По данным Global Market Insights, ожидается, что глобальный рынок образования в области ИИ будет расти в среднем на 45 % в период с 2017 по 2024 год по сравнению с оценочной стоимостью в 400 миллионов долларов США в 2017 году. Доступность цифрового контента, лучшее и более дешевое подключение и интеграция передовых технологий и интеллектуальные алгоритмы (которые постоянно совершенствуются) в облачных платформах электронного обучения будут стимулировать этот рост. С точки зрения спроса рост будет обусловлен необходимостью перехода к целевому обучению и приобретению навыков.

Это изменит роль как преподавателя, так и учащегося, делая обучение более ориентированным на результат.

Проблемы с существующей системой образования

Проблема обучения

Общеизвестно, что мы учимся по-разному друг от друга — разница может заключаться в методах обучения, темпе обучения или количестве и виде практики, необходимой для понимания концепции. Но преподавание сегодня стандартизировано и ориентировано на среднего ученика. Концепции преподаются и проверяются одинаково, на одном и том же материале и в одном темпе для всех, независимо от того, понял их кто-то или нет. И в конце года все учащиеся переводятся в следующий класс, независимо от того, усвоили они концепции или нет.

Преподавательская задача

Ситуация еще больше осложняется низким соотношением количества учителей и учеников, в результате чего один учитель ведет занятия одновременно в нескольких классах во многих школах. Учителям очень трудно эффективно преподавать в таких обстоятельствах, и обучение страдает. Еще хуже обстоят дела со старшими классами и профильными курсами, так как нехватка учителей становится все острее. Это также не дает учителям больших возможностей для собственного развития.

Виртуальные классы имеют языковую проблему

Оцифрованный контент, лучшая и более дешевая связь и облачная доставка привели к распространению виртуальных классов и МООК. Это решило проблему доступа к преподаванию различных стилей, но большинство этих курсов доступны на ограниченном количестве языков. Из-за этого тем, кто не понимает этого языка, очень трудно воспользоваться этими курсами.

В совокупности эти факторы приводят к слабой основе, низкой мотивации, низкой внимательности в классе и большому количеству отсева, что приводит к тому, что молодежь недостаточно конкурентоспособна для решения реальных жизненных задач.

ИИ может решить эти проблемы

ИИ с его способностью обрабатывать большие объемы данных для выявления значимых закономерностей и поддержки принятия решений может решить эти проблемы.

Решение педагогической задачи

ИИ может снизить нагрузку на учителей, автоматизируя определенные задачи, такие как подсчет результатов тестов, выставление оценок, зачисление и т. д. Анализируя работу учителей, им можно рекомендовать тренинги или профессиональные курсы. Это также может в определенной степени решить проблему нехватки учителей за счет целевого распределения.

Решение проблемы обучения

Решение проблемы обучения заключается в персонализации путем адаптации преподавания к индивидуальным стилям обучения. Это означает, что содержание преподается учащемуся таким образом, который соответствует его уникальным предпочтениям. Но для этого необходимо не только определить стиль обучения каждого учащегося, но и определить учебный материал и методы, подходящие для этого стиля обучения. Это требует огромных инвестиций и временных ресурсов, что невозможно при использовании традиционных методов. Но с ИИ, собирая и анализируя большое количество точек данных для каждого учащегося (например, взаимодействие с различными типами контента, итерации и время, затрачиваемое на изучение концепции определенного уровня сложности, результаты практических тестов и т. д.), уникальный профиль обучения может быть создан для каждого ученика. Затем этот профиль можно использовать для предоставления целевых рекомендаций по содержанию для улучшения обучения.

Умный контент

Обучение можно дополнительно улучшить за счет динамического создания адаптивного контента, актуального для конкретного учащегося в конкретном контексте. В традиционной учебной среде всем учащимся предоставляется один и тот же учебный материал (в виде книг, видео, практических работ и т. д.), и они должны использовать его стандартным образом. Но с помощью ИИ учебный материал (состоящий из контента, вопросов, карточек и т. д.) можно создавать динамически из пула доступного цифрового контента.

Обращаясь к внимательности

Еще одна область, в которой ИИ может повлиять на образование, — это анализ выражений лица для определения душевного состояния учащихся. Компьютерное зрение можно использовать для определения внимательности ученика в классе и того, следует ли ученик тому, что говорит учитель. Это может быть очень полезно при онлайн-обучении, когда учитель может немедленно принять меры по исправлению положения конкретного ученика. Если учащийся просматривает автоматизированный контент, материал может быть автоматически скорректирован для повышения его эффективности.

Устранение языковых барьеров

Возможности ИИ понимать, обрабатывать и переводить язык, также известные как обработка естественного языка (NLP), могут сделать шаг вперед. Если алгоритм понимает, что лучший материал для студента доступен на иностранном языке, он может перевести контент на этот язык. То же самое применимо в случае лекций в прямом эфире, когда студент слушает лекцию на своем языке (скажем, хинди) с помощью подключаемого переводчика (который может присутствовать в наушниках и динамически переводит лекцию с одного языка на другой). хотя преподаватель читает лекцию на английском языке. Недавние достижения в алгоритмах НЛП (обработка естественного языка) сделали эти переводы почти человеческими.

Улучшение результатов теста

Еще одна область, в которой ИИ повлияет на образование, — это помощь в улучшении результатов стандартизированных тестов. Теоретически улучшение обучения должно привести к улучшению результатов тестов, но на практике это не так. Такие факторы, как стресс, нехватка времени, потеря концентрации и т. д., могут привести к ухудшению результатов в тестах. Анализируя данные по концепциям, учащимся и времени, ИИ может определить сильные и слабые стороны учащихся, в какой среде они работают лучше всего, в каких вопросах они ошибаются и т. д. Затем это можно использовать для подготовки самоадаптирующегося индивидуального плана с цель улучшить результат в конкретном виде теста.

Большое количество этих приложений уже используется как в классе, так и за его пределами. Поскольку алгоритмы ИИ продолжают совершенствоваться, становится доступным все больше и больше таких приложений, которые повлияют на образование. Более качественная и дешевая связь обеспечит доступ к ним все большего числа людей, что повысит их охват и эффективность.

Образование готово измениться беспрецедентным образом, и ИИ сделает это посредством массовой персонализации.