4 примера использования искусственного интеллекта в онлайн-обучении
Leandash – одна из самых известных систем управления обучением, порадовал нас очень интересной статьей об использовании искусственного интеллекта в сфере онлайн-обучения. Мы не удержались и перевели, потому что сами используем Learndash для своих онлайн-курсов (кстати, у нас есть пробный урок, который вы можете пройти бесплатно) и думаем, что статья будет полезна для всех, кто разрабатывает и проводит обучающие программы, онлайн или офлайн.
Итак, начнем…
Трудно писать об искусственном интеллекте (ИИ) в онлайн или дистанционном обучении, не чувствуя, что вы участвуете в тех домыслах, которые обычно оставляют авторам научной фантастики, тем более что мы привыкли думать об этом, как о чем-то потенциально зловещем или пугающем. Однако, осознаем мы это или нет, ИИ стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.
Отчасти несоответствие, для многих из нас, заключается в том, что существующий ИИ просто не похож на самосознающих, проходящих мимо людей андроидов, которых авторы вроде Айзека Азимова, Филипа К. Дика или Артура Кларка заставили нас ожидать.
Вместо этого у нас есть сложные программы, которые очень хорошо умеют находить шаблоны, а затем корректировать поведение в соответствии с этими шаблонами для получения довольно ограниченного диапазона результатов.
Это не звучит так захватывающе (или так страшно), как в типично научно-фантастическом романе, но открывает двери для некоторых очень интересных вариантов использования, которые сегодня применяются в мире онлайн-образования.
Давайте посмотрим на несколько компаний, которые их уже используют.
Хотите узнать, как построен наш онлайн-курс по продажам? Посмотрите описание и пройдите пробный урок и тест бесплатно.
Duolingo, вероятно, является наиболее ярким примером использования ИИ в онлайн-обучении сегодня. Они открыто рассказали об исследованиях, лежащих в основе их приложения для изучения языков, настолько, что успехи, которых они добились в применении машинного обучения к изучению языков, являются частью их брендинга. У них даже есть часть сайта, посвященная их исследованиям .
“Учитывая огромное количество пользователей — более 300 миллионов — индивидуальный подход к обучению может показаться сложной задачей. Но мы не боимся трудностей! Алгоритмы машинного обучения постоянно работают над подготовкой учебных материалов, адаптируя сложность к уровню подготовки каждого пользователя”.
Как они применяют это исследование в своих курсах?
Прежде всего, ИИ Duolingo персонализирует курсы, адаптируясь к сильным и слабым сторонам, а также к предпочтениям каждого учащегося. Искусственный интеллект обращает внимание на то, каким словарным запасом владеют ученики, какими примерами грамматики являются для них сложныхми и какой контент им нравится.
ИИ Duolingo также использует обработку естественного языка для создания взаимодействия с чат-ботами, предоставляя учащимся возможность практиковаться в разговоре в режиме реального времени. Это дает возможность попрактиковать свои навыки и обрести уверенность, прежде чем им придется говорить с реальными людьми.
2. Thinkster
Как и Duolingo, Thinkster использует искусственный интеллект для индивидуального обучения математики школьниками. Ученики начинают с оценочного теста, а затем ИИ может настраивать вопросы в зависимости от уровня знаний учащегося и того, как они взаимодействуют с материалом.
Интересно в подходе Thinkster то, что он сочетает в себе искусственный интеллект с обучением живыми преподавателями математики. Это означает, что персонализация происходит не только для учеников – она также помогает подготовить репетиторов к более целенаправленной обратной связи подопечным. В результате учителя тратят больше времени на то, что действительно необходимо учащимся.
3. Querium
В то время как персонализация обучения – отличное применение ИИ, Querium идет другим путем. Эта программа виртуального обучения анализирует шаги, предпринимаемые учащимися при решении проблемы STEM, и дает немедленную обратную связь о том, что учащиеся делают правильно или неправильно. Это предотвращает усвоение учащимися неправильного ответа на задачу и избавляет учителей от огромного количества курсовых работ, которые нужно исправить.
Особенностью в использовании ИИ здесь является то, что для обеспечения правильной обратной связи он должен понимать входные данные от ученика, которые могут принимать разные формы каждый раз. Это намного сложнее, чем просто взять структурированный ответ из заданного списка и предоставить обратную связь, но это также позволяет получить более точные инструкции.
4. Alta by Knewton
Alta, новый продукт от бренда высшего образования Knewton, использует адаптивное обучение, чтобы выявлять пробелы в знаниях учащихся, а затем заполнять их с помощью высококачественных учебных материалов, выбранных из собственной базы данных.
В этом примере ИИ представляет собой учебное пособие, которое выявляет и заполняет пробелы в знаниях. При ином применении он также может помочь компаниям поддерживать обучение, чтобы сотрудники могли быть в курсе новых навыков или нормативных требований.
Описание, как используются адаптивные технологии для обучения от Alta.
Напомним, что сейчас мы видим 4 типа ИИ.
Хотя есть и другие примеры использования ИИ в онлайн-обучении, почти все они подпадают под варианты использования, перечисленные ниже.
- Языковое распознавание и анализ естественного языка. Используется при изучении языков, но также и в основных специальных приложениях. Недостатком является то, что такой алгоритм часто дает сбои с детьми или людьми, владеющими несколькими языками.
- Персонализация онлайн-обучения. Корректировка материала курса в зависимости от использования и предпочтений учащегося.
- Виртуальное (онлайн) обучение. Помощь в выставлении оценок для выявления и исправления ошибок учащихся.
- Адаптивное обучение. Упреждающее выявление и устранение пробелов в знаниях учеников.
Многие из них можно комбинировать и использовать вместе, чтобы сформировать более богатую среду обучения на базе искусственного интеллекта.
И хотя ИИ часто нужно время, чтобы обучиться (набрать достаточное количество информации на базе, который ИИ работает) и быть эффективным, чем больше программа может связывать эти различные типы, тем больше возможностей могут быть реализованы.
По мере того, как ИИ присоединяется к экономической экосистеме «программное обеспечение как услуга» (SaaS – Software as a Service), он станет более доступным для преподавателей.
Хотя многие примеры ИИ в электронном обучении по-прежнему сосредоточены на крупных предприятиях с большим бюджетом для инвестирования в эти технологии, появление рынка SaaS для ИИ (AIaaS) быстро открывает поле для дальнейших экспериментов.
Развитие ИИ в онлайн-образовании – отличная новость для всех. Чем больше преподаватели смогут экспериментировать с этой технологией, тем больше новых и новаторских способов применения они найдут.
Не так давно многие технологии, лежащие в основе Интернета, требовали специальных навыков. Мы не далеки от будущего, в котором ИИ является таким же обычным компонентом создания курсов, как и видео.