Хотя искусственный интеллект еще не стал стандартом в школах и университетах, в образовании его преподают с момента подъема ИИ в 1980-х годах. Исскуственный интеллект и образование — кажется, чтолучшего сочетания не найти. Мы используем образование как средство для развития разума, способного расширять и использовать пул знаний, в то время как ИИ предоставляет инструменты для создания более точной и подробной картины того, как работает человеческий разум. И вот некоторые примеры искусственного интеллекта в образовании.
Цифровой, динамичный характер ИИ также предлагает возможности для вовлечения учащихся, которых нет в часто устаревших учебниках или в фиксированной среде типичного класса с четырьмя стенами. Синергетически каждый из них может продвигать друг друга вперед и ускорять открытие новых рубежей обучения и создание инновационных технологий.
Здесь представлены примеры искуссственного интеллекта в образовании. Хотя включенные приложения в той или иной форме используются сегодня, можно утверждать, что большинство из них все еще находится на относительно «примитивной» стадии с точки зрения предполагаемых долгосрочных целей.
В частности:
- Смарт-контент — технология, которая пытается превратить учебники в полезный инструмент для подготовки к экзамену, например, верные или ложные вопросы.
- Интеллектуальные системы обучения — персонализированное электронное обучение, адаптированное к стилям обучения и предпочтениям ученика.
- Виртуальные фасилитаторы и учебные среды — виртуальные инструкторы и фасилитаторы для использования в различных образовательных и терапевтических средах.
Из предложенных интеллектуальные обучающие системы (ИТС), по-видимому, добились наибольшего прогресса за последние 20 лет как одна из оригинальных концепций применения ИИ в образовании. У всех есть потенциал, чтобы помочь сформировать следующее поколение более персонализированного обучения и гибкого обучения.
Сначала мы представляем пример смарт-контента, использующего машинное обучение, как отличный пример искусственного интеллекта в образовании.
Примеры искусственного интеллекта в образовании:умный контент
Создание «интеллектуального контента», от оцифрованных руководств к учебникам до настраиваемых цифровых интерфейсов обучения, внедряется на всех уровнях, от начального до среднего и корпоративной среды.
Content Technologies, Inc., компания по разработке искусственного интеллекта, специализирующаяся на автоматизации бизнес-процессов и разработке интеллектуальных инструкций, создала набор сервисов интеллектуального контента для среднего образования и не только. Cram101, например, использует ИИ, чтобы помочь распространять и разбивать содержимое учебника на удобоваримое «умное» учебное пособие, которое включает резюме глав, практические тесты «верно-ложно» и множественный выбор, а также карточки для запоминания. JustTheFacts101 имеет аналогичную, хотя и более простую цель — выделение и создание текста и сводок по главам, которые затем архивируются в цифровую коллекцию и размещаются на Amazon.
Другие компании создают интеллектуальные платформы цифрового контента с доставкой контента, практическими упражнениями, обратной связью и оценкой в режиме реального времени. Нетекс Обучение, например, позволяет преподавателям разрабатывать цифровые учебные программы и контент на разных устройствах, интегрируя мультимедийные материалы, такие как видео и аудио, а также проводить самооценку или онлайн-оценку инструктора. Nextex также предоставляет персонализированную облачную платформу обучения, предназначенную для современного рабочего места, в которой работодатели могут разрабатывать настраиваемые системы обучения с приложениями; геймификация и симуляции; виртуальные курсы; самооценки; видео-конференция; и другие инструменты. Платформы обучения для современного рабочего места предназначены для того, чтобы сотрудники могли овладевать дополнительными навыками и получать непрерывную и автоматизированную обратную связь, а при стратегическом использовании они могут помочь повысить производительность и увеличить производительность.
Интеллектуальные системы обучения
Мастерское обучение, набор принципов, в значительной степени связанных с работой психолога-педагога Бенджамина Блума в 1970-х годах, поддерживает эффективность индивидуального обучения и обучения в классе. Учебная программа, построенная вокруг прогресса учащегося, в сочетании со своевременной адресной обратной связью, немедленными возможностями для корректировки практики и дополнительными мероприятиями, являются фундаментальными методами обучения мастерству. Разработка системы обучения один на один, которая может предоставить эти элементы, была желанной целью исследователей ИИ с 1970-х и 1980-х годов.
Интеллектуальные системы обучения (ITS) значительно продвинулись вперед по сравнению с их ранними аналогами. Хотя сегодняшние системы, как сформулировал Chaudhri, et al., (2013) , не совсем соответствуют «эффекту двух сигм» (т.е. двум уровням обучения) репетиторов-людей, есть основания полагать, что системы ITS работают также хорошо, если не лучше, чем индивидуальные репетиторы для многих студентов.
Программы «Мика» от Carnegie Learning — замечательные примеры искусственного интеллекта в образовании. Они используют когнитивную науку и технологии искусственного интеллекта для предоставления персонализированного обучения и обратной связи в режиме реального времени для студентов послесреднего образования, особенно для поступающих в колледж первокурсников, которым в противном случае понадобились бы коррекционные курсы. Карнеги заявляет, что стоимость такого коррекционного обучения обходится колледжам в 6,7 миллиарда долларов в год, при этом показатель успешности математических курсов составляет всего 33%. ITS предоставляет учащимся возможность более удобного доступа к гибким и более персонализированным режимам обучения на постоянной основе.
Пирсон в сотрудничестве с Лабораторией знаний Университетского колледжа Лондона отмечает, что современные адаптивные системы на основе моделей также становятся все более прозрачными, позволяя преподавателям понять, как система пришла к решению о следующем шаге, и делает их более эффективными инструментами для обучения в классе. Например, система iTalk2Learn16 , система, разработанная и протестированная Университетом Карнеги-Меллона для оценки ее воздействия на молодых учащихся, изучающих дроби, применяла модель учащегося, которая явно включала информацию о математических знаниях человека, когнитивных потребностях, эмоциональном состоянии, а также обратную связь. полученные и ответы учащихся по очереди.
Примеры искусственного интеллекта в образовании:
виртуальные фасилитаторы и обучающая среда
Хотя кажется очевидным, что никто в сфере образования не хочет, чтобы виртуальные люди пришли и заменили преподавателей, идея создания виртуальных людей-проводников и фасилитаторов для использования в различных образовательных и терапевтических средах является многообещающей областью развития. Хотя это еще не реальность, конечной целью в этой области является создание виртуальных человекоподобных персонажей , которые могут думать, действовать, реагировать и взаимодействовать естественным образом, реагируя и используя как вербальную, так и невербальную коммуникацию.
Институт творческих технологий Университета Южной Калифорнии (USC) является пионером в создании интеллектуальных виртуальных сред и приложений, использующих искусственный интеллект, трехмерные игры и компьютерную анимацию для создания аутентичных виртуальных персонажей и реалистичных социальных взаимодействий. У исследователей USC есть ряд текущих проектов в космосе, которые намекают на приложения, которые появятся в течение следующих двух десятилетий.
Captivating Virtual Instruction for Training (CVIT), например, представляет собой стратегию распределенного обучения, которая направлена на интеграцию методов живого обучения с наиболее подходящими виртуальными технологиями, включая виртуальных фасилитаторов, дополненную реальность, интеллектуального наставника и другие, в программах дистанционного обучения и обучения. Стоит посетить страницу прототипа Creative Technologies Университета Южной Калифорнии и изучить множество других инициатив, которые в настоящее время находятся в стадии разработки, от иммерсивного консультирования по обучению для армейских руководителей до личного помощника (PAL3) для обучения на протяжении всей жизни.
Прокладывая новые пути обучения в ближайшее десятилетие
Образование — это область, в которой в значительной степени правит взаимодействие между людьми, и интеграция ИИ была медленнее для развития необходимых человеческих качеств, таких как отзывчивость, приспособляемость и понимание. Тем не менее, существует множество областей, в которых сильные стороны ИИ помогают заполнить «пробелы» в обучении и преподавании.
Способность ИИ анализировать большие объемы данных в режиме реального времени (например, успеваемость учащегося по определенному навыку по предметам в течение года) и автоматически предоставлять новый контент или заданные параметры обучения, помогает удовлетворить потребность учащихся в постоянном, целенаправленная практика и обратная связь, а также позволяет учителям лучше понимать успеваемость учащихся и разрабатывать более эффективные персонализированные планы обучения.
Вульф и др. (2013) предложили пять ключевых областей для текущих исследований в области обучения с использованием ИИ:
- Наставники для каждого ученика
- Обучение навыкам 21 века
- Данные взаимодействия для обучения
- Универсальный доступ к глобальным классам
- Обучение на протяжении всей жизни
Вышеизложенное кажется полезной основой для постановки целей и выработки согласованных идей, поскольку исследователи и компании продолжают двигаться вперед в разработке приложений ИИ в образовании.
Не следует упускать из виду очевидные опасения, что преподаватели-люди могут быть или будут заменены технологиями ИИ в ближайшее десятилетие. По мере продвижения ИИ в этой области появляется все больше доказательств в поддержку идеи о том, что как интеллектуальные системы, так и люди необходимы для управления различными аспектами академических и социальных компетенций учащихся. ИИ, скорее всего, не заменит человека-эксперта, а послужит ему бесценным дополнением, помогая учителям более эффективно удовлетворять разнообразные потребности многих учащихся одновременно.