Технологии ИИ повысят качество обучения

В СберУниверситете прошёл семинар EduTech «AI в обучении: на что способны технологии уже сейчас?». Исследователи из научных лабораторий Университета 20.35, Лаборатории ИИ Сбера, образовательного проекта «01Математика»,  Центра психометрики и измерений в образовании НИУ ВШЭ и Центра ИИ НИУ ВШЭ обсудили перспективы использования технологий ИИ в образовании и возможности их внедрения на практике.

Photo by Pixabay

Денис Федерякин, научный работник Центра психометрики и измерений в образовании НИУ ВШЭ и Центра ИИ НИУ ВШЭ, поделился опытом применения ИИ в образовательном оценивании. Подготовка курса и системы оценивания – очень трудоемкая работа, которая ведется практически вручную. В своем докладе Денис уделил особое внимание вопросам разработки заданий и проверки открытых ответов. Здесь можно активно применять технологии машинного обучения, однако это может привести к сложноинтерпретируемым выводам. Поэтому исследователи НИУ ВШЭ уделяют много внимания тому, чтобы применение ИИ в образовании было плотно связано с теорией, сформированной в социальных науках. Например, при автоматической генерации заданий генерируются новые тексты, над которыми ученикам нужно произвести действия. Они определены инструкциями к заданиям, которые не меняются. Это позволяет сохранить оригинальную интерпретацию тестовых баллов и генерировать квазипараллельные (измеряющие одно и то же) варианты теста.  Для генерации таких заданий используется нейросетевая модель ruGPT-3L. Несмотря на то, что она предобучена Сбером на общую структуру русского языка, требуется доработка для конкретной цели – генерации текстов, подходящих для школы. Для этого была использована технология Prompt Tuning, которая актуальна для «дообучения» модели на маленьких объемах данных.

Андрей Петровский, исполнительный директор по исследованию данных в Лаборатории по ИИ Сбера, рассказал о генеративных языковых моделях ИИ. Андрей представил современные модели, которые используются в разных задачах обработки естественного языка, включая задачи автоматической генерации программного кода. Речь также шла о применении технологий ИИ для формирования выжимок из лекций. По мнению эксперта, ИИ может решить 3 основные задачи: помогать учителю в преподавании, способствовать life-long learning и повышать доступность образования.

Алексей Зайцев, основатель образовательного проекта «01Математика», представил проект для МЭШ. Исследователи совершенствуют платформу, доступ к которой имеет каждый школьник, на основе данных более 900 тысяч учеников. В представленном проекте есть модельные задания, более 130 часов видеоматериалов, разные подходы и уровни работы. Для создания заданий приглашаются лучшие учителя, эксперты и методисты. Важным в этой системе является глубокое взаимодействие с учеником, связь учебных материалов и аналитика.

В Университете 20.35 целый ряд проектов использует ИИ. Например, с помощью этих технологий анализируется эффективность курсов проекта «Цифровые профессии». Андрей Комиссаров, директор направления «Развитие человека на основе данных», Университет 20.35: «Помимо основных способов оценки: чекины, отзывы и т.д., мы предложили использовать рефлексию. Когда человек в открытой форме после завершения каждого модуля курса делится тем, что было полезно, как он планирует это применять. С помощью анализа данных был выведен показатель информативности рефлексии. Так становится понятно, что после курса усваивается слушателями. Всё это возможно благодаря нейросемантической сети».

Подводя итог, спикеры отметили, что технологии ИИ не заменяют методиста или педагога, а становятся помощником и удобным инструментом для эффективной работы.

Посмотреть семинар можно по ссылке.