Как мы можем использовать ИИ для улучшения образования?

Прежде всего, я должен вам сказать, что я начинающий профессор в одном из университетов наук о жизни. Имея около 20 лет опыта работы в сфере ИТ, последние пять из них я посвятил обучению и консультированию. И по моему опыту, наши образовательные подходы могут быть улучшены в будущем. И, поскольку область моих личных интересов тесно связана с миром технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, я хотел бы обсудить, как эти инструменты можно использовать для улучшения образования в области наук о жизни.

Для начала позвольте мне назвать общую цель высшего образования. Это развитие у студента новой способности выполнять определенные профессиональные действия. И единственный способ приобрести новую способность — это получить теоретическую информацию о том, что это такое, а затем попрактиковаться в выполнении соответствующих действий самостоятельно под наблюдением вашего профессора. Этот процесс обычно заканчивается тестом или экзаменом, чтобы оценить, было ли обучение успешным.

В настоящее время в большинстве случаев все эти этапы обеспечиваются человеком. Но действительно ли необходимо повторять один и тот же учебный семестр за семестром для каждого поколения студентов? И что произойдет, когда человечество столкнется с необходимостью основать далекую колонию среди звезд? Нам действительно нужно брать с собой туда весь факультет Оксфорда и Массачусетского технологического института? Думаю, нет, по крайней мере, будет трудно убедить большинство пожилых профессоров тренироваться на космонавтов.

Давайте попробуем добавить сюда некоторую структуру.

Теоретическая информация

Я считаю, что лекции являются наиболее важной частью образовательного процесса, которую следует исключить из личной передачи знаний людьми. В большинстве случаев это уже делается с заранее записанными лекциями и учебниками. И во многих ситуациях мы обнаруживаем, что просто случайный парень на YouTube может объяснить что-то по запросу, если мы пропустили это в классе.

Нужно ли нам что-то улучшать с ИИ здесь, или он уже идеален? Конечно, мы делаем! И это просто идеальное время для этого. Мы видели создание реалистичных изображений и видео с использованием моделей Midjourney и Stable Diffusion AI. Это не только искусство и развлечения. Мы близки к генеративным лекциям по запросу с возможностью взаимодействия с лектором.

Давайте сделаем один шаг назад. Прежде всего, нам нужен источник, чтобы получить все эти знания для лекции.

Что это может быть:

Текстовая версия лекции (для чтения вслух с помощью инструмента преобразования текста в речь на базе ИИ)

Учебник к курсу (для обобщения фактов в лекциях с алгоритмами преобразования текста в реферат)

Совокупность знаний для извлечения данных с помощью определенного запроса, например, база данных научных публикаций (для определения ответов, связанных со смыслом, в текстах с помощью моделей-трансформеров, таких как GPT-3)

Это можно считать шагом вперед, а не технологией далекого будущего; все компоненты уже доступны. Он ждет только спроса со стороны студентов и квалифицированных инженеров по искусственному интеллекту, чтобы помочь профессорам предоставить простые инструменты для себя. На практике это должно выглядеть как живая беседа наедине или в небольшой группе, чтобы получить все материалы, и не бояться прерывать, если вам нужны какие-то подробности или повторить что-то из предыдущего занятия. Такой подход устранит проблемы для застенчивых учеников в последнем ряду, так как это всего лишь алгоритм, с которым вы говорите, и нет ничего плохого в том, чтобы задавать глупые вопросы, как когда вы разговариваете с Siri или Alexa. Что касается визуальной стороны, вы можете использовать VR-шлем или просто экран, как вам нравится. На экране можно было увидеть любого человека на свете, например, пожилой мужчина, похожий на Альберта Эйнштейна или юную леди. Единственная цель — заинтересовать вас и получить как можно больше данных о вашем курсе. Конечно, здесь нет никаких ограничений; вы можете вообще отказаться от визуальных презентаторов и просматривать соответствующие визуальные материалы, также упорядоченные по алгоритму.

Тренировка на практике

Наверняка вы можете потренироваться на математических моделях, изображающих человеческие тела или оборудование химической лаборатории в виртуальной среде. И это уже возможно без ИИ или с небольшими улучшениями на основе ИИ. Но спросите любого: хочет ли он посещать врача, который весь свой опыт получает только в виртуальной больнице? Разумеется, ответ будет отрицательным. Причины тому весьма объективны.

Ваши эмоции в реальной жизни работают иначе, чем в симуляции.

Ситуации в моделировании ограничены определенным списком вариантов.

Есть масса дополнительных факторов, которые нельзя было бы включить в учебник или курс обучения, а навыки работы с ними можно приобрести только на жизненном опыте.

ИИ еще мало что может сделать для улучшения ваших ощущений в симуляциях, поэтому пока это ограничение все еще присутствует. Однако, когда речь идет о вариациях и внезапных изменениях ситуации, ИИ может помочь в создании процедурно-генерируемых ситуаций с высоким уровнем вовлечения случайных факторов. И данные для этих процедур могут быть собраны из различных источников данных, как мы обсуждали в предыдущей части. Так что ИИ, по крайней мере, улучшит текущие виртуальные практические упражнения.

Давайте переключимся на реальную практику и подумаем, чем здесь нам может помочь ИИ. Для начала он сможет предоставлять пояснения и теоретические данные по запросу, как это было описано ранее во время практического задания. Обычно, когда слушаешь лекцию на диване, у тебя нет вопросов, но как только тебе придется что-то делать самому, их будет много. Не всегда есть возможность иметь преподавателя рядом с вами, поэтому наш виртуальный лектор будет очень полезен.

Проверка всего прогресса и результатов — еще один аспект практики, который потребует от учителей наибольших усилий. В большинстве случаев студент поймет, что он сделал что-то не так в начале своей работы, а не в конце. И в результате ему придется начинать все с нуля. ИИ можно использовать в качестве инструмента мониторинга процесса, сообщая учащемуся о любых ошибках, которые можно легко исправить. Это хорошая практика с педагогической точки зрения, так как в мозгу ученика не отпечатываются ложные шаблоны. Мониторинг процесса ИИ может осуществляться с помощью анализа видео- или аудиопотока или другими способами для получения связанных данных. В настоящее время эти решения используются для контроля производственных процессов или, например, для проверки речевых навыков у изучающих иностранный язык.

Разработать такую ​​учебную среду — непростая задача, и еще сложнее будет поддерживать ее в актуальном состоянии. Но, с моей точки зрения, это того стоит, и это может быть единая платформа для использования несколькими университетами с соответствующими настройками.

Оценка навыков

Во многих случаях процесс оценки навыков автоматизирован и выполняется с помощью различных типов тестов и упражнений. Какую роль в этой ситуации может сыграть искусственный интеллект?

Генерация тестов — один из наименее предпочтительных видов деятельности для преподавателей, так как вам нужно генерировать неправильные ответы и предоставлять множество вариантов заданий, чтобы избежать мошенничества.

Устные экзамены занимают больше всего времени.

Также потребуются усилия для проверки письменного экзамена. Вы также должны следить за комнатами, чтобы ученики не списывали.

Модель ИИ, которую мы описали в теоретической части, можно использовать для генерации вопросов и ответов из лекционных материалов, учебника или других источников данных. Эти тесты могут быть созданы по требованию, так что не будет возможности просто запомнить правильные ответы. И нет никаких проблем с получением неправильных ответов. Кроме того, мы могли бы использовать GAN (Generative Adversarial Network) для оценки наших тестов. Например, проверьте, как результаты теста будут связаны с объемом данных, используемых для обучения.

Устные экзамены могут быть выполнены нашими виртуальными лекторами для первой части. С точки зрения технологии разницы нет. Вам нужно сгенерировать вопрос, обработать ответ, запросить уточнение, если оно необходимо, и сравнить, насколько ответ близок к сгенерированному (на основе смысла, а не точных слов). Этот процесс также можно проверить и улучшить с помощью модели GAN.

Письменные экзамены могут контролироваться системами видеонаблюдения на основе ИИ, чтобы предотвратить мошенничество, аналогично тому, как они помогают контролировать персонал на сборочных линиях, чтобы носить униформу. А письменные ответы, конечно же, можно было бы проверять с помощью инструментов ИИ так же, как и устные ответы, за исключением необходимости распознавания речи.

Вывод

Я считаю, что мы готовы создать полностью автоматизированный учебный курс. Несомненно, что многие лидеры академического общественного мнения не будут рады допустить это, поскольку им будет сложно изменить систему, которая не сильно изменилась за сотни лет. Но это никоим образом не означает, что нам больше не нужны профессора и специалисты по образовательному процессу; всегда будет необходимость оптимизировать эти инструменты и поддерживать их в актуальном состоянии не только с технической точки зрения, но также с образовательной и основной сторон. Если мы сможем обеспечить такую ​​автоматизацию, это поможет устранить предвзятость в доступности образования и оценке навыков. Это приведет к совершенно новому скачку вперед для всего человечества.