Новая норма: как технологии помогают сделать образование эффективнее

Вызовы традиционного образования

Каждый, кто хоть раз сталкивался с образовательной системой, хорошо понимает ее сложности. С одной стороны, образовательные возможности распределены неравномерно, а хороших преподавателей меньше, чем требуется. С другой стороны, все учатся с разной скоростью, но привычные модели это не всегда учитывают. Наконец, основное внимание уделяется приобретению знаний, в меньшей степени — развитию способностей и мышления. Я уверена, что искусственный интеллект поможет преодолеть все эти вызовы.

Персонализация

Внедрение ИИ позволяет удовлетворять индивидуальные потребности учащихся, предоставляя по-настоящему персонализированное образование. Традиционно учителя одновременно работают с целым классом и не могут менять содержание урока под индивидуальные потребности каждого ученика. ИИ способен проанализировать образовательные успехи учащихся, а затем представить индивидуальные стратегии обучения. В результате повышается эффективность и результативность образования. 

ИИ может автоматически регулировать уровень сложности и скорость объяснения материала в зависимости от прогресса и понимания учеников или рекомендовать подходящие для них учебные ресурсы. Например, Squirrel AI использует технологию глубокого обучения для создания тысяч персонализированных образовательных планов, помогая школам снизить нагрузку на учителей и повысить эффективность. Кроме того, генеративный искусственный интеллект способен генерировать новые вопросы по предметам на основе существующих банков заданий.

Когда ребенок изучает иностранный язык, система автоматически корректирует содержание, предлагая соответствующие способностям конкретного ребенка задания с близкими ему героями. В результате появляется мотивация учиться дальше, растет вовлечение: ученики больше не увидят слишком сложных или слишком простых заданий.

Конечно, разработка таких решений — сложный процесс. Мы собрали экспертов по предметам для деконструкции содержания учебных программ и создания подробных карт знаний, организовали тестирование системы в школах, что помогло получить данные о поведении учащихся для оптимизации модели.

Адаптивное обучение

Другое важное направление для искусственного интеллекта в образовании — адаптивное обучение, когда содержание и формат занятий в режиме реального времени приспосабливаются к скорости обучения каждого ребенка, развивая его способности и помогая раскрыться талантам.

Такое обучение не только улучшает результаты каждого ребенка, но также помогает преподавателям эффективнее управлять учебным процессом. В частности, технологии позволяют учителям получать своевременную и точную обратную связь о том, как ученики усваивают материал.

Кроме того, адаптивное обучение позволяет преодолеть географические и временные ограничения с помощью платформ онлайн-обучения, предоставляя доступ к качественному образованию максимально широкой аудитории. Скажем, решения Squirrel AI, основанные на адаптивных алгоритмах искусственного интеллекта и больших языковых моделях, уже охватили более 60 000 школ и 24 млн учащихся. После появления ChatGPT мы объединили свою собственную систему адаптивного обучения искусственного интеллекта с возможностями больших языковых моделей (LLM). С одной стороны, это усовершенствовало алгоритмы рекомендаций и отслеживание знаний. С другой стороны, это повысило точность обратной связи с 78% до 93%. 

В современных продуктах на основе искусственного интеллекта можно сопровождать ребенка на протяжении всего образовательного трека. ИИ-помощник способен объяснить сложные темы простыми словами, а ученики в результате не просто зубрят материал, а действительно развивают свои способности. Например, система Squirrel AI использует игровой контент, чтобы поддерживать постоянный интерес к обучению и развивать мышление.

Что дальше

Конечно, персонализированное обучение тоже сталкивается с трудностями. Во-первых, для точной оценки знаний и качественной обратной связи нужны обширные данные. Во-вторых, важно, чтобы преподаватели обладали определенными технологическими навыками для внедрения инструментов на основе искусственного интеллекта в учебный процесс. Разумеется, ИИ не заменяет учителя: он только оптимизирует работу и освобождает время на действительно важные задачи.

Чтобы глубоко интегрировать передовые технологии в образование, необходимо инвестировать человеческие, материальные и финансовые ресурсы в исследования и разработку. Нужно привлекать экспертов по предметам, уточнять образовательные треки, тестировать решения в школах и учитывать обратную связь — как от преподавателей, так и от учеников.

Когда это произойдет, образовательную отрасль ждут потрясающие перемены. Трансформируется роль учителей: избавившись от лишней нагрузки и автоматизировав рутинные процессы, они станут скорее наставниками и партнерами для школьников. Изменится содержание обучения: внедрение ML-решений позволит создавать более разнообразные форматы и контент, помогая учащимся лучше усваивать знания и навыки. Появятся и новые методы оценки знаний: анализ данных упростит мониторинг успеваемости в режиме реального времени. 

Контуры этого будущего проявляются уже сегодня, а в ближайшие годы станут еще заметнее. Но нужно быть осторожными и заранее продумывать последствия внедрения каждого решения, а также помнить о конфиденциальности и безопасности.

Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора