Как нейросети уже используют в образовании

Классифицировать информацию, придумать и отредактировать текст, сверстать презентацию — сейчас с этими и другими задачами справляются нейросети ChatGPT, GigaChat или YandexGPT. Вот еще несколько примеров, с какими задачами можно обратиться к ИИ, если вы работаете в сфере образования:

Ответить на вопросы: Perplexity AI

Это инструмент для общения с искусственным интеллектом, который действует как поисковая система. С его помощью можно создавать учебные планы, разбирать сложные темы, анализировать юридические документы и финансовые отчеты, составлять таблицы и электронные письма.

Найти информацию и научные статьи по теме исследования: Consensus.

Это научная база знаний на основе ИИ, инструмент немного похож на сочетание Google Scholar и ChatGPT.

Сделать презентации: ChatBA

Создать изображения по описанию: Шедеврум и Kandinsky.

Сгенерировать видео на основе текста: Lumen5 и Runway Gen-3.

Сделать перевод: DeepL Translator

Сервис поддерживает 33 языка и может обработать обычные тексты, файлы PDF, Word (.docx), PowerPoint (.pptx) с сохранением форматирования документов.

Преобразовать текст в аудио-файлы: SteosVoice

Перефразировать текст: Retext.ai

Найти ИИ-инструменты для любой задачи: AItools и AI Tool Master List

Например, для преподавателей будут полезны сервисы по генерации материалов к занятиям, плана уроков и целых онлайн-курсов.

Не только картинки: ИИ как способ персонализации

Но генерация картинок, видео или способность быстро набросать учебный план ― не все возможности и далеко не главная задача, которую ИИ-сервисы могут выполнять в образовании.

«Просто генерировать мемы или видео — прикольно, но это не те задачи, которые должен решать современный искусственный интеллект в образовании. Самое главное, для чего он нужен, — для адаптивности и массовой персонализации. ИИ позволяет нам обеспечить каждого обучающегося значимым взрослым, который поддерживает учащегося, следит, как он усваивает информацию и корректирует обучение, если что-то остается непонятным», — уверен Андрей Комиссаров.

Персонализация обучения остается одним из главных трендов современного образования. В отличие от массовых, персонализированные образовательные программы разрабатываются под каждого ученика с учетом его интересов, опыта, способов и темпов освоения знаний. При этом студент может сам выбирать нужные ему дисциплины и получить уникальный набор навыков ― то есть отличный от того набора, который получают все остальные.

Ориентироваться на индивидуальные запросы студентов в целом можно и без ИИ ― например, разработчики образовательных программ вполне способны придумать несколько треков-специализаций или внедрить дисциплины по выбору. Но чтобы сделать обучение по-настоящему специализированным, обойтись без нейросетей будет довольно сложно.

С чем они точно уже могут помочь:

• анализировать цифровой след из действий студента, чтобы точнее понять его интересы;
• сформировать на основе этих данных персональную программу обучения;
• проверить знания;
• скорректировать обучение в реальном времени.

Например, команда Андрея Комиссарова выстроила с помощью алгоритмов ИИ индивидуальные траектории обучения для учащихся «Университета 2035». Разработчики проанализировали интересы и знания студентов, сравнили полученные данные с требованиями рынка труда и составили цифровой профиль под конкретную вакансию — указав, какие профессиональные навыки требуются для этой работы. Также на основе профиля нейросети автоматически предложили студентам релевантные обучающие онлайн-курсы.

Персональный учИИтель дома

Другой пример, как нейросети уже обеспечивают персонализацию обучения, ― ИИ-тьютор по обществознанию и физике для домашних работ, которого создала команда Андрея Комиссарова. Это ансамбль нейросетей, обученных на массиве заранее проработанного материала с аудиоинтерфейсом и возможностью общения голосом. В отличие от других подобных решений эта разработка работает согласно федеральным государственным образовательным стандартам, на которых строятся  учебные программы в школах страны. Сейчас ИИ-тьютором пользуются несколько школ образовательной экосистемы «Самолетум».

С чем ИИ-тьютор помогает ученикам?

Отвечает на любые вопросы по тематике курса. Модуль «Собеседник» работает по принципу петли обратной связи — ассистент объясняет ученику материал небольшими частями и уточняет, все ли понятно, просит перефразировать материал или привести аналогию к полученной информации. Так программа идентифицирует, что пользователь усвоил материал и правильно его применяет. Главная задача модуля — подобрать подход к каждому ребенку и максимально понятно донести знания. Для этого ИИ-тьютор будет адаптировать стиль общения — например, приводить примеры из мультфильмов и сказок или объяснять больше терминов за раз.

«В основе ИИ-тьютора лежит большая языковая модель и уникальное древо знаний. В древе каждая тема разбивается на небольшие занятия, для каждого из которых выделяется ключевой тезис. Между тезисами выделяются логические связки, а за каждым тезисом закрепляется проверяющий вопрос. Это большое древо знаний используется как карта, по которой передвигается большая языковая модель. Генерировать с помощью промтов что-либо за пределами карты запрещено. Таким образом мы полностью избегаем галлюцинаций и обеспечиваем учащихся знаниями, а не выдумками нейросети», — подчеркнул Андрей Комиссаров.

Проверяет знания учащегося по конкретной теме. Модуль «Экзаменатор» оценивает качество ответа на открытый вопрос и выставляет баллы. При этом нейросети важно не то, насколько хорошо обучающийся зазубрил материал, а насколько хорошо он его понял. Также ИИ-тьютор указывает на ошибки и дает рекомендации, как исправить ответ и над какими темами поработать дополнительно.

Помогает развивать «мягкие» навыки, связанные с мышлением и речью. ИИ-тьютор предлагает ученикам самостоятельно поразмышлять над проблемой и проговаривать цепочки умозаключений. Так дети учатся критически оценивать риски, выстраивать причинно-следственные связи, задавать вопросы, проводить многофакторный анализ ситуации, обобщать и конкретизировать.

Определяет качество коммуникации учащегося. Для этого ИИ-тьютор анализирует монотонность и скорость речи, количество и специфику слов-паразитов, количество и длительность хезитаций — пауз и звуков вроде «э-э-э» или «а-а-а», которые возникают непроизвольно во время размышлений. Благодаря этому анализу можно определить, насколько уверенно ученик ориентируется в теме и отвечает на вопросы.

Дает сводку успеваемости учащихся для преподавателя. Результаты самостоятельной работы учеников с ИИ-тьютором предоставляются учителю в виде дашборда. В нем указаны продолжительность работы, количество попыток сдачи, финальная оценка каждого учащегося и перечень выявленных проблем в запоминании, понимании, мышлении и речи. Даже в больших классах учитель может за урок проверить знание темы у тех учащихся, по кому не хватает данных или у кого выявлены проблемы.

Лекция Андрея Комиссарова стала частью пятого ежегодного образовательного онлайн-интенсива ИТМО «Союз интеллектов в искусстве обучения». Мероприятие проводит Департамент образовательной деятельности ИТМО. В этом году его участниками стали более 45 экспертов в области ИИ, образования ИТМО и ряда ведущих российских вузов, а также бигтеха и IT-индустрии.