Бадыков Р. И., Лёхин А. С. Внедрение технологии искусственного интеллекта в образование // Скиф. Вопросы студенческой науки. 2019. №9 (37). С. 52-55

Термин искусственный интеллект (ИИ) относится к вычислительным системам, которые выполняют задачи, обычно рассматриваемые в области принятия решений человеком. Эти управляемые программным обеспечением системы и интеллектуальные агенты включают передовые аналитические данные и приложения для больших данных. Системы искусственного интеллекта используют этот репозиторий знаний для принятия решений и принятия мер, которые приближают когнитивные функции, включая обучение и решение проблем.

Методологии ИИ

Существует целый ряд подходов, используемых для разработки и построения систем искусственного интеллекта. К ним относятся:

  • Машинное обучение. Эта ветвь ИИ использует статистические методы и алгоритмы для обнаружения закономерностей и “обучает” системы делать прогнозы или решения без явного программирования. Он может состоять из контролируемых и полу-контролируемых мл (который включает классификации и метки) и неконтролируемых мл (с использованием только входных данных и никаких меток, применяемых человеком).
  • Глубокое Обучение. Этот подход основан на искусственных нейронных сетях для аппроксимации нейронных путей человеческого мозга. Системы глубокого обучения особенно ценны для развития компьютерного зрения, распознавания речи, машинного перевода, фильтрации социальных сетей, видеоигр и медицинской диагностики.
  •  Байесовские Сети. Эти системы полагаются на вероятностные графические модели, которые используют случайные величины и условную независимость, чтобы лучше понять и действовать на отношения между вещами, такими как лекарство и побочные эффекты или темнота и включение выключателя света.
  • Генетический алгоритм. Эти алгоритмы поиска используют эвристический подход, смоделированный на основе естественного отбора. Они используют модели мутаций и методы кроссинговера для решения сложных биологических задач и других проблем.

Самые полезные способы применить Методологии ИИ в образовании:

  • Автоматическая оценка качества знаний.  В колледже оценка домашних заданий и тестов для больших лекционных курсов может быть утомительной работой. Даже в младших классах учителя часто обнаруживают, что оценка занимает значительное количество времени, которое может быть использовано для взаимодействия со студентами, подготовки к занятиям или работы над профессиональным развитием.
    Хотя ИИ, возможно, никогда не сможет по-настоящему заменить человеческую оценку, он становится довольно близким к этому. Теперь учителя могут автоматизировать оценку почти для всех видов учебных работ. Сегодня программное обеспечение для оценки эссе все еще находится в зачаточном состоянии и не совсем соответствует требованиям, но оно может и будет улучшаться в ближайшие годы, позволяя преподавателям больше сосредоточиться на деятельности в классе и взаимодействии со студентами, чем на оценке.
  • Напоминание забытой информации. Человеческая память не идеальна, и чтобы освежить её ИИ будет напоминать изученную, но забытую информацию интервально.
  • Персональное обучение. От детского сада до аспирантуры одним из ключевых способов воздействия искусственного интеллекта на образование является применение более высоких уровней индивидуализированного обучения. Некоторые из них уже происходят благодаря растущему числу адаптивных обучающих программ, игр и программного обеспечения. Эти системы отвечают потребностям студента, делая больший акцент на определенных темах, повторяя вещи, которые студенты не освоили, и в целом помогают студентам работать в своем собственном темпе, независимо от того, что это может быть.
  • ИИ может изменить то, где учащиеся учатся, кто их учит и как они приобретают базовые навыки. Хотя основные изменения все еще могут произойти через несколько десятилетий в будущем, реальность такова, что искусственный интеллект имеет потенциал радикально изменить почти все, что мы принимаем как должное об образовании. Используя системы ИИ, программное обеспечение и поддержку, учащиеся могут учиться в любой точке мира в любое время, и с помощью этих видов программ, занимающих место определенных типов обучения в классе, ИИ может просто заменить учителей в некоторых случаях (к лучшему или худшему). Образовательные программы, работающие на ИИ, уже помогают студентам овладеть базовыми навыками, но по мере роста этих программ и по мере того, как разработчики узнают больше, они, вероятно, предложат студентам гораздо более широкий спектр услуг.
  • Данные, основанные на ИИ, могут изменить то, как школы находят, учат и поддерживают студентов. Интеллектуальный сбор данных, основанный на интеллектуальных компьютерных системах, уже вносит изменения в то, как колледжи взаимодействуют с потенциальными и текущими студентами. От рекрутинга до помощи студентам в выборе лучших курсов, интеллектуальные компьютерные системы помогают сделать каждую часть опыта колледжа более тесно адаптированной к потребностям и целям студентов.
    Системы интеллектуального анализа данных уже играют неотъемлемую роль в современном ландшафте высшего образования, но искусственный интеллект может еще больше изменить высшее образование. В некоторых школах уже реализуются инициативы, направленные на то, чтобы предложить учащимся обучение с использованием искусственного интеллекта, которое может облегчить переход между колледжем и средней школой. Кто знает, но процесс выбора колледжа может закончиться так же, как Amazon или Netflix, с системой, которая рекомендует лучшие школы и программы для интересов студентов.
  • ИИ может сделать обучение методом проб и ошибок менее пугающим. Метод проб и ошибок является важнейшей частью обучения, но для многих студентов идея неудачи или даже незнания ответа парализует. Некоторые просто не любят быть поставленными на место перед своими сверстниками или авторитетными фигурами, такими как учитель. Интеллектуальная компьютерная система, разработанная, чтобы помочь студентам учиться, является гораздо менее сложным способом борьбы с проб и ошибок. Искусственный интеллект может предложить студентам способ экспериментировать и учиться в относительно свободной от суждений среде, особенно когда преподаватели ИИ могут предложить решения для улучшения. На самом деле, ИИ-это идеальный формат для поддержки такого рода обучения, поскольку сами ИИ-системы часто учатся методом проб и ошибок.
  • Это меняет то, как мы находим информацию и взаимодействуем с ней. Мы редко даже замечаем системы искусственного интеллекта, которые влияют на информацию, которую мы видим и находим на ежедневной основе. Google адаптирует результаты для пользователей на основе местоположения, Amazon делает рекомендации на основе предыдущих покупок, Siri адаптируется к вашим потребностям и командам, и почти все веб-объявления ориентированы на ваши интересы и предпочтения покупок.
    Эти интеллектуальные системы играют большую роль в том, как мы взаимодействуем с информацией в нашей личной и профессиональной жизни, и могут просто изменить то, как мы находим и используем информацию в школах и академических кругах. За последние несколько десятилетий системы на основе искусственного интеллекта уже радикально изменили наше взаимодействие с информацией и с новыми, более интегрированными технологиями, студенты в будущем могут иметь совершенно иной опыт проведения исследований и поиска фактов, чем студенты сегодня.
  • Управляемые ИИ программы могут дать студентам и преподавателям полезную обратную связь. ИИ может не только помочь преподавателям и студентам создавать курсы, которые адаптированы к их потребностям, но также может обеспечить обратную связь как об успехе курса в целом. Некоторые школы, особенно те, которые имеют онлайн-предложения, используют системы искусственного интеллекта для мониторинга прогресса студентов и оповещения преподавателей, когда может возникнуть проблема с производительностью студентов.
    Эти виды систем искусственного интеллекта позволяют студентам получить необходимую им поддержку, а профессорам-найти области, в которых они могут улучшить обучение для студентов, которые могут бороться с предметом. Однако программы искусственного интеллекта в этих школах не просто предлагают рекомендации по отдельным курсам. Некоторые из них работают над разработкой систем, которые могут помочь студентам выбрать специальности, основанные на областях, где они преуспевают и борются. В то время как студенты не должны принимать советы, это может ознаменовать дивный новый мир колледжа основного выбора для будущих студентов.

Вывод: когда в дело вступает ИИ, роль учителя меняется. В школе завтрашнего дня учителя и машины сотрудничают, чтобы помочь учащимся учиться быстрее, эффективнее и лучше. Это позволит преподавателям сосредоточиться на различных аспектах своей работы.

Когда ИИ берет на себя такие задачи, как тестирование и оценка, разработка персонализированной учебной программы или понимание эмоций ученика, у учителя будет больше времени для социальных навыков. Следовательно, роль учителя будет переходить от учителя к тренеру. Учитель может оказать эмоциональную поддержку или направить ученика в нужное русло.

ИИ в сфере образования также обеспечит учащимся в отдаленных районах доступ к более качественному образованию. Персонализированное, онлайн-образование станет следующей миллиардной отраслью промышленности. Когда доступ к интернету становится повсеместным даже в отдаленных районах и развивающихся странах, внезапно большая группа студентов может получить доступ к лучшему образованию. То, что началось много лет назад с MOOCs, будет выведено на новый уровень, благодаря ИИ в образовании.