Научить «учителя»: чему обучат цифровые ассистенты

Фото: Shutterstock
Фото: Shutterstock
Разговоры о применении ИИ в образовании из теоретической плоскости уверенно перетекают в практическую. Кто-то уже использует возможности Siri и «Алисы», а кто-то ожидает появления нового поколения «учителей»

Ведущие отечественные вузы из числа участников инициативы «Проект 5-100», которые не только используют возможности цифровых ассистентов, но и занимаются разработкой собственных электронных помощников, рассказали о результатах, достигнутых в этой сфере, и о том, чего ждать в ближайшем будущем.

Дмитрий Каплун, кандидат технических наук, доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

Научить «учителя»: чему обучат цифровые ассистенты

Чему может научить электронный ассистент

Существующие цифровые помощники вполне созрели для того, чтобы быть нашими учителями. Та же “Алиса” в 2018 году зачитывала вслух «Тотальный диктант» в Новосибирске. В итоге более 300 человек сдали этот экзамен под ее диктовку. Преимущество “Алисы” в том, что разработчики предусмотрели возможность расширять набор ее навыков, то есть «дообучать» под какие-то специальные задачи. Например, заказывать пиццу или выбирать товары в интернет-магазине. Точно так же можно научить ее объяснять или переводить. Она способна на любые операции, которые требуют использования речевых навыков. Например, она легко сможет помочь вам отточить произношение на иностранном языке, найти нужные для обучения тексты или картинки, объяснить правила.

Уже сегодня можно научить цифрового ассистента проверять тексты на наличие ошибок, а затем на основе анализа выделить их в определенный и предложить пользователю изучить соответствующее правило.

Еще один блок задач, с которыми может работать электронный помощник, связан с проверкой усвоенных знаний. Существующие ассистенты легко могут проверять письменные работы. Проблемы возникают, только если студенты пишут от руки, потому что почерк обладает слишком большим набором индивидуальных характеристик. С устными экзаменами также не должно возникнуть проблем: нейросеть легко проверит знания, если на ее вопросы существуют однозначные ответы. Цифровому ассистенту проще всего работать с вопросами, на которые можно ответить “да” или “нет”. Сложности возникают там, где трудно регламентировать правильный ответ. Для решения подобных задач разрабатываются специальные технологии, например, регламентация посредством ключевых слов.

Важно, что “Алиса” – это российский продукт. Разработчики из «Яндекс» правильно поступили, что дали возможность интегрировать в нее не только в собственные, но и в сторонние сервисы. С помощью платформы “Яндекс.Диалоги” любой разработчик может обучить цифрового помощника новым навыкам. Например, теперь она может помочь еще и с выбором будущей профессии. Так, “Алиса” смогла взять на себя функции наставника на олимпиаде «Я профессионал». Она предлагала участникам пройти профориентационный тест и по его результатам давала им советы, какую из специальностей, связанных с направлениями олимпиады, стоит выбрать.

Отдельно нужно сказать о людях с ограниченными возможностями. Для них использование цифровых помощников станет особенно значимым. Электронные ассистенты позволят им не зависеть от помощи других людей, в том числе и в процессе обучения.

Какими они будут завтра

В скором будущем возможности электронных помощников приведут к упрощению работы и значительному улучшению качества жизни. Судя по всему, первыми массово использовать цифровых ассистентов в области образования начнут преподаватели. Они передадут часть своих функций искусственному интеллекту, который будет проверять за них домашние задания, проводить диктанты и т.п.

Кстати, электронные ассистенты помогут решить извечную проблему любимчиков. Ведь они относятся к любому студенту одинаково и не выказывают личных предпочтений.

Вполне вероятно, что мы станем свидетелями урока, который самостоятельно проведет электронный учитель. Такой урок описан в рассказе Айзека Азимова «Как им было весело», действия которого разворачиваются в 2157 году. В реальности это произойдет гораздо быстрее.

Топ-5 электронных приложений для образования от эксперта:

  1. “Алиса” от “Яндекса”;
  2. Alexa от Amazon;
  3. “Марвин” от МТС;
  4. “Маруся” от mail.ru;
  5. Bixby от Samsung.

Александр Фадеев, проректор Томского политехнического университета по цифровизации

Научить «учителя»: чему обучат цифровые ассистенты

Нативность

Одна из главных проблем существующих сегодня образовательных сервисов – их сложность. Все они заметно отличаются друг от друга, обладают разным дизайном и требуют проходить сложные процедуры регистрации. Структура самих курсов также бывает весьма запутанной. Например, у наших студентов минимум девять курсов за один семестр. Про каждый нужно помнить, где ты остановился, что прошел, какие задания выполнил. Естественно, все эти незнакомые сторонние среды часто вызывают у студентов отторжение.

По этой причине эффективный цифровой ассистент должен стать «нативным», то есть привычным и понятным для студента. Сегодня самой естественной средой для молодых людей являются мессенджеры. Нативная программа сможет отправлять студенту напоминание, что сегодня необходимо прослушать такую-то лекцию, прямо в его любимый чат и подгрузит соответствующее видео с выступлением лектора. Затем та же программа проследит, посмотрел ли студент видео полностью или вышел на первых минутах. Точно так же в мессенджер для контроля успеваемости можно загружать и тесты. Нативный ассистент сделает процесс обучения удобным и доступным.

Быстрая обратная связь

Современный студент привык получать быстрый отклик на свои запросы. В классической форме преподавания, когда обучающийся сдает какие-то контрольные работы или рефераты, у преподавателя есть 2 недели на проверку.

Когда студент задает вопрос в цифровой среде, он ожидает немедленного ответа. Однако не все преподаватели готовы так оперативно общаться с каждым учащимся. В этой связи цифровой помощник может выступать в качестве посредника между преподавателями и студентами.

В итоге они будут получать ответы в самые сжатые сроки, при этом не обязательно зная, кто конкретно из преподавателей им ответил.

Фото:Andrea Piacquadio / Pexels, sebra / Shutterstock
Экономика образования Между парами: как наладить процесс социализации при онлайн-обучении

Уберечь от ошибки

Многие студенты нуждаются в опытном наставнике или, как называют его профессионалы, в тьюторе. По статистике в среднем до конца онлайн-курса доходит не более 16% из тех, кто его начал. При этом преподаватели или эксперты не всегда могут определить, что побудило бросить учебу. Но сегодня у нас есть так называемый «цифровой след», который включает в себя всю совокупность действий человека во время образовательного процесса. В скором времени мы соберем «цифровые следы» сотен и даже тысяч студентов. Это огромный массив данных, который называют термином Big Data.

Благодаря анализу индивидуальных траекторий обучения студентов, электронный помощник сможет выявлять те из них, которые приводят к успешному окончанию курса или напротив - к отчислению. Многие студенты начинают действовать по негативному сценарию, сами того не зная. Задача помощника – подсказать и предупредить обучающегося в тот момент, когда у него еще все хорошо. Программа посоветует студенту повторить определенный материал или выполнить какие-то задания, иначе, как показал опыт его предшественников, он имеет все шансы быть отчисленным.

Фото:РБК Тренды
Экономика образования Исследование: как круг общения влияет на успеваемость студентов

Адаптивность

Современные системы обучения должны анализировать, в какой части курса находится студент и насколько успешно он его осваивает. Благодаря этому цифровой помощник сможет понять, почему студент не смог решить определенную задачу, и предложит ему вернуться к тем темам, которые он и почему-то не усвоил. Затем ассистент должен предложить несколько практических задач, чтобы закрепить теорию. Если студент с ними справится, он сможет продвигаться дальше по курсу. Такие адаптивные системы показывают сегодня удивительные результаты. Буквально за несколько часов студенты успевают нагнать огромный материал.

Адаптивный подход особенно важен в условиях, когда у одного преподавателя много студентов, и каждый из них усваивает информацию по-своему. Такой цифровой ассистент сможет найти индивидуальный подход к каждому учащемуся.

Топ электронных приложений для образования от эксперта:

  1. Образовательные каналы YouTube: Курилка Гутенберга, Университет 2035 и др.;
  2. Онлайн-платформы: Лекториум, Stepik, Geekbrains, Coursera.
  3. Для совместной работы: Google Диск, документы, таблицы, презентации.

Клавдия Боченина, старший научный сотрудник Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО, руководитель научной группы “Алгоритмика сложных систем”

Научить «учителя»: чему обучат цифровые ассистенты

Что мы имеем

Первый вариант – это ассистирование при усвоении конкретного материала. Например, когда технологии дополненной реальности применяют в изучении физики.

Другой тип решений связан с манипуляциями с конкретными учебными объектами.

Здесь существует два варианта:

  1. помощь в изучении определенного курса или дисциплины (Lingualeo);
  2. более прогрессивный, когда проводится персонализация обучения на уровне образовательных траекторий. То есть пользователю подбирается последовательность учебных объектов из различных дисциплин (Knewton).

Однако нужно признать, что такой подход нас ограничивает, потому что все сводится к ранжированию встроенного контента, геймификации и отслеживанию прогресса. В целом все такие системы – это не более, чем дружелюбный интерфейс, который преподносит стандартную начинку.

В чем мы нуждаемся

Существующие помощники работают в логике цифровизации и автоматизации бизнес-процессов. При цифровизации мы собираем определенный набор данных в информационных системах, а затем используем его в принятии решений. При автоматизации мы перекладываем рутинные операции на плечи цифрового помощника.

Следующим шагом должна стать логика цифровой трансформации, которая приведет к созданию качественно новых моделей образовательных процессов. Подобное случилось с пассажирскими перевозками, когда в этой индустрии появился Uber. Новые технологии принципиально изменили подход к тому, каким образом эти услуги предоставляются и каким образом люди оказываются в них вовлечены.

Сегодня любой человек сталкивается с беспрецедентной когнитивной нагрузкой. У студентов и преподавателей формируются совсем новые механизмы восприятия и работы с информацией. Они живут в условиях конкуренции огромного количества информационных потоков. За внимание студента борется различная информация из поля возможностей современного университета - от онлайн-курсов и стажировок до внеучебных, научных, проектных активностей. Все эти данные достигают адресата через разные информационные системы и в разных форматах. Существенная часть времени студентов и преподавателей уходит на правильную навигацию в этих потоках.

Цифровые ассистенты должны работать не в логике обычной персонификации манипуляций с контентом, а стать полноценным цифровым симбионтом студента или преподавателя, который бы помогал им снижать когнитивную нагрузку и максимально эффективно использовать личное время.

К чему нам нужно стремиться

В университете будущего у каждого студента будет свой персональный ассистент, который будет присваиваться сразу после поступления или даже на этапе подготовки абитуриента. Цифровой помощник будет сопровождать человека на протяжении всего процесса обучение в вузе, а, возможно, и всю дальнейшую жизнь. Ассистент будет выполнять персонализацию и ранжирование контента из различных источников, помогать хозяину с тайм- и таск-менеджментом, а также автоматизировать рутинные операции. Но самое главное, он будет преобразовывать информацию под особенности восприятия и механизмы работы с информацией конкретного человека и, таким образом, эволюционировать вместе с ним.

Кроме того, ассистенты будут работать не изолированно друг от друга. Они научатся объединяться в экосистемы и за счет использования «коллективного разума» вырабатывать такие решения, которые были бы невозможны, если бы каждый ассистент работал самостоятельно (так называемое эмерджентное поведение).

На уровне университета в целом нам станет доступна полная информация о протекании образовательного процесса. Фактически, мы получим цифровых двойников вузов, в которых можно будет моделировать практически любые решения. Это позволит нам перейти к доказательному образованию, которое получило свое название по аналогии с доказательной медициной. Этот подход предполагает использование систем принятия решений, которые оперируют огромными массивами данных, таких как, например, цифровые следы десятков тысяч участников образовательного процесса. Таким образом, в будущем любое важное для вуза решение будет сначала «обкатываться» на своеобразном «виртуальном полигоне».

Топ электронных приложений для образования от эксперта:

  1. Knewton. Адаптивная образовательная платформа, основанная на технологиях анализа данных. Предлагает создание персонализированных образовательных траекторий с использованием сведений о текущем уровне знаний, вероятных причинах ошибок, важности учебных тем, вероятностях успеха при выполнении заданий. Поддерживает интеграцию с различными системами управления учебным контентом.
  2. Lingualeo. Популярное приложение для изучения иностранных языков, которое запомнилось многим своей системой геймификации учебного процесса. Львенка Лео нужно кормить каждый день, а едой для него служат изученные слова и очки опыта.
  3. Lumosity. Тренажер когнитивных способностей. Диагностирует уровень развития различных когнитивных навыков, после чего составляет персональную программу тренировок. В процессе использования приложение чередует упражнения для тренировки таких способностей как, например, переключение внимания, развитие памяти, быстрое принятие решений. Также можно отследить свой прогресс и сравнить его с достижениями других пользователей.
  4. PathSource. Система для планирования карьеры. Поддерживает широкий спектр возможностей, от профориентации и анализа привычек до подбора образовательных учреждений, подготовки резюме и поиска работы.
  5. Miao. Симпатичный чатбот с девизом “Anything Math? Ask me now!”. Если спросить его, как решать дифференциальные уравнения, он опишет текстом метод разделения переменных, а потом найдет видео с онлайн-площадок. А еще он помогает решать домашние задания.

Больше информации и новостей о трендах образования в нашем Telegram-канале. Подписывайтесь.

Обновлено 28.08.2020
Главная Лента Подписаться Поделиться
Закрыть