Применение технологий искусственного интеллекта в педагогической деятельности

Вопросы для обсуждения:

1. Понятие и принципы работы искусственного интеллекта.

2. Основные направления использования искусственного интеллекта в образовании.

3. Особенности внедрения искусственного интеллекта в образовании.

4. Значение технологий искусственного интеллекта в образовании.

5. Технологии искусственного интеллекта, направленные на новые способы восприятия.

6. Технологии искусственного интеллекта, направленные на новые способы действия.

Понятие и принципы работы искусственного интеллекта.

Образовательная система в России – важная составляющая развития государства, требующая к себе особого внимания с целью подготовки высококвалифицированных специалистов, обладающих необходимыми конкурентными преимуществами на рынке труда и готовыми реализовывать свой потенциал в условиях цифровой экономики, когда, помимо освоения профессиональных компетенций (hard skills), необходимо развитие мягких (гибких) навыков (soft skills).

Soft skills (мягкие или гибкие навыки) – это универсальные навыки, не связанные с определенной профессией или специальностью. Они отражают личные качества человека и помогают хорошо выполнять свою работу и быть востребованным на рынке труда как профессионал. Умение обрабатывать большое количество информации относится именно к таким гибким навыкам.

Постоянно увеличивающиеся массивы информации и знаний оказывают огромное влияние на мозг человека. Усвоить всю информацию невозможно, но искусственный интеллект может помогать в выполнении различных видов задач.

Существует множество определений понятия «искусственный интеллект».

Искусственный интеллект – это машины, которые ведут себя так, словно они обладают интеллектом (Джон Маккарти).

Искусственный интеллект – это способность цифровых компьютеров или контролируемых роботами компьютеров решать задачи, которые обычно связывают с человеческими (Британская энциклопедия).

Из «Толкового словаря по искусственному интеллекту»: научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными. Свойство интеллектуальных систем выполнять функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (в основном творческие).

Искусственный интеллект – это изучение того, как сделать так, чтобы компьютеры стали способны управляться с тем, что на данный момент у людей получается лучше (Элейн Рич).

Главное, что стоит выделить в данных определениях, – умение искусственного интеллекта интерпретировать данные и обучаться (полностью или частично автономно) на основе обработанной информации. Это позволяет системе искусственного интеллекта имитировать работу человеческого разума, одной из сильнейших сторон которого является приспособляемость к различным условиям среды и смена поведения в зависимости от возникающих обстоятельств.

Еще один важный признак искусственного интеллекта – его прикладная природа, призванная не заменить человека, а расширить его возможности и упростить ему жизнь.

Таким образом, искусственный интеллект (ИИ, artificial intelligence, AI) – это область компьютерных наук, которая занимается созданием устройств и программ, способных обрабатывать информацию таким образом, как будто они обладают интеллектом, подобным человеческому.

Главные цели искусственного интеллекта:

1) создание аналитических систем, которые обладают разумным поведением, могут самостоятельно или под надзором человека обучаться, делать прогнозы и строить гипотезы на основе массива данных;

2) реализация интеллекта человека в машине – создание роботов-помощников, которые могут вести себя как люди: думать, учиться, понимать и выполнять поставленные задачи.

Искусственный интеллект постепенно приходит во все отрасли человеческой деятельности, делая обычные программные комплексы интеллектуальными. Например, в медицине и здравоохранении компьютерные системы ведут учет  пациентов, помогают в расшифровке диагностических  результатов, приложения позволяют определить пульс человека и уровень стресса в его организме. В сфере финансов искусственный интеллект активно используется банками для выявления подозрительных и мошеннических действий. В промышленности искусственный интеллект может анализировать данные с разных производственных участков и регулировать нагрузку на оборудование. Интеллектуальные машины используются для прогнозирования спроса в разных отраслях промышленности. На железнодорожном транспорте применяется технология технического зрения для повышения безопасности управления локомотивом. Искусственный интеллект активно используется создателями игр и т.д.

Важно отметить, что искусственный интеллект не является единственной современной технологией. Она тесно переплетается с другими сквозными технологиями (робототехника и сенсорика, интернет вещей, облачные технологии, технологии дополненной и виртуальной реальности, квантовые технологии, новые производственные технологии), применение которых является гарантией успешной профессиональной деятельности всех участников образовательного процесса.

Перед описанием технологических принципов, без которых невозможно развитие искусственного интеллекта, познакомимся с этическими законами робототехники, которые в 1942 году вывел Айзек Азимов в научно-фантастическом рассказе «Хоровод»:

1. Робот или система с искусственным интеллектом не может навредить человеку своим действием или же своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

2. Робот должен повиноваться приказам, которые получает от человека, кроме тех, которые противоречат Первому закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности, если это не противоречит Первому и Второму Законам.

В 1986 году Азимов дописал еще один пункт к законам робототехники. Писатель предпочел назвать его «нулевым»: «Робот не может навредить человеку, если только не докажет, что в конечном итоге это (вред) будет полезно для всего человечества».

Технологические принципы искусственного интеллекта включают:

1. Машинное обучение (далее – МО) – принцип развития ИИ на основе самообучающихся алгоритмов. Участие человека при таком подходе ограничивается загрузкой в «память» машины массива информации и постановкой целей.

Существует несколько методик МО: обучение с учителем – человек задает конкретную цель, хочет проверить гипотезу или подтвердить закономерность. Обучение без учителя – результат интеллектуальной обработки данных неизвестен – компьютер самостоятельно находит закономерности, учится думать как человек. Глубокое обучение – это смешанный способ, главное отличие в обработке больших массивов данных и использование нейросетей.

2. Нейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных клеток живого организма. Соответственно в идеале – это самостоятельно обучаемая система. Если перенести принцип на технологическую основу, то нейросеть – это множество процессоров, которые выполняют какую-то одну задачу в масштабном проекте. Другими словами, нейронная сеть – это массивный вычислительный код, способный выдавать предсказание путем решения поставленной интеллектуальной задачи на основе оценки критериев заданного вопроса, анализируя огромное количество информации, баз данных. Преимущество нейросетей заключается в их обучаемости – они могут обучаться самостоятельно, без непосредственного участия IT-специалиста.

Глубокое обучение относят в отдельный принцип ИИ, так как этот метод используется для обнаружения закономерностей в огромных массивах информации. Для такой, непосильной, человеку работы компьютер использует усовершенствованные методики.

3. Когнитивные вычисления – одно их направлений ИИ, которое изучает и внедряет процессы естественного взаимодействия человека и компьютера, наподобие взаимодействия между людьми. Цель технологии искусственного интеллекта заключается в полной имитации человеческой деятельности высшего порядка – речь, образное и аналитическое мышление.

4. Компьютерное зрение – это направление ИИ используется для распознавания графических и видеоизображений. Сегодня машинный интеллект может обрабатывать и анализировать графические данные, интерпретировать информацию в соответствии с окружающей обстановкой.

5. Синтезированная речь. Компьютеры уже могут понимать, анализировать и воспроизводить человеческую речь. А человек уже может управлять программами, компьютерами и гаджетами с помощью речевых команд. Например, Siri или Google assistant, Алиса в Яндексе и др.

Кроме того, трудно представить существование искусственного интеллекта без мощных графических процессоров, которые являются сердцем интерактивной обработки данных. Для интеграции ИИ в различные программы и устройства необходима технология API – программные интерфейсы приложений. Используя API, можно без труда добавлять технологии искусственного интеллекта в любые компьютерные системы: домашняя безопасность, умный дом и прочее.

Возможности искусственного интеллекта на данной стадии развития не безграничны, его главные трудности:

1) обучение машин возможно только на основе массива данных. Это означает, что любые неточности в информации сильно сказываются на конечном результате;

2) интеллектуальные системы ограничены конкретным видом деятельности. Умная система, настроенная на выявление мошенничества в сфере налогообложения, не сможет выявлять махинации в банковской сфере. Мы имеем дело с узкоспециализированными программами, которым еще далеко до многозадачности человека;

3) интеллектуальные машины не являются автономными. Для обеспечения их «жизнедеятельности» необходима целая команда специалистов, а также большое количество разнообразных ресурсов.

Таким образом, в последнее время часто можно слышать о проникновении искусственного интеллекта во все сферы человеческой деятельности, в том числе и образование.

Искусственный интеллект имеет в образовании широкую сферу применения, начиная от ведения и проверки экзаменов, заканчивая автоматическим подбором материала для обучающихся в тех сферах, где они испытывают трудности в обучении, предлагая обучающемуся более сознательно вникнуть в тему, повысить уровень знаний и способностей, анализируя успеваемость и производительность обучающегося, корректировать его план обучения при постоянном и лояльном контроле «бесчувственной» машины.

Сегодня становится очевидно, что масштабы использования сквозных технологий будут только увеличиваться.

Основные направления использования искусственного интеллекта в образовании.

Искусственный интеллект может применяться в образовании для решения различных задач, которые условно подразделяются на следующие направления.

1. Персонализация обучения. Искусственный интеллект решает задачу адаптации обучения к потребностям каждого обучающегося. Системы искусственного интеллекта могут анализировать данные об учениках и предлагать индивидуальные пути обучения, учитывая их уровень знаний, интересы и способности.

Персонализированное обучение представляет собой способ разработки образовательного плана и его реализации, в котором обучающийся является субъектом образовательного процесса с учетом его личностных особенностей. Для того, чтобы повысить эффективность образовательного процесса с позиции персонализации, необходимо прибегать к возможностям искусственного интеллекта как педагогам, так и самим обучающимся.

Внедряя технологии искусственного интеллекта в образовательную среду, можно реализовать создание персональных планов изучения каждого предмета, а затем и реализовать контроль за деятельностью обучающихся. Данное применение искусственного интеллекта в образовании становится возможным благодаря разработке педагогами и психологами методик определения способностей, мотивации, силы воли и других показателей обучающихся, на основе которых и выстраивается индивидуальная программа обучения.

Создание образовательных приложений и специализированного контента для обучающихся также способствует персонализации учебного процесса. Например, в обучении иностранных языков в разных форматах с помощью одного приложения. Технология позволяет распознавать речь обучающегося, анализируя построение предложений, лексики и грамматики, выдавая дополнительные задания схожего содержания для повторного закрепления материала. Данные приложения пользуются большой популярностью из-за того, что становятся рутинным занятием в гаджетах для многих людей. Технология применима ко всем предметам, не только для изучения иностранных языков, и она уже начинают завоевывать успех.

Применимо к образовательному процессу искусственный интеллект способен выявлять те или иные дисциплины и области этих дисциплин, в которых у обучающихся есть проблемы. Это помогает проанализировать ситуацию в данный момент времени и выделить,  где необходима дополнительная помощь. Более того, в каждый последующий момент времени технология может определить необходимость снижать или увеличивать объем этой помощи. Данная концепция помогает созданию персонализированной траектории обучения с учетом таких параметров как заинтересованность в теме, психологическое состояние, возможности восприятия той или иной информации в определенный момент времени и др.

Рассмотрим примеры зарубежных продуктов и инструментов, которые используют искусственный интеллект для персонализации обучения и адаптации к уровню знаний каждого обучающегося.

Smart Sparrow – авторская платформа для создания персонализированных онлайн-курсов с использованием искусственного интеллекта. Позволяет педагогам создавать интерактивные уроки и задания с возможностью индивидуальной настройки для каждого обучающегося, в зависимости от его уровня знаний и предпочтений.

DreamBox Learning – онлайн-платформа с более 2000 заданиями по математике, использующая искусственный интеллект для адаптации заданий к уровню знаний каждого пользователя. Система DreamBox Learning анализирует ответы и на основе этого предлагает следующее задание, чтобы максимально эффективно продвигать обучающегося по курсу.

Querium – приложение с интерактивными уроками и заданиями по наукам и математике, использующее искусственный интеллект для улучшения навыков пользователей. Querium предлагает интерактивные задания с комментариями и объяснениями, чтобы помочь обучающимся лучше понимать материал.

В России также есть несколько интересных примеров использования искусственного интеллекта в образовании:

Skyeng – онлайн-школа английского языка, использующая искусственный интеллект для персонализации обучения каждого пользователя. Skyeng предлагает индивидуальные планы обучения, разработанные на основе данных о произношении, лексике и грамматике каждого обучающегося.

«Умный класс» от Росатома – система персонализированных курсов обучения для сотрудников компании «Росатом». Эта система использует искусственный интеллект для анализа знаний сотрудников и предоставляет им индивидуальные задания и материалы для повышения квалификации.

СберКласс – цифровая платформа от Сбербанка для дополнительного образования детей, использующая искусственный интеллект для персонализации обучения и индивидуального подхода к каждому. СберКласс предлагает уроки, которые адаптируются к уровню знаний каждого ребенка и помогают ему лучше усваивать материал.

Яндекс.Учебник – бесплатный сервис от компании «Яндекс», который помогает пользователям изучать школьные предметы с использованием технологий искусственного интеллекта. Яндекс.Учебник предлагает интерактивные уроки, тесты и задания, которые помогают обучающимся лучше понимать материал и готовиться к экзаменам.

2. Вторая большая область применения искусственного интеллекта в образовании – поддержка педагогов и автоматизация рутинных задач. Искусственный интеллект поддерживает учителей в их рабочих задачах, например, в создании тестов, разработке учебных материалов и управлении учебными процессами. Также искусственный интеллект может автоматизировать ряд задач, таких как проверка заданий и оценка тестов, что позволит педагогам больше времени уделяться более сложным функциям и обязанностям.

На плечах педагогического сообщества всегда лежал большой пласт ответственности и объем работы с обучающимися – контроль успеваемости, проверка типовых заданий и уровня знаний, подготовка к занятиям и др. Подобные рутинные задачи отнимают много времени у ценного процесса обучения на занятиях. Для повышения эффективности и качества образования теперь имеется возможность делегировать часть этой работы искусственному интеллекту. В пользу этого делегирования говорит тот факт, что человеку никогда не обработать такое количество текста и другой информации, которая может быть обработана искусственным интеллектом; также исключаются человеческие ошибки, которые не сделает искусственный интеллект.

Кроме этого, искусственный интеллект помогает в оценке знаний учеников, используя анализ данных и алгоритмы машинного обучения. Это может повысить точность и объективность оценки.

3. Прогнозирование успеваемости – еще одно направление применения искусственного интеллекта в образовании. Данная возможность полезна как для самих обучающихся, так и для педагогов и администрации образовательных организаций. Для учеников это может означать раннее выявление потенциальных проблем с учебой и более своевременную поддержку со стороны учителей и администрации. Для педагогического сообщества это позволяет применить более эффективный подход к улучшению успеваемости обучающихся, применение учебных методик и программ, которые лучше всего подходят для каждого ученика. Это приводит к более эффективному использованию ресурсов и высокому качеству обучения.

Наряду с перечисленными областями применения искусственного интеллекта в образовании, он также способен:

1) собирать и анализировать большие массивы разрозненных данных, получать из них общую картину ситуации, прогнозировать ее развитие и предлагать варианты корректировки в зависимости от запроса;

2) развивать креативность и инновации обучающихся, создавая условия для экспериментирования и исследования новых идей;

3) улучшить доступность образования для людей с ограниченными возможностями, например, через автоматические системы чтения и записи текста для слабовидящих или системы перевода для людей без слуха и т.д.;

4) усилить возможности  дистанционного обучения;

5) помочь создавать новые формы обучения, например, через виртуальные классы, интерактивные учебные программы, и т.д., что может сделать обучение более интересным и эффективным.

Таким образом, применение технологии искусственного интеллекта в образовании ведет к повышению качества обучения. Внедрение искусственного интеллекта в образование можно рассмотреть как путь для расширения возможностей образовательного процесса. Искусственный интеллект помогает педагогам в анализе больших объемов данных, определении индивидуальных потребностей обучающихся, а также в разработке персонализированных образовательных программ. Внедрение искусственного интеллекта в образование может помочь в снижении затрат и ресурсов на обучение и повышении эффективности учебного процесса.

Особенности внедрения искусственного интеллекта в образовании.

Как и в любой другой сфере, при использовании искусственного интеллекта в образовании есть свои плюсы и минусы. В то время как адаптивное обучение и индивидуализированный подход могут помочь обучающимся находиться на своем индивидуальном пути обучения, ошибка в программировании искусственного интеллекта может привести к искажению результатов и, в конечном итоге, неверной оценке знаний обучающихся. Оценки могут стать более объективными при использовании искусственного интеллекта, однако это может привести к утрате личности и социального взаимодействия в образовательной среде.

Каждый аспект имеет свои преимущества и недостатки, и для достижения наилучшего результата необходимо балансировать между использованием искусственного интеллекта и традиционными методами обучения. Поэтому необходимо рассмотреть этические и социальные аспекты использования искусственного интеллекта в образовании и возможные последствия его внедрения в процесс обучения. Ниже приведены основные аспекты, в которых можно сравнить традиционное образование и образование, основанное на использовании искусственного интеллекта.

Аспекты внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс:

1. Индивидуализация.

Традиционное образование: ограничена возможностью учителя учитывать потребности каждого обучающегося.

Образование с использованием ИИ: использование ИИ для адаптивного обучения, учитывающего индивидуальные потребности и уровень знаний каждого обучающегося.

2. Знания на заказ.

Традиционное образование: нет возможности получить дополнительную помощь вне урока.

Образование с использованием ИИ: использование ИИ для обнаружения пробелов в знаниях обучающихся и предоставление индивидуальных материалов

3. Оценка успеваемости

Традиционное образование: оценки могут быть субъективными и неотражающими реальный уровень знаний обучающегося.

Образование с использованием ИИ: использование ИИ для объективной оценки знаний обучающихся на основе данных их обучения.

4. Потеря личности.

Традиционное образование: учитель должен быть лидером и наставником, но ИИ может заменить его.

Образование с использованием ИИ: использование ИИ может привести к потере личности и индивидуальности в обучении.

5. Недостаток социального взаимодействия.

Традиционное образование: обучающиеся могут терять возможность взаимодействовать со своими сверстниками.

Образование с использованием ИИ: использование ИИ может привести к отсутствию социального взаимодействия между обучающимися.

6. Ошибки программирования.

Традиционное образование: ошибки могут привести к неправильной оценке знаний обучающихся.

Образование с использованием ИИ: ошибки в программировании ИИ могут привести к неправильной оценке знаний обучающихся и повлиять на процесс и результат их обучения.

Несмотря на множество преимуществ, внедрение искусственного интеллекта в образование также связано с рисками и проблемами:

1) потеря рабочих мест. Автоматизация процессов неизбежно приведет к сокращению рабочих мест в секторе образования;

2) другим риском, связанным с инъекцией искусственного интеллекта в образование, является недостаток прозрачности и ответственности. Возможно, что решения, принятые искусственным интеллектом, будут трудно объяснить людям, что может вызвать недоверие со стороны обучающихся и педагогов, и как следствие – привести к уменьшению доверия к образовательным институтам и снижению качества образования;

3) искажения в данных – если данные, на которых работает искусственный интеллект, содержат ошибки или не сбалансированы, то это может привести к ошибкам в его работе и искажению результатов, что негативно повлияет на эффективность использования искусственного интеллекта в образовании;

4) необходимость обучения новым навыкам педагогов и обучающихся. Педагогическое сообщество  должно освоить навыки работы с ИИ-системами (например, анализ данных и использование ИИ-инструментов для создания новых предметов, дисциплин, курсов). Обучающимся также потребуется обучение навыкам работы с ИИ-системами. Однако не все могут быть готовы к такому обучению, что приведет к неравномерному доступу к образованию и неравному распределению знаний;

5) изменение роли педагогов. При внедрении искусственного интеллекта в образование роль педагогов будет больше носить консультативный характер. Они должны научиться работать с ИИ-системами, чтобы уметь использовать их как инструмент для улучшения преподавания своих предметов, дисциплин, курсов;

6) защита данных – внедрение искусственного интеллекта в образование требует защиты данных. Образовательные организации должны предпринимать меры для защиты данных и обеспечения конфиденциальности. Данные, связанные с обучением, могут быть чувствительными, поэтому необходимо обеспечить их защиту от кражи данных или несанкционированного доступа. Кроме того, необходимо убедиться, что данные используются только для образовательных целей и не передаются третьим сторонам без согласия обучающихся и педагогов;

7) внедрение искусственного интеллекта в образование требует наличия квалифицированных специалистов, которые смогут настроить и поддерживать ИИ-системы. Образовательные организации должны обеспечить наличие таких специалистов, чтобы гарантировать эффективность и безопасность работы ИИ-систем. Не все образовательные учреждения имеют возможность нанимать квалифицированных специалистов;

8) внедрение искусственного интеллекта в образование может привести к потере человеческого фактора в образовании. Взаимодействие с ИИ-системами не может заменить полноценного общения с педагогами и другими обучающимися, что рискует привести к уменьшению мотивации обучающихся и ухудшению качества образования.

Чтобы обеспечить эффективную работу ИИ-систем, образовательные организации должны быть готовы к их использованию и обладать необходимыми ресурсами. При этом необходимо учитывать, что человеческий фактор является важным в образовании, и необходимо сохранять социальное взаимодействие между обучающимися и педагогами.

При внедрении искусственного интеллекта в образование необходимо учитывать риски и проблемы, связанные с его использованием. Основными рисками являются нарушение защиты данных и возможность ошибок в принимаемых решениях. Кроме того, необходимо учитывать возможное сопротивление со стороны педагогов и обучающихся, которые могут опасаться, что искусственный интеллект заменит человеческий фактор в образовании.

Значение технологий искусственного интеллекта в образовании.

Технологии искусственного интеллекта (далее – ИИ) с каждым годом все глубже проникают в сферу образования. Они способны изменить привычные методы и способы обучения. Возможности ИИ улучшают образовательные процессы и заставляют переосмыслить подходы к обучению. 

Развитие генеративного ИИ и массовое распространение больших языковых моделей, наподобие ChatGPT, спровоцировало новую волну обсуждений роли этих технологий. В России пока уровень проникновения ИИ в сферу образования невысок. 

Основная цель внедрения технологий в образовательные процессы – повышение качества обучения, которое сложно измерить объективной системой показателей.

Технологии разными темпами проникали в сферу образования и до сих пор не меняли ее кардинально. Модель «учитель – ученик» существует с древних времен, когда только зарождались первые школы. Она не изменилась даже после появления в образовательных учреждениях компьютеров в 60-70-х годах прошлого века.

В XXI веке внедрение технологий в процесс обучения идет более активно, в первую очередь, это обусловлено широким распространением связи и интернета. Сильным стимулом стала пандемия коронавируса, которая заставила образовательные учреждения по всему миру перейти на дистанционный формат обучения.

Технологии ИИ обладают большим потенциалом для индустрии образования.

Возможность ИИ устанавливать связи между разрозненными источниками данных поможет обучающимся выявить те сферы, в которых им потребуется взаимодействие в режиме реального времени или дополнительная помощь. В результате ИИ позволят разработать индивидуальную образовательную траекторию для каждого обучающегося с учетом его сильных и слабых сторон, способностей и поставленных задач.

Прогнозная аналитика и машинное обучение также обладают значительным потенциалом для развития социальных и эмоциональных навыков, необходимых в процессе обучения, поскольку позволяют педагогам сделать учебный процесс персонализированным на основе анализа как качественных, так и количественных данных, чтобы содействовать обучающимся в овладении этими навыками. Кроме того, технологии позволяют учиться в любое время и в любом месте, тем самым способствуя демократизации образования и помогают максимально раскрыть свои способности обучающимся, которые не могут посещать учебные заведения.

Эффективное использование искусственного интеллекта, данных и аналитики, а также машинного обучения может позволить педагогам сделать процесс обучения более увлекательным за счет применения технологий для погружения в виртуальную среду. Появление этих захватывающих новых технологий повышает значимость роли учителя – технологии расширяют его возможности, но не могут заменить его.

Посредством анализа данных из всех доступных источников и генерации рекомендаций по созданию индивидуальных образовательных траекторий, ИИ позволяет педагогам существенно сократить временные затраты на изучение и сопоставление данных (эта задача становится практически невыполнимой, если данные непрерывно изменяются, а количество слагаемых успеха и различных источников, которые необходимо учитывать, велико).

Данные и аналитика также могут повышать эффективность командной работы в образовательной организации. Педагоги-предметники, руководители подразделений, методические службы, службы социального обеспечения и руководство могут координировать свои усилия, чтобы совместно создавать и реализовывать индивидуальные вспомогательные программы на основе общего набора показателей.

Для обучающихся, родители которых принимают активное участие в их образовании, более высока вероятность регулярного посещения занятий, хорошей адаптации к школе, занятий по программам углубленного изучения определенных предметов и достижения более высоких результатов в обучении. Кроме того, такие обучающиеся, как правило, более коммуникабельны и намного чаще продолжают обучение после окончания средней школы, поступая в вузы. Технологии ИИ способствует вовлечению родителей в обучение, позволяя им не просто наблюдать за успехами своего ребенка, но и становиться непосредственными участниками процесса.

Руководители учебных заведений несут ответственность за принятие решений, которые могут оказать влияние на каждого обучающегося и педагога. И если раньше считалось, что руководству образовательной организации достаточно было следить за успеваемостью, то сейчас признается, что подготовка обучающегося к жизни требует развития различных навыков и способностей, и все они должны быть неотъемлемой частью программы обучения.

Педагоги и администрация образовательных организаций должны оценивать не только такие основные факторы, как поведение и посещаемость, но и работу на занятии, настойчивость, оптимизм, уверенность в себе, критическое мышление и ряд других факторов, которые определяют успех в будущем. Без ИИ руководители учебных заведений не могут анализировать все эти разнородные факторы применительно к каждому обучающемуся или делать выводы, необходимые для своевременной поддержки.

При интеграции технологий ИИ в сферу образования необходимо сбалансировать потенциальные возможности и риски. Должна сохраниться центральная роль педагога в системе образования. Так как несовершеннолетние особенно уязвимы, то необходимо развивать их грамотность в области ИИ и способность к критическому анализу. Интеграция должна происходить при комплексном государственно-частном партнерстве и при взвешенной оценке воздействия.

Предлагается пять условий, на основе которых можно сбалансировать пользу и риски:

1) в разработке образовательного ИИ должны участвовать педагоги и лидеры индустрии, чтобы он отвечал разнообразным потребностям обучающихся;

2) необходимо обеспечить защиту информации, внедряя надежные протоколы конфиденциальности и безопасности;

3) инновационные модели финансирования обеспечат беспрерывное совершенствование алгоритмов, проведение независимых испытаний и оценок решений ИИ;

4) обучающиеся, педагоги и специалисты сферы образования должны проходить обучение по работе с ИИ, чтобы использовать его наиболее эффективно и безопасно;

5) принципы равенства и инклюзивности должны занимать центральное место при разработке программ, обеспечивающих широкое распространение грамотности в области ИИ.

По мнению ЮНЕСКО, сфера образования недостаточно готова к грамотной интеграции технологий ИИ. По данным опроса организации среди школ и университетов, только порядка 10% из них имеют стратегию или официальные политики использования генеративного ИИ.

В сентябре 2023 года ЮНЕСКО выпустило первое Глобальное руководство по использованию генеративного ИИ в образовании и научных исследованиях. Ключевое предложение – введение возрастного ценза в 13 лет на работу с программами ИИ. ЮНЕСКО призывает государства разработать нормативную базу применения ИИ в образовательных учреждениях.

В докладе АНО «Цифровая экономика» отмечается, что в России сфера образования находится на раннем этапе внедрения ИИ и отстает от приоритетных сегментов экономики. При этом у индустрии есть особая потребность в ИИ-инструментах. Авторы исследования подчеркивают, что использование ИИ в российском образовании соответствуют общемировым тенденциям. Эксперты доклада также подготовили рекомендации профильным федеральным и региональным органам власти и образовательным организациям по распространению ИИ. Они предлагают реализацию крупных инфраструктурных проектов для поддержки внедрения ИИ в государственное образование, поддержку отечественных разработок, обучение и помощь педагогам, адаптацию учебных программ и др.

В обзоре наиболее актуальных трендов развития образования эксперты Института образования НИУ ВШЭ, описывая возможные сценарии будущего индустрии, допускают масштабную диджитилизацию в привязке к технологиям ИИ. Также говорится о формировании глобальной образовательной цифровой инфраструктуры, с помощью которой может быть реализован принцип «образование через всю жизнь». Эксперты предполагают, что школы перейдут в цифровой формат. При этом неминуемо их роль снизится. Однако в ближайшее десятилетие этот вариант развития образования вряд ли будет реализован.

Использование искусственного интеллекта и иммерсивных технологий, таких как виртуальная и дополненная реальность, позволяет создавать учебные среды, в которых обучающиеся погружаются в интерактивные и живые образовательные ситуации. Это может улучшить понимание материала и сделать обучение более увлекательным. Появляются концепции образования на базе компьютерных игр (game-based-learning).

Роль учителя также эволюционирует в контексте этих изменений. От привычных методов передачи знаний педагоги становятся наставниками, организаторами и проводниками в мире информации.

Главная причина, по которой система образования требует внедрения технологий ИИ – новое цифровое поколение (digital natives). Речь идет о том, что сегодня дети, подростки и молодые люди уже интуитивно пользуются цифровыми технологиями, это понятный для них мир. Они уверенно стримят свою компьютерную игру, параллельно переписываясь в мессенджерах. Школьники уже сейчас используют умные колонки и нейросети для выполнения домашних заданий.

Таким образом, сфера образования консервативна и основана на традициях. Потому инновации приходят в образование не первыми, но зато апробированными. Особую роль в этом играют технологии ИИ, которые изменят обычные представления о методах преподавания. Уже сегодня мы наблюдаем переход от обучения по принципу «один ко многим» к персонализированному с применением искусственного интеллекта, адаптивных образовательных платформ и персонализированных образовательных программ.

Технологии искусственного интеллекта, направленные на новые способы восприятия.

Рассмотрим три технологии ИИ, связанные с новыми способами восприятия.

1. Когнитивные сервисы.

Когнитивные сервисы – это набор новых технологий, которые помогают разработчикам создавать приложения, способные видеть, слышать, говорить, понимать и даже начинают рассуждать логически. Они позволяют разработчикам, даже не обладающим непосредственными навыками или знаниями в области искусственного интеллекта или математического моделирования, добавлять в свои приложения такие функции, как распознавание эмоций и настроения, компьютерное зрение и распознавание речи, а также понимание естественного языка. Поскольку эти услуги разработчикам предоставляют крупные компании, такие как Microsoft, в виде наборов алгоритмов ИИ и интерфейсов прикладного программирования (API), при их помощи можно легко модернизировать уже существующие решения.

В коммерческом мире такие технологии уже начинают использоваться повсеместно. Компьютерное зрение и распознавание речи сейчас широко используются для снятия блокировки смартфона. Обработка естественных языков позволяет людям вести поиск в интернете, просто задавая вслух вопросы с использованием повседневных слов и фраз. Сервисы преобразования текста в речь и речи в текст можно использовать как для создания, так и для озвучивания документов и веб-страниц.

Все это имеет огромные последствия для образования. В частности, описанные выше технологии могут помочь устранить барьеры, препятствующие доступу к образованию обучающихся с ограниченными возможностями здоровья, а также способствовать демократизации образования.

Обучающимся, которым приходится сталкиваться с более серьезными учебными проблемами, поскольку их навыки чтения, письма и счета недостаточно развиты, технологии могут позволить осваивать сложный материал и одновременно развивать эти навыки, оставаясь включенными в образовательный процесс. Дополняя уже существующие технологии и сервисы на основе ИИ, новые технологии могут ускорить получение важной информации – педагог может просто озвучить ИИ вопрос, вместо того чтобы вводить подробный запрос с помощью клавиатуры или мыши.

2. Виртуальная, смешанная и дополненная реальность.

Виртуальная реальность полностью погружает пользователя в виртуальную среду, созданную компьютером. Хотя для ощущения виртуальной реальности обычно необходима гарнитура, которая либо подключена к внешнему компьютеру или игровой консоли, либо функционирует автономно, наиболее продвинутые технологии виртуальной реальности способны обеспечить свободу передвижения – пользователи могут перемещаться в цифровой среде, слышать звуки и использовать специальные ручные контроллеры для ориентации в пространстве и воспроизведения тактильных ощущений.

В дополненной реальности пользователи по-прежнему могут видеть реальный мир и взаимодействовать с ним, одновременно просматривая цифровой контент, доступ к которому обеспечивают специальные очки или гарнитуры, накладывающие цифровой контент на реальную среду.

Смешанная реальность объединяет виртуальные объекты с реальным миром и позволяет пользователю взаимодействовать и с теми, и с другим. Пользователь может не только просматривать цифровой контент, но и взаимодействовать с виртуальными объектами, которые находятся в реальной среде.

Учебный контент с применением виртуальной, дополненной и смешанной реальности может радикально изменить образование, делая обучение более захватывающим и увлекательным. С помощью виртуальной реальности обучающиеся способны отправиться из своего класса в любую точку мира и любой момент истории и познакомиться с ним в виртуальной среде.

Дополненная реальность позволяет обучающимся просматривать голографические инструкции или информацию, наложенную на физический объект, предоставляя им дополнительные сведения об этом объекте.

Смешанная реальность может использоваться, например, в подготовке медиков или инженеров, обеспечивая обучающимся возможность «проводить вскрытие» или «ремонтировать» машины, которые они рассматривают как голограммы в реальной среде, и позволяя сосредоточиться на практике, не ограничиваясь теорией.

Хотя эти новые технологии пока еще продолжают развиваться, скорость их развития возрастает экспоненциально, и некоторые специалисты в сфере образовательных технологий уже предсказывают, что в будущем недорогие версии таких технологий заменят учебники и выведут учебный процесс за пределы классной комнаты.

Искусственный интеллект позволит не только внедрять эти захватывающие новые технологии, но и анализировать их эффективность и  оптимизировать преимущества, которые они могут обеспечить как обучающимся, так и педагогам.

3. Интернет вещей и периферийные вычисления.

Под Интернетом вещей принято понимать сеть физических объектов («вещей»), в которые встроены датчики, программное обеспечение и иные технологии, позволяющие подключаться к другим устройствам и системам через интернет и обмениваться данными с ними без участия человека.

Устройства, относящиеся к Интернету вещей, могут быть простыми, как лампочка, которую можно включать и выключать удаленно, и сложными, как беспилотный автомобиль. Подключенных «вещей» уже больше, чем людей, и исследователи предсказывают, что к 2025 году число подобных устройств превысит 40 миллиардов.

Многие образовательные учреждения уже используют Интернет вещей, чтобы повысить эффективность управления своей инфраструктурой и снизить затраты на ее эксплуатацию, – от использования датчиков для управления отоплением и освещением в зависимости от фактической занятости классных комнат или зданий, что приводит к повышению энергоэффективности и сокращению эксплуатационных расходов, до использования удаленных камер и биометрии, чтобы сделать территорию учебного заведения более безопасной.

Периферийные вычисления – это архитектура информационных технологий, в которой данные обрабатываются на периферии («границе») сети, максимально близко к пользователю или источнику данных. Это означает, что нет необходимости отправлять данные для обработки или хранения в централизованное (облачное) хранилище, что снижает временные затраты на обработку данных и требования к пропускной способности. Ключевым преимуществом периферийных вычислений является возможность сократить время задержки, проще говоря, все происходит быстрее.

Технологии искусственного интеллекта, направленные на новые способы действия.

Технологии искусственного интеллекта, направленные на новые способы действий, включает метакогнитивный скаффолдинг и персонализированную оценку и аттестацию.

Термин «скаффолдинг» подразумевает оказание помощи обучающемуся сугубо по мере необходимости, с постепенным сокращением или минимизацией объема вмешательства педагога по мере повышения компетентности обучающегося.

Использование ИИ в образовании позволяет не только определять, когда и в чем обучающимся необходима помощь, но и следить за тем, когда стоит увеличить или уменьшить объем оказываемой обучающимся помощи в ходе образовательного процесса. Поскольку ресурсы и время педагога ограничены, это может существенно повысить способность образовательной организации эффективно и рационально удовлетворять потребности всех обучающихся, позволяя оптимизировать процесс обучения и увеличить количество тех, которые успешно оканчивает учебное заведение.

Инновационная среда обучения, хотя и имеет много преимуществ, также может создавать обучающимся новые проблемы. Необходимость активного группового обучения или обучения во взаимодействии с другими обучающимися, использования преимуществ новых методов и педагогических приемов, которые могут быть характерны для дистанционного обучения или «перевернутого класса», эффективного общения с помощью различных средств коммуникации – все это порождает повышенные требования к способности обучающегося самостоятельно решать проблемы и контролировать собственную учебную деятельность. Обучающимся потребуется помощь в планировании и подготовке к обучению, в контроле за осмыслением процесса обучения и в оценке результатов обучения по завершении учебного процесса.

ИИ может играть определенную роль в метакогнитивном скаффолдинге, позволяя обучающимся самим извлекать пользу из выводов, полученных в ходе их обучения. Обучающиеся все чаще становятся главными пользователями технологий и сервисов ИИ, а не просто субъектами данных, которые анализируют педагоги, администраторы и владельцы систем. Обучающийся, который лучше понимает, как он учится и как думает, имеет большую свободу действий и контроль над своим образованием, а также приобретает жизненно важные знания о себе, которые служат основой для непрерывного обучения.

Предоставляя возможность учиться в любое время и в любом месте, технологии помогают демократизировать образование и позволяют обучающимся, которые в настоящее время не могут посещать занятия в реальной образовательной организации, максимально полно раскрыть свой потенциал. Судя по достижениям в сфере использования образовательных технологий за последние десятилетия, ИИ способен претворить в жизнь идею персонализированного обучения, позволяя получать огромные объемы данных и формулировать выводы, которые можно использовать для разработки образовательной траектории, учитывающей индивидуальные потребности и таланты обучающегося.

Искусственный интеллект также будет играть важную роль в решении еще одной серьезной задачи, стоящей перед специалистами в области образовательных технологий – проведении персонализированной оценки достижений обучающихся.

Современные формы оценивания в образовательных организациях редко ориентированы на навыки, которые будут необходимы обучающимся для выхода на рынок труда. Тесты с несколькими вариантами ответов, промежуточные и итоговые экзамены могут служить для оценки некоторых навыков мышления высшего порядка, которые потребуются в XXI веке – способности вспомнить уже известное, сравнить, провести анализ и прийти к определенным умозаключениям. Однако традиционные формы оценивания мало пригодны для оценки общекультурных навыков, коммуникабельности, моральных характеристик, умения взаимодействовать, сотрудничать и эффективно работать в команде, которые имеют не меньшее значение для будущих работодателей и для способности выпускника жить и достигать профессиональных успехов в XXI веке.

В дополнение к стандартным тестам учреждения и системы образования уже вводят оценивание умения применять знания на практике, создание портфолио обучающихся, а также стандартизованные проекты и задания, требующие от обучающихся умения использовать полученные знания и навыки. Эти формы текущего и итогового контроля дают педагогам возможность предоставить обучающимся оперативную обратную связь, а не ретроспективную оценку знаний,  полученных  в  прошлом  (как  это  происходит,  например, в большинстве случаев на государственных экзаменах и аттестации). Однако на практическом уровне внедрение многочисленных параметров оценки обязательно приведет к значительному увеличению объема генерируемых данных, которые должны будут отслеживать и анализировать как педагоги, так и администраторы. И если предполагается, что эти данные должны обеспечивать точную и полезную обратную связь, отражающую успехи обучающегося, без ИИ обойтись будет сложно.

Кроме того, растет спрос на новые формы аттестации, которые позволяют получить более полное представление о способностях обучающихся, а также точнее представить, насколько широкий диапазон знаний и навыков они освоили и кем они стали в результате обучения. Многие учебные заведения и все большее число образовательных систем исследуют возможности использования микросертификатов для оценки комплексных и общих достижений в обучении, включая такие навыки XXI века, как критическое мышление, творческие и коммуникативные способности и предприимчивость. Чтобы обеспечить актуальность таких микросертификатов и помочь наладить более тесную связь с местным бизнес-сообществом, их часто разрабатывают совместно с работодателями и/или согласовывают с ними.

Однако разработка новой системы сертификатов – серьезная задача. На системном уровне для решения этой задачи потребуется время, участие множества заинтересованных сторон, длительный процесс консультаций. Кроме того, эта система повлияет на разработку учебных программ. Если предполагается, что новые сертификаты должны оставаться актуальными после их введения, важно постоянно анализировать их эффективность и применимость, демонстрировать результаты анализа и выводы с использованием информационных панелей в режиме реального времени, учитывая сферы интересов или специализацию каждой заинтересованной стороны.

Таким образом, глядя на новые разработки в области преподавания и обучения, а также в сфере технологий, становится ясно, что ИИ, использование данных, аналитики и машинного обучения внесут свой вклад в формирование основы образовательных практик и возможностей, которыми обучающиеся будут пользоваться в грядущем десятилетии.

Искусственный интеллект в образовании уже служит источником реальных преимуществ для обучающихся, педагогов, руководителей образовательных организаций, родителей, администраторов и провайдеров и в будущем послужит катализатором изменений.