Openbravo-rus.ru

Образование по русски
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Интеллектуальное обучение это

Искусственный интеллект в образовании: семь вариантов применения

Инновации искусственного интеллекта (ИИ) влияют на сферы, далёкие от мира технологий. Даже консервативная образовательная отрасль в скором времени будет широко применять системы искусственного интеллекта. В этой статье консультант по вопросам образования Мэттью Линч рассказывает о разнообразных возможностях использования ИИ в преподавании.

1. Адаптивное обучение

Это самая многообещающая возможность применения ИИ в образовании. Он поможет отслеживать индивидуальный прогресс каждого студента.

Усвоил тему — пора писать контрольную работу, знания оставляют желать лучшего — система оповещает учителя о трудностях в понимании материала.

ИИ также может использоваться в интеллектуальных системах обучения.

2. Персонализированное обучение

Персонализированное обучение — широкий спектр образовательных программ, в которых методика и темп обучения зависят от потребностей каждого ученика, его особых интересов и предпочтений.

ИИ адаптирует образовательный процесс к индивидуальной скорости обучения каждого студента и предлагает задания возрастающей сложности.

Такой подход позволяет каждому выбрать комфортный режим: можно учиться как в быстром, так и медленном темпе.

3. Автоматическое оценивание

Система автоматического оценивания на основе искусственного интеллекта использует компьютерные программы, имитирующие поведение учителей при проверке домашних заданий.

Она может оценить знания студента, проанализировать ответы, предоставить индивидуальную обратную связь и создать обучающий план с учётом индивидуальных особенностей.

4. Интервальное обучение

Эта образовательная методика с использованием технологий позволяет эффективно закреплять пройденный материал.

Польские инженеры создали приложение, которое отслеживает, что именно и когда изучает студент. При помощи ИИ приложение определяет, когда студент может забыть новую информацию и рекомендует её повторить. Получить устойчивые знания можно через несколько подходов.

5. Оценка преподавателя студентами

Учебные заведения обращают внимание на отношение учеников к учителям и проводят анкетирование. Несмотря на то что бумажные опросники теперь заменили на цифровые, сам процесс обратной связи мало изменился. Однако его пора пересмотреть, потому что студенческие отзывы — важный источник информации.

Искусственный интеллект предлагает несколько интересных возможностей для оптимизации этого процесса:

  • Чат-боты могут собирать информацию, используя диалоговый интерфейс, имитирующий настоящее интервью. Такой процесс не потребует от студента особых усилий.
  • Беседы можно адаптировать под характер студента и видоизменять в зависимости от его ответов.
  • Чат-боты могут фильтровать грубые комментарии и личные оскорбления, которые иногда встречаются в формах обратной связи.

6. Умные кампусы

Умный кампус отвечает на любые запросы студентов, которые — связаны с учёбой и жизнью в студенческом городке: как найти лекционную аудиторию, зарегистрироваться на выбранный курс, получить задания, найти свободное место на парковке или связаться с профессором.

Smart-кампус уже есть в западноавстралийском университете (UWA). Он работает на Watson, суперкомпьютерной системе, созданной в IBM.

7. Контроль экзаменационного процесса

Дистанционное обучение — флагман современного образования. А дистанционные экзамены — его обязательная составляющая. Однако при администрировании такого экзамена возникает серьёзная проблема : как избежать списывания.

Контролирующие системы на основе искусственного интеллекта могут установить, сдаёт ли человек тест самостоятельно, и исключить обман.

Комментарий от ACCEL

Искусственный интеллект — основа современного онлайн-образования.

Мы видим три основных причины, по которым его нужно интенсивно внедрять в образовательный процесс:

  1. ИИ помогает сделать процесс обучения более эффективным и удобным для студента и преподавателя. Крупные российские онлайн-школы уже создают и используют программы на основе ИИ.В школе английского языка SkyEng искусственный интеллект — полноценный участник образовательного процесса, который обеспечивает адаптивное и персонализированное обучение и проверку заданий в режиме реального времени. ИИ анализирует каждое занятие, прогресс ученика и работу учителя и меняет траекторию обучения, в зависимости от результатов.
  2. ИИ повышает вовлечённость через геймификацию. Большинство онлайн-игр и обучающих тренажёров работают на искусственном интеллекте.Сервис для изучения иностранных языков Lingualeo организован таким образом, что всё обучение проходит в игровой форме вы путешествуете с львёнком по джунглям и учите язык.
  3. ИИ позволяет максимально автоматизировать бизнес. Сегодня некоторые образовательные ресурсы обходятся без участия человека: чат-боты отвечают на вопросы, роботы проводят уроки. И эта тенденция с каждым годом усиливается, благодаря развитию искусственного интеллекта и машинного обучения.

Искусственный интеллект в образовании: примеряем на Россию

Руководитель направления «Программирование» Нетологии Алексей Полехин рассказал о развитии технологий персонального обучения.

Два месяца назад администрация Фламандского региона Бельгии подписала контракт с британской ИИ-платформой Century Tech, использующей обучающие методики и решения, нейрофизиологию и обработку данных для персонализации процесса обучения в школах и университетах.

Эта новость о том, о чем мечтают родители почти каждого российского школьника: давать ребенку знания таким способом, чтобы он их усваивал в той манере, в которой это удобно его мозгу. Мы спросили экспертов, что это значит для России и когда нам ждать подобные технологии.

Алексей Полехин

Руководитель направления «Программирование» Нетологии

Как работает школа в любой стране? Учителя пытаются донести одни и те же знания до учащихся разного уровня, но часто терпят неудачу. А искусственный интеллект помогает адаптировать уроки под индивидуальные особенности каждого ученика.

Технология Century Tech будет развёрнута во всех 700 фламандских школах в ближайшие пять лет. В Century говорят, что это первый случай, когда власти приняли решение внедрить искусственный интеллект в школах в таком объёме.

Читать еще:  Сео обучение москва

Цель — заменить стандартную модель, когда преподаватели пытаются донести знания до учащихся разного уровня, но часто терпят неудачу, на принципиально новую, в которой искусственный интеллект помогает адаптировать уроки под индивидуальные особенности каждого ученика. Это подразумевает выявление тех областей знаний, с которыми он знаком или незнаком, где он чувствует себя уверенно или не очень, и оценку того, насколько ему нравится те или иные занятия. По сути, машина непрерывно анализирует прогресс каждого учащегося, выявляя тенденции потребления знаний и адаптируя уроки в соответствии с ними.

Другими словами, если ваш третьеклассник не может понять уравнения, ему не придется бежать вперед с остальным классом, а по вечерам слушать ваши объяснения про «чему равен Х». Искусственный интеллект выявит его проблему и в форме микроуроков позволит ему освоить материал.

Учитывая, что заявления о внедрении технологий, связанных с искусственным интеллектом, еще в прошлом году приходили из Австралии, соседней Белоруссии и даже Китая, мы поинтересовались у российских экспертов, насколько далека российская школа от иностранных инноваций.

Алексей Половинкин,

Внедрение ИИ в школах будет возможно тогда, когда у школьников будет постоянный доступ к компьютерам в школе и к собранным в них образовательным технологиям.

Когда каждый учащийся начнет использовать персональное цифровое устройство, можно будет говорить о начале внедрения полноценной цифровой школы. Только так мы получим цифровой образовательный след и базовый технологический фундамент для построения индивидуальных образовательных траекторий с использованием искусственного интеллекта. А затем он уже начнет обучаться и адаптировать свои знания об ученике благодаря данным, получаемым при каждом взаимодействии с системой.

Что нашим школам удалось реализовать на данный момент? В Москве активно используется МЭШ — Московская Электронная Школа. Важно понимать, что это еще не ИИ, но уже первая попытка автоматизировать образовательный процесс.

В ближайшие пять лет в России будет развиваться национальный проект «Образование», глобальная цель которого — создание единой образовательной платформы, которая даст возможность каждому школьнику получать качественное образование. В том числе с использованием адаптивного обучения и индивидуальных образовательных траекторий. А до конца 2019 года будет принято решение о разработке модели единой цифровой образовательной среды. Конечно, ИИ, как технология, могла бы стать частью этой экосистемы.

С другой стороны, в нашей стране уже есть примеры использования ИИ в образовании. Например, российский стартап Parla, который создал приложение для изучения английского языка. В основе приложения — программа, которая обучается вместе с учеником и адаптируется под его задачи и прогресс. Уже на этапе регистрации в приложении программа может анализировать данные из соцсетей и предлагать индивидуальную программу обучения, основанную на интересах конкретного человека. Это коммерческий проект, но большинство технологий зарождаются, в первую очередь, именно как коммерческий продукт».

По словам британских разработчиков, в среднем их платформу используют 20 минут в неделю в начальной школе и 40 минут в неделю — в средней. Преподаватели утверждают, что система освобождает шесть часов в неделю, — время, что можно потратить на творчество и физкультуру, которые часто вытесняются академическими дисциплинами в условиях серьезной экзаменационной нагрузки на студентов.

Также Century применяет базовые принципы нейрофизиологии для определения наклонностей, уровня знаний и выносливости студентов, темпа и подходящего времени для обучения, скорости перемещения информации из кратковременной в долговременную память. Эта аналитика впоследствии включается в алгоритмы машинного обучения.

Проблемы обучения интеллектуальных систем

Рассмотрим проблемы приобретения знаний интеллектуальными информационными системами. Процесс приобретения знаний называется обучением. Большинство обучающихся систем, разработанных до настоящего времени, ориентировано на воспроизведение компьютером механизмов приобретения знаний, свойственных человеку. Несмотря на ряд успехов в этой области, проблема сложного эвристического обучения интеллектуальных систем до сих пор не решена. С ее решением ряд исследователей связывает надежды на то, что обученные компьютеры смогут создавать программы и генерировать решения лучше, чем это удается человеку.

Смысл процесса машинного обучения можно пояснить следующим образом. В процессе повторения однотипных экспериментов происходит модификация программной системы, в результате которой система демонстрирует на следующем этапе экспериментов результаты лучшие, чем прежде.

Мы уже говорили о том, что приобретение знаний реализуется с помощью двух функций: получения информации извне и ее систематизации. В зависимости от интеллектуальных способностей ИИС возможны разные формы приобретения знаний и представления исходной информации.

Японскими специалистами по инженерии знаний предложена следующая классификация этапов обучения, соответствующих способностям компьютерных систем к формализации.

A. Получение информации без логических выводов

  1. Ввод программ.
  2. Ввод фактических данных,

B. Получение знаний извне

  1. Получение готового набора знаний, представленных во внутреннем формате.
  2. Получение знаний во внутреннем формате в режиме диалога.
  3. Получение знаний во внешнем формате и их понимание.

C. Обучение по примерам

  1. Параметрическое обучение.
  2. Обучение на основе выводов по аналогии.
  3. Индуктивное обучение.
  4. Обучение нейронных сетей.

D. Приобретение знаний на метауровне

Методы категории А можно назвать обучением без выводов или механическим запоминанием. Здесь полученная информация используется для решения задач в том же виде, в котором поступает в систему.

Читать еще:  Майкрософт эксель обучение для начинающих

В методах категории В внешняя информация поступает в компьютерную систему в форме знаний, следовательно, ее можно использовать в процессе логического вывода. Примером такой информации являются правила, поступающие в ЭС продукционного типа. В интеллектуальной системе необходимо иметь функцию преобразования поступающих знаний в формат, удобный для дальнейшего использования. Эту функцию выполняют редакторы знаний, которые, в отличие от редакторов данных в БД, не только корректируют поступающую информацию, но и выполняют проверку знаний, содержащихся в БЗ, на наличие конфликтов (противоречий) с новыми знаниями.

Если знания поступают в ИИС во внешнем формате, то кроме преобразования и редактирования возникает задача их понимания. Такие проблемы характерны для систем с ЕЯ-интерфейсом.

Одной из актуальных проблем ИИ является операционализация знаний, связанная с пониманием, преобразованием и использованием советов и подсказок, которые человек сообщает интеллектуальной системе в ходе решения конкретных задач. Советы и подсказки, поступающие в систему на естественном языке в терминах предметной области, необходимо преобразовывать в процедуры, ориентированные на выполнение определенных действий.

Категория С принципиально отличается от А и В тем, что интеллектуальные системы приобретают знания самостоятельно, выполняя сбор отдельных фактов, их обобщение и систематизацию. В процессе решения задач определенного класса (примеров) компьютерная система выявляет понятия, выбирает формат их представления и проводит структуризацию. Подобные задачи вызывают сложности и у человека.

Проблемы понимания и преобразования знаний характерны для категорий В и С, причем последняя отличается наличием процедур обобщения, примерами которых являются замена постоянных атрибутов языка (констант) на переменные, исключение описаний с ограниченным применением, индукция, абдукция и др. Способы обобщения тесно связаны с языком представления знаний в информационных системах.

Параметрическое обучение — самая простая форма в категории С. Оно заключается в определении общего вида правила, формирующего результат вывода, и в последующей корректировке входящих в него параметров, зависящих от конкретных данных. Пример обучающейся системы такого типа — известная экспертная система Meta-Dendral, предназначенная для построения структурных формул химических соединений на основе данных масс-спектрального анализа. В ней выводятся новые правила путем коррекции уже заложенных в базу знаний продукций.

Обучение по аналогии базируется на гипотезе о том, что «если две ситуации подобны по нескольким признакам, то они подобны еще по одному признаку». Подобие ситуаций распознается на основе обобщенной меры совпадения значений важнейших признаков, с помощью которых описаны ситуации.

Вопросы приобретения знаний на метауровне актуальны на современном этапе развития искусственного интеллекта, так как связаны с выработкой стратегий управления процессом решения задач в интеллектуальных информационных системах. Это направление активно развивается, но здесь пока не выработано устойчивых представлений и апробированных моделей. Вопросы приобретения метазнаний частично затрагиваются в новых направлениях Data Mining и Knowledge Discovery, которые связаны с извлечением знаний из данных

Искусственный интеллект в образовании: семь вариантов применения

Инновации искусственного интеллекта (ИИ) влияют на сферы, далёкие от мира технологий. Даже консервативная образовательная отрасль в скором времени будет широко применять системы искусственного интеллекта. В этой статье консультант по вопросам образования Мэттью Линч рассказывает о разнообразных возможностях использования ИИ в преподавании.

1. Адаптивное обучение

Это самая многообещающая возможность применения ИИ в образовании. Он поможет отслеживать индивидуальный прогресс каждого студента.

Усвоил тему — пора писать контрольную работу, знания оставляют желать лучшего — система оповещает учителя о трудностях в понимании материала.

ИИ также может использоваться в интеллектуальных системах обучения.

2. Персонализированное обучение

Персонализированное обучение — широкий спектр образовательных программ, в которых методика и темп обучения зависят от потребностей каждого ученика, его особых интересов и предпочтений.

ИИ адаптирует образовательный процесс к индивидуальной скорости обучения каждого студента и предлагает задания возрастающей сложности.

Такой подход позволяет каждому выбрать комфортный режим: можно учиться как в быстром, так и медленном темпе.

3. Автоматическое оценивание

Система автоматического оценивания на основе искусственного интеллекта использует компьютерные программы, имитирующие поведение учителей при проверке домашних заданий.

Она может оценить знания студента, проанализировать ответы, предоставить индивидуальную обратную связь и создать обучающий план с учётом индивидуальных особенностей.

4. Интервальное обучение

Эта образовательная методика с использованием технологий позволяет эффективно закреплять пройденный материал.

Польские инженеры создали приложение, которое отслеживает, что именно и когда изучает студент. При помощи ИИ приложение определяет, когда студент может забыть новую информацию и рекомендует её повторить. Получить устойчивые знания можно через несколько подходов.

5. Оценка преподавателя студентами

Учебные заведения обращают внимание на отношение учеников к учителям и проводят анкетирование. Несмотря на то что бумажные опросники теперь заменили на цифровые, сам процесс обратной связи мало изменился. Однако его пора пересмотреть, потому что студенческие отзывы — важный источник информации.

Искусственный интеллект предлагает несколько интересных возможностей для оптимизации этого процесса:

  • Чат-боты могут собирать информацию, используя диалоговый интерфейс, имитирующий настоящее интервью. Такой процесс не потребует от студента особых усилий.
  • Беседы можно адаптировать под характер студента и видоизменять в зависимости от его ответов.
  • Чат-боты могут фильтровать грубые комментарии и личные оскорбления, которые иногда встречаются в формах обратной связи.

6. Умные кампусы

Умный кампус отвечает на любые запросы студентов, которые — связаны с учёбой и жизнью в студенческом городке: как найти лекционную аудиторию, зарегистрироваться на выбранный курс, получить задания, найти свободное место на парковке или связаться с профессором.

Читать еще:  Программа excel обучение для начинающих бесплатно

Smart-кампус уже есть в западноавстралийском университете (UWA). Он работает на Watson, суперкомпьютерной системе, созданной в IBM.

7. Контроль экзаменационного процесса

Дистанционное обучение — флагман современного образования. А дистанционные экзамены — его обязательная составляющая. Однако при администрировании такого экзамена возникает серьёзная проблема : как избежать списывания.

Контролирующие системы на основе искусственного интеллекта могут установить, сдаёт ли человек тест самостоятельно, и исключить обман.

Комментарий от ACCEL

Искусственный интеллект — основа современного онлайн-образования.

Мы видим три основных причины, по которым его нужно интенсивно внедрять в образовательный процесс:

  1. ИИ помогает сделать процесс обучения более эффективным и удобным для студента и преподавателя. Крупные российские онлайн-школы уже создают и используют программы на основе ИИ.В школе английского языка SkyEng искусственный интеллект — полноценный участник образовательного процесса, который обеспечивает адаптивное и персонализированное обучение и проверку заданий в режиме реального времени. ИИ анализирует каждое занятие, прогресс ученика и работу учителя и меняет траекторию обучения, в зависимости от результатов.
  2. ИИ повышает вовлечённость через геймификацию. Большинство онлайн-игр и обучающих тренажёров работают на искусственном интеллекте.Сервис для изучения иностранных языков Lingualeo организован таким образом, что всё обучение проходит в игровой форме вы путешествуете с львёнком по джунглям и учите язык.
  3. ИИ позволяет максимально автоматизировать бизнес. Сегодня некоторые образовательные ресурсы обходятся без участия человека: чат-боты отвечают на вопросы, роботы проводят уроки. И эта тенденция с каждым годом усиливается, благодаря развитию искусственного интеллекта и машинного обучения.

Обзор применения технологий ИИ в образовании

Применение искусственного интеллекта (ИИ) в образовании уже более 30 лет является предметом научных изысканий. Разработки включают вопросы по ИИ, а также исследования в области психологии, нейронаук, лингвистики, социологии и антропологии в целях содействия развитию адаптивных учебных сред, которые являются гибкими, инклюзивными, персонализированными и эффективными. В данном материале ИИ мы определяем как компьютерные системы, которые были разработаны для взаимодействия с миром через визуальное восприятие, распознавание речи и интеллектуальное поведение (например, оценка доступной информации) для принятия наиболее разумных действий для достижения поставленной задачи.

Применение ИИ обусловлено тем, что технологии предоставляют пользователям более глубокое и тонкое понимание того, как на самом деле происходит обучение. Так, в основе ИИ в образовании лежат три ключевые модели: педагогическая модель, модель образовательной платформы и модель ученика.

ИИ в образовании позволяет провести глубокий анализ взаимодействия учащегося и образовательной системы, постоянно обновляет модель учащегося, обеспечивая более точную оценку текущего состояния и мотивации. Это может включать предоставление адресной обратной связи с преподавателями, чтобы они могли учесть способности каждого ученика. ИИ позволяет выстроить систему совместного обучения — а именно, подбирает максимально адекватную группу потенциалу ученика.

Интеллектуальные виртуальные агенты — цифровой сервис, внедряющийся в совместный образовательный процесс. Виртуальные агенты могут опосредовать интерактивное взаимодействие с учащимися или же генерировать диалог, действуя в качестве интеллектуальных модераторов. Эти спутники непрерывного обучения базируются в облаке, а, при необходимости, работают в автономном режиме. Вместо того, чтобы преподавать все области знания, учащийся-компаньон может обратиться к людям с экспертизой в конкретной предметной области, требуемой учащимся. Кроме того, компаньон мог бы сосредоточиться на том, чтобы помочь учащимся лучше учиться, развивая менталитет или работая в интересах развития набора навыков 21 века.

Для того, чтобы технологии ИИ в образовании были максимально эффективны, придется разработать надежные и достоверные индикаторы, которые включат в себя трудно измеримые характеристики, такие как творчество и любопытство. Данные также могут помочь нам лучше понять когнитивные процессы, такие как запоминание и забывание, а также фундаментальное влияние, которое они оказывают на обучение и результаты обучения.

Оптимальные модели будут включать:

1. Измерение когнитивного и эмоционального состояния учащихся

2. Создание модели открытого ученика (Open Learner) для содействия мышлению и рефлексии учащегося

3. Предоставление динамической помощи (эффективной обратной связи) для повышения мотивации и вовлечения ученика

4. Использование моделей социального моделирования — например, чтобы учащиеся, изучающие язык, могли более успешно взаимодействовать с говорящими на своем целевом языке, понимая культурные и социальные нормы.

Применение ИИ совместно с другими технологиями

ИИ + дополненная реальность

Позволяет учащимся и учителям взаимодействовать с физическим миром вокруг них. Технология AR может отображать дополнительный слой информации об окружающей среде человека, позволяя накладывать образовательный материал поверх физической реальности учащегося.

ИИ + Интернет вещей

Позволяет выстроить сеть объектов или «вещей» со встроенными вычислительными системами, датчиками и сетевым подключением.

ИИ + Методология

ИИ может помочь учителям найти и поделиться лучшими учебными ресурсами. Вне классной комнаты цифровой помощник мог бы значительно сократить время учителей, необходимое для оценки работ учащихся. Цифровой помощник может поддерживать модель ученика и будет использовать его для определения подходящих учебных материалов. Это освободит учителя, чтобы обратить внимание на отдельного ученика или работать с группой по другой теме.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector