«Сегодня персонализацию с помощью нейросетей сделать невозможно... Но через год — да!»

Дискуссия «Роль и перспективы использования AI в формировании среды для развития» на конференции «СберУниверситета» «Больше чем обучение» началась вполне стандартно — участники рассказали о своих проектах с применением ИИ-помощников в образовании. Эти примеры наглядно показывают, каковы возможности нейросетей (больших языковых моделей) в этой сфере на данный момент.

Но затем основатель Skyeng Георгий Соловьёв сделал яркое заявление, и обсуждение ушло в сторону того, возможно ли в принципе персонализировать обучение с помощью ИИ (ведь именно в этом ключе в последние пару лет говорят о «революции», которую якобы вот-вот совершат технологии в образовании). И если да, то нужны ли тогда преподаватели-люди? Тем более что уже появились примеры образовательных проектов, которые работают вообще без преподавателей.

О каких ИИ-ассистентах в обучении шла речь

Андрей Комиссаров, руководитель проектов по развитию ИИ в СберУниверситете, соавтор книги «ИИ в образовании», на примере представленного на конференции образовательного ассистента «Истра» для корпоративного обучения рассказал, что с помощью LLM и интерактивного формата уже сейчас можно предоставить пользователю индивидуальную специфику, индивидуальное удобство и благодаря анализу цифрового следа учащегося увидеть уровень его реального понимания материала, а также какие рефлексивные вопросы оно у него вызывает.

Кроме того, сопровождая дальнейшую деятельность человека, ИИ-ассистент способен отследить, как обучение влияет на изменение его мышления и поведения, то есть то, как человек применяет изученное в работе. Именно изменение мышления и поведения, по мнению Андрея, и есть то главное, что важно измерять в обучении.

Заместитель проректора НИУ ВШЭ, руководитель стратегического проекта «ИИ-технологии для образования» Елена Кожина упомянула про нейросеть «ИИ Лингво», которая позволяет оценивать уровень владения английским языком (с октября она стала доступна всем желающим, а не только студентам ВШЭ).

Обычный экзамен на знание английского языка, который в университете проходят все студенты, пояснила Елена, длится 60 минут и включает в себя говорение, письменную часть, а для проверки требуется как минимум два преподавателя. Это занимает довольно много времени. Поэтому в университете разработали нейросеть, которая по той же методологии, что и школа иностранных языков, оценивает уровень владения английским. По словам Елены, это позволило высвободить ресурс как минимум одного эксперта (то есть сейчас нейросеть выполняет роль помощника преподавателя), а в будущем, возможно, получится проводить проверку полностью без участия человека.

Ещё один вид ИИ-помощников, появившихся в вузе, — чат-бот на основе модели RAG (Retrieval Augmental Generation). Он генерирует ответы на типовые, чисто организационные вопросы студентов — например, «Что делать с задолженностями?», «Могут ли меня отчислить?» и так далее. Ответы генерируются на основании информации, найденной среди большой базы внутренних документов, и эталонных ответов. Это позволило снизить нагрузку на менеджеров вуза.

Владислав Кожемякин, генеральный директор «СберОбразования», рассказал о разработке, с одной стороны, ИИ-помощников для школьных учителей (чтобы снять с них часть рутинных процессов), а с другой — ИИ-помощника для учеников. Пока — только по математике. Сейчас его применяют пилотно. Этот ИИ-помощник предназначен для ситуаций, когда ученик хочет порешать какие-то задачи и глубже разобраться, а учителя нет рядом.

Владислав объяснил, что на основании того, как ученик решал предыдущие задачи, ИИ-помощник подбирает ему уровень сложности, тип задач, которые помогут усвоить материал лучше. Кроме того, если ребёнок не понимает, как решать, то помощник может провести его по решению, не давая ответ сразу — и тем самым помочь ему разобраться. «Мы видим хорошую реакцию у детей, у учителей. Видно, что это помогает», — сказал гендиректор «СберОбразования».

Что не так с персонализацией и почему её стоит ждать через год

В свою очередь, основатель Skyeng Георгий Соловьёв сделал довольно категоричное заявление относительно персонализации с помощью ИИ.

Георгий объяснил невозможность персонализации на текущий момент так: можно персонализировать образовательный опыт, отвечая на вопросы, но нельзя сгенерировать следующую задачу под ученика с учётом так называемого графа навыков (то есть его сильных и слабых навыков, компетенций). Спикер показал это на таком примере: ребёнок решает задачу, и живой преподаватель, глядя на его решение, прекрасно понимает, какую именно ошибку тот совершил.

Допустим, видно, что ученик ошибся в логарифме — значит, стоит отработать с ним логарифмы. Или видно, что в одном месте он просто скобку не закрыл — то есть ошибки, может, и не было бы (ребёнок в целом понимает, как решать), просто сработала невнимательность. А дети вообще ошибаются по невнимательности очень и очень часто.

Но ИИ-тьюторы так разбирать ошибки до сих пор не умели. Они не «понимают», в какой конкретно подзадаче решаемой задачи ошибся человек, и не отличают действительные ошибки от ошибок по невнимательности. А потому они просто снова и снова предлагают пользователю похожую задачу якобы как подходящую для отработки его слабого навыка, не понимая, в чём у пользователя проблема на самом деле. В результате у пользователя возникает реакция отторжения: да ну, это какой-то глупый тренажёр, раз даёт одно и то же.

Что же должен уметь делать алгоритм, чтобы персонализация по-настоящему заработала? По словам спикера, алгоритм должен «препарировать» текст решения, то есть разбить его на сотни мелких поднавыков, понять, в каком из них пользователь ошибся, и дать следующую задачу именно на этот мельчайший поднавык, а не предлагать новую аналогичную задачу целиком. По его словам, с последней версией нейросетей (прежде всего имеется в виду последний релиз GPT-4o) осуществить это стало возможно. Пока никто не успел сделать на основе новых версий такой продукт, но через полгода-год, по его прогнозу, они появятся. Тогда-то персонализация и заработает по-настоящему.

Андрей Комиссаров, реагируя на это заявление главы Skyeng, задал вопрос: зачем вообще с искусственным интеллектом лезть туда, где он чего-то не может, но прекрасно может справиться преподаватель? Это — пространство учителя, а значит, стоит оставить «кесарю — кесарево». Кроме того, Андрей возразил, что не стоит обобщать так, будто персонализация сейчас вообще невозможна, и привёл иное понимание персонализации, а именно — выстраивание индивидуального стиля общения с пользователем:

«Если есть действительно такие сервисы, пожалуйста, дайте название, — парировал на это Георгий Соловьёв. — Я установил большинство сервисов мира, которые работают на искусственном интеллекте, и не видел ничего подобного. Многие говорят, но никто не сделал».

Что касается замечания о том, что не стоит отдавать искусственному интеллекту роль учителей, то оно вызвало отдельный виток дискуссии.

Читайте также:

Интервью о цифровом тьюторе для школьников: «Наша задача — развивать мышление и речь»

А нужны ли учителя, если есть ИИ?

«После 15 лет учителя не нужны, — так же категорично заявил Георгий Соловьёв. — Есть школа конкретная, где нет ни одного учителя. Приезжайте, покажу».

Про эту школу он рассказал подробнее: речь идёт об офлайн-кампусе Skysmart на 150 человек, действующем одновременно и как школа, и как колледж, где у каждого ученика своя персональная траектория. Всё обучение там, по словам спикера, идёт с помощью ИИ-тьюторов — они ведут все предметы, рассказывают теорию, дают задачки по математике и программированию, а затем проверяют их, проводят занятия по английскому как настоящий face-to-face-урок. Там нет ни одного преподавателя-человека.

«У преподавателя всегда две функции. Одна мотивирующая, вторая, собственно, преподавательская. Вторую функцию точно можно заменить. AI делает революцию в этом направлении», — убеждён Георгий. Что касается мотивирующей функции, то в этом офлайн-кампусе её выполняют кураторы. Они отвечают за дисциплину, за развитие софт-скиллов и вовлечённость детей, организуют их с утра, планируя с ними занятия на день, а по вечерам проводят совместные рефлексии и игры.

Почему бы не осуществлять такое обучение полностью онлайн, раз уж предметные знания всё равно дают ИИ-тьюторы? Зачем нужен кампус с кураторами? Георгий Соловьёв объяснил это двумя простыми факторами:

• Офлайн даёт дисциплину, которую никогда не сможет обеспечить онлайн (нужна привязка к пространству, где заберут телефон и исключат прочие отвлекающие факторы — чтобы пришлось учиться).
• Офлайн даёт тинейджерам комьюнити, ради которого они в этом возрасте и ходят в школу. Какая школа лучше обеспечит «тусовку», та в глазах подростков и лучшая. «И теперь мы можем сочетать эту тусовку с классными педагогами в виде ИИ», — говорит Георгий.

Чем хороша такая модель? В отличие от преподавателей, у кураторов все часы их работы полностью посвящены мотивационной функции, и они обучаются именно этому — соответственно, у них эта роль получается существенно лучше, чем у любого преподавателя-предметника. Кроме того, для этой роли, раскрыл идею спикер, не нужно оканчивать педвуз и быть предметником, ведь предметная экспертиза не требуется. А значит, «стоят» кураторы дешевле, чем преподаватели. Проще говоря, с точки зрения расходов на образовательный проект это выгодно.

Владислав Кожемякин в ответ на это заметил, что образование — это не только про эффективность и рентабельность. Но согласился с тем, что в будущем живое человеческое общение будет чем-то вроде привилегии.

Однако преимущества описанной модели образовательной организации нового типа Георгий Соловьёв видит не только в экономии расходов. Благодаря ей, предположил он, в каждом маленьком городке и деревне подростки смогут получить доступ к хорошему образованию.