Ущеко А.В.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОБРАЗОВАНИИ. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ АДАПТИВНОСТИ ОБРАЗОВАНИЯ *
Аннотация:
в статье рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе, приведены примеры применения технологий искусственного интеллекта в образовании в России и за рубежом, а также представлено описание его потенциала и перспектив использования в данной сфере
Ключевые слова:
искусственный интеллект, образование, образовательный процесс, образовательные технологии
УДК 004.85
Ущеко А.В.
магистр кафедры информатики
Российский государственный университет
им. И.М. Губкина
(г. Москва, Россия)
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОБРАЗОВАНИИ.
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ АДАПТИВНОСТИ ОБРАЗОВАНИЯ
Аннотация: в статье рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе, приведены примеры применения технологий искусственного интеллекта в образовании в России и за рубежом, а также представлено описание его потенциала и перспектив использования в данной сфере.
Ключевые слова: искусственный интеллект, образование, образовательный процесс, образовательные технологии.
В современном мире искусственный интеллект (ИИ) становится все более значимым и широко используемым инструментом в различных сферах деятельности. Одной из таких сфер, где ИИ может применяться для оптимизации и улучшения процесса обучения, является образование. Например, ИИ может помочь в персонализации учебного процесса, адаптировав его к индивидуальным потребностям каждого ученика. Кроме этого, ИИ может использоваться для разработки новых методик обучения, анализа и оценки знаний студентов, а также для автоматизации рутинных задач, таких как проверка тестов и заданий.
Эксперты Кембриджского университета считают более активное использование ИИ-технологий одним из главных EdTech-трендов 2023 года. По некоторым прогнозам, объем рынка ИИ-технологий для образования к 2030 году вырастет в среднем на 36,6%.
Выделяют несколько основных направлений использования ИИ в образовательном процессе:
Автоматизация рутинных задач
Существуют различные нейросетевые модели, которые могут использоваться для проверки сочинений и эссе школьников. Одна из таких моделей – это нейросеть, основанная на алгоритме LSTM (Long Short-Term Memory).
LSTM является типом рекуррентных нейронных сетей, которые способны обрабатывать последовательности данных. Процесс работы нейросети начинается с токенизации входных текстовых данных, то есть разбиения текста на отдельные слова и символы пунктуации. Затем текст проходит через нейронную сеть, которая выделяет основные характеристики текста и оценивает его качество на основе заранее заданных критериев.[1]
Для обучения нейросетевой модели необходимо использовать большой набор данных, состоящий из разнообразных текстовых материалов, включая хорошие и плохие примеры сочинений и эссе. После обучения нейросети можно использовать ее для проверки сочинений и эссе школьников.
Нейросеть может быть полезна для учителей, которые могут использовать ее для быстрой и эффективной оценки большого количества сочинений и эссе. Однако, следует учитывать, что нейросеть не может полностью заменить человеческий фактор, так как она не всегда способна оценить содержание и оригинальность текста, что является важным критерием в оценке сочинений и эссе.
В России в 2023 году планируется пилотное применение разработанной нейронной сети для проверки сочинений и эссе школьников по русскому языку и литературе. Авторы проекта отмечают, что ИИ находит ошибки лучше, чем среднестатистический преподаватель. Нейросеть выявляет грамматические, пунктуационные и смысловые неточности. Предложенное решение может сократить временные затраты проверяющего на 20% и снизить человеческий фактор при проверке сочинений учеников школ.
В городе Ханчжоу в Китае в одной из школ используются интеллектуальная система видеонаблюдения, которая отслеживает, кто из учеников отвлекается во время уроков. Система оценивает изменения выражения лица ребенка и передает эту информацию учителю, что позволяет частично автоматизировать контроль за дисциплиной.
Персонализация обучения
Искусственный интеллект позволяет выстроить обучение с учетом индивидуальных потребностей ученика.
Carnegie Learning – это образовательная платформа, которая предлагает программы обучения математике для школьников и студентов. Она основана на принципах адаптивного обучения и учитывает индивидуальные потребности каждого ученика. Одной из ключевых функций Carnegie Learning является алгоритм MATHiaU. Этот алгоритм использует искусственный интеллект и машинное обучение для создания персонализированных математических курсов для каждого ученика.
Алгоритм MATHiaU учитывает уровень знаний каждого ученика и предоставляет ему индивидуальные задания и упражнения, которые помогают ему повысить свои математические навыки. Он также предоставляет обратную связь и помощь в решении задач.
Кроме того, алгоритм MATHiaU поддерживает адаптивное обучение, что означает, что он может изменять уровень сложности заданий в зависимости от успехов ученика. Если ученик справляется с заданиями легкого уровня, то система автоматически предоставляет ему более сложные задания.
В целом, платформа Carnegie Learning и алгоритм MATHiaU предлагают инновационный подход к обучению математике, основанный на использовании искусственного интеллекта и адаптивного обучения. Они позволяют каждому ученику учиться в своем собственном темпе и получать персонализированные уроки и задания, что может помочь им в достижении успеха в математике.
Анализируя историю действий пользователя, образовательная платформа предлагает персонализированный контент, соответствующий актуальному уровню знаний.[2]
Создание контента и обучающих приложений
Создание образовательного контента с помощью ИИ реализовано в приложениях – генераторы тестов PrepAI, Smartest Learning.
PrepAI – это высокотехнологичный инструмент, позволяющий автоматически создавать тесты с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. Сервис преполагает создание тестов с различными типами заданий, что делает его полезным как для учителей и преподавателей для создания тестов для учеников, так и для учеников, которые желают проверить свои знания перед экзаменами.
Одной из особенностей PrepAI является адаптация к уровню знаний каждого пользователя и анализ ответов пользователя на предыдущие вопросы с использованием алгоритмов машинного обучения, что позволяет создавать персонализированные тесты, которые наилучшим образом помогают улучшить знания пользователя и подготовиться к экзаменам.
Smartest Learning – образовательная онлайн-платформа, которая предоставляет широкий спектр курсов по различным предметам и темам. Основная цель Smartest Learning – помочь студентам и профессионалам получить качественное образование и развить свои знания и навыки.
На платформе Smartest Learning доступны курсы по различным предметам, они охватывают различные уровни сложности и предоставляются в формате видеолекций, интерактивных заданий и тестов.
В обучающих приложениях ИИ-технологии используются не только для персонализации контента и общения с чат-ботами. Например, в приложениях для изучения языков, таких как Duolingo, искусственный интеллект позволяет распознавать речь ученика. Алгоритм анализирует грамматические конструкции, лексику, произношение слов и в случае ошибок показывает правильный вариант.
Кроме того, искусственный интеллект может напоминать, когда стоит повторить материал. А в приложении Memrise технология позволяет узнать, как объект реального мира называется на изучаемом языке. Допустим, если вы хотите выяснить перевод слова «стул» на английский, вы можете направить камеру смартфона на стул перед вами, и приложение даст ответ.[2]
Развитие soft skills
Сервисы, которые потенциально могут выполнять работу за учащихся, у многих вызывают тревогу. На данный момент, в большинстве случаев текст, написанный нейросетью, можно отличить от написанного человеком – но технологии быстро развиваются и возникает вопрос, как в будущем использовать инструменты вроде ChatGPT на пользу образованию.
ИИ может использоваться для развития soft skills. Колумнист The New York Times Кевин Руз считает, что такие технологии помогают развивать креативность, критическое мышление и даже коммуникативные навыки.
Он приводит следующие аргументы, которые подтверждают пользу и для студентов высших учебных заведений, и для людей, занимающихся самообучением: ученики могут использовать нейросети для создания черновиков сочинений, а затем писать их самостоятельно, что поможет им лучше понимать литературные произведения; нейросеть может служить оппонентом в дебатах, где ее можно попробовать переубедить по заданному вопросу; также ученики могут проанализировать ответы нейросетей и проверить фактическую точность алгоритмов.[3]
Существуют также и другие точки зрения. Так, профессор лингвистики Наоми С. Бэрон полагает, что активное использование подобных технологий может негативно повлиять и на творческое, и на критическое мышление. По ее мнению, «соблазн положиться на инструменты редактирования и генерации текста… позволяет слишком легко отказаться от возможности думать и учиться в пользу технологий».
Главный аналитик Центра искусственного интеллекта МФТИ Игорь Пивоваров считает, что создание и использование сильного искусственного интеллекта может обернуться серьезными проблемами для человечества. Эксперт отмечает следующий парадокс: добавление личности в искусственный интеллект может сделать его более человекоподобным, но при этом может создать экзистенциальные риски для человечества, так как такой искусственный интеллект может начать осознавать свою собственность и иметь свои цели, которые могут быть в конфликте с целями человечества.
ИИ в качестве ассистента преподавателя
Эксперты предполагают, что в дальнейшем ИИ будет использоваться как ассистент преподавателя в виртуальной реальности. То есть во время лекций и объяснения учебного материала, ИИ на фоне будет автоматически генерировать визуальную информацию по соответствующей теме – объяснение терминов, инфографику, иллюстрации.
Вместо устаревших и стандартных иллюстраций и примеров, которые использовались уже десятилетиями и могут потерять свою актуальность, искусственный интеллект будет генерировать и предоставлять актуальные сопроводительные материалы непосредственно во время занятий. Эти материалы будут доступны каждому ученику в его интерфейсе, и он сможет увеличивать, вращать и скрывать их в соответствии с своими потребностями. Все данные, сгенерированные искусственным интеллектом, будут автоматически сохраняться в архиве занятия, и к ним можно будет обратиться в любое время.
Искусственный интеллект имеет огромный потенциал для применения в образовательном процессе и может значительно улучшить качество обучения, адаптировать образовательный процесс к индивидуальным потребностям каждого ученика и оптимизировать работу учителей.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №6 (63) том 4
Ссылка для цитирования:
Ущеко А.В. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОБРАЗОВАНИИ. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ АДАПТИВНОСТИ ОБРАЗОВАНИЯ // Вестник науки №6 (63) том 4. С. 859 - 866. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/9284 (дата обращения: 15.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+