Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования

Текущий ландшафт: где ИИ уже помогает учиться

Искусственный интеллект становится привычной частью образовательного процесса. Больше не нужно думать о нём как о чем-то экспериментальном. В школах, вузах уже сегодня ИИ помогает в рутинных задачах.

Виртуальные помощники напоминают о расписании, проверяют работы, отвечают на часто задаваемые вопросы. Учителя получают возможность сосредоточиться на главном — живом общении с учениками, индивидуальной поддержке.

По данным исследования HolonIQ за 2023 год. В технологии образования с элементами машинного обучения мировые инвесторы вложили свыше шести миллиардов долларов. Это говорит о том, что ИИ в образовании перешёл из стадии тестирования в стадию активного внедрения.

В России ситуация схожая: сервисы вроде Яндекс.Учебника, Skyeng, Uchi.ru уже пробуют использовать для персонализации обучения. Хотя такие системы пока не идеальны, первые результаты уже видны. Поддержку этим разработкам оказывает государство. В рамках проекта «Цифровая образовательная среда» эксперименты с ИИ запущены в пятнадцати регионах.

Генеративные модели: ChatGPT, уже сейчас помогают педагогам создавать учебные материалы, находить понятные примеры. Ученики тоже получают выгоду: сложные темы становятся доступнее, а ответы на вопросы — мгновенны.

Но в школах к таким инструментам пока относятся осторожно. Опасаются проблем с конфиденциальностью и честностью выполнения заданий. Поэтому сейчас особенно важно грамотно сочетать новые технологии с проверенными методами обучения. Инфраструктура для этого уже есть, следующий этап — распространение успешных практик на большее число учебных заведений.

Адаптивное обучение: искусственный интеллект в образовании меняет подход к учащимся

Когда программа замечает, что ученик столкнулся с трудностями, сразу реагирует. Предлагает объяснение попроще или другой способ решения заданий. Так работает адаптивное обучение, которое следит за каждым шагом студента. Как быстро он отвечает, сколько раз пытается выполнить задание, в какое время дня занимается. Эти данные помогают создать частную модель знаний, которая хранится в облаке, постоянно обновляется.

Если система видит, что у ребенка возникли сложности. Например, с дробями, она мягко корректирует программу: включает больше упражнений на базовые понятия. Чтобы не допустить снижения оценки, потери уверенности. При этом учитель получает уведомление с кратким анализом ситуации. А решать, как действовать дальше, остаётся ему.

Рынок таких адаптивных платформ уверенно растёт — по данным Global Market Insights. Ежегодно он увеличивается примерно на пятнадцать процентов. Среди известных решений: зарубежные Knewton и DreamBox, а также российский Foxford. Принцип работы у них схож, но содержание подстраивается под конкретные учебные программы регионов.

На практике это выглядит так. В московских гимназиях например, ученики-экстерны с помощью адаптивных курсов по математике осваивают годовую программу всего за четыре месяца. При этом уровень усвоения материала остаётся высоким. Такая гибкость делает частный подход к обучению не исключительной привилегией. А реальностью, доступной каждому.

Аналитика успеваемости и раннее выявление рисков

Образовательные платформы фиксируют каждое действие пользователя. Когда он нажал «пауза», перемотал видео или закрыл урок. Эти данные превращаются в карты активности и прогнозы. Которые помогают заранее увидеть, кто рискует не сдать задание в срок.

В Университете штата Аризона такую систему уже используют. По словам преподавателей, число академических отпусков снизилось на треть всего за два года. В России похожие технологии тестирует НИУ ВШЭ в рамках проекта «Цифровой профиль студента».

Смысл не в том, чтобы ловить за промахи. Система помогает вовремя подхватить того, кто начал отставать. Если платформа замечает снижение активности, она предлагает короткое задание с быстрым результатом. А преподавателю советует, как поддержать студента. Например, созвониться с родителями или провести консультацию.

Это работает: по данным мета-анализа Джона Хэтти, быстрая обратная связь входит в десятку самых эффективных методов повышения успеваемости. Такой подход делает аналитику не надзирателем, а наставником.

Практические примеры: от изучения языков до инженерных симуляций

Самое распространенное применение ИИ — в языковых приложениях. Duolingo, например, с помощью рекуррентных сетей подбирает упражнения. Которые с наибольшей вероятностью помогут ученику справиться с заданием. Занятия строятся буквально за считанные миллисекунды, что помогает сохранить интерес, концентрацию.

Исследование Национального университета Сингапура показало. Такой подход позволяет получить уровень А2 на 30% быстрее, чем при использовании обычных учебников.

В технических вузах все активнее появляются цифровые копии лабораторного оборудования. Студент может экспериментировать с моделью турбины, менять параметры и сразу видеть результат. Еще до работы с реальной установкой.

Это не только снижает затраты и повышает безопасность. Но и дает компаниям-партнерам, таким как Siemens. Преимущество: выпускники уже знакомы с их программным обеспечением, быстрее встраиваются в производственные процессы.

Похожий принцип работает в онлайн-школе подготовка к ЕГЭ. Алгоритм замечает, где ученик допускает ошибки. Например, в логарифмах и предлагает серию из пяти задач, постепенно усложняющихся. После верного решения тема закрепляется коротким обучающим видео.

Учителю приходит подробный отчет, где видно, на каких этапах у ребенка снижалась концентрация. И когда внимание было максимальным. Это помогает точнее понимать, как каждый конкретный ученик усваивает материал.

Этические и правовые вызовы

Чем больше данных собирает алгоритм об ученике, тем точнее становится его обучение. Но одновременно возрастает вопрос конфиденциальности. Особенно остро стоит тема сбора эмоциональных данных через веб-камеры. Даже среди сторонников технологий вызывает дискуссии необходимость такого подхода.

В Европе регламент GDPR требует не просто согласия пользователя. Но и понятного объяснения, на каком основании ИИ принимает те или иные решения. С нейросетями это пока сложно: их логика часто остается «черным ящиком». В России аналогичные требования закреплены в законе о персональных данных.

Еще одна серьезная проблема — предвзятость алгоритмов. Если модель обучается на искаженных исторических данных, она не исправит существующие неравенства, а усилит их.

Например, американские исследователи выяснили. Что школьницам значительно реже, чем мальчикам, система рекомендовала записаться на курсы по точным наукам. Несмотря на сопоставимые оценки. Исправить подобные ошибки можно только через регулярную проверку алгоритмов. И привлечение к разработке представителей разных групп.

Отдельная тема — роль учителя в новой реальности. Когда часть обязанностей переходит к машине, педагог может превратиться в наблюдателя за экранами и графиками. Чтобы этого не произошло, педагогические вузы уже сегодня вводят курсы по цифровой дидактике. Учат будущих учителей взаимодействовать с технологиями так, чтобы оставаться наставником, а не оператором.

Чего ждать завтра: новые тренды и возможности

В ближайшее время компьютерное зрение научится распознавать жесты, эмоции в реальном времени. Учителю не придется прерывать занятие. Достаточно поднять руку, чтобы приостановить демонстрацию.

Параллельно развиваются метавселенные платформы. Которые позволят школьникам из разных стран вместе проводить эксперименты. Например, изучать клетки под виртуальным микроскопом, обсуждать наблюдения голосом в режиме реального времени.

Еще одно важное направление — автоматическое создание учебных материалов в соответствии с национальными стандартами. Алгоритм анализирует ФГОС, самостоятельно формирует курс, включая тесты и задания.

Учитель при этом становится не исполнителем, а настоящим организатором образовательного процесса. Определяет смысл, логику обучения, а не тратит время на рутинную работу.

Одна из ключевых перемен — переход от традиционных оценок к анализу реального опыта. Вместо баллов алгоритм будет оценивать, насколько проект ученика соответствует критериям той или иной профессии. Формируя профессиональное портфолио.

Внимания заслуживает развитие компактных языковых моделей. Которые могут работать прямо в школе без выхода в интернет. Это значит, что персональные данные учеников никогда не покинут пределы образовательного учреждения.

Такие решения уже тестируются в Кузбассе и Татарстане. Если продуктивность подтвердится, подобные системы станут настоящим прорывом для сельских школ. Где интернет-соединение часто нестабильно, а доступ к качественным учебным ресурсам особенно важен.