да вземат предвид всяка реакция на лекция, всеки празен или внимателен поглед, всеки нетърпелив или колеблив отговор на въпрос, всяка задача, която е обърната рано или късно, и много повече, когато оценяват разбирането на студента за концепция. Ето как могат да разберат къде изостават учениците и да ги насочат в правилната посока.

Ето защо измерването на напредъка на ученика, начинание, което е дълбоко социално по природа, е едно от най-големите предизвикателства, пред които е изправен всеки учител, и задача, която е трудно да се изпълни с класически базиран на правила софтуер.

"Лекциите за курсове, независимо дали са в колежа на колежа или в корпорация, са предимно еднопосочни, като доминиращият режим са учители, които говорят на студенти", казва Крис Бринтън, ръководител на научните изследвания в Zoomi, AI компания, която е специализирана при заснемане и анализиране на поведенчески данни в образователни условия. „Това се ражда от необходимост: би било невъзможно или поне неефективно от гледна точка на времето учителят да спре лекцията за продължителни периоди от време и да се обърне към всеки концерн на студента поотделно, за да пренесе всички на една и съща страница. Вместо това, студент с много въпроси обикновено ще бъде помолен да се свърже с инструктора извън учебното време."

Въпреки това, алгоритмите за машинно обучение, които се основават на анализиране и намиране на модели и корелации между точките от данни, се оказват ефективен инструмент за подпомагане на преподавателите в количественото разбиране на лекцията.

„Анализирайки конкретни данни за учениците, AI има потенциала да помогне за по-бърза повърхност в областите, в които учениците може да се нуждаят от повече помощ, като по този начин подобряват постиженията на учениците и подкрепата на учителите“, казва Джеси Уули-Уилсън, президент и изпълнителен директор на DreamBox Learning, интелигентен математик платформа за обучение

Оборудването на класната стая с изкуствен интелект е еквивалент на предоставянето на всеки ученик на дигитален учител, обяснява Бринтън. "Алгоритмите, управляващи AI, могат да бъдат обучени да откриват кога ученикът се бори и какво ги е накарало да се борят или кога им е скучно и какво е причинило скуката им", казва той.

Това е изместване от традиционния софтуер за учене, който разчита само на отговорите на оценката, за да измерва разбирането на учениците по темите, които изучават. "Тези данни често не са достъпни по време на лекция, още по-малко при по-втората подробност, при която студентът може да премине от ясна към объркана гледна точка", казва Бринтън.

Вече съществуват редица AI-захранвани платформи, които създават богати цифрови профили на всеки ученик, като събират информация на живо от взаимодействието на потребителя с учебния материал и контекста. В допълнение към воденето на записи на оценки и резултати, Zoomi, платформата Brinton помогна да се развие, проследява микро взаимодействия като преглед на конкретни слайдове или страници на PDF документи, преиграване на конкретна част от видеоклип или публикуване на въпрос или отговор на дискусия форум.

След това данните се използват за изграждане на модел, който може да даде представа в реално време за разбирането и ангажираността на ученика с конкретни теми. Моделите данни също помагат при намирането на общи модели между множество студенти и извършването на прогнозна анализа, като например прогнозиране как ще се справят учениците в бъдеще.

По-усъвършенстваното използване на AI може да включва използването на сложни алгоритми за компютърно зрение за анализиране на изражението на лицето, като скука и разсеяност, и свързване на тези с другите данни, събрани за учениците, за да се създаде по-пълна картина на модела на ученика на ученика.

Намиране и адресиране на пропуски в обучението

Има множество предимства от наличието на надежден цифров модел, който представлява знанието на ученика. „Данните могат да бъдат използвани или автоматично от интелигентна система за незабавно ангажиране на учениците в опит за учене, който конкретно се справя с тези пропуски в разбирането, или от учителя да идентифицира и отговори на тези специфични области на нужда“, казва Уули-Уилсън от DreamBox.

Третото космическо обучение, онлайн образователна платформа, основана през 2012 г. за осигуряване на обучение по математика едно към едно, сега използва AI алгоритми, за да помогне за подобряване на работата на учителите. От старта си Third Space записа данни за хиляди сесии. В партньорство с University of College London, Third Space сега участва в проект за извличане на данни с AI алгоритми, за да намери успешни модели на обучение и преподаване и да предостави обратна връзка в реално време на своите онлайн преподаватели за това как техните ученици са в крак с Уроци.

Моделът на обучаемия AI може също да захранва интелигентни системи за обучение (ITS). Интелигентните преподаватели, които могат да работят в самостоятелна учебна среда или съвместно с човешки учители, използват исторически данни в реално време на ученика, за да им предоставят персонализирано съдържание, съобразено с техните специфични силни и слаби страни. Предоставянето на персонализирано обучение е цел, за която учителите винаги са се борили за постигане.

„Системите за преподаване с AI захранване се оказаха ефективни при преподаването на добре дефинирани предметни области, като математика и физика“, казва Роуз Лукин, професор по дизайн на центъра за ученици в Университета на колежа в Лондон Лаборатория на знанието. „AI понастоящем може да облекчи точките на болката, като помага при воденето на записи и с избора и препоръката на ресурси, които учащите да използват.“

Пример е MATHIA, AI-захранвана платформа за обучение по математика, разработена от Carnegie Learning, която отразява поведението на хората преподаватели. MATHIA събира различни точки от данни и използва алгоритми за машинно обучение и прогнозни модели, за да определи нивата на знания и умения на учениците и да оцени тяхната ефективност в бъдеще. Платформата използва тези данни, за да адаптира учебния път според учебните процеси на учениците.

„Всяка стъпка в проблем, която би могла да включва попълване на клетка в електронна таблица, нанасяне на точка на графика и т.н., е свързана с едно или повече познавателни умения“, казва Стив Ритер, главен продуктов архитект в Carnegie Learning. „В зависимост от това дали студентът прави стъпката правилно или не, или иска съвет, ние коригираме нашата оценка на знанията на ученика върху свързаните с него умения.“

MATHIA използва "проследяване на знанието", процеса на определяне на разбирането на ученика за различни понятия, както и "проследяване на модела", процесът на разбиране на подхода на студента към решаване на проблеми, за да се коригира поддръжката на софтуера за процеса на мислене на отделния ученик вместо да ги пренасочва към стандартен подход, който може да няма смисъл за тях. Това помага за осигуряване на персонализирано съдържание с евентуално безброй пътища за обучение.

„Нашите съвети, например, се променят въз основа на реда, в който студентите изпълняват проблемните стъпки, ако това подреждане отразява различни начини за подход към проблема“, казва Ритер.

Еволюцията на интелигентните системи за преподаване може в крайна сметка да доведе до по-богато самостоятелно учене. Въпреки че това няма да бъде заместител на човешките учители, платформите за онлайн обучение, работещи с AI, могат да играят основна роля за осигуряване на висококачествено образование в областите, където има недостиг на учители, и студентите трябва да се учат сами.

„Комбинацията от големи данни и AI би могла да предостави на учащите собствена лична анализа, която те могат да използват за да се превърнат в най-ефективния ученик, който могат да бъдат“, казва Лукин.

Самопознанието (знаейки какво правиш и не знаеш) и саморегулирането (например, да можеш да попречиш да се разсейваш от това, което някой друг прави) са две умения, които подобни системи могат да помогнат да се развият, според Лукин, "AI може да се използва за скеле (подкрепа) на учащите се да развият тези ключови умения, като отразяват обратно своите лични данни, използвайки внимателно проектирани интерфейси и визуализации", казва Лукин. „По този начин на всички учащи може да се помогне да бъдат по-добри в обучението, което би било полезно във всички учебни области.“

Едно от предимствата на AI-захранваните системи за обучение е безпроблемната помощ, която могат да предоставят. „Едни и същи интелигентни технологии, които помагат на учениците и техните учители в класната стая, винаги трябва да се използват, за да правят същото извън класната стая“, казва Уули-Уилсън. „Те могат да донесат същата сила на персонализирани препоръки, където и да е студентът. Възможностите за обучение и достъпът вече не трябва да се ограничават до определено време или място, както обикновено в нашето аналогово минало.“

Корпоративното обучение също може да се възползва от персонализацията на AI. Zoomi, която предоставя онлайн инструменти за професионално обучение, използва AI алгоритми, за да разпознае предпочитанията на обучаемите и динамично да адаптира съдържанието на курса, за да отговори на техните нужди. Например, въз основа на миналото поведение на потребителя и реакцията му към различни типове медии, платформата може да реши дали материалът на курса трябва да се подава във формат PDF или видео. Прогресивните бизнес партньори използват платформата от 2016 г., за да обучават HR специалисти, което води до 12-процентово увеличение на завършването на курса и 30-процентово увеличение на приходите.

Намиране и отстраняване на пропуски в преподаването

Когато учениците изостават в един урок, недостатъците в методите на преподаване и учебната програма често са толкова виновни, колкото и слабостите в самите ученици. Дали причината за неразбирането на учениците е нещо за самия материал, начина, по който е бил представен, или времето на материала в рамките на потока на учебната програма? Дали студентът е имал грип, когато някои необходими понятия са били обхванати по-рано? Как ученикът се ангажира с материала - активно или пасивно?

Това са някои от въпросите, на които всеки учител трябва да отговори, когато оценява качеството на изнесен урок и изследва коренните причини за проблеми в обучението.

„Страхотните системи могат да използват огромни набори от данни, за да помогнат на учителите да открият както слабостите в учебния план, така и да намерят трудно затруднени ученици“, казва Уули-Уилсън. „И е важно да запомните, че размерът на помощта, предоставяна на учителя, зависи от качеството на наличните данни, информиращи анализа.“

Онлайн платформата за адаптивно обучение на DreamBox използва данните, които събира от учениците, за да разкрие пропуските в обучението и след това помага на учителите да ги адресират на ниво клас или за конкретни групи или отделни ученици. Това може да включва създаване на стратегически групи, персонализирани планове за обучение или фокусирани задачи, които адресират конкретни пропуски и допълват основната учебна програма.

AI също така помага на учителите да оценят уместността на учебния материал. „Докато съдържанието се доставя„ на живо “в обстановка, повечето инструктори подготвят своите материали по електронен път“, казва Бринтън, изследователят от Zoomi. „В резултат на това AI технологиите могат да интерпретират материала, да определят обхванатите теми и дори да анализират материалите за оценка на курса, за да получат представа колко добре оценката обхваща съдържанието на курса.“

Zoomi използва Natural Language Processing (NLP), клонът на AI, който анализира съдържанието и контекста на писмени материали, за да претегли качеството на учебния материал на учителя. Алгоритмите на Zoomi премахват съдържание, което не оказва положително влияние върху процеса на обучение. Компанията също така работи върху алгоритми, които увеличават учебния опит, като намират допълващо съдържание и го пренареждат, за да се впишат в контекста на конкретен урок, където ученикът се бори.

„Скоро алгоритмите могат да могат да променят изреченията за яснота и дори да напишат нов материал самостоятелно, както би направил човек“, казва Бринтън.

Content Technologies, Inc (CTI), компания за изследвания и развитие на изкуствен интелект със седалище в Калифорния, разработи AI, който автоматично генерира персонализирано образователно съдържание. Двигателят на CTI използва задълбочено обучение, за да поглъща и анализира учебни програми и учебни материали, да овладее знанията и да генерира ново съдържание, като персонализирани учебници, резюмета на глави и тестове с множество възможности за избор. Технологията се използва от редица компании и образователни институции.

Образованието ще остане социален опит

Въпреки че наблюдаваме впечатляващи усилия в прилагането на изкуствен интелект в образованието, резултатите бледнеят в сравнение с други области, в които AI алгоритмите причиняват големи смущения. Причината е, че образованието и обучението са основно социални преживявания, които са изключително трудни - ако не и невъзможни - да се автоматизират.

"AI не може да замести учителите, тъй като няма самосъзнание или метакогнитивна регулация и също така липсва съпричастност", Luckin, професор от UCL Laboratory Knowledge. "Въпреки това, AI, когато неговият дизайн е информиран от това, което знаем за ученето и преподаването (т.е. науките за учене), може да се комбинира с големи данни за учащите се, за да се разгърне черната кутия на ученето и да се даде възможност на учащите, учителите и родителите да следят напредък по множество предмети, умения и характеристики - това може да предостави жизненоважна информация, за да се подпомогне обучаемите да станат по-ефективни като учащите, както и да им помогне да усвоят знания и умения."

Увеличаването и помощта, която AI оказва на процеса на образование и обучение, ще направи учителите още по-продуктивни и ефективни. „Учителите ще могат да се съсредоточат върху това, което могат да направят най-добре: да създадат отлично съдържание, да изнасят силни лекции и да адресират най-разпространените точки на болка както лично, така и дистанционно, индивидуално и в групи“, казва Бринтън.

Друг социален аспект на образованието е сътрудничеството. Студентите често учат повече от работа в групи и помежду си, както правят от слушане на лекции и решаване на проблеми със собствено темпо. „Целите на образованието включват повече социално взаимодействие, като например да се научим да бъдем добър сътрудник или да общуваме с другите“, казва Ритер, продуктовият архитект от Carnegie Learning. „Следователно предизвикателство за персонализиране на инструктажа е да се балансира виждането на ученик като независим обучаем, който може да продължи със собствено темпо с необходимостта да работи съвместно с другите.“

Но ИИ може също да стане фасилитатор в съвместното обучение. Intelligence Unleashed , съвместен изследователски документ на UCL и Pearson, който Luckin е съавтор, обяснява, че AI може да подкрепи съвместното обучение, като сравнява моделите на учащите се и предлага групи, в които участниците са на подобно познавателно ниво или имат допълнителни умения и могат да си помагат взаимно, AI може също така да участва в групи за обучаващи се като член и да подпомага раздвижването на дискусиите в правилната посока, като предоставя съдържание, поставя въпроси и предоставя алтернативни гледни точки.

Широко разпространената AI в процеса на обучение в крайна сметка ще доведе до революция в образованието. Според доклад на университета в Станфорд през следващите петнадесет години е вероятно човешките учители да бъдат подпомагани от ИИ технологии, които ще доведат до по-добро човешко взаимодействие както в класната стая, така и в дома.

Класната стая може да остане повече или по-малка, както е днес, но благодарение на дигиталните асистенти, AI алгоритмите и по-способните учители, бъдещите поколения ще се надяват да получат достъп до по-висококачествено образование и ще могат да се обучават с много по-бързи темпове.