Cât de inteligență artificială modelează viitorul educației

Atunci când comparați sala de clasă tipică din secolul 21 cu cea de la începutul anilor 1900, diferențele nu sunt teribil de evidente. Profesorii vor sta în față, vor da instrucțiuni și vor împărtăși note cu privire la o versiune modernă a vechii tablă - să zicem, un proiector aerian sau un ecran de calculator partajat. Studenții vor sta la pupitrul lor în clasă sau se vor uita prin intermediul unui software online de video-conferință. Tehnologia s-a schimbat: o mulțime de instrumente și procese au fost digitalizate, unele dintre ele au fost automatizate și barierele geografice au fost înlăturate într-o oarecare măsură, dar actorii și elementele au rămas la fel.

Dar, datorită progreselor în inteligența artificială (AI) și învățarea mașinii, o transformare lentă, dar constantă, vine la educație, sub capotă. În câțiva ani, profesorii nu vor mai fi singuri în a suporta sarcina de a pregăti generația tânără sau forța de muncă la corporații.

Deja, algoritmii AI ajută la sporirea educației prin colectarea, analizarea și corelarea fiecărei interacțiuni care are loc în sălile de clasă fizice și virtuale și îi ajută pe profesori să abordeze punctele specifice de durere ale fiecărui elev. Acesta ar putea fi începutul unei revoluții într-una dintre cele mai vechi și valoroase abilități sociale pe care omenirea le-a dezvoltat și un imperativ într-o lume în care oamenii trăiesc și lucrează alături de mașinile inteligente.

Măsurarea progresului cursanților

Instructorii trebuie să țină seama de fiecare reacție la o prelegere, de fiecare observație goală sau atentă, fiecare răspuns dornic sau ezitant la o întrebare, fiecare misiune care este transformată devreme sau târziu și mult mai mult atunci când evaluează înțelegerea unui concept a unui student. Așa se poate afla unde au rămas studenții și îi pot conduce în direcția corectă.

Acesta este și motivul pentru care măsurarea progresului unui elev, un efort care este profund social, este una dintre cele mai mari provocări cu care se confruntă un profesor și o sarcină greu de îndeplinit cu un software clasic bazat pe reguli.

"Prelegerile de curs, fie într-un campus universitar, fie într-o corporație, sunt preponderent de un singur nivel, modul dominant fiind profesorii care vorbesc studenților", spune Chris Brinton, șeful de cercetare la Zoomi, o companie AI care este specializată în captarea și analizarea datelor comportamentale în setările educaționale. "Acest lucru este născut din necesitate: ar fi imposibil, sau cel puțin ineficient din punctul de vedere al timpului, ca profesorul să întrerupă prelegerea pentru perioade îndelungate de timp și să se adreseze fiecărui elev preocupat individual pentru a aduce toți pe aceeași pagină. În schimb,, de obicei, un student cu multe întrebări i se va cere să urmeze instructorul în afara timpului de curs."

Cu toate acestea, algoritmii de învățare automată, care se bazează pe analiza și găsirea tiparelor și corelațiile dintre punctele de date, se dovedesc a fi un instrument eficient în a ajuta profesorii să cuantifice înțelegerea unui elev de o prelegere.

„Analizând datele specifice ale studenților, AI are potențialul de a ajuta la suprafața mai rapid în zonele în care studenții ar putea avea nevoie de mai mult ajutor, îmbunătățind astfel realizarea și sprijinul profesorului”, spune Jessie Woolley-Wilson, președinte și CEO al DreamBox Learning, o matematică inteligentă -platforma de livrare.

Dotarea clasei cu inteligență artificială este echivalentul oferirii fiecărui elev de un îndrumător digital, explică Brinton. „Algoritmii care conduc AI pot fi instruiți pentru a detecta când un cursant se luptă și ce i-a determinat să se lupte, sau când sunt plictisiți și ce i-a provocat plictiseala”, spune el.

Aceasta este o schimbare de la software-ul de învățare tradițional, care s-a bazat doar pe răspunsurile de evaluare pentru a măsura înțelegerea elevilor de subiectele studiate. „Aceste date nu sunt adesea disponibile în timpul unei prelegeri, cu atât mai puțin la granularitatea subsecundară în care un student poate trece dintr-un punct de vedere clar la confuz”, spune Brinton.

Acum există o serie de platforme bazate pe AI care creează profiluri digitale bogate ale fiecărui student prin colectarea de informații în direct din interacțiunea utilizatorului cu materialul și contextul cursului. Pe lângă păstrarea înregistrărilor de note și scoruri, Zoomi, platforma Brinton a ajutat la dezvoltarea, urmărirea micro-interacțiunilor, cum ar fi vizualizarea de diapozitive sau pagini specifice pe documente PDF, înlocuirea unei părți specifice a unui videoclip sau postarea unei întrebări sau răspuns la o discuție. forum.

Datele sunt apoi utilizate pentru a construi un model care poate oferi informații în timp real despre înțelegerea și implicarea elevului cu subiecte specifice. Modelele de date ajută, de asemenea, la găsirea tiparelor comune între mai mulți studenți și la efectuarea de analize predictive, cum ar fi prognozarea performanței elevilor în viitor.

Utilizarea mai avansată a AI poate implica utilizarea unor algoritmi complicati de viziune computerizată pentru a analiza expresiile faciale, cum ar fi plictiseala și distragerea atenției, și leagă cele de celelalte date culese despre studenți, pentru a crea o imagine mai completă a modelului de student.

Găsirea și soluționarea lacunelor în învățare

Există multiple avantaje pentru a avea un model digital fiabil care să reprezinte cunoștințele unui elev. „Datele pot fi utilizate fie automat de către un sistem inteligent pentru implicarea imediată a elevilor în experiențe de învățare care abordează în mod specific acele lipsuri de înțelegere, fie de către profesor pentru a identifica - și pentru a răspunde - acele zone specifice ale nevoii”, spune Woolley-Wilson din Cutie de vise.

Al treilea spațiu de învățare, o platformă de educație online, înființată în 2012, pentru a oferi tutoriale matematice, oferă acum algoritmi AI pentru a ajuta la îmbunătățirea performanței profesorilor. De la lansarea sa, Third Space a înregistrat date despre mii de sesiuni. În parteneriat cu University of College London, al treilea spațiu este acum angajat într-un proiect de extragere a datelor cu algoritmi AI pentru a găsi modele de învățare și predare de succes și să ofere feedback în timp real tutorilor săi online despre modul în care se ocupă studenții lor lecții.

Modelul AI pentru cursanți poate alimenta, de asemenea, sisteme inteligente de îndrumare (ITS). Tutorii inteligenți, care pot lucra într-un mediu de învățare cu ritm de sine sau împreună cu profesorii umani, folosesc datele istorice și în timp real ale unui elev pentru a le oferi un conținut personalizat, adaptat la punctele lor forte și punctele slabe. Oferirea unei experiențe de învățare personalizate este un obiectiv pe care profesorii s-au străduit întotdeauna să-l atingă.

„Sistemele de îndrumare bazate pe AI s-au dovedit a fi eficiente în predarea domeniilor tematice bine definite, cum ar fi matematica și fizica”, spune Rose Luckin, profesor de proiectare centrată pe cursant la Universitatea din London London Knowledge Lab. "AI poate ameliora momentan punctele de durere, ajutând la păstrarea înregistrărilor și prin selectarea și recomandarea resurselor pentru cursanți să le folosească."

Un exemplu este MATHIA, o platformă de învățare matematică bazată pe AI, dezvoltată de Carnegie Learning, care reflectă comportamentul tutorilor umani. MATHIA colectează diverse puncte de date și folosește algoritmi de învățare automată și modele predictive pentru a determina cunoștințele și nivelurile de abilități ale elevilor și pentru a estima performanța lor în viitor. Platforma utilizează aceste date pentru a adapta calea de învățare în funcție de procesele de învățare ale elevilor.

„Fiecare pas într-o problemă, care ar putea implica completarea unei celule într-o foaie de calcul, reprezentarea unui punct pe un grafic etc., este asociată cu una sau mai multe abilități cognitive”, spune Steve Ritter, Arhitect șef de produse la Carnegie Learning. „În funcție de faptul dacă studentul face pasul corect sau nu, sau solicită un indiciu, ajustăm estimarea noastră de cunoștințe a elevului pe abilitățile asociate.”

MATHIA folosește „urmărirea cunoștințelor”, procesul de determinare a înțelegerii de către elev a diferitelor concepte, precum și „urmărirea modelului”, procesul de înțelegere a abordării unui student în soluționarea problemelor, pentru a ajusta suportul software pentru procesul de gândire al elevului. în loc să le redirecționați către o abordare standard care poate nu are sens pentru ei. Acest lucru ajută la furnizarea de conținut personalizat, cu posibile nenumărate căi de învățare.

„Sugestii noastre, de exemplu, se schimbă în funcție de ordinea în care studenții finalizează etapele problemei, dacă această ordonare reflectă diferite modalități de abordare a problemei”, spune Ritter.

Evoluția sistemelor inteligente de îndrumare poate duce în cele din urmă la o experiență de învățare mai bună. Deși nu va fi un înlocuitor pentru profesorii umani, platformele de învățare online bazate pe AI pot juca un rol esențial în punerea la dispoziție a unei educații de înaltă calitate în zonele în care există un deficit de profesori, iar elevii trebuie să învețe singuri.

„Combinația de date mari și AI ar putea oferi cursanților propriile lor analize personale, pe care le pot folosi pentru a deveni cel mai eficient cursant care poate fi”, spune Luckin.

Cunoașterea de sine (a ști ce faci și nu știi) și autoreglarea (de exemplu, a fi capabil să te oprești de la a fi distras de ceea ce face altcineva) sunt două abilități pe care astfel de sisteme le pot ajuta să se dezvolte, potrivit lui Luckin.

„AI poate fi folosit pentru a construi aceste abilități cheie pentru a dezvolta aceste abilități-cheie prin reflectarea datelor personale cu ajutorul interfețelor și vizualizărilor concepute cu atenție”, spune Luckin. „În acest fel, toți elevii ar putea fi ajutați să fie mai buni la învățare, ceea ce ar fi util în toate domeniile”.

Unul dintre avantajele sistemelor de învățare bazate pe AI este asistența perfectă pe care o pot oferi. „Aceleași tehnologii inteligente care îi ajută pe elevi și pe profesorii lor din interiorul clasei ar trebui întotdeauna să fie îndrumați să facă același lucru în afara clasei”, spune Woolley-Wilson. "Ele pot aduce aceeași putere a recomandărilor personalizate oriunde este studentul. Oportunitățile de învățare și accesul nu ar trebui să mai fie limitate la un anumit timp sau loc așa cum au fost de obicei în trecutul nostru analog."

Pregătirea corporativă poate beneficia și de personalizarea AI. Zoomi, care oferă instrumente online de formare profesională, folosește algoritmi AI pentru a recunoaște preferințele cursanților și pentru a adapta dinamic conținutul cursului pentru a răspunde nevoilor lor. De exemplu, bazându-se pe comportamentul trecut al utilizatorului și reacția la diferite tipuri de suport, platforma poate decide dacă materialul de curs ar trebui servit într-un format PDF sau video. Partenerii de afaceri progresivi folosesc platforma din 2016 pentru a instrui profesioniști în domeniul resurselor umane, ceea ce a dus la o creștere de 12 la sută a finalizării cursului și o creștere a veniturilor cu 30 la sută.

Găsirea și soluționarea lacunelor din predare

Când elevii rămân în urmă într-o lecție, defectele metodelor de predare și ale curriculumului sunt adesea la fel de vinovate ca punctele slabe ale elevilor înșiși. A fost cauza înțelegerii greșite a elevului despre materialul însuși, despre modul în care acesta a fost prezentat sau despre calendarul materialului în fluxul curriculumului? Să fi fost că elevul a avut gripa atunci când unele concepte necesare au fost acoperite anterior? Cum s-a angajat elevul cu materialul - activ sau pasiv?

Acestea sunt câteva dintre întrebările la care orice profesor trebuie să răspundă atunci când evaluează calitatea unei lecții predate și investighează cauzele fundamentale ale problemelor în învățare.

„Sistemele mari pot folosi seturi de date uriașe pentru a ajuta profesorii să găsească atât punctele slabe ale curriculumului, cât și să găsească studenți în dificultate”, spune Woolley-Wilson. "Și este important să ne amintim că cantitatea de ajutor oferită profesorului depinde de calitatea datelor disponibile care informează analiza."

Platforma online de învățare adaptivă DreamBox utilizează datele pe care le colectează de la studenți pentru a descoperi lacunele de învățare și apoi îi ajută pe profesori să le abordeze la nivelul clasei sau pentru anumite grupuri sau studenți individuali. Aceasta poate include crearea de grupuri de strategie, planuri de învățare personalizate sau sarcini concentrate care abordează lacunele specifice și completează programa de bază.

AI ajută, de asemenea, profesorii în evaluarea relevanței materialului lor didactic. „În timp ce conținutul este livrat„ live ”într-un cadru de clasă, majoritatea instructorilor își pregătesc materialele în format electronic”, spune Brinton, cercetătorul de la Zoomi. "Drept urmare, este posibil ca tehnologiile AI să interpreteze materialul, să determine subiectele abordate și chiar să analizeze materialele de evaluare a cursului pentru a obține o perspectivă cât de bine evaluarea acoperă conținutul cursului."

Zoomi folosește Natural Language Processing (NLP), ramura AI care analizează conținutul și contextul materialului scris, pentru a cântări calitatea materialului de curs al unui profesor. Algoritmii Zoomi elimină conținut care nu are un impact pozitiv asupra procesului de învățare. De asemenea, compania lucrează la algoritmi care măresc experiența de învățare prin găsirea de conținut complementar și repunerea acesteia pentru a se încadra în contextul unei lecții particulare în care un student se luptă.

"În curând, algoritmii pot fi capabili să modifice propozițiile pentru claritate, și chiar să scrie materiale noi pe cont propriu la fel cum ar face un om", spune Brinton.

Content Technologies, Inc (CTI), o companie de cercetare și dezvoltare a inteligenței artificiale cu sediul în California, a dezvoltat AI care generează automat conținut educațional personalizat. Motorul CTI folosește învățarea profundă pentru a ingera și analiza programele și materialele de curs, stăpânește cunoștințele și generează conținut nou, cum ar fi manuale personalizate, rezumate la capitole și teste cu alegere multiplă. Tehnologia este folosită de o serie de companii și instituții de învățământ.

Educația va rămâne o experiență socială

În timp ce am observat eforturi impresionante în aplicarea inteligenței artificiale în educație, rezultatele palide în comparație cu alte domenii în care algoritmii AI provoacă perturbări majore. Motivul este că educația și învățarea sunt în esență experiențe sociale extrem de greu - dacă nu imposibil - de automatizat.

"AI nu poate înlocui profesorii, pentru că nu are conștientizare de sine sau reglementare metacognitivă și îi lipsește empatia", Luckin, profesorul de la UCL Knowledge Lab. „Cu toate acestea, AI, atunci când designul său este informat de ceea ce știm despre învățare și predare (adică științele învățării), poate fi combinat cu date mari despre cursanți pentru a despacheta cutia neagră a învățării și pentru a permite cursanților, profesorilor și părinților să urmărească progresul pe mai multe subiecte, abilități și caracteristici - acest lucru poate oferi informații vitale pentru a sprijini elevii să devină mai eficienți ca studenți, precum și pentru a-i ajuta să învețe cunoștințe și abilități."

Mărirea și asistența oferită de AI procesului de educație și învățare îi va face pe profesori și mai productivi și mai eficienți. „Profesorii se vor putea concentra pe ceea ce pot face cel mai bine: să creeze conținut excelent, să ofere prelegeri puternice și să abordeze cele mai omniprezente puncte de durere atât în ​​persoană, cât și de la distanță, individual și în grup”, spune Brinton.

Un alt aspect social al educației este colaborarea. Studenții de multe ori învață mai multe lucrând în grup și între ei, așa cum procedează de la ascultarea prelegerilor și rezolvarea problemelor în ritmul lor. „Obiectivele educației includ mai multă interacțiune socială, cum ar fi învățarea de a fi un bun colaborator sau de a comunica cu ceilalți”, spune Ritter, arhitectul produs de la Carnegie Learning. "Deci, o provocare în personalizarea instrucțiunii este de a echilibra văzând un student ca un elev independent, care poate continua în ritmul său, cu nevoia de a lucra în colaborare cu ceilalți."

Dar AI ar putea deveni și un facilitator în învățarea colaborativă. Intelligence Unleashed , o lucrare de cercetare comună a UCL și Pearson, pe care Luckin a coautorizat-o, explică faptul că AI poate susține învățarea colaborativă prin compararea modelelor de studenți ai elevilor și sugerează grupări în care participanții se află la un nivel cognitiv similar sau au abilități complementare și se pot ajuta reciproc.. AI poate participa, de asemenea, la grupuri de studenți în calitate de membru și poate ajuta la discuțiile în direcția corectă, oferind conținut, formulând întrebări și oferind puncte de vedere alternative.

Ubiquitatea AI în cadrul procesului de învățare va revoluționa în cele din urmă educația. Potrivit unui raport al Universității Stanford, în următorii cincisprezece ani, este probabil ca profesorii umani să fie ajutați de tehnologii AI, care vor duce la o interacțiune umană mai bună atât în ​​clasă, cât și în casă.

Clasa ar putea rămâne mai mult sau mai puțin așa cum este astăzi, dar datorită asistenților digitali, algoritmilor AI și profesorilor mai capabili, generațiile viitoare vor avea acces la o educație de calitate superioară și vor putea învăța într-un ritm mult mai rapid.