Как искусственный интеллект приживётся в школе и вузе? – сотрудники Инобра рассказывают о новых шагах по отказу от рутины
Денис Федерякин (Центр психометрики и измерений в образовании) рассказывает об инструменте, который позволяет проводить тесты по русскому языку для школьников. Для этого нужно много однотипных, но разных текстовых заданий. «На разработку заданий и проверку открытых ответов тратится основное время преподавателя-методолога. При клонировании вариантов теста проблема становится еще более острой, а начисление баллов за открытые ответы в крупных масштабах требует непрерывной вовлеченности большого количества экспертов и психометриков. В таком случае для корректной организации проверки необходимы огромные инфраструктурные мощности», – объясняет Денис Федерякин. Вот почему эксперты учат машину писать и проверять тексты, и она в этом преуспела. «Мы «клонируем» контексты заданий (тексты, над которыми учащимся нужно провести когнитивные действия), не меняя поведенческие индикаторы (сами когнитивные действия)», – объясняют авторы разработки.
Пример текста, написанного искусственным интеллектом: «Я вышел на улицу и увидел, что на снегу лежит большая белая птица. Она лежала на боку, и ее крылья были как будто вдавлены в снег. Я подошел к ней и стал смотреть, как она дышит. Вдруг птица встрепенулась и стала быстро-быстро перебирать крыльями. Потом она поднялась и улетела». В принципе, уже сложно отличить от написанного человеком – это потребовало многих доработок, потому что изначально тексты были грамматически правильными, но очень странными с точки зрения содержания.
Елена Другова (Центр социологии высшего образования) рассказывает, что удаётся сделать для учебной аналитики с помощью искусственного интеллекта. Это измерение, сбор, анализ и представление данных об учащихся и окружающем их контексте, который проводят для понимания и оптимизации учебного процесса и среды. «С этого года в Вышке реализуется проект «Разработка рекомендательной информационно-сервисной платформы Instructional Design Dashboards». Он предполагает применение на практике результатов проведенных исследований и создание таких информационных панелей (дашбордов) для преподавателей, которые бы помогали на основании методов искусственного интеллекта и анализа данных о курсе совершенствовать его составляющие – например, задания, их последовательность, сложность», – пишет Елена Другова. Она приводит анализ потребностей преподавателей в этой области и обзор уже существующих автоматических решений, их плюсов и минусов.
«Не существует готовых решений, позволяющих методологу просто взять и применить какие-либо технологии искусственного интеллекта «из коробки». На текущий момент его применение, скорее, похоже на конструктор: необходимо искать подходящие модели, настраивать их, адаптировать под конкретные потребности и задачи. Он хорош в автоматизации рутинной интеллектуальной работы, а рентабелен только при большом масштабе – когда уже есть накопленные массивы данных. При малых объемах данных и задач ручной труд остается более выгодным», – констатирует Денис Федерякин.