CC BY
1054Искусственный интеллект и будущее образования
Чулюков Владимир Алексеевич,
кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры информатики и методики преподавания математики ФГБОУ ВО «Воронежский государственный педагогический университет»
E-mail: chul_130451@mail.ru Дубов Владислав Михайлович,
кандидат педагогических наук, доцент кафедры информатики и методики преподавания математики ФГБОУ ВО «Воронежский государственный педагогический университет» E-mail: urubo@mail.ru
К 2021 году Правительство РФ включит изучение искусственного интеллекта в школьную программу, а к 2024 году его будут изучать в половине школ. В статье показано, что, благодаря бурному развитию достижений в области искусственного интеллекта, образовательные технологии становятся все более личностно-ориентированными и удобными для студентов, преподавателей, учеников и учителей школ. Новые способы и методы обучения, изменяющиеся под влиянием технологий искусственного интеллекта, делают его более доступным через использование компьютеров или интеллектуальных устройств. Рассматриваются последние технологические достижения и растущая скорость внедрения новых технологий в образовании, чтобы предсказать будущую природу образования в мире. Приводятся характеристики и возможности некоторых образовательных приложений на основе искусственного интеллекта.
Ключевые слова: искусственный интеллект, образование, образовательные технологии, интеллектуальный контент, машинное обучение.
Минпросвещения России к 2021 году включит изучение искусственного интеллекта (ИИ) в школьную программу, а к 2024 году его будут изучать в половине школ, следует из проекта дорожной карты развития ИИ в России, который есть в распоряжении РИА Новости [1].
«Разработаны правила предоставления средств федерального бюджета на выдачу грантов на интеграцию ИИ в школьное образование; обеспечена разработка образовательных модулей в соответствии с федеральными государственными образовательными стандартами и примерными основными общеобразовательными программами - 2020 год (с последующей ежегодной актуализацией при необходимости)», - говорится в документе, разработанном Сбербанком и Российским фондом прямых инвестиций (РФПИ).
Кроме того, Минпросвещения в 2021 году проведет апробацию учебных модулей «Искусственный интеллект» в составе основных общеобразовательных программ не менее чем в 1% общеобразовательных организаций, а к концу 2024 года обеспечит охват не менее 50% общеобразовательных организаций.
Ожидается, что с 2021 года ежегодно во всех субъектах РФ будет проводиться всероссийская олимпиада по ИИ, дающая преференции при поступлении в вузы. Также предстоит повысить квалификацию по ИИ не менее чем 15 тысяч педагогов в очно-заочном формате. Мероприятия будут проводиться в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект».
Сбербанк является федеральным центром компетенции по искусственному интеллекту и отвечает за его развитие. В банке работает лаборатория по искусственному интеллекту.
В ноябре 2019 года Сбербанк, «Газпром нефть», «Яндекс», Mail.ru Group, МТС и РФПИ в ходе конференции AI Journey подписали соглашение о сотрудничестве для создания альянса по искусственному интеллекту. РФПИ уже привлек 2 миллиарда долларов от иностранных инвесторов на развитие технологий ИИ. Одной из ключевых задач для РФПИ является вывод российских компаний в области искусственного интеллекта на международные рынки.
Таким образом, к учебному 1921 году переподготовку должны будут пройти около 15000 учителей. Учебно-методическая база для этого имеется, например [3, 4].
Искусственный интеллект развивается день ото дня. Институт Кристенсена (прорывные инновации в образовании) опубликовал исследование «преподавание в век машин: как инновации могут сделать плохих учителей хорошими, а хороших учителей - ещё лучше», где автор утверждает, что
сз о со "О
1=1 А
—I
о
сз т; о m О от
З
ы о со
машинное обучение улучшает качество работы в любой сфере, но остается вопрос - может ли машина заменить учителя? [12].
Последние разработки в области искусственного интеллекта позволили разработчикам научить компьютер самостоятельно выполнять сложные задачи. Алгоритм основан на самообучении. Так, в какой-то степени, компьютеры имитируют людей, однако, надо признать, что возможности искусственного интеллекта в образовании все еще ограничены. Система не может заменить профессионалов, но она может совершенствовать навыки учителей и образовательный процесс. Рассмотрим, как студенты, школы и учителя извлекают из этого выгоду и что нужно знать для разработки мобильных или веб-приложений с использованием технологий ИИ для образования.
Остановимся подробнее на возможных улучшениях процесса обучения студентов с использованием технологий ИИ.
Во-первых, образовательная платформа адаптируется в соответствии с потребностями студентов. Разработанные системы программного обеспечения ИИ помогают работать над слабыми сторонами студентов. В ходе этого процесса программа обнаруживает, где у студента возникают трудности, и отправляет необходимые материалы для совершенствования его навыков. Адаптивное образование использует базовый алгоритм ИИ. Этот алгоритм анализирует данные, полученные после того, как преподаватель загрузил в систему учебные материалы, а студент выполнил домашнее задание.
Во-вторых, это образование в любое время. Вы можете учиться, когда вам удобно, в режиме реального времени и получать обратную связь все время.
В-третьих, появляется понятие «виртуальный наставник». Это является спорным моментом. Учителя во всем мире возражают против автоматизации всего образовательного процесса, настаивая на том, что мы не можем отказаться от учителей. Как они считают, только профессионал может понять все потребности ученика и только человек может гармонизировать программу обучения. Однако опыт математической платформы Thinker, использующей новейшие разработки искусственного интеллекта, доказывает обратное.
Остановимся теперь на преимуществах искусственного интеллекта в образовании для школ и учителей. Вот некоторые из них. 1. Умение выявлять слабые места в различных разделах учебного курса. Например, некоторые системы уведомляют учителей, когда большинство учеников дали неверный ответ на вопрос. Это показывает, на каком материале они должны сосредоточиться. 5 2. Глубокое вовлечение в образовательный про-§ цесс. Это может быть достигнуто с привлечением различных компьютерных материалов, тех° нологий виртуальной реальности, геймифика-5в ции и машинного контроля знаний.
3. Автоматическое создание учебной программы. Развитие искусственного интеллекта для сферы образования приносит еще одно преимущество для школы и учителей. Теперь им не нужно создавать образовательную программу с нуля и искать необходимые материалы. Система обрабатывает учебные материалы, повышая эффективность работы преподавателя. Машинное обучение - это раздел искусственного интеллекта, который использует алгоритм анализа данных, делает выводы и принимает решения или дает прогнозы. Это означает, что вместо ручного создания программ с помощью специальных инструментов, система обучается на большом количестве данных и алгоритмов, которые дают возможность платформе научиться выполнять задачу.
Алгоритм ИИ обучается с помощью технологий глубокого обучения и даже с помощью естественного языка. Алгоритмы в искусственном интеллекте - это обычно небольшие процедуры, которые выполняют повторяющуюся задачу.
Разработка программного обеспечения для ИИ - это долгая и сложная задача. Тем не менее, программы после глубокого обучения в некоторых случаях показывают гораздо более высокие результаты, чем люди, начиная от распознавания кошек до обнаружения раковых клеток в крови и на фотографиях МРТ.
Программа Google AlphaGo [5] научилась играть в го (китайскую логическую настольную игру, которая еще сложнее шахмат) и теперь может играть сама с собой.
По сути, новейшие разработки в области искусственного интеллекта используются в образовательной сфере через адаптивное обучение. Это своеобразный метод обучения, основанный на интерактивных механизмах и учитывающий индивидуальные потребности каждого обучающегося.
Адаптивное обучение применяется, например, в следующих системах:
• адаптивная гипермедиа - предлагаются наиболее подходящие материалы, основанные на знаниях, целях и предпочтениях студентов;
• интеллектуальная система обучения - как правило, такие системы не требуют участия преподавателя и основаны на взаимодействии студента и компьютерной системы;
• компьютерное адаптивное тестирование - система адаптируется к уровню обучаемого.
В настоящее время ряд учреждений и образовательных центров уже разрабатывают системы искусственного интеллекта для обучения. Они используют в своих учебных курсах видео, тексты, классы ИИ и интерактивные модули.
Эти системы оценивают уровень знаний студента, обеспечивают обратную связь, выявляют слабые места и дают инструкции по улучшению понимания. Технологии предоставляют дополнительные материалы неопытным учителям и воспитателям. Например, программная система Pearson WriteToLearn [9] использует технологию обработки
естественного языка, давая советы по улучшению навыков правописания.
Third Space Learning [11] - это топовая школа искусственного интеллекта, которая была создана в сотрудничестве с учеными из London University College. Система советует учителям, как развивать свои методы обучения. Создатели проанализировали более 100000 часов аудиозаписей и других данных, чтобы понять, что определяет хорошего и плохого учителя. Например, если учитель говорит слишком быстро, обучаемый теряет интерес. И если алгоритм обнаруживает это, учитель получает уведомление на смартфон, чтобы говорить медленнее.
Little Dragon [2] - это стартап, который сочетает в себе искусственный интеллект и образование и пытается создать умное приложение, с возможностью анализировать эмоциональную реакцию пользователей и адаптировать пользовательский интерфейс в соответствии с реакцией. Создатели утверждают, что их разработка может наладить сотрудничество между пользователем и программой. Наряду с этим, они создают приложения с обучающими играми для детей, где они также используют метод чтения эмоций.
CTI [13] - это компания, которая изучает и разрабатывает программы с ИИ и работает над прикладными решениями в образовательной системе. Они создают пользовательский контент, используя Deep Learning (глубокое обучение). Например, JustTheFacts101, где учителя импортируют учебные планы в движок CTI. Затем машина CTI использует алгоритмы для создания персонализированных учебников и курсовых работ на основе основных концепций. Cram101 - еще один пример их расширенного ИИ-предложения, где любой учебник можно превратить в умное учебное пособие, предоставляющее небольшой контент, который легко освоить за короткое время. Он даже дает вопросы с множественным выбором, экономя время студентов и помогая им учиться более эффективно.
Brainly [8] - это социальная сеть, которая позволяет студентам сотрудничать. Учащиеся могут задавать вопросы и получать ответы из любой области знаний. Программа использует алгоритм машинного обучения для автоматизированной фильтрации спама и низкокачественного контента, а также использует ИИ для персонализации сетевых функций контента. В будущем компания хочет расширить пользовательский опыт. Они хотят, чтобы система рекомендовала друзей в соответствии с их сферой компетенции.
Carnegie Learning [7] - это программный продукт, использующий технологии искусственного интеллекта наряду с когнитивными исследованиями. Главная цель системы - сделать образование более персонализированным. Программа охватывает в основном школьников и первокурсников вузов. Программное обеспечение предлагает обучение в режиме реального времени. Разработчики платформы утверждают, что система
анализирует каждое нажатие клавиши, что дает преподавателю возможность видеть прогресс каждого ученика.
ThinkerMath [10] - это приложение, специально разработанное, чтобы помочь детям изучать математику. Программа использует различные игры и награды, чтобы привлечь ребенка. Система также проверяет уровень знаний ученика и то, как он запоминает новую информацию, после чего он получает репетитора и индивидуальный план занятий.
Netex Learning [6] - позволяет преподавателям разрабатывать и интегрировать учебные программы на различных цифровых платформах и устройствах. Простая в использовании платформа доступна для создания индивидуального контента для учащихся, который может быть опубликован на любой цифровой платформе. Преподаватели также получают инструменты для видеоконференций, цифровых дискуссий, персонализированных заданий и аналитики обучения, которые показывают визуальные представления личностного роста каждого студента.
Итак, видно, что платформы используют машинное обучение по-разному в зависимости от задач, которые они хотят выполнить. Учитывая эту информацию, мы можем перечислить минимальный набор данных, который вам понадобится для создания собственного сайта или приложения с использованием искусственного интеллекта.
Для создания образовательной платформы на основе искусственного интеллекта можно использовать Microsoft Cognitive Services. Это готовое решение для разработки ИИ, включающее инструментарий разработчика, необходимый для добавления функций ИИ в приложения и сервисы. Инструментарий совместим с такими платформами, как IOS, Android и Windows. Его возможности постоянно растут, но, несмотря на это, инструментарий легко использовать при разработке ИИ.
При построении системы искусственного интеллекта необходимо учитывать такой аспект, как целевая аудитория. Необходимо выбрать аудиторию людей, для которых создается приложение. Ориентация может быть на детей дошкольного возраста, учащихся начальной школы, учащихся средней школы, студентов и взрослых.
Поскольку студенты являются наиболее активными пользователями смартфонов и приложений, выясним, какие элементы необходимы для создания для них MVP-приложения (Minimum Viable Product - дословно минимально жизнеспособный продукт). Пусть разрабатывается образовательное приложение для студентов, чтобы помочь им в обучении производительности и заполнить пробелы в своих знаниях. Для этого нам в нашем приложении нужно включить: • информацию - разрабатывая ИИ-систему для обучения, надо иметь в виду, что она должна содержать интересные и полезные, современные материалы. Используя искусственный ин-
сз о со "О
1=1 А
—I
о
сз т; о m О от
З
ы о со
о с
U
см со
теллект, платформа предлагает наиболее подходящую информацию в соответствии с предпочтениями студента. Создавая такую платформу, надо прежде создать для системы большую базу данных;
• интерактивный и визуальный контент - чем больше информация визуализируется, тем легче ее запомнить. Интеллектуальное приложение должно предоставлять информацию в виде картинок, инфографики или видео;
• обратная связь - возможность учиться в любое время - это хорошая функция, которую оценят пользователи. Это значит, что даже ночью система должна взаимодействовать со студентами. Задание может быть выполнено с помощью виртуального консультанта, который будет общаться с пользователями вместо реального преподавателя, помогать студентам и исправлять ошибки, а также проверять задания, и объяснять материал в режиме реального времени;
• тестирование - может потребоваться входное тестирование студентов, чтобы проверить их начальный уровень, тестирование для определения знаний, умений и навыков в определенной сфере, выходное тестирование после курса. Система искусственного интеллекта должна уметь создавать тестовые элементы в соответствии с потребностями;
• оценивание - идея всех образовательных приложений заключается в том, чтобы превратить процесс обучения в интересную игру для улучшения концентрации внимания и уровня вовлеченности студента в образовательный процесс. Поощрение в виде оценок и рейтингов помогает студентам сохранять мотивацию. Подводя итог, отметим, что уже настоящее
время использование искусственного интеллекта в сфере образования приносит огромный положительный эффект детям, взрослым, учителям и школам. Способность ИИ анализировать большой объем данных в режиме реального времени, отслеживать прогресс человека, автоматически предоставлять новые материалы, а также удовлетворять потребности студентов в непрерывном обучении и практике позволяет преподавателям организовать высокоэффективный, персонализированный образовательный процесс.
Литература
1. В российских школах начнут изучать искусственный интеллект. URL: https:// rg.ru/2020/02/21/v-rossijskih-shkolah-nachnut-izuchat-iskusstvennyj-intellekt.html (Дата обращения: 25.02.20).
2. ИИ анализирует эмоции, чтобы сделать учебники интересными. URL: https://hightech. fm/2016/12/14/little-dragon (Дата обращения: 04.03.20).
3. Основы искусственного интеллекта: учебное пособие / В.А. Чулюков [и др.]. Воронеж, ВГПУ. 2006. 304 с.
4. Системы искусственного интеллекта. Практический курс: учебное пособие / В.А. Чулюков [и др.]. М.: Бином, 2008. 292 с.
5. AlphaGo is the first computer program to defeat a professional human Go player, the first to defeat a Go world champion, and is arguably the strongest Go player in history. URL: https://deepmind.com/ research/case-studies/alphago-the-story-so-far (Дата обращения: 04.03.20).
6. Couture, W. 'How AI is disrupting education'. (Mar, 2018). URL: https://www.disruptordaily. com/ai-disrupting-education/ (Дата обращения 04.03.20).
7. Giving teachers the simplest, most flexible path to research-proven results. URL: https:// www.carnegielearning.com/ (Дата обращения 04.03.20).
8. Go from questioning to understanding. URL: https://brainly.com/ (Дата обращения: 04.03.20).
9. Pearson WriteToLearn URL: https://pearsonkt. com/writeToLearn/index.html (Дата обращения: 04.03.20).
10. Sennar, K. 'The artificial intelligence tutor - the current possibilities of smart virtual learning'. (Feb, 2019). URL: https://emerj.com/ai-sector-overviews/artificial-intelligence-tutor-current-possibilities-smart-virtual-learning/ (Дата обращения 04.03.20).
11. Third Space Learning - Maths Intervention Programmes. URL: https://thirdspacelearning. com/ (Дата обращения: 04.03.20).
12. Thomas Arnett. Teaching in the machine age: How innovation can make bad teachers good and good teachers better. December 7, 2016. URL: https://www.christenseninstitute.org/publications/ teaching-machine-age/ (Дата обращения: 04.03.20).
13. Turbot, S. 'Artificial intelligence in education: don't ignore it, harness it!'. (Aug, 2018). URL: https:// www.forbes.com/sites/sebastienturbot/2017/ 08/22/artificial-intelligence-virtual-reality-education/#329c048e6c16 (Дата обращения 04.03.20).
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND THE FUTURE OF EDUCATION
Chulyukov V.A., Dubov V.M.
Voronezh State Pedagogical University
By 2021, the Russian Government will include the study of artificial intelligence in the school curriculum, and by 2024, it will be studied in half of schools. The article shows that, thanks to the rapid development of achievements in the field of artificial intelligence, educational technologies are becoming more and more person-oriented and convenient for students, teachers, students and school teachers. New ways and methods of learning, changing under the influence of artificial intelligence technologies, make it more accessible through the use of computers or smart devices. Recent technological advances and the increasing speed of new technologies in education are considered in order to predict the future of education in the world. The characteristics and capabilities of some educational applications based on artificial intelligence are given.
Keywords: artificial intelligence, education, educational technologies, intelligent content, machine learning.
References
1. In Russian schools will begin to study artificial intelligence. URL: https://rg.ru/2020/02/21/v-rossijskih-shkolah-nachnut-izu-chat-iskusstvennyj-intellekt.html (Date of access: 25.02.20).
2. AI analyzes emotions to make textbooks interesting. URL: https://hightech.fm/2016/12/14/little-dragon (Date accessed: 03/04/20).
3. Fundamentals of artificial intelligence: a training manual / V.A. Chulyukov [et al.]. Voronezh, Voronezh State Pedagogical University. 2006. 304 p.
4. Systems of artificial intelligence. Practical course: study guide / V.A. Chulyukov [et al.]. M .: Binom, 2008. 292 p.
5. AlphaGo is the first computer program to defeat a professional human Go player, the first to defeat a Go world champion, and is arguably the strongest Go player in history. URL: https:// deepmind.com/research/case-studies/alphago-the-story-so-far (Date accessed: 03/04/20).
6. Couture, W. 'How AI is disrupting education'. (Mar, 2018). URL: https://www.disruptordaily.com/ai-disrupting-education/ (Date of access 04.03.20).
7. Giving teachers the simplest, most flexible path to research-proven results. URL: https://www.carnegielearning.com/ (Date of access 04.03.20).
8. Go from questioning to understanding. URL: https://brainly.com/ (Date accessed: 03/04/20).
9. Pearson WriteToLearn URL: https: //pearsonkt.com/write-ToLearn/index.html (Date accessed: 03/04/20).
10. Sennar, K. 'The artificial intelligence tutor - the current possibilities of smart virtual learning'. (Feb, 2019). URL: https://emerj. com/ai-sector-overviews/artificial-intelligence-tutor-current-pos-sibilities-smart-virtual-learning/ (accessed 04.03.20).
11. Third Space Learning - Maths Intervention Programs. URL: https://thirdspacelearning.com/ (Date accessed: 03/04/20).
12. Thomas Arnett. Teaching in the machine age: How innovation can make bad teachers good and good teachers better. December 7, 2016. URL: https://www.christenseninstitute.org/publica-tions/teaching-machine-age/ (Date of appeal: 03.03.20).
13. Turbot, S. 'Artificial intelligence in education: don't ignore it, harness it!'. (Aug, 2018). URL: https://www.forbes.com/sites/se-bastienturbot/2017/08/22/artificial-intelligence-virtual-reality-ed-ucation/#329c048e6c16 (Accessed 04.03.20).
