Искусственный интеллект для школьников

Если вас попросят назвать отрасли, которые больше всего меняются с технологиями искусственного интеллекта, вы вряд ли сразу вспомните образование. И будете неправы — по данным ЮНЕСКО, школы и университеты по всему миру успешно приняли на вооружение решения для машинного обучения, умные помощники и продвинутые автоматизированные системы. Сегодня мы расскажем, какие возможности открывают эти инновации для учеников и преподавателей.

В первый класс с андроидом

Начнем с первых — каждый из нас когда-то сидел за партой и может по-белому позавидовать нынешним школьникам. А поводов для такой зависти хватает, ведь новое поколение может никогда не столкнуться с унылой зубрежкой, несправедливыми оценками и прочими неприятностями школьной жизни.

Например, в Уругвае еще в 2013 году начала работу адаптивная платформа математики (plataforma adaptative de matematica, PAM). Эта система обеспечивает ученикам персонализированную оценку, исходя из их индивидуальных особенностей. У такого «цифрового учителя» нет любимчиков, он никогда не садится проверять работы в дурном настроении. В результате уже сейчас социологи рапортуют о снижении неравенства среди учеников в социоэкономическом и гендерном разрезах. 

В Китае сразу несколько компаний развивают решения по цифровизации образования. Одна из них разработала платформу для подготовки к госэкзамену по английскому языку — этот Superteacher может одновременно отвечать на 500 млн вопросов от студентов. Другой позитивный пример — экспериментальная нейросеть, которая беспристрастно оценивает школьные эссе. В основе системы лежат алгоритмы глубинного обучения, позволяющие ей постоянно развиваться и все лучше понимать человеческую речь. На запуске проекта создатели сравнили результаты работы своего продукта с оценками «живых» преподавателей — в 92% случаев отметки совпали. 

Очевидно, что времена меняются — если сто лет назад всех детей стригли под одну гребенку, то сегодняшние учителя стараются за каждой парой глаз увидеть уникальный талант. В будущем аналитические системы смогут использовать накопленные данные о каждом ученике, чтобы строить для них карьерные планы, помогать с выбором вуза и подготовкой к вступительным экзаменам. Вам приходилось отстаивать перед родителями выбор института? У нового поколения в этом споре будет абсолютно независимый рефери.

DS
Специализация Data Science
Идет набор в группу 12 500₽ в месяц

Методичка третьего тысячелетия

Что касается учителей, то они прежде всего могут благодарить новые технологии за освобождение от рутины. Нетрудно представить, сколько человекочасов экономит китайская система проверки сочинений, притом без ущерба качеству оценки. Кроме того, преподаватели выиграют и от беспристрастности компьютера — больше никаких споров с родителями, готовых обвинить любого в пренебрежении к талантам их чада.

Автоматизированные скрипты поднимают на новый уровень планирование образовательных процессов в масштабах целой страны. Например, упомянутые выше рекомендательные системы обеспечат государству точный прогноз, сколько специалистов в той или иной области выйдут на рынок труда через пять, десять, пятнадцать лет. Схожим образом можно решать кадровые вопросы — планировать распределение учителей по регионам и городам, настраивать образовательные программы, исходя из текущих и будущих условий. Кроме того, прогнозные системы смогут подсказать, сколько учеников пойдут в вузы, сколько выберут профессиональное техническое образование, и так далее.

Позитивный опыт в этом направлении есть у Объединенных Арабских Эмиратов. Министерство образования запустило продвинутую аналитическую платформу, которая охватила более 1200 школ и 70 вузов, которые суммарно посещают свыше 1,2 млн учеников. Эта масштабная система объединяет в себе данные о программах обучения, профессиональном развитии преподавателей, необходимом финансировании, успеваемости и прочих показателях эффективности. Алгоритмы машинного обучения помогают чиновникам превентивно решать возникающие проблемы и стратегически развивать качество образования.

Есть и более оригинальные примеры. Эксперты ЮНЕСКО с помощью deep learning ищут на спутниковых съемках школы в труднодоступных районах. Когда Марк Цукерберг, Илон Маск или другой техногений накроет планету всеобщим интернет-доступом, эти затерянные уголки тоже смогут приобщиться к мировой базе знаний.

Курс по Machine Learning
Идет набор в группу 3 800₽ в месяц

Карта подводных камней

Новые технологии всегда вызывают страхи и опасения. Что если нынешние учителя не проиграют экономическую конкуренцию с виртуальными системами, которые могут единовременно вести урок для тысяч и десятков тысяч учеников? Что если точная настройка образовательных программ превратит нашу жизнь в оруэлловский кошмар, где тоталитарные власти будут регулировать, как и чему учатся дети? Наконец, не станет ли искусственный интеллект еще одним фактором, который усугубит технологический разрыв между «золотым миллиардом» и развивающимися странами?

Однако даже самые ярые защитники искусственного интеллекта признают, что у этих систем нет главного качества настоящих учителей — эмпатии к ученикам. Поэтому в конечном счете никто не сможет заменить живого человека у классной доски.

Текст: Помогаев Дмитрий

Поделиться:
Опубликовано в рубрике Machine LearningTagged ,

SkillFactory.Рассылка