Измеряем эффективность искусственного интеллекта в системе образования и не только.
Словосочетание «Искусственный интеллект» (ИИ) и все, что крутится вокруг него в последнее время – одна из самых животрепещущих тем во всем мире. Горячий пирожок в технологической среде. Он оказал влияние на многие аспекты жизни, в том числе на образование. Эксперты в данной области заявляют, что «искусственный интеллект» — это общий термин и следует разделять такие специальности, как программирование, статистика и машинное обучение. Машинное обучение всегда подразумевает использование искусственного интеллекта, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.
Машинное обучение – это раздел программирования. Это про создание алгоритмов, которые обучаются и развиваются на основе получаемых данных. Машинное обучение объединяет в себе ряд дисциплин: теоретическая и прикладная математика, программирование
автор ТГ-канала DLStories | Нейронные сети и ИИ, соучредитель школы глубокого обучения МФТИ МПФИ Deep Learning School.
Сейчас практически все образовательные учреждения, корпоративные университеты стремятся использовать ИИ, чтобы сделать обучение более эффективным и доступным для всех. Цифровой разум обеспечивает новые возможности для улучшения эффективности, доступности и персонализации обучения и может применяться в различных отраслях и сферах деятельности.
Например, в ИТМО существует целая команда, которая разрабатывает решения на базе ИИ для оптимизации учебного процесса и внедрения data-driven (с англ. «управляемый данными», ред.) подхода в университет. Одно из таких решений – применение технологий компьютерного зрения для мониторинга и оптимизации загруженности аудиторией.
Стандартный способ узнать, занято то или иное помещение, — проверить расписание. Но такой способ работает далеко не всегда: пары иногда проводят онлайн или заменяют работу в классе на самостоятельное задание — а, значит, и аудитория окажется пустой. Система, которая анализирует данные с видеокамер, позволяет понять, насколько учебное расписание соответствует действительности и как его можно оптимизировать: например, быстро определить свободные аудитории и использовать их для других активностей. При этом не нужно вручную проверять, проводится ли занятие в аудитории по расписанию и искать свободные классы, теперь с этим справляются камеры. Кроме того, эти данные используют, чтобы отражать загруженность помещений в приложении для студентов.Данные оформляются в виде тепловых карт. Система не собирает персональные данные (в том числе биометрические), поэтому она безопасна. Её можно легко масштабировать в другие ВУЗы и адаптировать для решения других задач, связанных с видеоаналитикой
Применение видеоаналитики и не ограничивается только образовательной сферой, она может быть использована для решения бизнес-задач, например, в ритейле. Так, с помощью сервиса можно будет отслеживать перемещения покупателей в торговом зале, стенды, у которых они задерживаются или наоборот, секции, к которым никто не подходит.
Однако, развитие и эффективность искусственного интеллекта на данный момент эксперты оценивают по-разному.
На самом деле искусственный интеллект еще сравнительно слаб. По своему развитию он находится где-то между ручкой и попугаем. Он делает только то, что скажет ему человек, а именно поставит ему конкретную задачу. И это тоже надо уметь делать, чтобы получить желаемый результат. У ИИ нет глобальных целей, нет эмоций. Он неплохо распознает картинки, написанный текст, предсказывает успеваемость учеников/студентов, заполняет журнал посещаемости при наведении камеры на аудиторию. Модели ИИ трансформируют, обобщают информацию, но они это делают не для создания шедевров в искусстве или науке, а для того, чтобы максимально скопировать человека, скопировать даже в том, что мы все немного разные. Так что ИИ будет нам помогать и делать это эффективно. Освобождая больше времени на генерацию идей и забирая все больше рутины
главный научный сотрудник научной лаборатории «Прикладное моделирование» РЭУ им. Г.В. Плеханова.
Помимо этого, искусственный интеллект уже используется в таких областях, как управление системами безопасности и прогнозирование тенденций на рынке труда. Он также помогает в разработке персонализированных обучающих алгоритмов, которые учитывают специфические потребности каждого студента и предлагают соответствующие задания для развития их навыков.
Одним из самых важных аспектов использования ИИ в образовании является улучшение доступности обучения для всех. Искусственный интеллект также меняет требования к учебным программам и квалификации преподавателей. Педагогам необходимо не только обладать знаниями в своей области, но также иметь представление о технологиях ИИ и их использовании в образовании. Кроме того, учебные программы должны учитывать новые технологии и научные открытия, которые становятся доступными благодаря ИИ. И пандемия здесь также сыграла свою роль.
Татьяна Гайнцева еще будучи студенткой вместе со своими коллегами из университета основала школу на базе Московского физико-технического института. Студентам преподают основы машинного обучения и искусственного интеллекта. Процесс образования интерактивный и удовлетворяет потребности учащихся, предоставляя им возможность работать с реальными объектами и решать сложные задачи. Обучение бесплатное.
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Рассказываем про искусственный интеллект и машинное обучение на языке Python. Погружаем в основы математики, работы с данными алгоритмами и методами создания моделей ИИ. И, конечно, много практики. Цель нашей школы — популяризовать машинное обучение во всех регионах России, сделать образование в этой области более доступным. Школа ориентирована на учеников старших классов школ и студентов вузов, но обучаться могут все желающие
Продолжение читать тут