В эпоху цифровизации и глобализации сфера образования претерпевает изменения, приобретает новые высокоинтеллектуальные оттенки, а именно внедрение разных цифровых принципиальных инструментов таких, какнейросети, искусственный интеллект и другое.
Образовательная система в России важная составляющая развития нашего государства, требующего к себе особого внимания для подготовки высоко квалифицированных специалистов, обладающих необходимыми конкурентными преимуществами на рынке труда и готовыми реализовывать свой потенциал в условиях цифровой экономики.
Изложение основного материала статьи. Рассмотрение значимости использования искусственного интеллекта в образовании обусловлено необходимостью разработки программ и средств персонализации образовательного процесса для повышения качества и эффективности обучения.
В последнее время часто можно слышать о проникновении искусственного интеллекта во все сферы человеческой деятельности в том числе и образование.
В общих чертах, нейронные сети – это математическая модель, массивный вычислительный код, способный выдавать предсказание путем решения поставленной интеллектуальной задачи на основе оценки критериев заданного вопроса, анализируя огромное количество информации, баз данных, искусственный интеллект составляет наиболее реально действительный и верный ответ. Преимущество нейросетей заключается в их обучаемости, они могут обучаться самостоятельно, без непосредственного участия IT-специалиста.
Искусственный интеллект или машинное обучение на данный момент активно применяется в образовании, начиная от ведения и проверки экзаменов, заканчивая автоматическим подбором материала для обучающихся в тех сферах, где они испытывают трудности в обучении, предлагая обучающемуся более сознательно вникнуть в тему, повысить уровень знаний и способностей, анализируя успеваемость и производительность обучающегося, корректировать его план обучения при постоянном и лояльном контроле «бесчувственной» машины.
Искусственный интеллект активно внедряться в процесс обучения и становится, очевидно, что масштабы использования данных сквозных технологий ежегодно будут только увеличивать. Рассмотрим основные направления использования искусственного интеллекта в образовании на данный момент:
Автоматизация рутинных задач. На плечах преподавателей всегда лежал большой пласт ответственности и объем работы с обучающимися – контроль успеваемости, проверки типовых заданий, уровень знаний и подготовки к занятиям.
Подобные рутинные задачи отнимают много времени у ценного процесса обучения на занятиях. Для повышения эффективности и качества образования теперь представляется возможность делегировать подобную рутинную работу искусственному интеллекту. Согласимся, что человеку никогда не обработать такое количество текста и другой информации которая возможно обработана искусственным интеллектом. Так же исключаются человеческие ошибки, которые не сделает искусственный интеллект.
Много говорится сейчас о персонализации обучения. Внедряя технологии искусственного интеллекта в образовательную среду, можно реализовать создание персональных планов изучения каждой дисциплины при подготовке специалистов, а затем и реализовать контроль за деятельностью обучающихся. Данное применение искусственного интеллекта в образовании становится возможным благодаря разработке педагогами и психологами методик определение способностей, мотивации, силы воли и других показателей обучающихся, на основе которых и выстраивается индивидуальная программа обучения.
Создание образовательных приложений и специализированного контента для обучающихся так же способствует персонализации учебного процесса. Данная функция активно используется многими студентами и преподавателями.
Например, в обучении иностранных языков в разных форматах с помощью одного приложения. Технология позволяет распознавать речь обучающегося, анализируя построение предложений, лексики и грамматики, выдавая дополнительные задания схожего содержания для повторного закрепления материала. Данные приложения пользуются большой популярностью из-за того, что становятся рутинным занятием в гаджетах для многих людей. Помимо изучения иностранных языков технология применима ко всем предметам и они уже начинают завоевывать успех как у студентов, так и у преподавателей.
Персонализированное обучение представляет собой способ разработки образовательного плана и его реализации, в котором студент является субъектом образовательного процесса с учетом его личностных особенностей. Для того, чтобы повысить эффективность образовательного процесса с позиции персонализации, необходимо прибегать к возможностям искусственного интеллекта как преподавателям так и самим студентам.
Искусственный интеллект способен собирать и анализировать большие массивы разрозненных данных, а в дальнейшем получать из этого общую картину ситуации. Помимо этого, искусственный интеллект способен спрогнозировать ее развитие, исходя из начальной точки и предложить варианты по его корректировки в зависимости от запроса.
Применимо к образовательному процессу, искусственный интеллект способен выявлять те или иные дисциплины, области этих дисциплин, в которых у обучающихся есть проблемы. Это помогает проанализировать ситуацию в данный момент времени и выделить где студенту необходима дополнительная помощь. Более того, в каждый последующий момент времени технология может определить необходимость снижать или увеличивать объем этой помощи. Данная концепция может помочь созданию персонализированной траектории обучения с учетов таких параметров как: заинтересованность в теме, психологическое состояние, возможности восприятия той или иной информации в определённый момент времени и др.
В цифровую эпоху, помимо освоения профессиональных компетенций (hard skills) необходимо развитие мягких навыков (soft skills). Постоянно увеличивающиеся массивы информации и знаний оказывают огромное влияние на мозг человека. Усвоить всю информацию невозможно, но искусственный интеллект может помогать в выполнении различных видов задач, позволяя развивать критическое мышление и креативность обучающихся. Сегодня сквозные технологии могут стать отличными помощниками для сбора и фильтрации информации, которая поможет студентам обучаться эффективнее, а преподавателям повысить качество усвоения учебного материала.
Нейросети стремительно набирают интерес у образовательных учреждений или платформ, анализируя деятельность обучающихся искусственных интеллект способен механическим способом выявлять слабые стороны их успеваемости по тем или иным дисциплинам, что в свою очередь обозначает преподавателям необходимость дополнительного вмешательства, а далее и помощи в решении вопроса результативности студента. Концепция внедрения искусственного интеллекта в процесс образования нацелена на персонализацию системы, адаптацию под способности обучающихся, а также мониторинг социальной составляющей, удобство и практичность использования.
Искусственный интеллект способен также анализировать интересы студентов и предлагать им программы и курсы, в соответствие с ними. Индивидуальный подход позволяет заинтересовать студентов в процессе обучения, а также контролировать самостоятельность выполнения заданий в период дистанционного или самостоятельного обучения.
Цифровой мир – это огромный поток информации, переработать и проанализировать который человек не сможет, так пусть за него это делают технологии. Нейросети помогут справиться с рутиной преподавателей, проверки контрольных, курсовых, объемных домашних заданий. Умение выявлять разного рода ошибки при написании текса, решении тестов, решение математических уравнений вплоть до сложных – является огромным открытием для сферы образования, а также очень полезным инструментом в руках преподавателя.
Еще одну проблему современного образования можно решать с помощью нейросетей — это профориентация, которая направлена не только на подготовку к выбору профессии, но и на помощь в самоопределении и последующем трудоустройстве выпускников. Анализ ответов на разноплановые вопросы, по выстроенной логической цепочке машиной, результатом является – детальная картина способностей и интересов человека.
Работает это следующим образом — разработанная система тестов российской группой ведущих преподавателей по разным направлениям, вводными данными для нейросети служат результаты тех самых тестов, которые предлагаются студентам для прохождения. Вопросы подобраны и сформулированы относительно четких требований, отражающих уровень профессионализма и осознанности в тех или иных сферах образования. После ввода данных, код при помощи заданной машинным обучением модели выдает результат, чем является численные номера направлений, в которых тестируемому стоит продолжить развитие.
