Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ

Искусственный интеллект в образовании

Проект включает три подпроекта, связанных с наиболее перспективными направлениями использования технологий искусственного интеллекта в образовании — персонализированного адаптивного обучения, оценивания и педагогического дизайна:

• Модели персонализированного адаптивного обучения как элементы современной цифровой образовательной инфраструктуры;

• Использование методов искусственного интеллекта для сбора и обработки данных оценивания в образовании;

• «Instructional Design Dashboards» для педагогического дизайна образовательных продуктов

Идея проекта «Модели персонализированного адаптивного обучения как элементы современной цифровой образовательной инфраструктуры» заключается в применении методов генеративного искусственного интеллекта на основе представления знаний и логического вывода для обеспечения нового уровня поддержки информативной обратной связи. В качестве методологической основы персонализированного адаптивного обучения используется модель скаффолдинга (scaffolding), развивающая идеи Л.С. Выготского о «зоне ближайшего развития» и предлагающая их технологическую трактовку.

Интеллектуализация процедур скаффолдинга предполагает формирование арсенала педагогических интервенций различных типов, в том числе указание на ошибки и имитационное моделирование процесса решения учебных задач, когда учащийся и электронный тьютор «совместно» проходят референсные решения. Проект направлен на развитие идей интерактивного коллаборативного обучения (interactive collaborative learning), а также на применение оригинальных моделей онтологически-контролируемого анализа данных и логического вывода на основе анализа формальных понятий, современного онтологического моделирования, хорошо интерпретируемых методов машинного обучения.

Подпроект «Использование методов искусственного интеллекта для сбора и обработки данных оценивания в образовании» направлен на развитие методов вычислительной психометрики. Он включает в себя два основных направления: автоматизацию начисления баллов за задания открытого типа, что позволяет убрать из процесса проверки экспертов, вносящих свои индивидуальные необъективные искажения в тестовые баллы респондентов; и использовать автоматическую генерацию заданий для того, чтобы генерировать задания, которые еще никому не предъявлялись, но достоверно обладают заранее известными психометрическими характеристиками.

Оба направления имеют цель снизить временные и экономические затраты на разработку тестов и обработку результатов тестирования, повысить безопасность тестовых материалов, повысить естественность ситуации измерения, а также повысить справедливость оценки и предоставлять мгновенную обратную связь по результатам тестирования.

Подпроект «Разработка рекомендательной информационно-сервисной платформы «Instructional Design dashboards» посвящен разработке и апробации нового вида информационных панелей (дашбордов) как инструмента реализации обратной связи преподавателю относительно качества педагогического дизайна конкретных элементов курса на основе данных учебной аналитики с целью последовательного совершенствования этих элементов и дизайна курса в целом для повышения качества образовательных результатов студентов.

Благодаря трансформациям, происходящим в системе образования, на смену уверенности в том, что для качественного обучения преподавателю нужно лишь знать свой предмет, приходит понимание важности “умного” проектирования курса. В свете этих тенденций и текущих дефицитов происходит переоценка важности педагогического дизайна в высшем образовании. Перестройка и систематическое совершенствование курсов необходимы для помощи студентам в достижении более высоких образовательных результатов. Поэтому практически все модели педагогического дизайна включают в себя цикл обратной связи и редизайна. Однако, как правило, данные анализируются в конце курса, и совершенствование дизайна курса, если и происходит по результатам такого анализа, то его бенефициарами выступают уже другие студенты. Вторая трудность связана с тем, что при улучшении (редизайне) курсов пед.дизайнер / преподаватель опирается не на новые цифровые данные, а на традиционные данные опросов студентов и итоговые студенческие оценки за курс. Таким образом, существует серьезный разрыв между теорией и практикой педагогического дизайна и возможностями цифровых технологий, прежде всего, возможностями учебной аналитики. Этот разрыв и предполагается преодолеть в ходе реализации проекта.

Команда проекта

Карлов Иван Александрович

Руководитель проекта

Другова Елена Анатольевна

Научный работник

Захарова Ульяна Сергеевна

Научный работник

Петров Евгений Евгеньевич

Аналитик

Федерякин Денис Александрович

Научный работник

Фрумин Исак Давидович

Научный работник