Як штучний інтелект використовується в галузі освіти

Тенденції впровадження ШІ в навчальній галузі

Дослідники відзначають, що в сучасному світі все більше і більше контакту з питань фізичної та технології ШІ. У багатьох країнах світу у багатьох країнах світу у 2020-2022 роках гібридне навчання школярів та учнів, що поєднують офлайн та онлайн-формати, дійсно доповнюється активною взаємодією людини з ШІ.

Швидко зниження вартості розробки продуктів та технологій VR поступово видаляє обмеження щодо їх впровадження на різних рівнях системи освіти, включаючи школи, дошкільні установи. У той же час, штучний інтелект – це не заміна, а інструмент та помічник викладача та викладача. У розвинених країнах викладач-експерт в ШІ залишиться центральною фігурою навчального процесу, що допомагає досягти більшої ефективності навчання шляхом занурення та участі. Високоякісна освіта стане все більш елітарною.

Роль штучного інтелекту в освіті

Інструменти AI дійсно можуть допомогти підвищити ефективність навчання та розвитку людини. У цьому контексті ми говоримо про вдосконалення освітньої системи установи та нових індивідуальних можливостей для зростання кожного студента та студента. Потенціал, який володіє інструментами, що швидко розвиваються, дозволяє в даний час побачити реалізм його використання в ряді областей, включаючи, наприклад:

• прискорення виконання звичайних завдань, процесів;
• розширена індивідуалізація навчання;
• інформаційний помічник у навчанні матеріалу;
• формування навчальних додатків та вмісту;
• розвиток та впровадження різноманітних м’яких навичок.

Кількість векторів застосування штучного інтелекту в системі освіти постійно збільшується.

Переваги використання машинного навчання штучного інтелекту

Важливі переваги впровадження в навчальному процесі технологій AI засновані на алгоритмічному функціонуванні студентів нейроподібних мереж, що працюють з великими базами даних. Експерти зазначають, що найзначніший вплив ШІ на:

• оптимізація формалізованих навчальних та методологічних процесів;
• ідентифікація, з урахуванням рівня навчання та індивідуальних здібностей студентів;
• оновлення освітніх та методологічних матеріалів та інформаційної підтримки викладання;
• поліпшення індивідуальної ефективності та досягнення задоволення як університету, так і школи та студентів.

Нейронні мережі дозволяють зменшити звичайне навантаження викладачів та викладачів, перетворити навчання на процес, більш персоналізований та цікавий для студентів, спростити інтеграцію в нові професії та забезпечити моральну підтримку студентів.

Автоматизація звичайної роботи викладачів

Якість освіти насамперед залежить від творчості вчителя, його здатності представляти матеріал та інтересувати учням. Однак замість розробки програм творчого навчання вчителі та викладачі часто проводять більшу частину часу на перевірку домашніх завдань, тестів та нарисів. Нейронні мережеві рішення допомагають їм позбутися від цієї рутини.

Наприклад, програма Gradescope робить для вчителів доступним тестом на тести на біологію, фізику, хімію, математику та інших дисциплін. Користувач попередньо завантажує тест та відповіді на програму, після чого він сканує аркуші з завданнями, виконаними студентами. Визначивши рукописний текст, нейронна мережа порівнює його з правильними відповідями, знаходить помилки та групує їх. Після цього вчитель надає відгук, коментуючи недоліки у творах учнів.

Створення тестів та контролю, розвиток контенту

Контроль знань є важливою частиною навчального процесу, який передбачає створення різних видів анкет та тестів. При впровадженні цієї звичайної операції помічники AI можуть на допомогу прийти. Прикладом автоматизованої розробки контенту є найрозумніше служба навчання. Аналізуючи текстові документи, інструмент на основі них здатний створювати вікторини, тести, проілюстровані презентації, доповнені графіками. Проєкт можна зберегти в бібліотеці та негайно редагувати.

Інший приклад – служба Prepai, яка допомагає створювати тести. Вони формуються на основі представленого матеріалу (відео -лекція, нотатки, книги). Ви також можете ввести тему у вікно пошуку та сформувати тест з Інтернету на основі матеріалів з Інтернету.

Інструмент функціонує на основі нейронної мережі, яка:

• розпізнає вміст,
• сегментувати матеріал;
• генерує різні відповіді.
• Prepai дозволяє створювати тести для обох учнів середніх шкіл, і для учнів вищої школи.

Персоналізація навчання, вводячи ШІ

На шляху персоналізації навчання алгоритми AI допомагають визначити рівень знань студента та створити для нього індивідуальний план навчання. Приклад – Thinkster – служба для викладання школярів математики. На початковому етапі студент перевіряється, відповідно до результатів, додаток вибирає завдання, придатні для нього. Залежно від того, як студент проявляє себе, програма змінює рівень складності завдань. Взаємодія з Сервісом також включає заняття з репетитором. Аналітик студентів допомагає скласти індивідуальні уроки.

За аналогією, Дуолінго також працює – додаток для вивчення іноземних мов. На основі вхідного тестування для знання мови додаток збирає для відповідної складності студента. Аналізуючи результати їх впровадження, оцінюючи успіх та помилки, Дуолінго вибирає завдання, які дозволяють заповнити прогалини та підвищити його рівень. Додаток має вбудовану систему розпізнавання мови, яка дає можливість покращити вимову. Щоб пояснити свої помилки користувачам, розширена версія Duolingo використовує Chatgpt.

Підтримка та адаптація, допомога в ІТ практиках

Коли школярі та учні відчувають себе комфортно в новому середовищі, вони відчувають підтримку, навчання є більш продуктивним. Нейронні мережі також можуть адаптуватися в незнайомих умовах. Студенти університету із США зі Сполучених Штатів розробили Chatbot Emora в штучному інтелекті, з якою є спілкування на глибокі теми. Він здатний допомогти людям з депресією та тривожністю. Перш за все, ця послуга розроблена для студентів першого курсу, які потребують підтримки, змінюючи свій спосіб життя, переїзд, адаптацію в новій команді.

Спеціалізовані послуги не є панацеєю з усіх проблем, допомогу можна отримати навіть від банального ChatGPT. Вражаючим прикладом є допомога студентів AI студентів передового розвитку навичок у роботі на великому практичному заході з участю реальних клієнтів. Навіть ті члени команди, які вивчали фронтенд довго, завдяки допомозі нейронної мережі, впоратися із завданням. Результатом цього було добре виконане технічне завдання з власними вдосконаленнями. Там, де Chatgpt допоміг їм, оснащений наборами макета, ідеально впораючись із запитими, такими як “напиши код слайдеру”.

Небезпека, що супроводжує впровадження ШІ в навчальному процесі

Як і будь-які нововведення, введення ШІ в навчальний процес має свої переваги та слабкі місця. Найголовніше, що потрібно пам’ятати, – це те, що штучний інтелект діє в процесі навчання лише як помічник і не повинен стати заміною для взаємодії та спілкування людини. В іншому випадку це може призвести до втрати емоційного зв’язку та контакту людини, щоб отримати негативні роздуми про мотивацію, навчальну ефективність студентів та майбутні професійні заходи.

Крім того, попри постійне вдосконалення ШІ, помилки в аналізі даних, а також при прийнятті рішень все ще не виключаються. Своєю чергою, це тягне за собою неправильні висновки та неправильні рекомендації. До того, штучний інтелект позбавлений емпатії та здатності враховувати індивідуальні характеристики кожного студента, і це є прямим шляхом до зниження ефективності навчання.
Успіх впровадження ШІ в навчальному процесі залежить від збалансованого підходу, який буде враховувати можливості технологій, особливості та потреб студентів та систем навчання.

Перспективи впливу штучного інтелекту на освіту

Впровадження штучного інтелекту в освіті в найближчі роки набудуть обертів. Однією з найважливіших навичок майбутнього є володіння ШІ технологіями на високому рівні. Очікується, що наука використання ШІ стане ключовим елементом навчання. На цьому етапі створення одного набору даних (набори даних) є одним з головних завдань у галузі штучного інтелекту. Це відкриє можливості для занурення в одне середовище та використання різних інструментів в одному місці, робота та навчання набагато ефективніше.

У цьому випадку навколишнє середовище стане більш “розумним”, а набір інструментів для розширення. Найефективніші навчальні програми залежатимуть від ефективності та використання ШІ у двох напрямках. Перший – це введення ШІ на платформи для створення адаптивних та персоналізованих навчальних алгоритмів. Друга – це створення високоякісних навчальних програм для навчання фахівців з високим рівнем досвіду в галузі технологій ШІ у певних галузях знань.

Схожі статті:

Соціальна комерція: про що слід знати

Етика штучного інтелекту

Як використовувати глибоке навчання для покращення розпізнавання мови