Вот тщательно подобранный список лучших применений искусственного интеллекта в образовании. От помощи в обучении до автоматизации административных задач узнайте, как искусственный интеллект формирует ландшафт edtech.
За последние несколько десятилетий ИИ изменил способы, с помощью которых мы работаем и учимся. Сегодня ИИ даже достиг способности обучать людей.
Хотя искусственный интеллект здесь не для того, чтобы заменить учителей, методологии обучения с использованием искусственного интеллекта уже оказали влияние на образование. Эти модели приносят пользу учителям и учащимся, автоматизируя рутинные задачи, обеспечивая персонализированный опыт обучения и многое другое.
В этой статье вы рассмотрите следующие применения и преимущества искусственного интеллекта в образовании:
-Помощь в обучении
-Персонализированное образование
-Улучшенная доступность
-Обучение искусственному интеллекту
-Автоматизированная и улучшенная оценка
-Искусственный интеллект в образовании: обзор
Поскольку внедрение искусственного интеллекта в образование растет экспоненциальными темпами, растет и интерес со стороны лидеров рынка.
Объем рынка искусственного интеллекта в образовании в 2020 году оценивался в 1,1 миллиарда долларов США. Согласно отчетам ЮНЕСКО, ожидается, что к 2024 году он вырастет примерно до 6 миллиардов долларов США — существенный рост на 445% всего за четыре года. В отчете Market Research Engine ожидается, что размер рынка достигнет 12 миллиардов долларов США к 2027 году, что является еще одним прогнозируемым увеличением на 100% за три года.
Искусственный интеллект также имеет решающее значение для усилий ЮНЕСКО по достижению цели 4 из 17 целей устойчивого развития к 2030 году — “обеспечить инклюзивное и справедливое качественное образование и содействовать возможностям обучения на протяжении всей жизни для всех”. Таким образом, Министерство Образования стремится выполнить обещание "Искусственный интеллект для всех" в надежде, что технологии помогут обеспечить равные возможности обучения.
Сочетание технологий с традиционными методами обучения имеет ряд преимуществ. Они варьируются от интеллектуальных систем обучения и создания интеллектуального контента для студентов до автоматизации административных задач. Давайте рассмотрим несколько распространенных применений машинного обучения в образовании.
Помощь в обучении и лучший опыт работы в классе
Инструменты искусственного интеллекта могут помочь учащимся понять сложные предметы и представить простые, но интуитивно понятные объяснения для улучшения процесса обучения.
Ярким примером такого инструмента является приложение Microsoft Math. Это приложение на основе оптического распознавания символов (OCR) распознает математические уравнения по изображениям и возвращает решение. В нем также представлено подробное пошаговое решение, включая пояснения и интерактивные графики, позволяющие учащимся лучше усваивать информацию.
В то время как приложение Microsoft фокусируется только на математике, некоторые другие продукты искусственного интеллекта предоставляют всесторонний опыт для обучения студентов. Например, виртуальные помощники, созданные Cognii, используют передовые методы обработки естественного языка (NLP) для общения со студентами с помощью чат-ботов. Будучи на шаг впереди обычного разговорного искусственного интеллекта, эти чат-боты на базе искусственного интеллекта задают вопросы по теме и оставляют отзывы о полученных ответах.
Искусственный интеллект также может улучшить работу класса, чтобы повысить качество образования и вовлечь учащихся. Например, технология, основанная на компьютерном зрении Blippar, обеспечивает иммерсивное визуальное обучение. Их игровая площадка для разработчиков дополненной реальности позволяет учебным заведениям воплощать материал учебника в жизнь. Это означает, что учащиеся могут испытать визуальные зрелища, такие как Солнечная система или извержение вулкана, в трехмерном виртуальном пространстве.
Инструменты искусственного интеллекта также могут помочь учителям лучше понимать своих учеников и повышать эффективность выполнения заданий, связанных с классом. Microsoft Teams for Education предлагает Education Insights, который использует анализ данных для информирования преподавателей об участии учащихся, прогрессе в обучении и благополучии. Он также включает в себя обширную библиотеку цифровых приложений, таких как прогресс в чтении, которые информируют преподавателей об успехах учащегося и потенциальных областях улучшения.
Персонализация и устранение пробелов в знаниях
У каждого учащегося разные сильные и слабые стороны и стили обучения. Программное обеспечение с искусственным интеллектом может извлекать уроки из учебных моделей учащихся и предоставлять индивидуальные траектории обучения, помогая учителям, которые не могут распределить свое внимание между всеми учащимися сразу.
Такие компании, как Content Technologies и Carnegie Learning, разработали интеллектуальные платформы, которые используют искусственный интеллект для обеспечения персонализированного обучения и обратной связи с учащимися от начальной школы до колледжа. Их интеллектуальный дизайн инструкций позволяет выявлять пробелы в знаниях, перенаправлять на новые темы и создавать учебный контент, соответствующий индивидуальным потребностям. Как утверждают создатели, их системы искусственного интеллекта могут создать с персоналом в 20 человек то, что потребовалось бы крупному издателю с тысячей сотрудников, чтобы воспроизвести. Они преодолевают ценовые барьеры и доказали, что искусственный интеллект может создавать лучший контент за меньшее время и с меньшими затратами.
Улучшенная доступность
Некоторые учащиеся требуют особого внимания и отличительных методик обучения, что может заставить их чувствовать себя изолированными в традиционной обстановке классной комнаты. Искусственный интеллект может повысить доступность для учащихся с нарушениями слуха или зрения, физическими недостатками или тех, кто плохо говорит на языке.
Такие инструменты, как аудио-транскрибаторы, входящие в состав MS Teams, могут помочь студентам с нарушениями слуха понимать лекции. Технология преобразования речи в текст также может помочь при составлении конспектов занятий или выполнении письменных экзаменов. Например, программное обеспечение для распознавания речи от Nuance утверждает, что его скорость транскрипции составляет 160 слов в минуту, и оно полезно для учащихся с ограниченными возможностями письма.
Эти инструменты привносят новый смысл в очное и онлайн-образование, гарантируя, что каждый студент имеет равные возможности для академической успеваемости.
Внешкольное обучение
Чат-боты с искусственным интеллектом оказываются полезными для учащихся, которым требуется дополнительное обучение после школы. Цель состоит в том, чтобы дать учащимся возможность общаться с ботами так, как они общались бы с реальными учителями, обеспечивая персонализированный опыт обучения один на один.
Закрытие школ во время пандемии усилило потребность в искусственном интеллекте в образовании, особенно для получения образования вне класса. Современные чат-боты уже очень эффективны в их обработке и могут отвечать на вопросы со скоростью отклика 2,7 секунды. Такие компании, как Capacity и AllHere, уже разработали диалоговые инструменты искусственного интеллекта для ответов на запросы школьников, связанные с предметами и внутренними университетскими вопросами, такими как задания и экзамены.
Исследование, проведенное среди студентов из Ганы, показало, что учащиеся, которые взаимодействовали с образовательным чат-ботом, набрали на 25% больше баллов, чем те, кто этого не делал.
Улучшенное тестирование, сортировка и оценка
Уже говорилось о том, как образовательные чат-боты могут предоставлять обратную связь по ответам и запросам для улучшения результатов учащихся. Те же модели можно использовать для автоматизированных систем тестирования. Оценка на основе искусственного интеллекта включает в себя комбинацию визуальных и языковых моделей для сбора тестовой информации, ее понимания и выставления соответствующей оценки.
Оценка на основе видения
Инструменты, основанные на компьютерном зрении, такие как GradeScanner, используют изображения пузырьковых листов для автоматической оценки вопросов с несколькими вариантами ответов. Другое применение компьютерного зрения для выставления оценок включает использование таких инструментов, как MS Maths, для оценки вопросов, связанных с математикой, с использованием изображений уравнений. Эти методы выставления оценок могут сэкономить время учителей и уменьшить количество ошибок.
Оценивание на основе языковой модели
Искусственный интеллект может понимать написанный текст из эссе или длинных ответов, сопоставлять его с традиционными уровнями оценки и выставлять оценку за написанное. Несколько образовательных организаций, таких как Pearsons и Educational Testing Service, используют языковые модели искусственного интеллекта для оценки эссе. Другие виды использования искусственного интеллекта при оценивании образования включают обнаружение плагиата такими сервисами, как Turnitin.
Автоматизация административных задач
77% учителей считают, что они не могут выполнять свою работу наилучшим образом из-за нехватки времени и ресурсов. Оценивание заданий для одного класса требует от учителей тщательной проверки каждого представления, что может занять до нескольких часов. Это отнимает у учителей время, которое они могли бы в противном случае использовать для работы с учащимися.
Инструменты с искусственным интеллектом достаточно эффективны, чтобы сократить время оценивания на 90% и сократить общее время процесса оценивания на 50%.
Например, искусственный интеллект может предоставить университетам интеллектуальные методики зачисления студентов. Большинство институтов рассматривают каждое заявление о зачислении вручную, отфильтровывают подходящих кандидатов и утверждают стипендии или финансовую помощь. Прогностические системы искусственного интеллекта могут помочь определить потенциальных кандидатов и автоматизировать задачи проверки заявок. Сообщалось, что частный университет среднего размера увеличил доходность приема на 15%, внедрив систему искусственного интеллекта Aible.
Помимо зачисления, институтам по-прежнему приходится иметь дело с тысячами документов, связанных с учащимися, таких как ведомости оценок, заявления и обзоры успеваемости. Внедрение искусственного интеллекта для автоматизации задач переводит в цифровую форму процесс обработки документов. Это создает сеть файлов и отчетов, связанных с образованием, в архитектуре больших данных, к которым может получить доступ любой авторизованный институт и которые в дальнейшем используются для обработки.
Обработка документов с использованием искусственного интеллекта существует уже несколько лет и автоматизирует весь цикл обработки информации. Механизм обработки документов V7 обеспечивает точность определения ключевых текстовых полей до 99% и автоматизирует сквозные рабочие процессы по обработке данных и хранению документов.
Заключительные мысли
Искусственный интеллект в образовании обеспечивает улучшенный опыт как для студентов, так и для преподавателей. Он предлагает ряд преимуществ, включая улучшенную доступность, обучение, автоматизированную оценку и администрирование, а также оптимизированные рабочие процессы. Они обеспечивают учащимся высококачественное образование и избавляют учителей от усталости.
Многие институты по всему миру уже используют искусственный интеллект для автоматизации процессов и обеспечения эффективного образования. Однако для более широкого внедрения необходимо будет соблюдать определенные стандарты. Модели искусственного интеллекта подвержены ошибкам, и это может нанести ущерб обучению студентов. Кроме того, должны быть сформированы этические принципы, гарантирующие, что модели не демонстрируют предвзятости при обучении и выставлении оценок и что учебный материал не наносит вреда какому-либо сообществу.
Любопытная статья.