Возможности применения технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе

Основная часть

Искусственный интеллект – очень широкая дисциплина, область информатики, в которой компьютеры учатся моделировать процесс мышления, обучения и восприятия как у людей. В последнее время в области изучения и внедрения искусственного интеллекта произошёл значительный сдвиг, известный как Deep Learning, который является дисциплиной машинного обучения. В машинном обучении машины учатся распознавать простые объекты не только путём определения и программирования характеристик объекта, но и на основе представления данных, таких как различные изображения, звук или цифры.

В научной литературе под искусственным интеллектом подразумеваются технологические системы, которые для принятия решений опираются на базу больших данных (Big Data) и действуют по принципу алгоритма. Нередко понятие «искусственный интеллект» означает способную к самообучению и развитию цифровую программу, облеченную в какую-либо машинную оболочку.

Технологии искусственного интеллекта с использованием программных платформ на основе нейронных сетей и больших данных (Big Data) создают возможность поднять на качественно новый уровень идею персонализации образования, поскольку нейронные сети зачастую предлагают уникальные решения, на которые обычное человеческое мышление неспособно. Для реализации установки на персонализацию обучения созданы специализированные цифровые программы, позволяющие учитывать индивидуальные особенности студентов, обеспечивать достаточные результаты для одних и ускоренное и углубленное образование – для других.

Развитие искусственного интеллекта расширяет возможности образования и имеет потенциал для значительного увеличения эффективности системы образования путем персонализации процесса обучения в соответствии с индивидуальными потребностями учащихся и одновременного значительного снижения административной нагрузки на педагогов [1].

Кроме того, технологии искусственного интеллекта могут точно определить, какие части учебных материалов менее понятны ученикам или где они делают больше ошибок. В конечном счёте они могут адаптировать обучение к каждому ученику [2].

Образовательные онлайн-системы и целые цифровые платформы, использующие искусственный интеллект, уже помогают зарубежным учителям оценивать работу учеников, например, сочинения. Некоторые исследования показали, что алгоритмы оценивают объективнее, чем лучшие учителя. Например, они освобождены от личной предвзятости, которая иногда может присутствовать у учителя. При этом искусственный интеллект не должен обрабатывать полностью всю работу ученика, только её дизайн, с которым затем продолжает работать живой учитель. Именно благодаря сотрудничеству человека и машины с искусственным интеллектом, а не замене учителя машиной, многие видят будущее обучения [3].

Чешский исследователь О. Ноймаер приводит примеры уже существующих научных разработок искусственного интеллекта для школьного обучения. Так, компания SmallStep создала технологию искусственного интеллекта, которая создает учебные и обучающие тексты из любого источника текста в любой области знаний, а также тестирует технологию обучения английскому языку.

Кроме того, уже другая технология искусственного интеллекта отслеживает прогресс каждого ученика, готовит для него упражнения, полностью адаптированные к его способностям и успехам, что обеспечивает наиболее эффективную динамику обучения [4].

Можно выделить пять областей применения искусственного интеллекта в образовании [5].

1. Индивидуализация обучения. Так, технологии искусственного интеллекта могут распознавать сильные и слабые стороны учащихся и соответствующим образом адаптировать метод и процесс обучения конкретному ученику: на что ему нужно обратить больше внимания, какой темп подходит ему, где у него есть пробелы и ему нужно больше повторений или тренировок.
2. Помощники-репетиторы. Уже существуют программы репетиторства на основе искусственного интеллекта, которые помогают учащимся осваивать, например, основы математики. Также технологии искусственного интеллекта способны считывать тексты и могут, например, обрабатывать и сортировать работы учащихся или контролировать посещаемость. Тогда у педагогов будет больше времени для подготовки к занятиям и личному общению с учениками, что облегчает административную нагрузку.
3. Выявление пробелов. Искусственный интеллект может отслеживать восприятие уроков отдельными учениками, основываясь на анализе результатов тестов или домашних заданий. Тем самым педагог может незамедлительно скорректировать обучение.
4. Выбор профессии. Системы искусственного интеллекта могут скорректировать выбор профессии или дальнейшего образования на основе анализа успехов и предпочтений в определенных областях, где обучающиеся показывают наилучшие показатели и которые им более подходят. Это наилучшим образом подходит при выборе программ стажировки. Так, в МГТУ им. Н. Э. Баумана разработали и запустили первого в России ИИ-преподавателя по программированию. Сервис способен анализировать знания, чтобы подсказать дальнейшее направление. С его помощью можно решить более 7 тыс. задач.
5. Умные школы. Анализ данных и искусственный интеллект могут контролировать безопасность, освещение, использование учебных классов. Искусственный интеллект выявляет попытки мошенничества и плагиата. Чат-боты облегчают взаимодействие учебных заведений с учащимися, начиная с процедуры зачисления и заканчивая выбором курсов и непрерывной информацией во время учёбы.

Стоит отметить, что в настоящее время отмечаются значительные изменения в характере работы программ искусственного интеллекта, вызывающие опасения в определенных научных кругах. В частности, если в первоначальных программах результатом их работы были большие данные, но сами эти программы были пассивны, то на уровне самообучающихся цифровых систем большие данные начали управлять опциями. В результате возросла непредсказуемость их работы, поскольку уже не программисты, а сами данные определяют, что делать дальше.

Помимо непредсказуемости результатов работы самообучающихся цифровых систем, возникает и такая важная проблема индивидуализированного обучения, как критерии итогового оценивания результатов обучения, поскольку, если исключить из образовательного процесса единые требования и заменить их индивидуальными программами, то и итоговое знание учащегося должно стать индивидуальным и уникальным.

Несмотря на это, возможности использования искусственного интеллекта в образовании все возрастают и расширяются. Можно с уверенностью сказать, что области применения технологий искусственного интеллекта могут быть безграничными, но с учетом вышеизложенного целесообразно выделить следующие направления его применения для совершенствования образовательного процесса [6].

1. Создание регулируемой среды обучения. Кому-то легче читать тексты и понимать визуальную информацию, для других – легче воспринимать и запоминать информацию на слух. Искусственный интеллект может помочь настроить учебную среду таким образом, чтобы она была наиболее продуктивной для конкретного ученика. Образовательное воздействие этой адаптивности и гибкости огромно, поскольку традиционные образовательные системы и учебные программы не учитывают способностей и возможностей учащихся в достаточной мере.
2. Повышение эффективности. Искусственный интеллект способен ускорять учебные процессы и сокращать рутинную ручную работу, связанную с образованием, а это освобождает большую часть времени педагога и ученика. Искусственный интеллект может автоматизировать эти процессы, повышая эффективность и качество образования.
3. Образовательная платформа на основе искусственного интеллекта. Благодаря искусственному интеллекту учащиеся могут получить доступ к образовательной платформе, которая не только адаптирована к их потребностям, но и может обучать их в областях, где педагоги не могут. Например, учебные платформы искусственного интеллекта обычно функционируют на основе информации, которая была собрана из нескольких источников, тщательно проанализирована и затем проверена. В то же время педагог не может быть в курсе тенденций и событий на одном уровне с искусственным интеллектом.
4. Обучение через игру. Обучение через игры уже стало популярным в дошкольном и начальном образовании. Дети узнают, как устроен и функционирует мир, из развивающих игр. Тем не менее этот творческий подход к обучению также может быть реализован и на более старших ступенях образования, помогая учащимся развивать навыки, которые они хотели бы получить.
5. Обучение детей с особыми образовательными возможностями. Когда речь идёт об учениках с трудностями в обучении, с особыми образовательными потребностями, проблемы можно решить благодаря искусственному интеллекту, который делает обучение не только индивидуализированным, но и целенаправленным. Его алгоритмы призваны помочь людям с особыми потребностями наиболее эффективным способом. Неспособность разработать и внедрить передовые образовательные технологии несёт в себе риск регресса для человечества.

Заключение

Использование искусственного интеллекта многосторонне, но наиболее важный ресурс технологий искусственного интеллекта в образовании связан с возможностями персонализированного обучения. Потенциал искусственного интеллекта, прежде всего, видится в успешном решении рутинных задач образовательного процесса: освоении понятийного аппарата предмета изучения, логических связей и т.п. Системы искусственного интеллекта способны по реакции обучающихся определять уровень усвоения учебного материала, проводить тестирование и давать оценку учебным достижениям, давать рекомендации по корректировке образовательного процесса.

Таким образом, искусственный интеллект представляет собой огромный ресурс, который открывает богатые возможности совершенствования образовательного процесса. Однако его применение в образовании создает определенные педагогические, психологические и социальные риски. Чтобы их минимизировать, необходимо:

• четкое осознание обществом и научно-педагогическим сообществом неизбежности этих рисков;
• понимание того, что искусственный интеллект работает лишь как вспомогательный инструмент, дающий материал для анализа и размышления преподавателей, на основе которых они должны принимать в той или иной ситуации окончательное решение;
• требуется предпринять определенные шаги на национальном и международном уровнях по ограничению возможностей разработки и использования потенциально опасных для общества технологий. Это может быть государственная и международная экспертизы программ искусственного интеллекта на предмет их безопасности для общества и системы образования. В соответствии с выводами данных экспертиз специалисты по системному программированию должны согласиться на ограничение свободы творчества в сферах, способных быть потенциально опасными для человечества.

Вместе с тем, разработка и внедрение новейших алгоритмов искусственного интеллекта, которые могут оптимизировать учебные процессы, должны стать приоритетом. При этом важнейшая задача для исследователей состоит в том, чтобы изобрести более высокую форму искусственного интеллекта, которая будет способна объяснить его действия. Очевидно, что чем больше искусственный интеллект влияет на жизнь людей, тем больше будет усиливаться его давление. Уметь правильно его использовать и осознавать опасность манипуляций – очень важная задача. Интеграция цифровых технологий в образование должна сопровождаться осознанием безопасности их применения.

1. Artificial Intelligence In Education Promises and Implications for Teaching and Learning. Wayne Holmes, Maya Bialik, Charles Fadel. The Center for Curriculum Redesign, Boston, MA, 02130 Copyright © 2019 by Center for Curriculum Redesign All rights reserved. (Электронный доступ: https:// curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AIED-Book-Excerpt-CCR.pdf).
2. Educ-AI-tion Rebooted?: Exploring the future of artifi cial intelligence in schools and colleges [online]. London: Nesta, 2019. (Электронный доступ: https://media.nesta.org.uk/documents/Future_of_AI_and_education_v5_WEB.).
3. Осадчий, В.В. Многофакторная модель в коммерческой финансовой системе [Текст] / В.В.Осадчий // Журнал прикладных исследований. - 2021. - Т. 3. - № 3. - С. 12-16.
4. Osadchii, V.V. Various methods for assessing the economic security of enterprises / V.V. Osadchii // Scientific research of the SCO countries: synergy and integration. Proceedings of the International Conference. Beijing, - 2022. - C. 27-33.
5. Neumajer, O. Umělá inteligence ve školství a práci učitele. Řízení školy. Praha: Wolters Kluwer, 2019, roč. 16, č. 3, s. 19–22. (Электронный доступ: WWW: ISSN 1802-4785)
6. Rudolf Urbanek, generální ředitel společnosti microsoft v české republice a na slovensku. Pět rolí umělé inteligence ve vzdělávání budoucnostI (Электронный доступ: https://umelainteligence.forbes.cz/AI-a-vzdelavani).
7. Jeff Blaylock. The Top 5 Changes That Occur With AI in Education.18.12.2019. (Электронный доступ: https://www.analyticsinsight. net/the-top-5-changes-thatoccur-with-ai-ineducation/)