Зачем онлайн-школам искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в образовательные процессы, предлагая онлайн-школам множество возможностей для повышения эффективности обучения. Рассмотрим несколько реальных примеров использования ИИ в этой сфере:
1. Адаптивное обучение:
ИИ анализирует успехи и трудности каждого ученика, подстраивая учебные материалы под их индивидуальные потребности. Это позволяет создавать персонализированные программы, которые учитывают сильные и слабые стороны учащихся, повышая их мотивацию и успеваемость.
2. Автоматизация административных задач:
ИИ помогает автоматизировать рутинные процессы, такие как проверка домашних заданий, оценивание тестов и управление расписанием. Это освобождает преподавателей от монотонной работы, позволяя им сосредоточиться на более творческих и стратегических аспектах обучения.
3. Анализ данных об успеваемости:
ИИ-системы собирают и анализируют данные о прогрессе студентов, выявляя тенденции и потенциальные проблемы. Это позволяет преподавателям своевременно корректировать учебные планы и предоставлять дополнительную поддержку тем, кто в ней нуждается.
4. Разработка учебных материалов:
ИИ способен генерировать контент, создавать тесты и даже разрабатывать целые учебные курсы, учитывая актуальные требования и стандарты образования.
5. Анализ больших данных:
ИИ обрабатывает огромные объёмы данных, чтобы предоставить точные рекомендации и адаптации для курса или отдельного ученика.
Внедрение ИИ в онлайн-школах способствует повышению качества образования, делая его более доступным и персонализированным для каждого ученика.
Примеры использования ИИ в онлайн-школах с учетом российских сервисов
1. Генерация контента
Для создания тестов, вопросов или даже текстов можно использовать решения, работающие на базе Sber AI или Yandex DataSphere. Эти системы предлагают инструменты для автоматической генерации учебных материалов.
2. Автоматизированная проверка тестов
Используйте инструменты, встроенные в платформы GetCourse или uKit Education, для автоматической проверки заданий с выбором ответов и расчёта итогового балла. Однако работа с открытыми текстовыми ответами или сложными заданиями пока ограничена.Более сложные ИИ-системы, которые анализируют текстовые ответы (например, проверяют сочинения), можно внедрить через интеграцию с внешними решениями.
3. Прогнозирование оттока студентов
Российские аналитические системы, такие как Roistat или MyBI Connect, могут помочь анализировать активность студентов и предупреждать об их "оттоке". Такие данные позволяют команде вовремя реагировать на снижение вовлечённости учеников.Разработать аналитику оттока возможно, если платформа поддерживает выгрузку данных о вовлечённости студентов и их активности (например, выполнение заданий, посещение вебинаров).
С помощью Vakas-tools прогнозирование оттока становится проще и эффективнее благодаря следующим возможностям:
1. Автоматический сбор данных
Vakas-tools интегрируется с вебинарными площадками (например, Bizon365) и автоматически собирает данные о поведении студентов, такие как:
- Посещаемость вебинаров: сколько времени провёл студент на мероприятии.
- Вовлечённость в общении: участие в комментариях, чатах на вебинарах.
- Реакции: клики по ссылкам или баннерам по предложениям.
2. Аналитика вовлечённости
При интеграции с LMS-системами (например GetCourse, при настройке определенных процессов) инструмент помогает направить собранные данные в Vakas-tools:
- Студентов, чья активность резко снизилась.
- Учеников, пропустивших важные этапы курса (например, тестирование или ключевые вебинары).
Эти данные помогают вовремя выделить студентов, которым требуется дополнительное внимание.
3. Автоматизация реакции на снижение активности
Когда система фиксирует падение активности, в Vakas-tools можно запустить следующие сценарии:
- Настройка автоматических уведомлений в чат-ботах (например, предложение консультации или мотивационного бонуса).
- Передача данных в CRM, чтобы кураторы могли связаться с учениками.
4. Удобство интеграции
Для использования аналитики оттока не нужно вручную выгружать данные. Vakas-tools автоматически интегрируется с платформами, выгружая информацию в удобном формате для анализа.
Пример использования
В одной из онлайн-школ, использующих Vakas-tools, были настроены следующие триггеры:
- Если ученик не посещает вебинары более двух недель, система отправляет ему персонализированное письмо с предложением пройти пропущенные уроки.
- Если студент пропускает три домашних задания подряд, данные передаются куратору через CRM, чтобы он связался с учеником.
Реальный кейс внедрения ИИ
Кейс демонстрирует, как ИИ-помощники увеличили вовлеченность студентов на 30% и снизили отсев на 18%» на платформе BOTBIT описывает реальный кейс внедрения искусственного интеллекта в онлайн-школе программирования. В рамках этого проекта были разработаны и интегрированы два ИИ-ассистента:
1. ИИ-консультант и администратор:
Этот бот круглосуточно отвечает на вопросы о курсах, помогает с навигацией по сайту, регистрирует на обучение и оформляет документы, тем самым автоматизируя рутинные процессы и освобождая время менеджеров для более значимых задач.
2. ИИ-наставник «TuringTutor»:
Предоставляет персонализированную поддержку студентам, помогая с выполнением домашних заданий, объясняя сложные концепции и мотивируя учащихся.
Результаты внедрения этих ИИ-ассистентов впечатляют:
- Увеличение вовлеченности студентов на 30%: студенты стали активнее участвовать в занятиях и выполнять задания благодаря постоянной поддержке ИИ-наставника.
- Снижение отсева на 18%: оперативные ответы на вопросы и персонализированная помощь повысили удовлетворенность учащихся, что привело к уменьшению числа тех, кто прекращает обучение.
- Повышение успеваемости на 15%: индивидуальный подход ИИ-наставника способствовал лучшему усвоению материала.
Но помните, что ИИ — это помощник, а не замена. Студенты ценят внимание и заботу. Автоматизация позволяет сосредоточиться на главном: поддерживать интерес учеников и помогать им достигать целей. А ИИ сделает так, чтобы никакие организационные мелочи не мешали вам вдохновлять студентов!