Кай-фу Ли - Сверхдержавы искусственного интеллекта [Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок] [litres]

Разумеется, магазинами дело не ограничится. Те же самые приемы – визуальная идентификация, распознавание речи, создание подробного профиля пользователя на основе прошлого поведения – могут применяться для создания индивидуальных образовательных программ, в которых будут учитываться имеющиеся знания и опыт человека. Современные системы образования по-прежнему основаны на модели XIX века: все учащиеся вынуждены учиться с одинаковой скоростью, проходить один и тот же материал, в одном и том же месте и в одно и то же время. Школы работают как конвейер, переводя детей из класса в класс каждый год, независимо от того, насколько полно они усвоили то, чему их учили. Эта модель прежде имела смысл из-за ограниченности ресурсов, включая время и внимание преподавателей.

Однако ИИ поможет нам преодолеть эти ограничения. Алгоритмы на его основе могут адаптировать образовательный процесс для каждого учащегося и дать педагогам больше свободного времени для индивидуальных занятий.

Система обучения, опирающаяся на ИИ, строится на четырех составляющих: обучение в классе, домашние задания и упражнения, контроль и оценки, индивидуальные занятия. Поведение и результаты каждого учащегося вносятся в его личный профиль. Этот профиль содержит подробный отчет обо всем, что влияет на образовательный процесс, например, какие понятия учащийся уже усвоил, над чем ему еще нужно поработать, как он реагирует на различные методы обучения, насколько внимателен во время занятий, как быстро отвечает на вопросы и какие стимулы могут помочь ему добиться лучших результатов. Чтобы увидеть, как эти данные аккумулируются и используются для модернизации учебного процесса, давайте рассмотрим четыре составляющие, перечисленные выше.

В школьных классах будет работать модель параллельного преподавания: трансляция лекции высококвалифицированного педагога и личное общение с учителем в классе. Педагог с самым высоким рейтингом читает лекцию с большого экрана телевизора, установленного в передней части учебной аудитории. Одновременно эта лекция идет в 20 других аудиториях и сопровождается вопросами, на которые учащиеся должны ответить, нажимая кнопки на пульте. Таким образом педагог получает мгновенную обратную связь, позволяющую судить о том, понимают ли они смысл сказанного.

Во время лекции камеры на передней стене комнаты анализируют выражение лиц, позы и жесты учащихся, чтобы оценить, насколько они сосредоточены и хорошо ли понимают слова преподавателя. Все эти данные – результаты ответов на вопросы с помощью пульта, оценка вовлеченности и степень понимания – направляются непосредственно в профиль учащегося, формируя в режиме реального времени картину того, что он усвоил и с чем ему нужна дополнительная помощь. Но обучение в классе или аудитории – это лишь часть общей системы. Когда учащиеся отправляются домой, вступают в дело алгоритмы, генерирующие для каждого из них вопросы домашнего задания. В то время как преуспевающие учащиеся будут работать над заданиями более высокого уровня, те, кто хуже усвоил материал, получат более простые вопросы и, возможно, дополнительные упражнения.

На каждом этапе время, затраченное учащимися, и результаты работы над различными заданиями вводятся в их профили, что позволяет адаптировать их индивидуальные программы. Кроме того, при изучении таких предметов, как английский (в китайских государственных школах он обязателен), технологии распознавания речи на основе ИИ позволят организовать занятия на самом высоком уровне даже в отдаленных регионах. Высокоэффективные алгоритмы распознавания речи могут оценивать и корректировать английское произношение учащихся без участия носителей языка.

Эти же инструменты могут облегчить педагогам их рутинную работу, что позволило бы им уделять больше времени самим учащимся. Китайские компании уже использовали технологии распознавания образов для разработки сканеров, способных проверять ответы на контрольные вопросы с выбором из нескольких вариантов и с заполнением пропусков. Умные машины могут даже находить распространенные орфографические или грамматические ошибки в сочинениях и снимать за них баллы. Такие технологии ИИ избавляют педагогов от необходимости исправлять элементарные ошибки и позволяют им использовать освободившееся время для того, чтобы донести до учащихся более важные и сложные вещи. И наконец, если ребенок не справляется с программой, ИИ сообщит родителям о его проблемах и подробно объяснит, какой материал дается ему тяжело. Родители могут использовать эту информацию, чтобы нанять удаленного репетитора через такие сервисы, как VIPKid, который позволяет находить американских преподавателей для онлайн-занятий английским языком с китайскими учащимися. Возможности дистанционного обучения были доступны нам уже достаточно давно, но в наши дни ИИ восприятия позволяет создавать платформы, способные непрерывно собирать данные об успехах учащихся, анализируя их мимику и эмоциональное состояние. Эти данные позволили бы платформам подбирать преподавателей, которые лучше всего работают с определенными категориями детей.