Образование Корп. обучение EdTech
#статьи

Хороший вопрос: захотят ли люди проходить обучение, созданное искусственным интеллектом?

Разработчики и инвесторы делают ставки на ИИ-тьюторов, но пример из медицины показывает, что люди предпочитают лечиться у людей, а не у ИИ.

Иллюстрация: Gorodenkoff / Shutterstock / Wikimedia Commons / Annie для Skillbox Media

Британский эксперт в сфере онлайн-обучения Филиппа Хардман в своём блоге поделилась впечатлениями от общения с коллегами из ООН и сформулировала несколько идей по поводу масштабного внедрения ИИ в образовательные системы. Кажется, над этими вопросами стоит подумать всем, кто считает, что ИИ совершит революцию в сфере образования.

Доктор Филиппа Хардман

В прошлом — научный сотрудник Кембриджского университета, работала преподавателем в университетах и на руководящих должностях в ряде компаний в области образовательных технологий, имеет 20-летний опыт разработки обучения, создала собственную систему проектирования обучения DOMS™️, спикер TEDx.

Прежде всего Филиппа Хардман поясняет, что нужно различать вспомогательный и автономный искусственный интеллект.

Вспомогательный ИИ позволяет оптимизировать процесс разработки обучения, сделать его эффективнее, усилить возможности человека. Он не самостоятелен и опирается на человеческий опыт, а качество его результата зависит от выбранных исходных данных и подсказок. К вспомогательным ИИ относятся и сервисы по генерации или преобразованию контента.

Автономный ИИ, наоборот, способен взять на себя все основные задачи по разработке, проведению и оценке обучения, а человеку остаётся только проверять и корректировать результаты. Например, ИИ может:

  • самостоятельно проанализировать потребности учащихся на основе их поведения на платформе, продуктивности или опросов;
  • подбирать для них наиболее подходящую учебную стратегию;
  • выступать помощником, давать обратную связь и, наконец, формировать отчёты по результатам.

Мы уже сейчас живём в мире, где вспомогательный искусственный интеллект применяют для разработки контента и оценки опыта обучения. Преподаватели, методисты и педагогические дизайнеры при этом выполняют те же роли, функции и полномочия в повседневной работе, что и раньше, просто с применением ИИ-инноваций. Перейдём ли мы к автономному ИИ, который полностью возьмёт на себя все задачи, ещё вопрос, но Филиппа Хардман предлагает уже сейчас задуматься о некоторых вещах, с этим связанных.

Во-первых, ИИ обучается на данных, которые ему предоставляют люди, и от людей зависит, чему его тренировать и как он будет принимать решения.

«Чтобы ответственно внедрить ИИ в образование, нам необходимо обеспечить, чтобы данные, которые мы вводим в ИИ, были надёжными и в равной степени репрезентативными для всех учащихся», — пишет Филиппа. Проще говоря, нужно исключить предвзятость в алгоритмах.

Во-вторых, Филиппа задаёт вопрос: а захотят ли люди учиться у искусственного интеллекта? Мы предполагаем, что если создадим инструменты вроде ИИ-тьюторов, то:

  • учащиеся будут реагировать на них положительно и захотят взаимодействовать с ними;
  • эффект от этих инструментов будет таким же, как и при обучении у людей;
  • они будут иметь одинаковое влияние на разные сегменты учащихся.

Многие компании и инвесторы делают на эти предположения очень большую ставку, но правда в том, что мы пока попросту не знаем, будет ли так в действительности, предупреждает Филиппа Хардман. Прежде чем мы сможем подтвердить эти гипотезы, предстоит провести ещё много исследований.

«Из других контекстов мы уже знаем одну вещь: взаимодействие человека с машиной сложное и не подчиняется тем же правилам, что и взаимодействие человека с человеком. Например, медицинские исследования показали, что когда пациентам говорят, что ИИ может дать им более надёжный диагноз их болезни, чем человек, они предпочитают, чтобы их диагностировал человек», — комментирует Филиппа.

Даже если автономный ИИ сможет обеспечить лучшие результаты, захотят ли их люди? «Будут ли они довольны преподаванием и обучением на основе ИИ или, как в медицинском контексте, потребуют нового типа гибридного подхода, который сочетает в себе вычислительную мощь ИИ с теми вещами, которые мы считаем исключительно человеческими и критически важными, — такими как честность, надёжность, сострадание? Только дополнительные исследования и время покажут».

Нейросети для работы и творчества!
Хотите разобраться, как их использовать? Смотрите конференцию: четыре топ-эксперта, кейсы и практика. Онлайн, бесплатно. Кликните для подробностей.
Смотреть программу
Понравилась статья?
Да

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies 🍪

Ссылка скопирована