Аналитика: как образовательные организации внедряют ИИ‑решения

Исследовательская компания HolonIQ опубликовала результаты международного опроса организаций сферы образования об использовании технологий искусственного интеллекта.

Публикация основана на двух волнах аналогичного опроса, прошедшего в 2019 и в 2022 годах. Всего в нём приняли участие 464 респондента. Несмотря на небольшую выборку, на опрос стоит обратить внимание: как и другие инициативы компании, он проводится по всему миру и охватывает не случайных людей, а профессионалов выбранной сферы.

Рассказываем, видят ли педагоги и руководители пользу в основанных на ИИ решениях и что изменилось в их ожиданиях с 2019 года.

Как изменились планы организаций по применению ИИ

За три года с 2019-го по 2022-й заметно выросла доля респондентов HolonIQ, кто уже успешно внедрил решения, основанные на ИИ, — их стало 25%. Стало чуть больше тех, у кого внедрение таких решений в ближайших планах, и исчезли не заинтересованные совсем.

Но не всё так радужно: появились ответы тех, для кого опыт использования ИИ оказался неудачным и кто забросил такие попытки. В сумме их оказалось 4%.

Возможные причины разочарования в ИИ применительно к высшему образованию обсуждались на одном из вебинаров HolonIQ. Как пояснили эксперты HolonIQ, в интервью многие представители сектора отмечали, что ИИ-решения — например, для учебной аналитики — не принесли им таких масштабных и быстрых изменений, как ожидалось несколько лет назад. Кроме того, до попыток внедрения ИИ не было известно, как много ресурсов это потребует.

Какие решения на основе ИИ оказались перспективны для образования

Эксперты из HolonIQ выделяют четыре направления в ИИ, у которых есть потенциал применения в образовании:

• технологии компьютерного зрения,
• голосовые решения,
• языковые модели,
• аналитика.

Опрос показал, что наиболее перспективными в 2022 году представители сферы считали последние две области применения. Самым большим значением (с оценкой 8,6 из 10) участники опроса наделили аналитические решения. Такие решения также чаще всего оказывались и в числе тех, которые участники опроса уже внедрили или пробуют в пилотном режиме — доля таких ответов составила 49%.

Интересно, что опрос проводился ещё до появления ChatGPT — основанного на языковой модели чат-бота, который взбудоражил мир образования. В HolonIQ объясняют воспринимаемую респондентами важность языковых и аналитических технологий тем, что они могут сыграть ключевую роль в создании умных систем адаптивного обучения.

Читайте также:

Пионер онлайн-обучения Салман Хан — о своём отношении к ChatGPT

Что касается технологий компьютерного зрения, в образовании в последние годы они стали важны прежде всего в системах прокторинга. Но их наряду с голосовыми помощниками опрошенные считают менее важными для обучения.

По опыту тех, кто уже использует ИИ, наибольшую ценность он создаёт в сфере оценки и обратной связи, в самих процессах обучения и поддержки студентов.

А вот те, кто пока лишь испытывает ИИ-решения, основной целью этого назвали улучшение результатов для пользователей (этот вариант выбрали 75% респондентов). Это согласуется с популярностью аналитических решений, направленных на персонализацию образовательного пути студентов и их поддержку. Следующие по актуальности мотивы для внедрения ИИ — стремление сократить расходы (45%) и, ни много ни мало, желание перевернуть рынок (43%).

Читайте также:

Искусственный интеллект в образовании: изучаем реальную практику

Что становится препятствием для внедрения ИИ

ИИ-решения востребованы далеко не во всех уровнях образования и не во всех задачах.

Сегментами рынка, в которых опрошенные ожидают наибольшего влияния ИИ, стали тестирование и оценка, а также изучение языков. Профессиональное и высшее образование, как и корпоративное обучение, получили оценки практически на одном уровне (около 8 баллов из 10). Для школьного обучения перспективы ИИ-решений оценило меньше экспертов, а в их потенциал для образования детей раннего возраста вообще мало кто верит — его оценили всего на 5,6 балла.

Что мешает внедрить ИИ тем, кто видит в нём хорошие перспективы для своих проектов? Во-первых, чтобы внедрить ИИ-решения, организацию надо к этому определённым образом подготовить. Например, сначала нужно картировать доступные и полезные возможности ИИ-инструментов, создать техническую инфраструктуру и отладить процесс сбора данных. Со всем этим тоже есть проблемы — в 2022 году больше респондентов, чем в 2019-м, сообщили о трудностях с выполнением этих этапов в своих организациях.

Читайте также:

Аналитика данных в образовании: что мешает внедрить её в вузах

Во-вторых, не хватает профессионалов в области ИИ. Опрос показал, что с 2019 года с 37 до 28% снизилась доля организаций, где есть сотрудники (или есть возможности их привлечь) с необходимыми для внедрения ИИ навыками. А ещё похоже, что работающие в образовательных организациях люди не горят желанием применять ИИ‑решения, потому что не очень им доверяют. Причём уровень недоверия, как ни странно, растёт, а не падает. По сравнению с 2019 годом с 18 до 12% упала доля ответов «Сотрудники доверяют сгенерированным ИИ выводам», с 7 до 3% — «Сотрудники используют ИИ в принятии решений и управлении».

Авторы опроса связывают такие результаты с несколькими факторами, в том числе с глобальным дефицитом цифровых навыков, а также растущей сложностью самих ИИ‑инструментов.

Об этом говорит и распределение ответов на другой вопрос, о наиболее значимых барьерах внедрения ИИ. Недостатки в инфраструктуре и данных — почти на том же уровне, что и три года назад, но все остальные препятствия стали только значимее.

Что ограничивает образовательные организации во внедрении ИИ

Источник данных: HolonIQ

Отчасти эта ситуация — следствие того, что в 2022 году многие организации развивали работу с ИИ-инструментами силами своего коллектива, без закупки готовых решений с поддержкой и передачи соответствующих функций на аутсорс. Об этом сообщили 42% опрошенных. Между тем на рынке труда спрос на навыки работы с ИИ растёт очень быстрыми темпами, а образовательным организациям трудно конкурировать за IT-кадры. Видимо, выход из положения находится всё-таки в партнёрствах с другими отраслями.