Искусственный интеллект в образовании

Модели персонализированного адаптивного обучения как элементы современной цифровой образовательной инфраструктуры

Цель – применение методов генеративного искусственного интеллекта на основе представления знаний и логического вывода для обеспечения нового уровня поддержки информативной обратной связи.

Методологическая основа персонализированного адаптивного обучения – модель скаффолдинга (scaffolding), развивающая идеи Л.С. Выготского о «зоне ближайшего развития» и предлагающая их технологическую трактовку.

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

Цель – развитие методов вычислительной психометрики, чтобы 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.

Два основных направления: 

• автоматизация начисления баллов за задания открытого типа, что позволяет убрать из процесса проверки экспертов, вносящих свои индивидуальные необъективные искажения в тестовые баллы респондентов; 

• использование автоматической генерации заданий для того, чтобы генерировать задания, которые еще никому не предъявлялись, но достоверно обладают заранее известными психометрическими характеристиками.

Разработка рекомендательной информационно-сервисной платформы «Instructional Design dashboards

Цель – разработка и апробация 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.