Como podemos usar a IA para melhorar a educação?

Em primeiro lugar, preciso dizer que sou um professor novato em uma das universidades de ciências da vida. Com cerca de 20 anos de experiência profissional em funções de TI, concentrei os últimos cinco deles em ensino e consultoria. E pela minha experiência, nossas abordagens educacionais podem ser melhoradas no futuro. E, como minha área de interesse pessoal está intimamente relacionada ao mundo das tecnologias de IA e ML, gostaria de discutir como essas ferramentas podem ser usadas para melhorar a educação em ciências da vida.

Para começar, deixe-me citar o objetivo geral do ensino superior. É o desenvolvimento de uma nova habilidade para o aluno realizar determinadas ações profissionais. E a única maneira de adquirir uma nova habilidade é obter informações teóricas sobre o que é e depois praticar fazendo ações relacionadas sozinho, sob a supervisão de seu professor. Esse processo geralmente termina com um teste ou exame para avaliar se o treinamento foi bem-sucedido.

Atualmente, na maioria dos casos, todas essas etapas são realizadas por humanos. Mas é mesmo necessário repetir a mesma formação semestre após semestre para cada geração de alunos? E o que acontecerá quando a humanidade enfrentar a necessidade de estabelecer uma colônia distante nas estrelas? Nós realmente precisamos levar todo o corpo docente de Oxford e MIT conosco para lá? Acho que não, ou pelo menos será difícil convencer a maioria dos professores idosos a treinar como cosmonautas.

Vamos tentar adicionar alguma estrutura aqui.

Informações teóricas

Acredito que as palestras são a parte mais relevante do processo educacional a ser excluída da transmissão de conhecimento presencial feita por humanos. Na maioria dos casos, isso já é feito com palestras e livros didáticos pré-gravados. E em muitas situações, descobrimos que apenas um cara aleatório no YouTube poderia explicar algo sob demanda se perdêssemos na aula.

Precisamos melhorar algo com IA aqui ou já está perfeito? Claro que nós fazemos! E é o momento perfeito para isso. Vimos a geração realista de imagens e vídeos usando os modelos Midjourney e Stable Diffusion AI. Não se trata apenas de arte e entretenimento. Estamos perto de ter palestras generativas sob demanda com a capacidade de interagir com o palestrante.

Vamos dar um passo para trás. Em primeiro lugar, precisamos de uma fonte para obter todo esse conhecimento para a palestra.

O que pode ser:

Uma versão em texto da palestra (para ser lida em voz alta por uma ferramenta de conversão de texto em fala com IA)

Um livro didático para o curso (para resumir fatos em palestras com algoritmos de texto para resumo)

Um corpo de conhecimento para extrair dados com uma determinada consulta, por exemplo, um banco de dados de publicações científicas (para identificar as respostas relacionadas ao significado nos textos com modelos transformadores como GPT-3)

Isso pode ser considerado um avanço, e não é uma tecnologia para um futuro distante; todos os componentes já estão disponíveis. Ele está esperando apenas por uma demanda de estudantes e engenheiros de IA qualificados para ajudar os professores a fornecer ferramentas simples para si mesmos. Na prática, deve parecer uma conversa real em particular ou em um pequeno grupo para receber todos os materiais, e não tenha medo de interromper se precisar de algum detalhe ou repetir algo da aula anterior. Essa abordagem eliminará problemas para alunos tímidos na última linha, pois é apenas um algoritmo com o qual você está falando e não há mal em fazer perguntas estúpidas, como quando você fala com Siri ou Alexa. No lado visual, você pode usar um capacete VR ou apenas uma tela, como preferir. Na tela, você pode ver qualquer pessoa no mundo, como um homem idoso que se parece com Albert Einstein ou uma jovem. O único objetivo é mantê-lo interessado e obter o máximo possível de dados do seu curso. Claro, não há limites aqui; você pode evitar apresentadores visuais e visualizar materiais visuais apropriados também organizados pelo algoritmo.

Treino prático

Com certeza, você pode praticar em modelos matemáticos que representam corpos humanos ou equipamentos de laboratório químico em um ambiente virtual. E já é possível sem IA ou apenas pequenas melhorias baseadas em IA. Mas pergunte a qualquer um: ele quer visitar um médico que obtém toda a sua experiência apenas no hospital virtual? Claro, a resposta será não. As razões para isso são muito objetivas.

Suas emoções funcionam de maneira diferente na vida real do que em uma simulação.

As situações na simulação são limitadas a uma determinada lista de variantes.

Existem muitos fatores adicionais que não podem ser incluídos em um livro ou curso de treinamento, e as habilidades necessárias para trabalhar com eles só podem ser adquiridas por meio da experiência da vida real.

Ainda não há muito que a IA possa fazer para aprimorar seus sentimentos em simulações, então, por enquanto, essa limitação ainda está presente. No entanto, quando se trata de variações e mudanças repentinas em uma situação, a IA pode ajudar a fornecer situações geradas por procedimentos com alto nível de fatores aleatórios envolvidos. E os dados para esses procedimentos podem ser coletados de várias fontes de dados, assim como discutimos na parte anterior. Portanto, a IA pelo menos melhorará os exercícios de prática virtual atuais.

Vamos mudar para a prática real e pensar em como a IA pode nos ajudar aqui. Para começar, ele poderá fornecer explicações e dados teóricos sob demanda, conforme descrito anteriormente durante a tarefa prática. É comum que ao ouvir a palestra no divã você não tenha dúvidas, mas assim que tiver que fazer algo sozinho, terá muitas. Nem sempre é possível ter um professor ao seu lado para perguntar, então nosso palestrante virtual será muito útil.

Verificar todo o progresso e resultados é outro aspecto da prática que exigirá o maior esforço dos professores. Na maioria dos casos, um aluno perceberá que fez algo errado no início de seu trabalho e não no final. E com isso terá que começar tudo do zero. A IA pode ser usada como uma ferramenta de monitoramento de processos, informando ao aluno se há algum erro que possa ser facilmente corrigido. É uma boa prática do ponto de vista pedagógico, pois nenhum padrão falso ficará impresso no cérebro do aluno. O monitoramento do processo de IA pode ser feito com análise de fluxo de vídeo ou áudio ou por outros meios para receber dados relacionados. Atualmente, temos essas soluções utilizadas para controlar processos produtivos ou, por exemplo, para verificar a fala de aprendizes de língua estrangeira.

Não é uma tarefa fácil desenvolver tal ambiente de treinamento, e será mais difícil mantê-lo atualizado. Mas no meu ponto de vista vale muito a pena, e pode ser uma plataforma unificada para ser usada por várias universidades com ajustes relevantes.

avaliação de habilidades

Em muitos casos, o processo de avaliação de habilidades é automatizado e feito com diferentes tipos de testes e exercícios. Que papel a inteligência artificial poderia desempenhar nessa situação?

A geração de testes é um dos tipos de atividade menos preferidos pelos professores, pois você precisa gerar respostas erradas e fornecer muitas variantes de tarefas para evitar fraudes.

Os exames orais são os mais demorados de todos.

Também será necessário esforço para verificar o exame escrito. Você também deve ficar de olho nas salas para evitar que os alunos colem.

O modelo de IA que descrevemos na parte teórica pode ser usado para gerar perguntas e respostas a partir de material de aula, livro didático ou outras fontes de dados. Esses testes podem ser gerados sob demanda, portanto, não haverá como apenas memorizar as respostas corretas. E não há problema em produzir respostas incorretas. Além disso, poderíamos usar GAN (Generative Adversarial Network) para avaliar nossos testes. Por exemplo, verifique como os resultados do teste estarão relacionados à quantidade de dados usados ​​para o treinamento.

Os exames orais podem ser realizados por nossos professores virtuais para a primeira parte. Em termos de tecnologia, não há diferença. Você precisa gerar uma pergunta, processar a resposta, pedir esclarecimentos se necessário e comparar a proximidade da resposta com a gerada (com base no significado, não nas palavras exatas). Este processo também pode ser verificado e melhorado com um modelo GAN.

Os exames escritos podem ser controlados por sistemas de vigilância por vídeo baseados em IA para evitar trapaças, da mesma forma que ajudam a controlar o uso de uniformes nas linhas de montagem. E as respostas escritas, é claro, poderiam ser verificadas com ferramentas de IA de maneira semelhante às respostas orais, com exceção da necessidade de reconhecimento de fala.

Conclusão

Acredito que estamos prontos para criar um curso de aprendizado totalmente automatizado. É certo que muitos formadores de opinião acadêmicos não ficarão felizes em permitir isso, pois será um desafio para eles mudar o sistema, que não mudou muito por centenas de anos. Mas de forma alguma isso significa que não precisamos mais de professores e especialistas em processos educativos; haverá sempre a necessidade de optimizar estas ferramentas e de as manter actualizadas, não só do ponto de vista técnico mas também pedagógico e essencial. Se formos capazes de fornecer essa automação, isso ajudará a eliminar o viés na disponibilidade de educação e na avaliação de habilidades. Isso resultará em um salto totalmente novo para toda a humanidade.