Искусственный интеллект на службе у профессора

Сюжет фильма “Она” (англ. “Her”, 2013) строится вокруг взаимоотношений одинокого писателя и созданной им операционной системы, обладающей искусственным интеллектом. Это фантастика. А компьютерные программы, которые разбираются в студентах лучше, чем профессора и готовы бескорыстно помогать последним в их непростом деле - с недавнего времени стали реальностью.

Речь идет о сервисах, приложениях, программах и платформах для адаптивного обучения (далее для удобства обобщим их одним словом - “программы”). В них электронный учебный контент подстраивается под студентов: предъявляется в нужный момент, в удобной форме и в оптимальной последовательности. Для чего? Дело в том, что все люди разные и учатся люди тоже по-разному. Одни проще усваивают информацию в виде текста, другие - в графиках и диаграммах, третьим удобнее воспринимать контент на слух. Студенты различны по стартовым знаниям и способностям, поэтому для кого-то материал может оказаться очень сложным, а для кого-то, наоборот - простым. Есть еще особенности памяти, внимания, мотивации и множество других характеристик, которые отличаются от студента к студенту. Развитие технологий позволяет оптимизировать процесс обучения практически для каждого студента, исходя из его индивидуальных особенностей.

Сама идея адаптации контента под студентов выросла из компьютерного адаптивного тестирования, известного более 40 лет. Там алгоритм формирует для каждого испытуемого индивидуальный набор заданий. Это происходит “на лету” - каждое последующее задание подбирается в зависимости от ответа испытуемого на предыдущее, а оценка знаний пересчитывается и уточняется после каждого нового задания. Таким образом такой алгоритм работает с комбинацией двух параметров - подготовленности испытуемого и трудности заданий.

Программы адаптивного обучения технологически более совершенные и могут оперировать десятками параметров студентов (подготовленность, способности, восприятие информации, память, мотивация и др.) и контента (трудность, структура, форма и др.). Измерение параметров и их анализ производятся не единожды, а непрерывно. Именно динамическая работа с данными по мнению CEO компании KnewtonХосе Ферейра отличает настоящее адаптивное обучение от дифференцированных учебных программ, работающих с простыми данными. Например, результаты входного тестирования, позволяют таким дифференцированным учебным программам разделить потоки студентов на несколько подгрупп, различающихся по стартовым знаниям.

Рассмотрим программы адаптивного обучения на нескольких примерах.

Программа “Maths Garden” Университета Амстердама в игровой форме с помощью задач обучает школьников младшего возраста математике. Особенностью программы является алгоритм подбора заданий, заимствованный из рейтингования игроков в шахматы. Согласно этому алгоритму ученик “соревнуется” с заданием, как игрок с игроком в шахматах. Если ученик решает задачу верно - его собственный рейтинг (подготовленность) повышается, а рейтинг задачи (ее трудность) понижается. Алгоритм непрерывно обрабатывает тысячи таких событий-соревнований, подбирая для учеников задачи, которые окажутся посильными и развивающими одновременно.

Другим примером является программа Cerego, позиционирующая себя как систему управления памятью. Она анализирует контент с точки зрения запоминаемости и предлагает студентам индивидуальный план по его изучению. Роль памяти задействована и в программе Learnsmart издательства McGraw Hill. Learnsmart анализирует и выявляет понятия и определения, которые студент может забыть в течение семестра. Затем программа периодически напоминает их, тем самым помогая подготовиться к экзамену.

В электронные курсы проекта Open Learning Initiative Университета Carnegie Mellon встроен помощник в обучении, наделенный искусственным интеллектом. Он знает, когда студенту необходимо задать вопрос, а когда предложить решить задачу. Также помощник способен давать мотивирующую обратную связь. Даже находясь один на один с ноутбуком студент чувствует поддержку, что крайне важно в электронном обучении.

Программа Knewton представляет собой аналитическую платформу. Алгоритм платформы собирает данные о том, как учатся тысячи студентов: сравнивает успехи пользователей, изучающих одинаковые темы, изучает рабочий ритм отдельных студентов, определяет, в какой форме они лучше усваивают информацию. На основании обработки огромных массивов информации Knewton способен подбирать индивидуальные задания, своевременно давать подсказки и порекомендовать партнера для обучения, ориентируясь на область интересов и уровень знаний.

Программа Adaptivity Guide, разрабатываемая в Высшей школе экономики, предвидит трудности и проблемы, связанные с изучением того или иного курса, и обеспечивает студентов релевантными учебными материалами. Особенностью программы является использование психометрических профилей студентов (данных о подготовленности, вербальном и числовом интеллекте и пр.) и контента. Adaptivity Guide также способна давать рекомендации авторам курсов, например об изменениях, которые можно внести в контент, чтобы улучшить его усвоение студентами.

Рынок адаптивного обучения обладает высоким потенциалом. Инвестируют здесь как университеты и крупные издательства, так и частные инвесторы и фонды. Например, Фонд Билла и Мелинды Гейтс в ближайшее время планирует выдать 10 грантов по $100 тыс. американским колледжам и университетам на развитие адаптивного обучения. Проект Cerego в совокупности привлек около $28 млн. преимущественно от частных инвесторов; а проект Open Learning Initiative - $20 млн. грантового финансирования. Общий объем инвестиций в Knewton на данный момент составляет $105 млн.

Развитие интернета и больших данных только способствуют росту интереса к адаптивному обучению. Согласно опросу 66 процентов директоров американских колледжей считают, что технологии адаптивного обучения и тестирования имеют многообещающие перспективы. А по мнению эксперта по цифровым технологиям в образовании Питера Стоукса, через 20 лет практически любой курс будет иметь адаптивные компоненты. Понятно, почему основатель Knewton Хосе Ферейра считает, что общество находится на пороге образовательной революции. И у меня нет оснований в этом сомневаться.

Хотите подобрать тест для оценки?

В нашем арсенале более 30 тестов оценки личностных, мотивационных особенностей, IQ, управленческого потенциала, рискованного поведения, самопознания и др.

Оставьте заявку на бесплатную консультацию специалиста!

Получить консультацию Перейти в каталог тестов