Хранитель Шервуда
Команда форума
Администратор
Премиум
Посмотреть вложение 18723
Во многих школах мира знания детей оцениваются с помощью стандартных тестов. Но тесты дают ограниченное представление об умственных способностях — ведь их могут решать даже машины. Роуз Лакин, профессор личностно-ориентированного дизайна из Университетского колледжа Лондона, считает, что знания стоит оценивать в более широком смысле — и поможет в этом искусственный интеллект.
В своей последней книге «Машинное обучение и человеческий интеллект: будущее образования в 21 веке» Лакин предлагает использовать иное определение интеллекта, чтобы дети и учителя не превратились в роботов. Профессор выделяет семь видов умственных способностей — во-первых, междисциплинарное академическое знание или способность устанавливать взаимосвязь между разными предметами, а не заучивать их по отдельности. В Финляндии уже избавились от системы разрозненного обучения предметам — учителя помогают ученикам проводить логические связи между математикой, историей, экономикой и языком в рамках единой темы, например, «Европейский союз».
Второй вид — это социальный интеллект или умение понимать собственные эмоции и как контролировать их в обществе. Этот навык хорошо дается людям, но не машинам.
Лакин также выделяет четыре вида метазнаний:
Метазнание, или наше восприятие знаний. Понимают ли ученики, откуда берутся знания? Как они к ним относятся: как к чему-то, что дается для изучения, или как нечто контекстуальное, что они конструируют сами? Дети с такими умственными способностями понимают, из чего складываются хорошие доказательства, и могут делать утверждения на них основе.
Метасознание, или осознание себя и умение управлять своими когнитивными процессами. (Например, если я знаю, что я прокрастинатор и лучше запоминаю вещи, только когда их запишу, то я не буду ждать до последнего перед экзаменом и перепишу все свои конспекты).
Метасубъективное знание, или понимание собственных эмоций и взаимосвязи между учебой и здоровьем. Здесь ключевой особенностью является мотивация.
Метаконтекстуальное знание о динамическом окружении, в котором происходит обучение. «Наши умственные способности не ограничены одним лишь мозгом, — считает Лакин. — Появляется все больше доказательств, что их контекст гораздо шире».
Умение оценивать собственные способности и эффективность — пожалуй, самая важная черта интеллекта. Но к сожалению, многие люди склонны переоценивать свои силы — и тут им на помощь придет искусственный интеллект.
ИИ как помощник учителя
Лакин предлагает использовать искусственный интеллект для оценки не только умственных способностей, но и умения работать в команде, уверенности и мотивации ученика. Такая система позволит избавиться от привычных тестов. Специальные средства на компьютере, телефоне или планшете будут оценивать социальные, междисциплинарные и прочие метазнания ученика. Дети и учителя смогут получать более детальное представление о способностях и понимать, какие аспекты знаний им стоит подтянуть. Изучив полученные данные, преподаватели смогут поработать над проблемами ученика, связанными с мотивацией и усидчивостью. Хоть Лакин признает, что искусственный интеллект не способен дать полную оценку любому виду знаний, она считает, что тот все равно может помочь нам стать лучше.
Посмотреть вложение 18724
Профессор приводит несколько примеров, как искусственный интеллект может помочь в обучении. Один учитель не может уследить, какие ученики хорошо работают сообща на групповых занятиях, поэтому, чтобы решить эту проблему, Лакин провела эксперимент. В классе разместили камеры, которые записывали движения рук и положение голов детей, оценивая, насколько эффективно школьники работали вместе. Результаты анализа ИИ затем проверила группа людей и выставила свою оценку коллективной работе детей. По словам Лакин, целью эксперимента было найти доказательство социального взаимодействия, которое является одним из элементов успешного совместного решения проблем. Подобное доказательство можно использовать для создания информационной доски, на которой учителя смогли бы отмечать, какие группы учеников требуют большего внимания. Это бы позволило преподавателям использовать время более эффективно.
Еще один пример использования ИИ в классе — это британская обучающая платформа Century Tech. Она использует искусственный интеллект и большие данные, чтобы составлять обучающие материалы в зависимости от сильных и слабых сторон ученика. Учителя могут следить за прогрессом учащихся в режиме реального времени и выбирать наилучший подход к обучению.
Минусы контроля ИИ
Разумеется, образование, где искусственный интеллект помогает преподавателям, может столкнуться с некоторыми трудностями. Во-первых, к сожалению перемены в системе образования происходят очень редко и неохотно. Во-вторых, идея об искусственном интеллекте, который следит за учениками, может вызвать опасения насчет конфиденциальности данных. Если технология постоянно оценивает умственные способности вашего ребенка, это значит, что она собирает информацию о его сильных и слабых сторонах. Такие данные можно использовать для навешивания ярлыков на учеников и лишения их различных возможностей.
Система наблюдения за учениками использовалась в одной из китайских школ, но из-за недовольства местных жителей программу пришлось приостановить. Тем не менее, этот случай наглядно демонстрирует к каким антиутопическим условиям может привести подобная технология.
Посмотреть вложение 18725
Лакин признает, что конфиденциальность данных — это серьезный вопрос, который необходимо обсудить. Но она не беспокоится насчет того, что система образования неохотно поддерживает какие-либо реформы. «Пока что мы сами подбираем [обучающие] материалы и оцениваем учеников, — сказала она. — Но по мере того как искусственный интеллект будет проникать в школы, ситуация изменится. ИИ развивается так быстро, что в будущем мы сможем, к примеру, замечать мельчайшие изменения выражения лица, которые говорят о том, что ученик не может понять тему. Благодаря этой информации можно будет вести урок в нужном направлении».
Как и живые учителя, искусственный интеллект будет подстраивать свои методы обучения под каждого ученика, но делать это постоянно и без исключений. «Ни один преподаватель не может подстроиться под каждого ребенка в классе из 30 человек, — отмечает Саймон Балдерсон, заместитель директора Уэльской кафедральной школы. — ИИ будет подбирать информацию для каждого ученика и подавать ее на нужном уровне. Сейчас такое невозможно».
Будущее тестирования
Маловероятно, что в ближайшем будущем школы откажутся от академического тестирования. Однако все больше людей в сфере образования согласны с тем, что подобная система экзаменов неэффективна: она поощряет бездумное заучивание информации и не дает внутренней мотивации.
Лакин считает, что искусственный интеллект может заменить тесты. «Сейчас у нас есть способы сбора и анализа данных, которые помогают давать очень точную и непрерывную оценку, — сказала она. — Так что альтернатива экзаменам существует. Если мы признаем необходимость изменения системы оценки знаний, то сможем и переосмыслить предназначение всей образовательной системы».
Во многих школах мира знания детей оцениваются с помощью стандартных тестов. Но тесты дают ограниченное представление об умственных способностях — ведь их могут решать даже машины. Роуз Лакин, профессор личностно-ориентированного дизайна из Университетского колледжа Лондона, считает, что знания стоит оценивать в более широком смысле — и поможет в этом искусственный интеллект.
В своей последней книге «Машинное обучение и человеческий интеллект: будущее образования в 21 веке» Лакин предлагает использовать иное определение интеллекта, чтобы дети и учителя не превратились в роботов. Профессор выделяет семь видов умственных способностей — во-первых, междисциплинарное академическое знание или способность устанавливать взаимосвязь между разными предметами, а не заучивать их по отдельности. В Финляндии уже избавились от системы разрозненного обучения предметам — учителя помогают ученикам проводить логические связи между математикой, историей, экономикой и языком в рамках единой темы, например, «Европейский союз».
Второй вид — это социальный интеллект или умение понимать собственные эмоции и как контролировать их в обществе. Этот навык хорошо дается людям, но не машинам.
Лакин также выделяет четыре вида метазнаний:
Метазнание, или наше восприятие знаний. Понимают ли ученики, откуда берутся знания? Как они к ним относятся: как к чему-то, что дается для изучения, или как нечто контекстуальное, что они конструируют сами? Дети с такими умственными способностями понимают, из чего складываются хорошие доказательства, и могут делать утверждения на них основе.
Метасознание, или осознание себя и умение управлять своими когнитивными процессами. (Например, если я знаю, что я прокрастинатор и лучше запоминаю вещи, только когда их запишу, то я не буду ждать до последнего перед экзаменом и перепишу все свои конспекты).
Метасубъективное знание, или понимание собственных эмоций и взаимосвязи между учебой и здоровьем. Здесь ключевой особенностью является мотивация.
Метаконтекстуальное знание о динамическом окружении, в котором происходит обучение. «Наши умственные способности не ограничены одним лишь мозгом, — считает Лакин. — Появляется все больше доказательств, что их контекст гораздо шире».
Умение оценивать собственные способности и эффективность — пожалуй, самая важная черта интеллекта. Но к сожалению, многие люди склонны переоценивать свои силы — и тут им на помощь придет искусственный интеллект.
ИИ как помощник учителя
Лакин предлагает использовать искусственный интеллект для оценки не только умственных способностей, но и умения работать в команде, уверенности и мотивации ученика. Такая система позволит избавиться от привычных тестов. Специальные средства на компьютере, телефоне или планшете будут оценивать социальные, междисциплинарные и прочие метазнания ученика. Дети и учителя смогут получать более детальное представление о способностях и понимать, какие аспекты знаний им стоит подтянуть. Изучив полученные данные, преподаватели смогут поработать над проблемами ученика, связанными с мотивацией и усидчивостью. Хоть Лакин признает, что искусственный интеллект не способен дать полную оценку любому виду знаний, она считает, что тот все равно может помочь нам стать лучше.
Посмотреть вложение 18724
Профессор приводит несколько примеров, как искусственный интеллект может помочь в обучении. Один учитель не может уследить, какие ученики хорошо работают сообща на групповых занятиях, поэтому, чтобы решить эту проблему, Лакин провела эксперимент. В классе разместили камеры, которые записывали движения рук и положение голов детей, оценивая, насколько эффективно школьники работали вместе. Результаты анализа ИИ затем проверила группа людей и выставила свою оценку коллективной работе детей. По словам Лакин, целью эксперимента было найти доказательство социального взаимодействия, которое является одним из элементов успешного совместного решения проблем. Подобное доказательство можно использовать для создания информационной доски, на которой учителя смогли бы отмечать, какие группы учеников требуют большего внимания. Это бы позволило преподавателям использовать время более эффективно.
Еще один пример использования ИИ в классе — это британская обучающая платформа Century Tech. Она использует искусственный интеллект и большие данные, чтобы составлять обучающие материалы в зависимости от сильных и слабых сторон ученика. Учителя могут следить за прогрессом учащихся в режиме реального времени и выбирать наилучший подход к обучению.
Минусы контроля ИИ
Разумеется, образование, где искусственный интеллект помогает преподавателям, может столкнуться с некоторыми трудностями. Во-первых, к сожалению перемены в системе образования происходят очень редко и неохотно. Во-вторых, идея об искусственном интеллекте, который следит за учениками, может вызвать опасения насчет конфиденциальности данных. Если технология постоянно оценивает умственные способности вашего ребенка, это значит, что она собирает информацию о его сильных и слабых сторонах. Такие данные можно использовать для навешивания ярлыков на учеников и лишения их различных возможностей.
Система наблюдения за учениками использовалась в одной из китайских школ, но из-за недовольства местных жителей программу пришлось приостановить. Тем не менее, этот случай наглядно демонстрирует к каким антиутопическим условиям может привести подобная технология.
Посмотреть вложение 18725
Лакин признает, что конфиденциальность данных — это серьезный вопрос, который необходимо обсудить. Но она не беспокоится насчет того, что система образования неохотно поддерживает какие-либо реформы. «Пока что мы сами подбираем [обучающие] материалы и оцениваем учеников, — сказала она. — Но по мере того как искусственный интеллект будет проникать в школы, ситуация изменится. ИИ развивается так быстро, что в будущем мы сможем, к примеру, замечать мельчайшие изменения выражения лица, которые говорят о том, что ученик не может понять тему. Благодаря этой информации можно будет вести урок в нужном направлении».
Как и живые учителя, искусственный интеллект будет подстраивать свои методы обучения под каждого ученика, но делать это постоянно и без исключений. «Ни один преподаватель не может подстроиться под каждого ребенка в классе из 30 человек, — отмечает Саймон Балдерсон, заместитель директора Уэльской кафедральной школы. — ИИ будет подбирать информацию для каждого ученика и подавать ее на нужном уровне. Сейчас такое невозможно».
Будущее тестирования
Маловероятно, что в ближайшем будущем школы откажутся от академического тестирования. Однако все больше людей в сфере образования согласны с тем, что подобная система экзаменов неэффективна: она поощряет бездумное заучивание информации и не дает внутренней мотивации.
Лакин считает, что искусственный интеллект может заменить тесты. «Сейчас у нас есть способы сбора и анализа данных, которые помогают давать очень точную и непрерывную оценку, — сказала она. — Так что альтернатива экзаменам существует. Если мы признаем необходимость изменения системы оценки знаний, то сможем и переосмыслить предназначение всей образовательной системы».
