Eğitimi geliştirmek için yapay zekayı nasıl kullanabiliriz?

Her şeyden önce, size hayat bilimleri üniversitelerinden birinde acemi bir profesör olduğumu söylemem gerekiyor. BT rollerinde yaklaşık 20 yıllık iş deneyimimle, son beşini öğretim ve danışmanlığa odakladım. Ve deneyimlerime göre, eğitim yaklaşımlarımız gelecekte geliştirilebilir. Kişisel ilgi alanım yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri dünyasıyla yakından ilgili olduğundan, bu araçların yaşam bilimleri eğitimini geliştirmek için nasıl kullanılabileceğini tartışmak istiyorum.

Başlamak için, yüksek öğretimin genel amacını adlandırmama izin verin. Öğrencinin belirli mesleki eylemleri gerçekleştirmesi için yeni bir yeteneğin geliştirilmesidir. Ve yeni bir yetenek edinmenin tek yolu, ne olduğu hakkında teorik bilgi edinmek ve ardından profesörünüzün gözetiminde ilgili eylemleri kendiniz yapmaktır. Bu süreç genellikle eğitimin başarılı olup olmadığını değerlendirmek için bir test veya sınavla sona erer.

Şu anda, çoğu durumda, tüm bu adımlar insanlar tarafından sağlanmaktadır. Ancak her öğrenci kuşağı için aynı eğitim dönemini dönem dönem tekrarlamak gerçekten gerekli mi? Ve insanlık yıldızlarda uzak bir koloni kurma ihtiyacı ile karşı karşıya kaldığında ne olacak? Gerçekten tüm Oxford ve MIT fakültesini yanımızda götürmemiz gerekiyor mu? Sanırım hayır ya da en azından yaşlı profesörlerin çoğunu kozmonot olarak eğitim almaya ikna etmek zor olacak.

Buraya biraz yapı eklemeye çalışalım.

teorik bilgi

Derslerin, insanlar tarafından yapılan yüz yüze bilgi sunumunun dışında tutulması gereken eğitim sürecinin en alakalı kısmı olduğuna inanıyorum. Çoğu durumda, önceden kaydedilmiş dersler ve ders kitaplarıyla zaten yapılır. Ve birçok durumda, sınıfta kaçırdığımız bir şeyi YouTube'da rastgele bir kişinin talep üzerine açıklayabildiğini görüyoruz.

Burada AI ile bir şeyi geliştirmemiz gerekiyor mu, yoksa zaten mükemmel mi? Tabii ki yaparız! Ve bunun için mükemmel bir zaman. Midjourney ve Stable Diffusion AI modellerini kullanarak gerçekçi görüntü ve video üretimi gördük. Sadece sanat ve eğlence ile ilgili değil. Öğretim görevlisi ile etkileşim kurma yeteneği ile üretken, isteğe bağlı dersler vermeye çok yakınız.

Bir adım geri gidelim. Her şeyden önce, ders için tüm bu bilgileri elde etmek için bir kaynağa ihtiyacımız var.

Ne olabilir:

Dersin metin versiyonu (yapay zeka destekli bir metinden konuşmaya aracı tarafından yüksek sesle okunacak)

Kurs için bir ders kitabı (metinden soyuta algoritmalarla derslerde gerçekleri özetlemek için)

Belirli bir sorgu ile veri çıkarmak için bir bilgi birikimi, örneğin bilimsel yayınlar veritabanı (GPT-3 gibi dönüştürücü modellerle metinlerdeki anlamla ilgili cevapları belirlemek için)

Bu ileri bir adım olarak kabul edilebilir ve uzak bir gelecek için bir teknoloji değildir; tüm bileşenler zaten mevcuttur. Profesörlerin kendileri için basit araçlar sağlamalarına yardımcı olmak için yalnızca öğrencilerden ve kalifiye AI mühendislerinden bir talep bekliyor. Uygulamada, tüm materyalleri almak için özel olarak veya küçük bir grup içinde gerçek bir kişiyle yapılan bir konuşma gibi görünmelidir ve bazı ayrıntılara ihtiyacınız varsa veya önceki dersten bir şeyi tekrarlamak isterseniz araya girmekten korkmayın. Bu yaklaşım, son sıradaki utangaç öğrenciler için sorunları ortadan kaldıracaktır, çünkü konuştuğunuz sadece bir algoritmadır ve tıpkı Siri veya Alexa ile konuşurken olduğu gibi aptalca sorular sormanın bir zararı yoktur. Görsel olarak, bir VR kaskı veya sadece bir ekranı istediğiniz gibi kullanabilirsiniz. Ekranda, dünyadaki herhangi bir insanı görebilirdiniz, Albert Einstein'a benzeyen yaşlı bir adam veya genç bir bayan gibi. Tek amaç ilginizi canlı tutmak ve kursunuzdan mümkün olduğunca fazla veri almaktır. Elbette burada sınır yok; görsel sunumlardan tamamen kaçınabilir ve yine algoritma tarafından düzenlenmiş uygun görsel materyalleri görüntüleyebilirsiniz.

Uygulamalı eğitim

Elbette, sanal ortamda insan vücudunu veya kimyasal laboratuvar ekipmanını temsil eden matematiksel modeller üzerinde pratik yapabilirsiniz. Ve yapay zeka olmadan veya yalnızca küçük yapay zeka tabanlı iyileştirmelerle zaten mümkün. Ancak herhangi birine sorun: Tüm deneyimini yalnızca sanal hastanede alan bir doktoru ziyaret etmek istiyor mu? Elbette cevap hayır olacak. Bunun nedenleri çok nesneldir.

Duygularınız gerçek hayatta simülasyonda olduğundan farklı çalışır.

Simülasyondaki durumlar, belirli bir varyant listesiyle sınırlıdır.

Bir ders kitabına veya eğitim kursuna dahil edilemeyecek pek çok ek faktör vardır ve bunlarla çalışmak için gereken beceriler ancak gerçek yaşam deneyimleriyle kazanılabilir.

Simülasyonlarda duygularınızı geliştirmek için AI'nın henüz yapabileceği pek bir şey yok, bu nedenle şimdilik bu sınırlama hala mevcut. Bununla birlikte, bir durumdaki varyasyonlar ve ani değişiklikler söz konusu olduğunda, yapay zeka, yüksek düzeyde rastgele faktörlerin dahil olduğu, prosedür tarafından oluşturulan durumlar sağlamaya yardımcı olabilir. Ve bu prosedürler için veriler, önceki bölümde tartıştığımız gibi, çeşitli veri kaynaklarından toplanabilir. Yani AI en azından mevcut sanal uygulama egzersizlerini geliştirecektir.

Gerçek uygulamaya geçelim ve yapay zekanın burada bize nasıl yardımcı olabileceğini düşünelim. Başlamak için, pratik görev sırasında daha önce açıklandığı gibi, talep üzerine açıklamalar ve teorik veriler sağlayabilecektir. Kanepede dersi dinlerken hiç sorunuzun olmaması yaygın bir durumdur, ancak bir şeyi kendi başınıza yapmanız gerektiğinde, bir sürü sorunuz olacaktır. Sormak için yanınızda bir öğretmen olması her zaman mümkün değildir, bu nedenle sanal eğitmenimiz çok yardımcı olacaktır.

Tüm ilerlemeyi ve sonuçları kontrol etmek, uygulamanın öğretmenlerin en fazla çaba göstermesini gerektirecek başka bir yönüdür. Çoğu durumda, bir öğrenci yanlış bir şey yaptığını çalışmasının sonunda değil, başında fark edecektir. Ve sonuç olarak, her şeye sıfırdan başlamak zorunda kalacak. AI, kolayca düzeltilebilecek herhangi bir hata olup olmadığını öğrenciye bildiren bir süreç izleme aracı olarak kullanılabilir. Pedagojik açıdan iyi bir uygulamadır, çünkü bir öğrencinin beynine hiçbir yanlış kalıp basılmayacaktır. AI süreç izleme, video veya ses akışı analizi ile veya ilgili verileri almak için başka yollarla yapılabilir. Şu anda, üretim süreçlerini kontrol etmek veya örneğin yabancı dil öğrenenlerin konuşma becerilerini kontrol etmek için kullanılan bu çözümlere sahibiz.

Böyle bir eğitim ortamını geliştirmek kolay bir iş olmadığı gibi güncel tutmak da daha zor olacaktır. Ancak benim açımdan buna kesinlikle değer ve ilgili düzenlemelerle birden fazla üniversite tarafından kullanılacak birleşik bir platform olabilir.

Beceri değerlendirmesi

Çoğu durumda, beceri değerlendirme süreci otomatikleştirilir ve farklı türde testler ve alıştırmalarla yapılır. Yapay zeka bu durumda nasıl bir rol oynayabilir?

Dolandırıcılığı önlemek için yanlış cevaplar üretmeniz ve birçok görev çeşidi sağlamanız gerektiğinden, test oluşturma, profesörler için daha az tercih edilen aktivite türlerinden biridir.

Sözlü sınavlar, hepsinden daha fazla zaman alan sınavlardır.

Yazılı sınavı kontrol etmek de çaba gerektirecektir. Öğrencilerin kopya çekmesini önlemek için odalara da göz kulak olmalısınız.

Teorik bölümde tanımladığımız AI modeli, ders materyallerinden, bir ders kitabından veya diğer veri kaynaklarından sorular ve cevaplar oluşturmak için kullanılabilir. Bu testler talep üzerine oluşturulabilir, bu nedenle doğru cevapları ezberlemenin bir yolu olmayacaktır. Ve yanlış cevaplar üretmekle ilgili bir sorun yok. Ayrıca testlerimizi değerlendirmek için GAN'ı (Generative Adversarial Network) kullanabiliriz. Örneğin, test sonuçlarının eğitim için kullanılan veri miktarıyla nasıl ilişkili olacağını kontrol edin.

İlk bölüm için sözlü sınavlar sanal öğretim üyelerimiz tarafından yapılabilir. Teknoloji açısından hiçbir fark yoktur. Bir soru oluşturmanız, yanıtı işlemeniz, gerekirse açıklama istemeniz ve yanıtın üretilen yanıta ne kadar yakın olduğunu karşılaştırmanız gerekir (tam sözcükleri değil, anlamı temel alarak). Bu süreç ayrıca bir GAN modeli ile kontrol edilebilir ve geliştirilebilir.

Yazılı sınavlar, montaj hatlarındaki kontrol personelinin üniforma giymesine nasıl yardımcı olduklarına benzer şekilde kopya çekmeyi önlemek için AI tabanlı video gözetim sistemleri tarafından kontrol edilebilir. Ve elbette yazılı cevaplar, konuşma tanıma gerekliliği hariç olmak üzere, sözlü cevaplara benzer şekilde yapay zeka araçlarıyla kontrol edilebilir.

Çözüm

Tam otomatik bir öğrenme kursu oluşturmaya hazır olduğumuza inanıyorum. Yüzlerce yıldır pek değişmeyen sistemi değiştirmek onlar için zor olacağından pek çok akademisyen kanaat önderinin buna izin vermekten mutlu olmayacağı kesin. Ancak bu hiçbir şekilde artık profesörlere ve eğitim süreci uzmanlarına ihtiyacımız olmadığı anlamına gelmez; Bu araçları yalnızca teknik açıdan değil, aynı zamanda eğitimsel ve temel yönlerden de optimize etmeye ve güncel tutmaya her zaman ihtiyaç olacaktır. Böyle bir otomasyonu sağlayabilirsek, eğitimin mevcudiyeti ve becerilerin değerlendirilmesindeki yanlılığın ortadan kaldırılmasına yardımcı olacaktır. Tüm insanlık için tamamen yeni bir sıçrama ile sonuçlanacak.