Курс для педагогов об использовании нейросетей в образовательной деятельности

Занятие 1. Роль искусственного интеллекта в реализации ФГОС

На сегодняшний день инновационные технологии занимают ключевое место в развитии современного общества. Социальные сети, компьютерные игры, развлекательные сайты и многие другие ресурсы стали неотъемлемой частью повседневной жизни человека. В настоящий момент цифровой мир затронул многие сферы жизнедеятельности, в том числе образовательный процесс.

Современный образовательный процесс строится на применении не только традиционных методов обучения, но и на методах, основанных на применении цифровых технологий. Интерактивные доски, компьютеры, планшеты стали частью современного урока. Трактовка понятия «современный урок» представлена в ФГОС, где изложены основные требования к организации образовательного процесса, затрагивающие профессиональные компетенции учителя, средства обучения, создание условий для саморазвития, выбор оптимальных средств обучения, анализ каждого учебного занятия, целеполагание и мотивацию при обучении. Кроме того, современный урок представляет собой процесс междисциплинарной интеграции, в ходе учебных занятий учителю необходимо выстраивать взаимосвязь между различными предметами. Стоит отметить, что понятие «современный урок» также находится в постоянном преобразовании, так как скорость возникновения новых тенденций достаточно велика.

Развитие цифрового обучения особенно влияет на роль учителя в образовательном процессе. Переход от знаниевой образовательной парадигмы к современной компетентностной модели привел к изменению роли учителя в организации процесса обучения. Так, говоря о роли учителя в рамках знаниевой концепции, или, так называемой, традиционной педагогики, следует подчеркнуть, что учитель занимал ведущую роль в образовательном процессе, а учащиеся являлись объектами процесса обучения, получавшими готовые знания.

В современной образовательной парадигме произошел переход к субъектно-субъектной организации образовательного процесса. Основной задачей учителя является не трансляция готовых знаний и опыта, а направление образовательной деятельности обучающихся, создание индивидуальных образовательных траекторий и стратегий, а также консультирование учащихся при решении поставленных задач.

Реализация такого подхода тесно сопряжена с необходимостью применения инновационных средств обучения, что, в свою очередь, диктует необходимость разработки и внедрения новых методик, педагогических технологий, методов, способов и приемов, которые должны соответствовать тенденциям современного общества. Таким образом, перед учителем стоит непростая задача, с одной стороны, сохраняя качество, прибегать к традиционным методам обучения, так, например, Н.Д. Гальскова рассматривает обучение как «институционально организованный процесс, в ходе которого в результате взаимодействия обучаемого и обучающего осуществляется воспроизведение и усвоение определенного опыта в соответствии с заданной целью». С другой стороны, учителю необходимо, следуя современным тенденциям, организовывать обучение на основе цифровых технологий, в том числе базирующихся на применении искусственного интеллекта.

Применение искусственного интеллекта (далее сокращенно ИИ) основывается на поиске и усвоении информации самими учащимися, учитель принимает роль напарника, который направляет деятельность учащихся в нужное образовательное русло. Образовательный потенциал ИИ неисчерпаем и только начинает открываться современному учителю.

Попытки привить компьютеру способности мыслительной деятельности связывают с определением искусственного интеллекта. Основоположник программирования Джон Маккарти впервые ввел термин «Artificial Intelligence», который был переведен на русский язык как «искусственный интеллект». Под искусственным интеллектом он рассматривал машину, способную выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект. На сегодняшний день понятие «искусственный интеллект» намного шире, оно определяется как набор программных алгоритмов, позволяющих имитировать ряд функциональных возможностей человеческого мозга в динамичной вычислительной среде. Выделяют три вида искусственного интеллекта:

1. Слабый (Narrow AI). Данный вид ИИ используется в повседневной жизни современного человека. Он включает в себя голосовых помощников (Siri, Яндекс Алиса, Маруся Вк и др.), рекламу в социальных сетях, распознавание лиц (использование биометрии), приложения, основанные на поиске партнеров и др.
2. Сильный (AGI). Данный вид находится в разработке. Сильный ИИ станет максимально приближен к способностям человеческого интеллекта и наделен по классическому определению Тьюринга самосознанием.
3. Супер-ИИ (Super AI). Данный вид является лишь теорией, так как на практике, супер-ИИ будет не только подобен человеку, но и сможет превзойти человечество во всех областях, при этом продолжая самосовершенствование системы, разрабатывая новые алгоритмы самостоятельно.

На данный момент ИИ является универсальной системой, которая затрагивает все сферы человеческой жизни, в том числе образовательную. Поиск информации, проверочные работы, связь с образовательным учреждением – это работа ИИ.

Таким образом, искусственный интеллект в образовании – это ряд современных технологий, позволяющих компьютеру на основе сбора и анализа больших объёмов данных и программного моделирования разрабатывать и реализовывать методики обучения конкретным дисциплинам по индивидуальной траектории, имитировать речемыслительную деятельность человека для решения учебных, коммуникативных и профессиональных задач, осуществлять автоматизированный контроль овладения обучающимися учебным материалом, предоставлять им обратную связь и осуществлять аналитическую работу.

Занятие 2. История развития ИИ и сферы его применения

Фантазии о механистическом существе, подобном человеку, возникли в культуре уже очень давно: здесь можно вспомнить и древнегреческий миф о созданном Гефестом гиганте Талосе, и миф о Пигмалионе — скульпторе, который мечтал оживить выточенную его руками статую Галатею, и сказку о Пиноккио. 

Научные же представления о возможности создания искусственного разума не могли сформироваться без механистической философии Рене Декарта: если живой организм функционирует подобно сложному механизму, следовательно, должна быть возможность создать рукотворную копию такого организма. 

В XX веке вместе с появлением первых вычислительных машин, кибернетики, зарождением основ нейронаук, развитием математической алгоритмики вопрос о способности машины мыслить перестал быть праздно-фантазийным и превратился в предмет научных интересов.

С начала XXI века искусственный интеллект представляется не только предметом для горячей полемики и лабораторных исследований, но и бурно развивающейся прикладной сферой, которая получает солидные инвестиции и приносит бизнесу конкретные результаты.

С развитием искусственного интеллекта снижается стоимость его тренировки: по сравнению с 2018 годом обучение системы распознавания изображений, например, стоит на 64 % дешевле. Одновременно с этим на 94 % возросла скорость обучения. Такие перемены приводят к тому, что применять технологии ИИ сегодня стремится все больший круг компаний, которым ранее они были недоступны.

Сферы применения ИИ

Финансы

• • Выявление банками подозрительных и мошеннических действий
  • Исследования рынка: использование статистических вычислений и обработки естественного языка для принятия инвестиционных решений
  • Управление личными финансами: рекомендательная система, которая помогает пользователям оптимизировать свои расходы и сбережения; автоматизированный финансовый консультант

Промышленность

• • Замена человеческого труда в опасных рабочих условиях
  • Автоматизация рутинных задач работников

Медицина

• • Медицинская диагностика (обнаружение опухоли, выявление повышенного риска заболеваний и т. д.)
  • Анализ сердечного ритма
  • Создание планов лечения
  • Управление приемом медикаментов

HR

• • Скрининг резюме
  • Ранжирование кандидатов по уровню квалификации
  • Прогнозирование успеха кандидата
  • Автоматизация коммуникационных задач через чат-ботов

Медиа и автоматизированная журналистика

• • Анализ недвижимости
  • Сводки спортивных событий
  • Персонализированные новости для читателя
  • Автоматическая генерация новостей по ключевым словам

Клиентские службы

• • Автоматизированные онлайн-помощники
  • Внутренние корпоративные помощники

Транспорт

• • Управление дорожным трафиком
  • Роботизированная навигация и преодоление препятствий
  • Технология технического зрения для повышения безопасности управления локомотивом

Обучение

• • Построение индивидуальных учебных траекторий
  • Автоматизированная проверка домашних заданий
  • Составление профилей обучающихся с индивидуальным планом развития
  • Продвинутая учебная аналитика на основе больших данных
  • Автоматизированные рекомендательные системы по редизайну учебных программ

Хронология развития ИИ

1943 год: Первая компьютерная модель нейронной сети

Норберт Винер вместе с Уолтером Питтсом и Уорреном Мак-Каллоком теоретически обосновывают возможности создания искусственного интеллекта на основе биологических нейронных сетей. Так появилась первая компьютерная модель нейронной сети.

1950 год: Тест Тьюринга

Алан Тьюринг публикует ряд работ о том, может ли мыслить машина (статья Computing Machinery and Intelligence), а также предлагает идею эмпирического теста, который впоследствии так и назовут — тест Тьюринга.

Стандартная интерпретация теста Тьюринга звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».

В 2014 г. программа «Женя Густман» (Eugene), разработанная в Санкт-Петербурге, технически прошла тест Тьюринга. Программа имитировала тринадцатилетнего подростка из Одессы, который «претендует на то, что знает всё на свете, но в силу своего возраста не знает ничего». 

1956 год: Термин «искусственный интеллект»

Впервые термин «искусственный интеллект» прозвучал на летнем семинаре в Дартмутском колледже, который организовали четверо американских ученых: Джон Маккарти, Марвин Мински, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон. Представлена первая программа ИИ — Logic Theorist.

1958 год: Первые надежды

Герберт Саймон (лауреат Нобелевской премии по экономике) заявляет, что машины в ближайшие десять лет могли бы стать чемпионами мира по шахматам.

1962 год: Первая система распознавания речи

IBM демонстрирует систему распознавания речи Shoebox. Машина принимала речь через микрофон и понимала 16 слов — цифры и команды для операций с числами, такие как «плюс», «минус» и «равно».

1965 год: Крушение надежд

Десятилетний мальчик одерживает в шахматном матче победу над компьютером.

1966 год: Первый чат-бот

Создан первый виртуальный собеседник «Элиза», который имитирует речь психотерапевта, реализует приемы активного слушания и ведет беседу на естественном языке.

1970 год: Предпосылки к ИИ в образовании

По следам успеха «Элизы» исследователь Джейми Карбонелл создал программу SCHOLAR, которая могла задавать вопросы по географии Южной Америки и давать обратную связь на естественном языке. Позднее подобные усовершенствованные системы стали называть интеллектуальными обучающими системами.

Интеллектуальная обучающая система – это система, обладающая способностью генерировать учебные задачи и решать их, определять стратегию ведения диалога на естественном языке и вести его, моделировать состояние знаний обучаемого и самообучаться на основе анализа результата взаимодействия с ним.

Начало 1980-х годов: Методы глубокого обучения и экспертные системы

Джон Хопфилд и Дэвид Румельхарт представили методы «глубокого обучения», позволяющие компьютерам учиться на основе опыта. Эдвард Фейгенбаум представил «экспертные системы», имитирующие принятие решений человеком.

Конец 1980-х годов: Кризис ИИ

Сформулирован парадокс Ханса Моравека, исследователя-робототехника: «Относительно легко достичь уровня взрослого человека в таких задачах, как тест на интеллект или игра в шашки, однако сложно или невозможно достичь навыков годовалого ребенка в задачах восприятия или мобильности».

1990-е годы: Машинное обучение

Разработаны алгоритмы Machine Learning, благодаря которым компьютеры смогли накапливать знания и обучаться на основе собственного опыта.

1997 год: Победа ИИ в шахматах

Суперкомпьютер DEEP BLUE играет в шахматы и побеждает мировых чемпионов.

Конец 1990-х годов: Распознавание эмоций

Появление нового исследовательского направления — аффективных, или эмоциональных, вычислений (affective computing), направленных на анализ реакций и их воспроизведение на машине.

2010-е и по сегодняшний день: Большие данные

Вычислительные мощности позволяют сочетать большие данные (Big Data) с методами глубокого обучения и нейронных сетей.

Занятие 3. Данные, аналитика и персонализированное обучение

Понятие персонализированного обучения — способности адаптировать организацию, содержание и  темп обучения к  конкретным потребностям каждого отдельного учащегося — определило основную цель реформы образования. Потенциал технологий обусловлен их способностью поддерживать индивидуальные образовательные траектории, однако этого невозможно добиться исключительно за счет использования аппаратного или программного обеспечения. Чтобы определить, развиваются ли у  учащихся навыки XXI века, необходимо оценить множество данных, полученных из разрозненных источников.

Внедрение информационных систем, позволяющих отслеживать успеваемость учащихся, и систем управления обучением обеспечило возможность получения новых массивов цифровых данных, но большая часть сведений об академической успеваемости и достижениях по-прежнему фиксировалась либо на бумаге, либо — зачастую — только в памяти учителей. Прежде чем начинать использовать искусственный интеллект (ИИ) или прогнозную аналитику для создания индивидуальных образовательных траекторий, необходимо было усовершенствовать способы сбора, хранения и обеспечения доступности данных.

Этот процесс включает следующие основные этапы:

1. Сбор данных: сбор ключевых данных об учащихся, имеющих отношение к некоторым или ко всем из следующих основных показателей учебных достижений: академическая успеваемость, посещаемость, работа на уроке, поведение, последовательность, способность к адаптации, настойчивость или «твердость характера», уверенность в себе, удовлетворенность или заинтересованность, эмоциональное развитие, социальное развитие, этическое развитие, физическое развитие.
2. Представление данных: отображение данных в формате, позволяющем просматривать и запрашивать информацию, а также визуализировать ее.
3. Исторический анализ: ретроспективный анализ показателей успеваемости и достижений учащихся на текущий момент, позволяющий сделать выводы и выявить области, которые требуют корректировки или изменения курса.
4. Прогностический анализ: анализ как текущих (поступающих в режиме реального времени или приближенных к нему), так и более ранних данных, позволяющий делать прогнозы в отношении таких значимых вопросов, как процент отсева учащихся, и  выявлять учащихся, которым необходима своевременная поддержка в связи с успеваемостью или с проблемами психического здоровья или благополучия, а также оказывать содействие в перспективном планировании на системной, институциональной и индивидуальной основе.

Большинство школ, колледжей и систем образования в настоящее время находятся на первом этапе обработки данных (сбор данных), но даже здесь ИИ может обеспечить им реальные преимущества. Однако, прежде чем описывать эти преимущества, необходимо определить, что подразумевается под ИИ в контексте образования.

Искусственный интеллект начинается с  данных. ИИ обеспечивает возможность получения данных из разнообразных источников, проверки этих данных и  их анализа с  использованием таких инструментов, как прогнозная аналитика и машинное обучение, таким образом может быть раскрыт многообещающий потенциал ИИ в сфере образовательных технологий и его использование может сыграть роль катализатора трансформации образования для всех заинтересованных сторон — от отдельных учащихся до министерств образования.

Пожалуй, в  образовательном контексте лучше всего рассматривать искусственный интеллект как дополненный (усиленный) интеллект. Применение ИИ позволяет всем заинтересованным сторонам получить дополнительную информацию и сделать выводы, необходимые для принятия более информированных решений. Ниже перечислены некоторые факторы, которые необходимо учитывать ключевым заинтересованным сторонам:

• • Учащиеся: отдельным учащимся требуется помощь в определении тех областей учебной программы, в которых им необходима дополнительная поддержка или методическая помощь или которым нужно уделить повышенное внимание.
  • Педагоги: у обычного учителя начальной школы в классе может быть от 20 до 30 учащихся. Чтобы оценить достижения каждого из 30 учащихся по всем основным показателям, обозначенным в описании первого этапа, рассмотренного в предыдущем разделе, необходимо отслеживать 390 различных параметров. Для учителя средней школы, который может обучать 6 или более групп учащихся разных классов или возрастных групп, задача усложняется в разы. Выбирающие профессию учителя демонстрируют необычайную самоотдачу и  определенные навыки, обязуясь применять их в  меру своих способностей во благо обучающихся и их семей. Университетским профессорам или деканам факультетов приходится иметь дело с  еще более многочисленными группами обучающихся, причем одна, как правило, сменяет другую каждый год или даже чаще.
  • Руководители учебных заведений: чтобы управлять образовательным учреждением или возглавить процесс перемен, руководителю учреждения дошкольного, среднего, среднего профессионального, высшего или дополнительного образования необходимо учитывать широкий спектр факторов и данных. Помимо данных об учащихся, следует принимать во внимание данные, связанные с  кадровыми вопросами, управлением финансами и  инфраструктурой; политическими аспектами, управлением и  надзором; конфиденциальностью, здоровьем и безопасностью и т. д.
  • Разработчики учебных программ: тем, кто отвечает за разработку учебных программ на институциональном, региональном или национальном уровне, следует опираться на информацию из различных источников, в т.ч. научных, профессиональных и социологических, чтобы обеспечить соответствие программ текущим и будущим потребностям обучающихся, а также должную подготовку учащихся к жизни в том мире, в котором они окажутся после окончания школы. Нельзя рассчитывать на то, что учебная программа, основанная исключительно на ретроспективных данных из ограниченного числа источников, сможет удовлетворять требованиям завтрашнего дня.

Одного доступа ко всем имеющимся актуальным данным недостаточно. Ни одна из перечисленных задач не может быть решена только за счет данных. Сила и потенциал ИИ определяются его способностью устанавливать взаимосвязи между различными данными — прогнозировать будущие результаты, чтобы обеспечить корректировку курса в режиме, приближенном к режиму реального времени, и делать выводы, которые позволят всем заинтересованным сторонам принимать более обоснованные решения.

Занятие 4. Машинное обучение

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам действовать без непосредственного программирования, а также учиться и совершенствоваться на основе полученного опыта без вмешательства или помощи человека. Оно используется для поиска ответов на вопросы, которые невозможно было бы получить без помощи компьютера. В основе машинного обучения лежит предположение, что системы могут научиться определять закономерности и принимать решения, становясь со временем более опытными и извлекая уроки из предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов.

В машинном обучении используются алгоритмы — фрагменты кода, состоящие из конечного набора четких пошаговых инструкций, которым машина может следовать для достижения определенной цели. Алгоритмы используют параметры, основанные на обучающих данных — подмножестве данных, которое представляет собой выборку из более широкого массива. С  увеличением количества обучающих данных на основе использования и анализа более крупных наборов данных алгоритмы позволяют повышать точность результатов вычислений.

Различные алгоритмы анализируют данные по-разному. Они часто группируются в соответствии с тем, для каких методов машинного обучения используются:

• • Контролируемое обучение (обучение с учителем): при контролируемом обучении с  помощью алгоритмов выстраивают прогнозы на основе набора размеченных примеров, которые предоставляет учитель. Этот подход полезен, когда вы знаете, как должен выглядеть результат. Например, вы предоставляете набор данных, который включает ежегодно фиксировавшиеся сведения о численности населения городов за последние 100  лет, и  хотите знать, каким будет население конкретного города через четыре года. В результате используются метки, которые уже существуют в наборе данных: население, город и год.
  • Неконтролируемое обучение (обучение без учителя): при неконтролируемом обучении ключевые точки данных не размечаются — они размечаются с использованием алгоритма путем систематизации данных или описания их структуры. Этот метод обычно используется, когда нет точного представления о том, как должен выглядеть результат. Например, данные о покупателях используются для выделения той группы, которой нравятся подобные продукты. Предоставляемые данные не имеют меток, и результат размечается на основе сходства, обнаруженного между точками данных.
  • Обучение с подкреплением: в обучении с подкреплением используются алгоритмы, которые обучаются на полученных результатах и сами решают, какое действие предпринять дальше. После каждого действия алгоритм получает обратную связь, помогающую определить, был ли сделанный выбор правильным, нейтральным или неправильным. Подобный метод хорош для автоматизированных систем, которые должны принимать множество мелких решений без участия человека. Например, при разработке беспилотного автомобиля необходимо учесть, что устройство должно соблюдать правила дорожного движения в интересах безопасности людей. По мере накопления опыта и истории подкреплений автомобиль учится оставаться на своей полосе движения, не превышать ограничение скорости и тормозить, чтобы пропустить пешеходов.

Машинное обучение уже широко используется во многих отраслях. На сайтах онлайн-магазинов оно помогает определять, какие продукты могут быть вам интересны, на основе истории ваших покупок или запросов товаров или услуг, которые вы делали на веб-сайте. Банки и другие финансовые организации регулярно используют машинное обучение для выявления, прогнозирования и предотвращения мошеннических транзакций. В сфере здравоохранения машинное обучение способно помочь выявить определенные закономерности или аномалии, чтобы усовершенствовать диагностику и ускорить проведение жизненно важного лечения.

Занятие 5. Возможности ИИ для обучающихся

Применение искусственного интеллекта дает учащимся различного возраста, уровня успеваемости, социального положения и достатка ряд значительных преимуществ, каждое из которых может повысить качество обучения и улучшить результаты учебной деятельности.

Вполне возможно, что большая часть необходимых сведений уже собирается, в том числе оценки, результаты школьных и государственных экзаменов, отчеты о посещаемости и наличии/отсутствии опозданий, отчеты об академической успеваемости (индивидуальной и в сравнении с ровесниками/одноклассниками), информация об участии в  индивидуальных образовательных программах, а также другие качественные и количественные данные.

Стандартные формы качественных данных включают:

• • описание наблюдений, сделанных в ходе работы в классе;
  • протоколы собраний сотрудников, отзывы преподавателей или руководителей подразделений;
  • образцы работ учащегося с комментариями преподавателя;
  • дисциплинарные отчеты или отчеты об обеспечении культурно-бытовых потребностей учащихся и т. д.

Их можно дополнить с помощью опросов, собеседований и наблюдений.

Типичные формы количественных данных могут включать в  себя оценочные баллы (индивидуальные и  сравнительные), сводные результаты опросов, а также численные результаты или оценки любого рода, имеющие отношение к  успеваемости учащегося. По сути, под количественными данными в этом контексте подразумеваются любые данные, которые могут быть выражены в виде набора чисел.

По мере того, как школы и колледжи осваивают современные технологии работы с данными, все больше информации будет доступно в цифровой форме, что поможет в проведении анализа данных. Однако стоит отметить, что в массив данных могут быть включены не только данные, изначально существующие в  цифровом формате. Применение новейших технологий, таких как когнитивные сервисы, позволяет извлекать данные из рукописных заметок и аудио- или видеозаписей. Подобные сервисы дополняют процессы сбора и проверки данных возможностями видеть, слышать, говорить, искать, понимать и ускорять принятие решений.

Персонализация

Искусственный интеллект, данные и  аналитика, а  также машинное обучение позволяют всем тем, кто занимается образованием учащегося, получать доступ к информации и важнейшим выводам по ключевым аспектам его успеваемости, а также по другим факторам, которые могут провоцировать изменения в его отношении, заинтересованности или успеваемости.

Способность ИИ не только осваивать и проверять огромные объемы данных, но и устанавливать связи между разрозненными источниками данных может помочь выявить области, в которых необходимы вмешательство наставника в режиме реального времени или дополнительная помощь. С опорой на это ИИ позволяет разработать адресную, индивидуальную образовательную траекторию для каждого учащегося, с учетом его сильных и слабых сторон, способностей и проблем.

Появление таких возможностей имеет колоссальные последствия. По-настоящему персонализированное обучение обеспечивает учащимся оптимальную среду, в которой они могут полностью реализовать свой потенциал. Это положительно скажется не только на успеваемости, но и на отношении обучающегося к  школе, уровне вовлеченности, позволит ему ощутить, что его ценят и  о  нем заботятся, а  также повысит уровень удовлетворенности и благополучия в целом.

Социальное и эмоциональное развитие

В образовании все большую значимость приобретает обеспечение социального и  эмоционального благополучия. Общепризнано, что автоматизация и искусственный интеллект радикально меняют рынок труда и что для работы в будущем станут важны навыки межличностного общения, способность к сопереживанию и креативность. Востребованность социальных и эмоциональных навыков, таких как способность решать проблемы и  взаимодействовать с  другими, на рынке труда постоянно растет. Осознание того, что существует взаимосвязь между мировоззрением и настроением учащегося, его умением взаимодействовать и сотрудничать с другими и способностью учиться породило необходимость проведения реформы образования со смещением акцента на эти навыки.

Повышению внимания к их развитию способствовал и доступ учащихся к интернету и  социальным сетям. Распространенность «фейковых» новостей, шокирующих образов и историй, проблемы конфиденциальности и защиты данных, а также давление на детей и молодежь, заставляющее их демонстрировать и поддерживать собственный идеализированный образ на фоне виртуальных издевательств, расстройств здоровья и нарушений благополучия, включая дисморфофобии, расстройства пищевого поведения, депрессивные и  тревожные состояния, определили необходимость приобретения учащимися знаний и  навыков, позволяющих ориентироваться в  мире, в  котором многие из них живут сегодня.

Исследования показали, что искусственный интеллект и мультимодальные социальные вычисления могут способствовать совершенствованию когнитивных, социальных и эмоциональных навыков. Частные компании уже давно используют передовые средства анализа данных и  машинное обучение для анализа коммерческой деятельности, а теперь эти приложения все чаще проникают и в сферу образования. Они открывают широкие возможности для развития социальных и  эмоциональных навыков, необходимых для учебы, поскольку позволяют преподавателям персонализировать обучение и  анализировать как качественные, так и количественные данные, чтобы оценивать уровень владения этими навыками и при необходимости помогать учащимся освоить их.

Навыки XXI века

Было выработано общее понимание того, какие навыки считать необходимыми для достижения учащимися успеха как во время учебы, так и в дальнейшей трудовой деятельности. «Навыки XXI  века», как их принято сейчас называть, — это набор компетенций и способностей, которые потребуются учащимся для максимально полной реализации их потенциала по окончании учебы.

И  хотя набор навыков в  списках «навыков XXI  века» может варьироваться, существует единогласие по поводу того, что к числу основополагающих относятся креативность, умение сотрудничать, критическое мышление, настойчивость, умение решать проблемы, саморегуляция поведения, осведомленность о глобальных вопросах и цифровая грамотность.

Технологии могут помочь учащимся в развитии навыков во всех этих областях, а  применение ИИ позволит преподавателям организовать и  персонализировать обучение в соответствии с потребностями учащихся. Нагляднее всего значимость ИИ для улучшения результатов обучения доказывает его способность оценивать учебные достижения, используя обширный перечень разнообразных показателей, собирать данные по всем — зачастую разнородным и не связанным друг с другом — способам обучения и анализировать их, обеспечивая целостное представление о  достижениях каждого отдельного учащегося.

Чтобы помочь учащимся в развитии широкого спектра навыков XXI века, необходим сбор и анализ огромных объемов данных, которые иногда называют большими данными. И если мы хотим прийти к значимым выводам в ходе этого процесса, без ИИ не обойтись. Как сказал специалист по теории организации Джеффри Мур, «без больших данных вы подобны слепо-глухому человеку, стоящему на проезжей части».

Доступность для лиц с ограниченными возможностями здоровья

Технологии уже на протяжении долгого времени обеспечивают поддержку учащихся с ограниченными возможностями здоровья. Образовательные технологии в школах и колледжах, как правило, в первую очередь были призваны помочь тем, кому наличие ноутбука или аналогичного устройства могло позволить уравнять шансы на получение знаний, обеспечивая расширенный доступ к учебным объектам и возможностям вне зависимости от местонахождения и временных ограничений, а также доступ к новым средствам и услугам, учитывающим потребности таких учащихся.

Такие функции, как преобразование текста в речь и закадровый текст, помогают людям с нарушениями зрения; голосовые команды, звуковые дорожки с тифлокомментариями и функции преобразования речи в текст полезны для учащихся с  нарушениями слуха. Простые функции, такие как клавиши быстрого доступа и поддержка различных устройств ввода и сенсоров, позволяют людям с ограниченными физическими возможностями использовать компьютер даже при наличии серьезных нарушений здоровья, что подтверждает пример покойного Стивена Хокинга.

ИИ дает учащимся с ограниченными возможностями шанс добиться успеха, существенно меняя их образовательные возможности и уровень вовлеченности. К числу последних достижений, обусловленных использованием ИИ, относятся приложения, которые способны вести наблюдение, анализировать и описывать происходящее вокруг слабовидящего человека с помощью мобильного телефона, помогая ему узнавать друзей и знакомых и даже описывать их эмоции на основании анализа таких факторов, как выражение лица и поза.

Благополучие

Признавая влияние благополучия на обучение и  роль системы образования в  формировании эмоционального и  психического здоровья молодых людей, ОЭСР с  2015  года ведет оценку благополучия учащихся в  рамках Международной программы по оценке образовательных достижений учащихся PISA.

PISA определяет благополучное развитие как «психологическое, когнитивное, социальное и  физическое состояние и  соответствующие способности, необходимые учащимся для счастливой и полноценной жизни». Сюда входят следующие элементы:

• • Психологическое благополучие: включает целеустремленность учащихся, самосознание, способность испытывать различные эмоции и эмоциональную устойчивость.
  • Социальное благополучие: качество социальной жизни учащихся, включая отношения с членами семьи, сверстниками и учителями, а также ощущение принадлежности к школьному сообществу.
  • Когнитивное благополучие: относится к умению учащихся использовать академические знания и  навыки межличностного общения, чтобы учиться на протяжении всей жизни, эффективно работать и занимать активную гражданскую позицию.
  • Физическое благополучие: способность вести здоровый образ жизни, основываясь на самостоятельной оценке потребности в физической активности и питании.

ИИ может помочь всем заинтересованным сторонам в образовательном учреждении или образовательной системе выявлять, прогнозировать и  предотвращать кризисные ситуации, связанные с  уровнем благополучия или благосостояния учащихся. Способность получать данные из различных источников во всем учреждении, включая показатели учебных достижений, отчеты о посещаемости и пунктуальности, замечания и отчеты преподавателей, административного персонала и психологов-консультантов может быть использована для создания информационных панелей и систем оповещения, призванных помочь учреждению планировать и выделять ресурсы на принятие превентивных мер по поддержке обучающихся, которые нуждаются в помощи, могут бросить учебу, переживают психологический кризис, сталкиваются с проблемами в учебе или в личной жизни.

В этом контексте способность ИИ определять, кому из учащихся требуется срочная помощь в режиме реального времени, а также предсказывать, кто в будущем может оказаться в  кризисном состоянии, используя показатели и  результаты анализа, полученных на основе машинного обучения, может, в буквальном смысле, спасти чью-то жизнь.

Занятие 6. Возможности ИИ для учителей

Эффективное использование искусственного интеллекта, данных и аналитики, а также машинного обучения может позволить преподавателям сделать процесс обучения более увлекательным за счет применения технологий погружения в виртуальную среду путем создания индивидуальных учебных программ для каждого обучающегося на основе использования аналитических данных, полученных в результате применения этих технологий и расширенного интеллекта.

ИИ не заменит учителей. Часто цитируемое высказывание Дэвида Торнбурга о том, что «любой учитель, которого может заменить компьютер, этого заслуживает», можно считать спорным, но оно подчеркивает, что в настоящее время не существует технологий, которые способны воспроизвести и — тем более — заменить бесчисленные навыки и качества великого педагога. Появление этих захватывающих новых технологий не только не сместило педагога на второй план, но стало новым подтверждением его приоритетной роли. Потенциал ИИ для учителей связан с его способностью повысить эффективность преподавания и помочь им создать идеальные условия, в которых учащиеся могут приобретать знания и развиваться.

Эффективность и экономия времени

Анализируя все доступные источники данных и формулируя выводы, которые можно использовать для создания индивидуальных образовательных траекторий, ИИ позволяет преподавателям существенно экономить время, которое в противном случае пришлось бы потратить на изучение и сопоставление таких данных, а эта задача становится практически невыполнимой, когда данные постоянно меняются и необходимо учитывать множество слагаемых успеха и источников данных.

Поскольку педагоги получают подробное представление об успехах каждого учащегося, они могут быстро выявлять пробелы и проблемы и устранять их, что повышает результаты обучения, воодушевляет учащихся и делает их счастливее.

Кроме того, ИИ экономит время преподавателям и в другом плане, создавая подробные отчеты по успеваемости, доступ к которым могут получить учебные заведения, родители или опекуны, а также сами учащиеся. Такие отчеты — в отличие от ретроспективных, которые отражают прошлые результаты по определенным параметрам в течение учебного года, — могут быть доступны всем заинтересованным сторонам по мере необходимости и оказываются более точными и актуальными, нежели традиционные отчеты или сводки.

Отсутствие необходимости решать утомительные административные задачи может повлиять на подбор и сохранение педагогических кадров. Учителя ежедневно тратят порядка 3–5 часов на проверку тетрадей и контрольных работ, подготовку планов уроков и внеклассную административную работу. Это не только является основной причиной ухода учителей из учебных заведений, но и чрезвычайно мешает привлекать к преподаванию самых ценных специалистов.

Вовлеченность и удовольствие от использования технологий

Увлеченные и заинтересованные учащиеся усваивают больший объем знаний, и эти знания сохраняются в их памяти более продолжительное время. Исследования, проводившиеся в Англии и США в конце XX и начале XXI века, доказали, что отсутствие удовольствия от процесса обучения является одной из основных причин, препятствующих реализации потенциала учащихся. Хотя настойчивость и способность справляться с разочарованием и неудачами также могут стать залогом успешного обучения, исследования убедительно продемонстрировали, что особенно дети учатся лучше, когда они увлечены и воодушевлены.

Удовольствие учащихся — это не только благоприятное условие для обучения. Это ожидаемый результат, и в некоторых национальных учебных программах ему придается такое же значение, как здоровью и безопасности. Если педагогам удается уделять больше времени подготовке к  занятиям и проведению обучения, а не выставлению оценок и написанию отчетов, это идет на пользу учащимся. Видя, что преподаватель замечает и  учитывает их индивидуальные потребности, учащиеся чувствуют поддержку, ценят ее и с большей вероятностью будут проявлять интерес к учебе.

Сотрудничество

Данные и  аналитика могут способствовать осознанию глубинных причин и  связей, что в  свою очередь может заложить основы эффективной командной работы в  школе и  послужить основой для персонализированного учебного плана или аналогичной общешкольной программы поддержки. Преподаватели-предметники, руководители подразделений, методические службы, службы социального обеспечения и руководители учебного заведения могут координировать свои усилия и совместно создавать и реализовывать индивидуальные вспомогательные программы на основе общего набора показателей. Возможность эффективно сопоставлять потребности учащихся с сильными сторонами и талантами педагога также позволяет совершенствовать методы и приемы группового обучения.

Искусственный интеллект может помочь руководителям подразделений определить все сильные и слабые стороны преподавателей и систематизировать стратегии сотрудничества, которые позволят максимально использовать совокупные навыки преподавательского состава. Появляется возможность выявлять и распространять передовые методы работы, улучшающие результаты обучения, а также развивать наставничество и взаимное обучение благодаря свободному и постоянному доступу к количественным и качественным данным.

Профессиональное развитие и самоанализ

Если предполагается, что школы и  колледжи должны поддерживать развитие все более сложных навыков, которые учащимся потребуется освоить для дальнейшего образования и работы в XXI веке, особое значение приобретает эффективное, непрерывное профессиональное обучение. Необходимы продвинутые формы обучения для развития у учащихся таких компетенций, как критическое мышление, умение решать сложные проблемы, глубокое освоение сложного контента, эффективное общение и  сотрудничество, а  также саморегуляция поведения. Для того чтобы преподаватели могли обеспечивать развитие навыков XXI века, им должна быть предоставлена возможность профессионального развития, которое поможет осваивать и совершенствовать методики преподавания, необходимые для обучения таким навыкам.

Тем не менее, исследования показывают, что во многих учреждениях и системах образования эти потребности удовлетворяются недостаточно. Нехватка времени, финансовых средств и прочих ресурсов, а также тенденция реализации многих форм профессионального развития вне класса зачастую ограничивают количество часов или дней в учебном году, которые преподаватели могут посвятить развитию своих навыков. Педагогам также необходимо иметь возможность сотрудничать в процессе обучения, осваивать те модели обучения, с которыми они потом придут в свои классы, обмениваться идеями и передовым опытом. Невозможно развивать навыки XXI века и содействовать глубокому обучению в образовательных учреждениях, если профессиональная подготовка преподавателей ведется с использованием устаревших форм обучения.

Эффективное использование технологий, в том числе искусственного интеллекта, может обеспечить преподавателям аналогичную возможность доступа к обучению в любое время и в любом месте и позволит им развивать такие же навыки, которые потребуются их учащимся, с помощью тех же педагогических методов и приемов, которые им будет предложено внедрять в своих учебных заведениях. ИИ также способствует повышению квалификации — как без отрыва от работы, так и неформальному или независимому. Педагогам проще, если самоанализ и развитие навыков подкрепляются объективными данными и заменяют или дополняют субъективный процесс аттестации, к которому некоторые преподаватели относятся отрицательно и не желают принимать в нем участие.

Занятие 7. Возможности ИИ для родителей

Сопричастность и взаимодействие

Родители являются одной из основных заинтересованных сторон, отвечающих за образование несовершеннолетних детей, они также, как правило, активно участвуют и  интересуются учебой детей более старшего возраста в процессе получения ими среднего специального и высшего образования. Это может играть решающую роль в успешном продвижении учащегося по тропе знаний. Для учащихся, родители которых принимают активное участие в  их образовании, более характерна вероятность хорошей адаптации к школе, регулярного посещения занятий, освоения программы углубленного изучения определенных предметов и достижения более высоких результатов в обучении. Такие учащиеся, как правило, также более коммуникабельны и намного чаще продолжают обучение после окончания средней школы, поступая в вузы. Собственно, некоторые исследования показывают, что участие родителей может оказаться важнейшим из факторов, определяющим учебные достижения ребенка.

Школы и колледжи также выигрывают от тесного взаимодействия с родителями. Помимо того, что родители оказывают существенную поддержку учебному заведению, в случае если отношения между ними и учителями приобретают приоритетное значение, это помогает оптимизировать учебную среду, что, в свою очередь, влияет на результаты обучения для всех учащихся. Учителя, которые уделяют внимание вовлечению родителей в образовательный процесс, отмечают, что чем больше родители участвуют в обучении детей, тем сильнее становится мотивация, лучше — поведение и оценки у всех учащихся. Кроме того, участие родителей в  управлении и  стратегическом планировании учебной деятельностью способствует принятию эффективных и действенных решений руководством учебного заведения.

Активное участие родителей можно рассматривать как закономерное продолжение их вовлечения в образовательный процесс. Многие школы и колледжи привлекают родителей к участию в различных видах деятельности, инициативах по сбору средств, проведению школьных мероприятий. Родители, в свою очередь, получают информацию об успеваемости и социальном развитии детей. Как правило, это данные за прошедший период, которые передаются родителям обычно в конце учебного периода или после школьного/ государственного экзамена. Родительское участие предполагает, что родители активно вовлечены в образование своих детей и вместе с учебным заведением несут ответственность за достижение ими поставленных образовательных целей. Для этого необходимо, чтобы обе стороны были готовы прислушиваться друг к  другу и  сотрудничать, привнося свое видение в  совместную работу над созданием и внедрением образовательной траектории, учитывающей потребности, способности и устремления обучающегося.

Искусственный интеллект способствует вовлечению родителей, позволяя им не просто наблюдать за академическими достижениями ребенка, а активно участвовать в учебном процессе, обеспечивая всем сторонам доступ к данным и аналитической информации для поддержки этого сотрудничества. Если родители могут следить за успеваемостью своего ребенка и в определенные моменты включаться в процесс, а также получать информацию для общения с педагогами, выигрывают все — и школа, и учителя, и родители, и ребенок.

Укрепление ценностей

Если родители активно участвуют в процессе обучения ребенка, тем самым они подтверждают значимость образования. Таким образом, и  ребенок с большей вероятностью осознает, насколько ценно и важно получение образования. Вовлечение родителей может оказывать влияние на разные поколения: дети склонны копировать поведение взрослых, и, если родители активно участвуют в их образовании, запоминают это и с большей вероятностью будут вести себя аналогичным образом, когда сами станут родителями. ИИ позволяет родителям получать более четкое представление об успехах ребенка и принимать более активное участие в учебном процессе, подтверждая тем самым, что образование важно. Однако для достижения этой цели учебные заведения должны поддерживать культуру доверия и  совместной ответственности, выражая готовность предоставить доступ к ключевым данным и информационным системам, в которых они хранятся.

Занятие 8. Возможности ИИ для руководителей образовательных организаций

Контроль и аналитика

Руководители учебных заведений и их подразделений, а также администраторы несут ответственность за принятие решений, которые могут повлиять на каждого обучающегося и преподавателя. Данные и выводы, которые могут помочь им в процессе принятия решений, способны обеспечить очевидные преимущества — это признают большинство руководителей учебных заведений, рассматривающие цифровые технологии как важный вспомогательный ресурс, пригодный для персонализации процесса обучения с учетом предпочтений, сильных и слабых сторон каждого учащегося.

Перед руководителями учебных заведений стоит особенно сложная задача. Учитель начальной школы сталкивается с  необходимостью следить за успеваемостью 25-35 учащихся, учитель средней или старшей школы может преподавать в нескольких классах, причем общая численность его учеников может достигать 180 человек. Профессор университета порой ведет занятия более чем у сотни студентов, но курирует далеко не всех из них, в то время как количество учащихся, за которых несет ответственность руководитель учебного заведения, обычно исчисляется сотнями или даже тысячами человек.

Ориентированность на навыки XXI века оказывает все возрастающее влияние на процесс оценки учащихся. Если раньше считалось, что достаточно отслеживать академическую успеваемость, то теперь очевидно, что подготовка обучающегося к жизни за пределами школы требует развития множества навыков и способностей, которые необходимо оценивать как неотъемлемые составляющие образовательной траектории. Помимо основных факторов, таких как поведение и посещаемость, преподаватели и руководители учебных заведений должны также оценивать активность участия, настойчивость, оптимизм и уверенность в себе, критическое мышление и ряд других ключевых параметров, определяющих успешность в будущем. В отсутствии ИИ руководитель учебного заведения попросту не сможет проанализировать все эти разнородные факторы применительно к каждому обучающемуся или получить информацию, необходимую для оказания оперативной поддержки.

Эффективность и управление ресурсами

На руководителей учебных заведений возложено множество обязанностей помимо тех, которые напрямую связаны с  преподаванием и  обучением. Управление учреждением (его кадровыми и финансовыми ресурсами, материальной и цифровой средой, контроль за соблюдением финансовых и юридических требований и т. д.) зачастую сопровождается решением большого числа других материально-технических и  административных задач. Руководители учебных заведений нередко говорят, что первейшая их обязанность — поддерживать учебное заведение «на плаву», то есть гарантировать, что оно продолжит свое функционирование и предоставление образовательных услуг.

Для многих руководителей и без того непростая ситуация усугубляется тем, что стоящие перед ними задачи определяются текущими обстоятельствами. Внезапные, непредвиденные расходы на содержание и ремонт здания; решение проблемы нехватки помещений, преподавателей или административного персонала; рост и снижение числа учащихся — все это может негативно воздействовать на эффективность управления учебным заведением и  накладывать финансовые ограничения. Использование данных и прогнозной аналитики позволит помочь руководителям школ перейти от реактивного к  упреждающему управлению и  предвидеть проблемы еще до их появления.

Технологии ИИ можно применять для снижения затрат на оплату электроэнергии за счет организации тепло- и электроснабжения в соответствии с фактическим спросом и точными прогнозами, выполненными с помощью машинного обучения на основе данных прошлых лет. Появляется возможность совершенствовать управление кадровыми ресурсами и составлять планы действий на случай непредвиденных обстоятельств до возникновения неожиданной кризисной ситуации. Можно оптимизировать планирование ресурсов, автоматизировать ведение отчетности и предоставить всем ведущим сотрудникам доступ к  многофункциональным панелям мониторинга, представляющим данные в  реальном времени в  соответствии с  их обязанностями. В частности, высшие учебные заведения используют возможности ИИ и Интернета вещей для повышения эффективности работы и сокращения числа непредвиденных ситуаций (а также часто возникающих при этом бюрократических издержек).

Сохранение педагогических кадров

Одна из самых серьезных проблем, с которой сталкивается руководитель любого учебного заведения, — это привлечение и удержание талантливых педагогов. По-настоящему хороших преподавателей не так много, а ведь они могут оказать неоценимое влияние — и не только на индивидуальные достижения учащихся, но и на культуру и жизнеспособность организации в целом.

Однако в общемировом масштабе кадровый кризис в области образования стал причиной того, что Всемирный банк назвал кризисом обучения19. В развивающихся странах в последние годы резко возрос набор в школы (как начальные, так и средние), однако привлекать и удерживать квалифицированных, мотивированных и  эффективно работающих педагогов по-прежнему чрезвычайно сложно, а доля учащихся, окончивших школу, зачастую трагически мала. И с этой проблемой сталкиваются не только развивающиеся страны. Даже когда преподаватели получают относительно хорошую зарплату и имеют доступ к соответствующим ресурсам, показатели отсева могут быть пугающе высокими.

В  настоящее время в  Соединенных Штатах ежегодно фиксируется нехватка более чем 100 000 преподавателей, а 12% педагогов отмечают, что пандемия коронавируса может заставить их уйти из профессии, даже если ранее они этого не планировали. Во всем мире педагоги, имеющие проблемы со здоровьем, вынуждены рассматривать возможность досрочного выхода на пенсию, причем ожидается, что число случаев неявки педагогов на работу будет расти, а примерно 50% новых учителей решают уйти из профессии уже в  первые 5  лет.

Статистический институт ЮНЕСКО подсчитал, чтобы обеспечить доступ к  начальному и  среднему образованию каждому ребенку в течение следующего десятилетия, необходимо принять на работу еще 68,8 миллиона учителей, при этом сохранение имеющихся педагогических кадров продолжает оставаться еще одной серьезной проблемой.

Искусственный интеллект не может ни создать новых учителей, ни заменить уже существующих. Однако он может помочь руководителям школ контролировать и  снизить отток кадров за счет устранения некоторых глубинных причин ухода педагогов. Неоднократно проводившиеся опросы показали, что более высокий уровень заработной платы не является основной мотивацией для преподавателей и не препятствует их оттоку. Как выяснилось, педагогам необходимы большая автономность, большее количество времени на преподавание и подготовку к занятиям, для них предпочтительным является сокращение бюрократии и временных затрат на проведение тестов и написание отчетов.

Более того, действительно хорошие учителя руководствуются желанием изменить жизнь учащихся к лучшему. Позволяя им разрабатывать для каждого из обучающихся индивидуальные образовательные траектории — чтобы выявлять и удовлетворять специфические потребности каждого учащегося — и формировать автоматизированные отчеты в режиме реального времени нажатием одной кнопки, ИИ может помочь устранить многие поводы для фрустрации, с которыми сегодня сталкиваются педагоги, и дать им возможность делать то, что они любят больше всего, наиболее эффективным и приносящим удовлетворение способом.

Отсев учащихся и вопросы социальной защиты

Существует множество причин, которые не позволяют обучающимся на всех уровнях образования завершить обучение. Академическая неуспеваемость — лишь одна из них, и во многих случаях это следствие, а не причина отсева учащихся. Способность определить и/или предсказать, для каких учащихся вероятность отсева достаточно высока, — причем сделать это своевременно, чтобы принять меры по предотвращению такой ситуации — позволяет учебным заведениям распоряжаться своими ограниченными ресурсами более целенаправленно и эффективно. Способность ИИ получать данные из разрозненного набора распределенных источников информации  — в  том числе систем управления обучением, информационных систем, содержащих сведения об успеваемости учащихся и листов посещаемости или отчетах о поведении — а также делать выводы, которые могут быть представлены в виде оперативных предупреждений, может существенно изменить ситуацию.

Для школ и  колледжей отсев учащихся является серьезной проблемой по множеству причин. Если обучающийся бросает учебу, это может повлечь за собой финансовые убытки, поскольку учебное заведение лишится взимавшейся с  него платы за обучение или подушевого государственного финансирования. Кроме того, сокращение числа выпускников может негативно повлиять на способность колледжа привлечь будущих учащихся. Уменьшение количества обучающихся способно повлиять и на соотношение количества обучающихся на одного педагога, и  следовательно, может сократиться количество учителей. Для учащихся это означает ограниченные возможности для трудоустройства и получения дохода от трудовой деятельности, а иногда грозит весьма крупной финансовой задолженностью по кредиту на обучение, если отсутствие квалификации не позволяет устроиться на работу и погасить кредит.

Финансовые трудности, семейные кризисы или проблемы со здоровьем, а  также сложности интеграции в  новую среду в  окружении малознакомых людей и в условиях возросших академических требований (при том, что зачастую это первый опыт самостоятельной жизни вдали от дома) — все перечисленное считается основными причинами того, почему учащийся бросает колледж или университет. Однако учебные заведения все чаще обращают внимание не только на эти факторы, но и на более глубокую и менее очевидную угрозу: нарушения душевного здоровья учащихся.

Недавний опрос новозеландских учащихся показал, что 56% респондентов рассматривали вопрос о прекращении обучения в высшем учебном заведении, причем основными причинами были чувство подавленности, психическое заболевание и страх неудачи. Психическому и материальному благополучию учащихся уделяется больше внимания в  тех школах и  колледжах, в которых у учащихся уже ранее были отмечены повышенный уровень тревожности, стресс и депрессия. Является ли это отражением распространения проблем, связанных с психическим здоровьем, или дестигматизации данной сферы, или обусловлено обоими этими факторами, но в любом случае такое внимание со стороны учебных заведений является позитивной тенденцией.

Во всех странах мира растет число попыток суицида среди учащихся. В ходе крупного опроса, проведенного в Великобритании в 2018 году, отмечалось значительное увеличение числа молодых людей в возрасте от 10 до 24 лет, заканчивающих жизнь самоубийством, а  общий показатель для этой возрастной группы достиг 19-летнего максимума, причем для девочек и  девушек этот показатель достиг рекордно высокого уровня 23. В  том же году в  Японии на 33% возросло число учащихся начальной, средней и  старшей школы, которые покончили с  собой. Последнее исследование, проведенное Национальным бюро регистрации преступлений в Индии, показало, что на долю учащихся приходится 6,7% от общего числа самоубийств в стране, а наиболее распространенными причинами были признаны стресс и депрессия. Консультативные службы все чаще рассматривают использование ИИ для исследования огромного количества данных и  выявления конкретных людей, которым требуется помощь, как ценный и даже обязательный инструмент предотвращения этих трагических потерь.

Одним из практических способов применения ИИ является использование машинного обучения для дальнейшего развития систем контекстного поиска в  интернете. ИИ способен не только помочь предотвратить нарушения кибербезопасности и  защитить конфиденциальные данные учащихся, но и предупредить, например, в тех случаях, когда поисковые запросы и информационное поведение учащегося может свидетельствовать о намерении нанести себе вред.

Коммуникация и сообщества

Подобно тому, как родители выигрывают от более активного участия в  образовательном процессе и  взаимодействия, которое обеспечивает им ИИ, содействие более тесному сотрудничеству между родителями, местным сообществом и учебным заведением выгодно и для его руководства. Основой для более тесных отношений является эффективное общение, и  ИИ может сыграть определенную роль в  его поддержании и  совершенствовании. Персонализировать можно не только образовательные траектории, но и способы выстраивания коммуникации с  каждым родителем. Пристальное внимание к тому, какие методы или средства оптимальны для взаимодействия с каждым родителем, каковы сферы его интересов и какие вопросы его заботят, позволит предоставлять родителям релевантную информацию в  достаточном количестве, чтобы они не испытывали ни «информационного голода», ни «информационной перегрузки». Когда между учебным заведением, родителями и местным сообществом поддерживается активный диалог, руководителю этого заведения проще быть услышанным, оперативно получить обратную связь и ознакомиться с различными точками зрения, что может оказаться полезным при разработке политики и стратегическом планировании деятельности учреждения.

Занятие 8. Философия и этика ИИ

С самого начала возникновения идеи об искусственном интеллекте поднимались вопросы этичности развития данной области. Причем формулировки вопросов у самих ученых и людей, далеких от этого сегмента знаний, несколько различаться. При этом как исследователи и разработчики систем искусственного интеллекта, так и обыватели волнуются не только о самой возможности создания ИИ, но и безопасности этих разработок.

Искусственный интеллект — мыслит или имитирует? Вредит или помогает?

Существует множество интерпретаций понятия «искусственный интеллект», но так или иначе способность «машины» к мышлению сравнивается с аналогичной способностью у человека – создателя этой самой «машины».

Может ли человек создать «разумную машину», если о собственном мозге нам известно далеко не все? Как человек сможет понять, что машина обладает «мышлением», когда однозначно проверяющего данное явление теста не существует? «Умная машина» мыслит или имитирует мыслительную деятельность, похожую на человеческую, так, чтобы человек мог ее «распознать»?

Если посмотреть на историю развития технологий в человеческом обществе, то можно без труда заметить, что после очередной технической и/или научной революции следующая революция наступает гораздо быстрее. На каждом этапе развития общества происходило открытие технологии, так или иначе автоматизирующей какой-либо трудоемкий процесс, выполнять который ранее можно было только силами человеческого труда или не исполнять вовсе за неимением достаточных у человека ресурсов (физических или иных).

Укрощение сил природы, сначала воды и угля, а затем «приручение» электричества позволило человечеству повысить производственные мощности, улучшить качество жизни и здоровья, обеспечило ускорение глобализации и связей между народами Земли, открыло новые возможности для ведения бизнеса. Поэтому интеллектуализация всего достигнутого ранее кажется людям естественным продолжением развития нашего, теперь уже глобального, цифрового мира.

Однако, что будет если за все финансовые рынки будет отвечать ИИ? Например, «размышляя» над результатами, полученными после закрытия торгов на фондовой бирже, управляющий ИИ может решить, что тенденция роста некоторых акций слишком велика. Он может предпринять на следующий день открытия торгов такие действия, которые приведут к падению акций. Но, как мы знаем, подобные экономические коллапсы могут негативно сказаться не просто на какой-то одной фирме, а на целом народе страны. Если действия ИИ приведут к ухудшению жизни отдельно взятых людей, будет ли это «хорошо»? А если ИИ сможет вычислить организацию, ведущую бизнес для прикрытия террористов, будет ли «плохо», если ИИ начнет действовать против такой организации? И станет ли деятельность ИИ в таком случае имитацией того, что сделал бы человеческий совет по безопасности, например?

Таким образом, мы приходим к мысли, что «машину» нужно научить «морали», которая неотделима от понятия «эмоций».

Эмоции, мораль, религия и ИИ

Существует расхожее выражение «Я не машина, у меня есть чувства». Эмоции играют важнейшую роль в становлении личности, то есть способности проявлять, распознавать и даже контролировать эмоции развивается параллельно с улучшением интеллектуальных возможностей. Человек не учится и не развивается по частям, все происходит комплексно.

Однако часто эмоции мешают человеку мыслить рационально, что может повлечь ошибки при принятии решений. В плюс «разумной машине» часто ставят ее безэмоциональность, умение не отвлекаться, не расслабляться, не уставать.

Перспективно с точки зрения обеспечения предоставления услуг в режиме 24/7 видится замена всех профессий по оказанию помощи на «умных роботов». В этом случае МФЦ смогли бы работать без перерывов и выходных, при приеме и обработке документов возникало бы меньше ошибок, а в больницах доктора больше бы общались с пациентами, предварительно прошедшими проверку у ИИ.

Но как же сострадание? То самое, в котором нуждаются люди. То, самое, из-за которого ищут дружбы, любви, радости совместного времяпрепровождения

Все эти рассуждения приводят исследователей вопросов этичности создания ИИ к мысли, что искусственный интеллект необходимо учить не только «думать», но и «чувствовать». Программирование чувств на данный момент остается непостижимым.

Рядом с философскими и этическими вопросами к ИИ, несомненно, возникают вопросы религиозного характера. Если «машина» поступает разумно, значит ли это, что она обладает сознанием? Если она обладает сознанием, означает ли это, что такая «машина» живая? И если искусственный интеллект обладает сознанием, а значит, скорее всего, обладает волей, не будет ли его контроль приравниваться к рабству и эксплуатации? Если отключить ИИ, будет ли это убийством? Можно ли считать «живым» не биологическое существо? Есть ли у него «душа»?

Занятие 9. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта в РФ на период до 2030 года

Национальная стратегия утверждена Указом Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. №490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». Материалы и новости о реализации стратегии находятся на сайте https://ai.gov.ru/

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта в Российской Федерации на период до 2030 года является ключевым документом, определяющим направления и приоритеты развития технологий ИИ в стране. Вот основные положения стратегии:

Цели стратегии:

• • Ускорение технологического развития и повышение конкурентоспособности России в области ИИ.
  • Обеспечение национальной безопасности и улучшение качества жизни граждан через внедрение ИИ.

Основные направления:

• • Развитие научного потенциала и проведение исследований в области ИИ.
  • Создание и развитие инфраструктуры для разработки и внедрения ИИ-технологий.
  • Поддержка образования и подготовки кадров в сфере ИИ.

Приоритетные задачи:

• • Внедрение ИИ в ключевые отрасли экономики, включая промышленность, сельское хозяйство, образование, здравоохранение и транспорт.
  • Разработка и внедрение стандартов и этических норм для безопасного использования ИИ.
  • Стимулирование инновационной активности и поддержка стартапов в области ИИ.

Меры поддержки:

• • Финансирование научных исследований и проектов в области ИИ.
  • Создание условий для привлечения инвестиций и международного сотрудничества.
  • Развитие образовательных программ и повышение квалификации специалистов в области ИИ.

Этические и правовые аспекты:

• • Разработка правовой базы для регулирования использования ИИ.
  • Обеспечение защиты данных и безопасности при использовании ИИ-технологий.
  • Учет этических аспектов при разработке и внедрении ИИ.

Мониторинг и оценка:

• • Установление механизмов для регулярного мониторинга реализации стратегии.
  • Подготовка отчетов о достигнутых результатах и корректировка стратегии при необходимости.

Эта стратегия направлена на создание условий для активного развития и интеграции технологий ИИ в различные сферы жизни, обеспечивая при этом безопасность и соблюдение этических норм.

Занятие 10. Как ИИ меняет образование

Инновации в образовании

ИИ имеет огромный потенциал в образовании. Нейросеть способна анализировать данные, автоматизировать процессы и прогнозировать – все это делает ее ценным инструментом для управления образовательными траекториями, персонализации, обучения, выявлении проблем и минимизации рисков, поддержки учеников и педагогов.

Генеративные нейросети уже несколько лет активно используют в разработке учебных материалов и виртуальных ассистентов.

Сейчас в мире существует множество примеров использования сервисов и платформ на основе ИИ в системе образования:

• • Сервисы прогнозирования успешности (оценки рисков). На основе данных о прошлой академической деятельности учащегося, нейросети могут предсказывать его будущую успеваемость, оценивать возможные риски и предлагать соответствующие меры для улучшения результатов. Такие решения внедрены во многие зарубежные школы и вузы.
  • Интеллектуальные учебные материалы. Фактически речь идет об учебниках нового поколения. Это цифровые образовательные платформы, которые позволяют организовать персонализированный учебный процесс, оценивать прогресс, выявлять пробелы в знаниях, и формировать предложения для педагогов по организации учебного процесса. Пример: китайская платформа “Squirrel AI” и американская “Aleks”.
  • Инструменты автоматизированной проверки и оценки. Автоматическая оценка заданий и тестов может значительно ускорить процесс проверки, уменьшить нагрузку на преподавателей и дать быструю обратную связь ученику. Существуют инструменты, с помощью которых можно просто сфотографировать на смартфон тетрадь с выполненным домашним заданием, и система распознает написанное, проверит, даст обратную связь о правильности выполнения и ошибках. А затем передаст эту информацию педагогу.
  • Виртуальные тренажеры и ассистенты. К примеру, чат боты для отработки навыков при изучении иностранных языков или виртуальные ассистенты, которые могут ответить на организационные вопросы в режиме 24/7.

Преимущества ИИ перед традиционным методом обучения

Даже в условиях взрывного роста ИИ, новые технологии не смогут заменить традиционное обучение, и тем более, педагогов. Более того, по оценкам международных экспертов в области ИИ, профессия учителя находится в группе наименьшего риска замены человека искусственным интеллектом.

В английском языке есть термин «Augmented Intelligence», который корректнее всего перевести как «усиливающий интеллект». Это цифровые продукты, которые не заменяют человека, а направлены на усиление возможностей специалиста в какой-то предметной области: врача, инженера, архитектора. Большинство решений ИИ, которые сейчас развиваются в образовании, направлены именно на усиление возможностей педагога.

Системы ИИ дают возможность выстраивать персонализированное обучение в условиях массового образования. В традиционном классе учитель чаще всего выстраивает учебный процесс, ориентируясь на средних учеников. Сильным школьникам в этих условиях довольно легко и скучно, а слабым, наоборот, очень сложно и они не могут встроиться в темп. Платформы на основе ИИ могут оценивать темп и сложность, в зависимости от индивидуальных особенностей каждого учащегося, и предлагать индивидуальные подборки заданий, как на занятиях, так и дома.

Нейросети подходят к оценке знаний и успеваемости учащегося не предвзято. Они обладают выдающимися способностями по обработке больших объемов данных, оценке и анализу успеваемости школьников и студентов.

Защита диплома с помощью ChatGPT и последующие запреты

Российский студент Александр Жадан защитил диплом, который ему написал ChatGPT. Вместо нескольких дней, выпускнику понадобилось всего 23 часа на написание работы. 15 часов ушло на составление, ещё 8 – на редактирование.

Тема диплома звучала так: “Анализ и совершенствование управления игровой организацией”. Работу приняли с незначительными правками. Уникальность текста составила 82% по результатам проверки в «Антиплагиате». Так студент успешно защитил свою работу, став дипломированным специалистом. Любопытно, что сейчас  22-летний парень работает руководителем проекта по нейронным сетям в TenChat.

“Для меня написание диплома с помощью ChatGpt было не столько рискованным, сколько интересным. Была мотивация разобраться в процессе, в том как это работает. Ведь это не ограничивается на законодательном уровне”, – говорит Александр Жадан.

Правда, после истории с Александром в РГГУ, где бывший студент успешно защитил диплом, предложили ограничить доступ к чат-боту в образовательных организациях из-за возможного негативного влияния на обучение.

Зарубежом также выступают против использования нейросетей в учебных работах. Так, например, вузы Японии выступили против данной инициативы. А университет Софии пошел еще дальше и выработал свои принципы в отношении ИИ, которые запрещают использовать чат-бот для докладов, сочинений и курсовых работ. В случае обнаружения – учеников ждет строгое наказание. А вот Московский государственный педагогический университет, напротив, разрешил своим студентам пользоваться нейросетями для подготовки итоговых работ.

Согласно исследованию проведенному образовательной онлайн-платформы Skillfactory, половина российских студентов регулярно использует нейросети для учебных целей. ChatGPT пользуются 93% участников опроса, чаще всего для написания и редактирования текстов.

Решение домашних заданий с помощью нейросетей: на что обратить внимание

Все чаще школьники и студенты вместо того, чтобы просиживать всю ночь в библиотеке или искать информацию в интернете, прибегают к помощи ChatGPT. Из-за этого в российском общественном пространстве ведутся споры насчет пользы нейросетей. Так, например, Национальная комиссия по этике в сфере ИИ обратилась в Минобрнауки с целью урегулировать использование нейросетей в вузах.

Сейчас использование школьниками ChatGPT может повысить успеваемость, но в будущем негативно сказаться на качестве их образования.

Очень важно педагогам и организаторам образования понять, что мир вокруг уже изменился. Мы не сможем запретить школьникам и студентам использовать ИИ, и мы не должны делать вид, что их не существует, и делать все по-старому. Нужно менять образовательный процесс, типы заданий, формы работы таким образом, чтобы нейросети из инструмента академического мошенничества превратились в инструменты «усиливающего интеллекта». Образование должно готовить человека к жизни в новых условиях, когда системы на основе ИИ будут повсюду.

Опасности и подводные камни использования ИИ в образовании

Сложности использования ИИ в области образования касаются вопросов этики нейросетей и защиты персональных данных. Внедрение цифровых решений не должно ограничивать свободу выбора человеком своего образовательного пути и профессии. Системы ИИ должны помогать специалисту, но не решать за него, не навязывать ему те или иные решения.

Также сейчас педагоги не охотно осваивают и используют подобные инструменты. Это связано как с недостаточной цифровой грамотностью, так и с отсутствием доверия к работе ИИ. И с этим разработчикам еще предстоит работать.

Основная проблема – это конфиденциальность данных и уязвимость к всевозможным взломам. Для обучения необходимо накапливать статистику, фиксировать предпочтения студентов, их показатели успеваемости и так далее.

Сбор, подготовка и разметка данных могут требовать значительных ресурсов как в смысле времени, так и в смысле разработки базовой инфраструктуры. Также внедрение подобных образовательных платформ требует определённых вложений и высокой степени технической готовности учебных заведений.

Какое будущее ждет сферу образования с использованием ИИ в России

Количество платформ, сервисов и инструментов на основе ИИ в образовании бурно растет. Однако, по мнению Карлова, ситуация достаточно неравномерна для разных уровней образования. Наибольшее распространение ИИ получил в сегменте дополнительного образования взрослых. Именно здесь в ближайшее время будут видны основные технические инновации, которые постепенно, по мере их тестирования, будут переходить на другие уровни: сначала на дополнительное образование среди школьников и высшее образование, позже на среднее профессиональное и общее образование.

В ближайшие годы обучение станет более интерактивным, доступным и адаптируемым под учеников. ИИ позволит решать сложные задачи, улучшат качество образования и повысят эффективность образовательного процесса. Все это откроет новые возможности для учащихся и преподавателей.

Источник

Занятие 11. Как сохранить сохранить экспертность и авторитет в глазах обучающихся в эпоху расцвета ИИ

Будущее уже наступило

Статистика, собранная в колледжах США, показывает, что захват образовательного рынка искусственным интеллектом неизбежен. Можно даже заявить, что он уже произошел. 90% участников того же опроса считают, что ChatGPT полезнее репетитора. Они также довольны индивидуальной поддержкой чат-ботов в 91 случаях из 100. Кроме того, ИИ легко составляет дополнительные учебные материалы и проверяет тесты с выбором ответа, что позволяет педагогам меньше заниматься рутиной. По данным тех же американских колледжей, благодаря прогнозированию оценок с точностью до 80% повысилась успеваемость 34 712 студентов.

В нашей стране ситуация схожая. Опрос Skillbox и Anketolog.ru показал, что более 40% студентов из крупных городов России хотели бы иметь дополнительные материалы к занятию, которые рекомендует ИИ, и получать сгенерированные конспекты семинаров. Студенты считают использование нейросетей для подготовки презентаций, геймификации обучения и демонстрации условий задачи в дополненной реальности удачной идеей. Кроме того, каждый третий из них хотел бы взаимодействовать на территории учебного заведения с роботом-ассистентом, который подскажет путь к аудитории, окажет психологическую поддержку, а при необходимости — и первую медицинскую помощь.

В мире, где любую почти любую информацию можно найти за несколько секунд, роль педагога стремительно меняется. У учителей появляется страх, что их сбросят с корабля современности. Но эксперты сходятся во мнении, что новые технологии необязательно приведут к краху преподавательского авторитета.

Ректор АНО «Университет Национальной технологической инициативы 2035» Вадим Медведев подчеркивает, что ИИ влияет не столько на ход обучения, сколько на будущую карьеру. «Самый большой риск, как ни странно, в ограничении использования ИИ в образовательном процессе. Легко представить себе человека, который обучался в искусственных условиях без калькулятора и компьютера, а потом приходит работать туда, где без этих инструментов его производительность будет невостребованно низкой», — отмечает он.

Живой учитель vs цифровой помощник: кто победит?

Педагогам придется потрудиться, чтобы не выглядеть безнадежно отсталыми в глазах молодежи. Учителям нужно не бояться ИИ, а понять, как пересмотреть критерии оценки и определение сложности задач, как перестроить задания, чтобы они оставались содержательными и помогали развиваться ученикам и студентам всех возрастов. Медведев подчеркивает: «Цель обобщенно можно описать так: каждый ученик должен не только эффективно применять ИИ, но понимать и проявлять свои способности как человека больше и лучше, чем ИИ».

С вопросом, как преподавателю оставаться вне конкуренции с алгоритмами, мы обратились с к Андрею Комиссарову, ведущему эксперту цифровизации образования Университета 2035, методологу и игропрактику. Как настоящий разработчик, приверженность к ИИ-решениям он показал не на словах, а на деле, предоставив своему цифровому двойнику отвечать на наши вопросы. «Цифровой Комиссаров» дал преподавателям два совета: «Первый — фокус на критическое мышление. Понимаете, ученики могут найти информацию, но не всегда могут оценить ее качество или применимость. Ваша задача — научить их критически оценивать источники, анализировать данные и делать обоснованные выводы. Это навык, который поисковик не заменит. Второй — создание контекста. Педагог может предоставить контекст и глубину, которые не всегда очевидны из сухих фактов. Объяснение, почему определенные знания важны и как они связаны с реальной жизнью, делает обучение более значимым».

Как вычислительная машина не заменит математиков, так не может тягаться с человеческим разумом и генеративный ИИ — по крайней мере, в том виде, в котором он существует сейчас. В отличие от самообучающихся алгоритмов, люди не проводят параллели, основываясь на том, как работают грамматические конструкции и как часто конкретные слова встречаются вместе, а понимают смысл, контекст и сказанное между строк.

Даже если ученики используют искусственный интеллект за спиной педагога, есть несколько вариантов решения проблемы. Можно раскрыть все карты и проявить креативность: напрямую предложить переработать то, что выдает нейросеть. Например, на уроке химии, физики или математики попросить объяснить и обосновать ход решения задачи и поискать альтернативные варианты, которые приведут к тому же ответу. В гуманитарных дисциплинах можно поручить студентам выбрать лучший из вариантов сгенерированного текста, проверить и отредактировать его стилистику. Пусть они добавят в эссе или сочинение оригинальные идеи, литературные приемы или личные примеры. Можно представить себя на месте Франкенштейна: вдохнуть жизнь в безликий текст, автоматически собранный из цитат в интернете.

Сила педагога — в опыте и эмпатии

«Учитель может предложить школьникам нечто, что выходит за рамки алгоритмов и данных, — уверен Андрей Комиссаров. — Представьте себе, что обучение —это не просто передача информации, а сложный танец, в котором важны не только шаги, но и эмоции, интонации, поддержка и вдохновение. Искусственный интеллект пока не может почувствовать и отреагировать на человеческие эмоции также тонко. Чтобы убедить в этом школьников, важно показать им, что учитель — это не просто источник знаний, а человек, который готов помочь, поддержать. Тогда они почувствуют разницу между взаимодействием с человеком и машиной».

Комиссаров добавляет, что педагоги не только вкладывают в головы школьников и студентов знания, но и выполняют роль наставников и воспитателей: передают свой жизненный опыт, учат принимать взвешенные решения, развивают критическое мышление, помогают справляться со сложными ситуациями и формировать этические и моральные ценности.

С мнением, что алгоритмы и программы для обучения не заменят живого преподавателя в качестве наставника и консультанта, согласны 35% российских студентов. Участники опроса готовы поручить искусственному интеллекту рутинные задачи, чтобы разгрузить педагога. При этом 60% из них пожелали сохранить личное общение с преподавателем и одногруппниками. Чуть меньше — 52% студентов — хотят получать индивидуальную обратную связь от живого человека. Их можно понять: сгенерированный алгоритмом ответ на запрос не учитывает все нюансы — от предпочитаемого способа решения задач до психологической составляющей общения.

Полезные инструменты

Для педагогов, школьников и студентов, которые готовы понять и принять новые технологии, набор инструментов на основе ИИ исчисляется десятками, если не сотнями. 86% преподавателей в США не отстают от трендов и считают работу с искусственным интеллектом неотъемлемой частью учебного процесса. За семестр чат-боты помогают обработать 10 тысяч сообщений и ответить на них.

«Чат-GPT и другие языковые модели [полезны] для генерации учебных материалов, создания сценариев уроков и ответов на вопросы учеников. Adaptive Learning Systems — такие системы, как Dreambox или Smart Sparrow, —помогают адаптировать учебный процесс под индивидуальные потребности каждого ученика», — дополняет список Андрей Комиссаров.

Он также советует учителям использовать системы распознавания речи и текста, чтобы быстрее проверять письменные работы и развивать умение учеников высказывать свои мысли.

В качестве заключения предлагаем список образовательных технологий на основе искусственного интеллекта:

• • Writefull ищет в тексте ошибки и стилистические огрехи, а еще — предлагает варианты, как их озаглавить. АНО «Национальная технологическая инициатива» разрабатывает схожую нейросеть, чтобы проверять сочинения, а TurboText от компании-резидента Сколково подбирает к текстам по три варианта заголовков.
  • Нейросеть MathGPT генерирует и решает сложные задачи и упражнения, система 01Математика подбирает и адаптирует материал под конкретных пользователей, а математический тьютор Thinkster после тестирования предлагает план обучения.
  • DeepL переводит с иностранных языков тексты, даже длинные, с использованием искусственного интеллекта и в процессе обучается делать это все лучше и лучше.
  • BlackBox тоже знает больше двух десятков языков и помогает их освоить, только в сфере программирования.
  • Curipod AI и Tome по заданному описанию создают короткие презентации с текстами и картинками, а их аналог Beautiful также располагает на слайде текст и другие объекты, добавляет анимацию и переходы.
  • Компьютерные алгоритмы помогают и в планировании: они строят образовательные траектории учеников и предсказывают, насколько хорошо каждый усвоит материал. Платформа Cognii персонализирует учебные материалы при помощи ИИ, подстраиваясь под потребности учеников. Она позволяет педагогам собирать курсы, которые адаптируются к потребностям каждого ученика. Конструктор для преподавателей iSpring Suite Max, который разработали в Йошкар-Оле, тоже генерирует видеокурсы. Платформа преобразует тексты до 4000 знаков в дикторскую озвучку, а голос для нее можно выбрать из 387 вариантов на 53 языках.
  • Подспорьем для учителя станет и нейросеть Quizwhiz: она генерирует тесты с вариантами ответов.
  • Jill Watson AI framework предлагает набор виртуальных ассистентов, которые отвечают на вопросы по курсу (в том числе, для онлайн-образования) и рассказывают о научных экспериментах. Например, VERA помогает студентам в исследовательских проектах по экологии.
  • Робот компании Kadho подошел бы для ребят помладше: он распознает детскую речь и помогает юному собеседнику расширять словарный запас и точнее формулировать свои мысли.

Источник

Занятие 12. Генерация текстового образовательного контента с помощью ИИ

Текстовый образовательный контент является наиболее распространенным видом образовательных материалов. Он охватывает широкий спектр форм, предназначенных для организации учебного процесса. В таблице перечислены основные формы текстового образовательного контента и описаны возможности ИИ по их реализации.

Основные формы текстового образовательного контента и возможности ИИ по их реализации

Каждый из этих видов текстового контента может быть адаптирован и структурирован в соответствии с уровнем и возрастной группой обучающихся, а также с учетом специфики рабочей программы по учебному предмету. Особое значение генерация уникальных учебных заданий и тестовых материалов имеет для проверки конкретных реальных знаний обучающихся, поскольку, для таких заданий и тестовых материалов невозможно найти готовые решения.

Сформулируем некоторые рекомендации по технологии подготовки текстового образовательного контента с использованием технологий ИИ. Для составления запроса для нейросети на генерацию учебного текста необходимо четко определить, что именно вы хотите получить в результате ее работы. Приведем возможную последовательность действий пользователя при формулировании запроса на генерацию текста.

Последовательность действий пользователя при формулировании запроса на генерацию текста

Например: «Создайте учебный текст на тему “Влияние искусственного интеллекта на современное образование”. Текст должен быть научным, охватывать основные принципы работы ИИ в образовательном процессе, а также включать примеры успешного внедрения технологий ИИ в учебные программы. Возрастная категория читателей старше 18 лет. Объем – около 800 слов. Уточните также, как ИИ может персонализировать обучение и поддерживать обучающихся в различных образовательных сценариях».

Фрагменты результатов выполнения примерного запроса на генерацию образовательного текста с использованием нейросетей GigaChat и YandexGPT с заданным свойствами приведены на рисунке.

GigaChat

YandexGPT

Отметим, что чем более детализированным и четким будет составленный запрос, тем вероятнее, что результат генерации текста будет соответствовать вашим ожиданиям.

Занятие 13. Генерация тестов с помощью ИИ

Подготовка тестовых материалов с использованием ИИ-технологий также состоит из некоторого количества действий. В данном случае нейросеть может использоваться с целью генерации вопросов, адаптации сложности, автоматизации проверки ответов и других аспектов. В таблице приводится последовательность примерных действий учителя при подготовке теста с помощью средств генеративного ИИ.

Последовательность действий пользователя для генерации тестовых материалов с помощью технологий ИИ

Кроме указанных в таблице действий, целесообразно провести пробное тестирование и продумать механизмы практического применения полученного теста: бумажный формат или онлайн-платформа.

Проиллюстрируем процесс генерации теста с помощью доступных инструментов ИИ. Для корректности сравнения и наглядности рекомендуется определить ряд граничных условий: один и тот же текст запроса для сравниваемых инструментов, тест из трех вопросов (сделано для представимости результатов в таблице для сравнения), дополнительное условие – программа какого класса должна быть учтена при генерации теста. Приведем примеры генерации теста с помощью GigaChat и YandexGPT, сопоставляя и сравнивая их результаты.

Сравнение генерации тестов с помощью GigaChat и YandexGPT

Отметим, что у используемых нейросетей – GigaChat и YandexGPT – схожие принципы работы, что позволило формализовать подготовку запросов и использовать запрос для получения результата в обоих рассматриваемых инструментах с целью выбора лучшего решения. Оба инструмента, на наш взгляд, хорошо справляются с задачей, «знают» особенности изучения школьных предметов, что позволяет получить набор тестовых вопросов, учитывающих содержание предмета для конкретного возраста.

Приведенные примеры показывают, что в разных предметных областях нейросети справляются по-разному. На наш взгляд, для дисциплин естественнонаучного цикла результаты получаются достовернее и полнее, а худший результат нейросеть показывает при генерации тестов по русскому языку. Очевидно, что надо тщательно проверять корректность сгенерированных вопросов и ответов на них и, при необходимости, повторить один или несколько раз процесс генерации. Отметим, что при подготовке приведенных выше примеров было выполнено разное число (1–10) генерации тестов для получения приемлемого качества тестовых вопросов и ответов. 

Итак, генерация тестовых вопросов с использованием технологий ИИ может, на наш взгляд, существенно ускорить процесс их создания, обеспечивая при этом их разнообразие и адаптацию под уровень сложности обучающихся. Кроме того, генерация уникальных тестовых и учебных заданий и задач позволит решить проблему массового использования обучающимися готовых домашних заданий, имеющихся в сети Интернет.

Для проведения разнообразных видов опросов и тестирования можно рекомендовать российский сервис «Опросникум» (https://quick.apkpro.ru/), разработанный Академией Минпросвещения РФ.

Занятие 14. Генерация графического образовательного контента с помощью ИИ

Графический образовательный контент играет важную роль в процессе обучения, особенно в школьной среде, где визуализация может значительно улучшить понимание школьниками предлагаемого учебного материала. Приведем примеры графического образовательного контента и опишем, какие его виды можно получить, используя, например, отечественные инструменты генеративного ИИ для создания изображений: GigaChat, Kandinsky 3.0, Шедеврум.

Анализ используемого в образовании графического контента и возможности его создания с помощью инструментов генеративного ИИ

Графический образовательный контент способствует активному участию учащихся и обеспечивает более глубокое понимание материала. В сети Интернет расположено множество готовых изображений, но, как правило, их использование часто происходит с нарушением авторских прав, или же изображение не соответствует требованиям по качеству, или не совсем точно отвечает содержанию. Использование ИИ для генерации графического образовательного контента позволяет решить проблему соблюдения авторских прав на использование изображений и получить уникальный графический контент, отвечающий требованиям по качеству и содержанию.

Приведем конкретные рекомендации по составлению запросов на генерацию графического образовательного контента, описывающие примерную результативную последовательность действий пользователя (учителя) при формулировании запроса на генерацию изображения с использованием нейросетей.

Примерная последовательность действий пользователя при формулировании запроса на генерацию изображения

В качестве примера приведем результат генерации изображений, иллюстрирующих русские фразеологизмы: вешать лапшу на уши и грызть гранит науки. Получаемые изображения не соответствуют идее запроса, очевидно, что в запросе необходимо четко сформулировать, что именно должно быть нарисовано. Отметим, что для получения приемлемого результата потребовалось 5–7 итераций, результаты генерации изображений представим ниже.

Запросы могут варьироваться в зависимости от того, какой конкретно инструмент или сервис для генерации изображений с ИИ используется. Короткие анимированные ролики или видео можно сгенерировать с помощью сервиса Kandinsky 3.0. Анимация может содержать до четырех сцен, продолжительностью 4 секунды каждая. Видео может иметь продолжительность до 8 секунд. Эти ролики носят иллюстративный характер.

Использование ИИ в генерации графического образовательного контента может включать в себя автоматизированные методы создания элементов или даже генерацию визуальных моделей на основе текстового описания. Однако важно уделять внимание качеству и адаптировать визуальный контент под потребности обучения.

Занятие 15. Генерация аудио образовательного контента с помощью ИИ

 Аудио образовательный контент представляет собой звуковые материалы, которые могут быть использованы в образовательных целях. Необходимо отметить, что инструменты ИИ при подготовке аудиоконтента используют дважды: для подготовки текстов и для преобразования текста в речь. Приведем примеры аудио образовательного контента для школы и возможности нейросетей для его генерации.

Анализ используемого в образовании аудиоконтента

Использование аудио образовательного контента помогает разнообразить обучение, особенно в тех случаях, когда визуальные материалы не могут быть использованы. Это также может быть эффективным средством для развития и формирования слушательских навыков и развития языковых способностей.

Генерация аудио образовательного контента с использованием технологий ИИ может быть реализована с использованием текстовых данных и дальнейшего преобразования текста в речь с помощью технологий синтеза речи. Отметим, что на этапе подготовки текстов также могут быть использованы инструменты генерации текстов, рассмотренные в статье выше. Приведем последовательность действий пользователя, которую должен выполнить, в частности, учитель по подготовке аудиоконтента с использованием нейросети для достижения определенных учебных целей.

Последовательность действий по подготовке аудиоконтента с использованием технологий на основе ИИ

Генерация с помощью технологий ИИ образовательного аудиоконтента может значительно сократить время на создание звуковых материалов, решить проблему возможного нарушения авторских прав. Отметим, что, безусловно, сгенерированные материалы должны как по содержанию, так и по качеству отвечать учебным целям, обладать адаптивностью под потребности обучения/

Например, можно текст диктанта записать в аудиоформате и предложить обучающимся для подготовки. В итоге получается так:

• • Текст диктанта, сгенерированный сервисом https://texttospeech.ru/ – Осень в лесу
  • Текст диктанта, сгенерированный сервисом https://ttsmaker.com/ru – Осень в лесу

Источник: Калинин Александр Авенирович, Королева Наталья Юрьевна, Рыжова Наталья Ивановна, Федорова Юлия Владимировна ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ КОНТЕНТЕ: АКТУАЛЬНЫЙ ТРЕНД И ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭВОЛЮЦИИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА // Наука и школа. 2024. №5.

Занятие 16. Разработка планов и конспектов занятий с помощью ИИ (на примере дополнительного образования)

Чаще всего педагоги в своей деятельности сталкиваются с разработкой планов и конспектов занятий. Использование искусственного интеллекта может значительно облегчить этот процесс: от идей до написания и редактирования текстов.

Рассмотрим конкретный случай создания плана занятия с использованием искусственного интеллекта.

Сначала нужно написать промпт.

Промпт (от англ. prompt) — это запрос к нейросети с целью получить желаемое изображение или текст.

Проще говоря, это запрос, инструкция или подсказка, которыми пользователи дают команду для нейросети. От корректности промпта зависит конечный результат, который выдаст пользователю искусственный интеллект.

Например, промпт может быть таким: “Напиши план занятия по теме «Животный мир в картинах художников» для обучающихся 1 года обучения изостудии”.

Результат из https://giga.chat/

План занятия по теме «Животный мир в картинах художников»

Цель: Знакомство с творчеством известных художников, изображавших животных, и развитие у детей наблюдательности, фантазии и художественных навыков.

Введение (5-7 минут)

Приветствие. Поздороваться с детьми, настроить их на занятие.

Тема занятия. Объявить тему занятия – «Животные в живописи». Рассказать о том, что животные часто становятся героями картин великих мастеров, и сегодня дети узнают об этом подробнее.

Задачи урока. Объяснить детям, что они будут рассматривать картины, учиться видеть детали, а затем попробуют нарисовать своих любимых животных.

Основная часть (20-25 минут)

• • Рассматривание репродукций картин.
  • Показать детям несколько репродукций картин известных художников, таких как: Винсент Ван Гог («Куры», «Воробей»), Анри Руссо («Спящая цыганка с львом»), Илья Репин («Охота на медведя»).
  • Попросить детей описать, какие животные изображены на картинах, какие цвета использованы, как художник передаёт настроение.

Обсуждение впечатлений

• • Спросить у детей, какая картина им больше всего понравилась и почему.
  • Узнать, есть ли у них любимые животные, которых бы они хотели изобразить.

Практическая работа

• • Раздать детям материалы для рисования (бумагу, карандаши, краски).
  • Предложить детям выбрать животное, которое они хотят нарисовать, и приступить к работе.
  • Поощрять использование ярких цветов и фантазию при создании образов.
  • Показ работ.
  • После завершения работы предложить каждому ребенку показать свою картину и рассказать, какое животное он нарисовал и почему выбрал именно его.

Заключение (5-10 минут)

Подведение итогов

• • Похвалить всех за проделанную работу, отметить самые интересные моменты занятий.
  • Подчеркнуть важность наблюдения за природой и использования воображения в творчестве.

Домашнее задание (по желанию)

Порекомендовать детям дома посмотреть альбомы с репродукциями картин, где изображены животные, и попробовать нарисовать еще одного зверька.

Прощание

Поблагодарить детей за участие и попрощаться до следующего занятия.

Этот план можно адаптировать под конкретные условия студии и возрастные особенности группы.

Предположим, что нам бы хотелось разнообразить занятие тематической физкультминуткой. Формулируем промт «Добавь в конспект занятия динамическую паузу, связанную с темой занятия». Смотрим результат.

Для генерации динамических пауз и коротких игр можно использовать такие запросы:

• • Придумай динамическую паузу на 3 минуты с физической активностью.
  • Создай веселую игру на 3 минуты для участников образовательного мероприятия.
  • Разработай интерактивную игру на 3 минуты для семинара по ИИ.
  • Создай игру, которая объединит участников семинара и повысит их настроение.
  • Создай игру, которая улучшит взаимодействие участников семинара и способствует их обучению.
  • Придумай игру, которая будет интересна участникам семинара и позволит им отдохнуть на короткий период времени.
  • Создай игру, которая поможет участникам семинара снять напряжение и повысить уровень энергии.
  • Создай игру, которая будет способствовать командной работе и взаимодействию участников семинара.

Занятие 17. Задания для обучающихся с применением нейросетей

1. Иллюстрации к стихам

Сделайте иллюстрацию к стихотворению с помощью нейросети — например, Kandinsky 3.0 или «Шедеврум».

Покажите картинку учащимся и предложите им предположить, о чём это стихотворение. Далее прочитайте текст и проверьте, оправдались ли ожидания ребят.

Другой вариант: покажите учащимся несколько стихотворений и несколько иллюстраций и попросите определить, какая картинка относится к какому стихотворению.

Можно предложить самим ребятам сгенерировать картинки, а потом поиграть, пытаясь угадать, к каким стихам сделаны иллюстрации.

2. Портреты героев, интерьеры и пейзажи

В художественных произведениях много разнообразных описаний. Это прекрасный материал для генерации изображений. Дайте нейросети тот или иной отрывок, а затем покажите учащимся полученные иллюстрации и попросите определить, что это за герои и локации. Можно собрать вместе несколько картинок из одного произведения и предложить его угадать.

3. Пересказ сюжетов

Для таких заданий вам потребуются текстовые нейросети — например, GigaChat или YandexGPT. Попросите их кратко пересказать сюжет того или иного произведения, а затем дайте эти пересказы учащимся и предложите понять, о чём речь. Интересные результаты могут получиться, если делать пересказы в каком-то стиле: в виде хокку, в виде детской считалочки, в стиле голливудского трейлера, в стиле русской народной сказки и т.п. Но обязательно проверяйте ответы искусственного интеллекта, поскольку пока эти технологии несовершенны и могут «придумывать что-то от себя».

4. Продолжение произведений

В этом задании «фантазии» нейросети нам только в помощь. Попросите искусственный интеллект придумать, каким бы могло быть продолжение того или иного произведения, а потом используйте результаты, чтобы обсудить на занятиях с учащимися.

5. Генерировать неверные ответы для тестов

Придумать неверные ответы для тестов. Тот, кто хоть раз составлял тестовые задания, знает: иногда придумать неверный ответ сложнее, чем сам вопрос. И здесь нейросети абсолютно бесценны. Они сгенерируют любое количество неверных ответов за несколько секунд.

Занятие 18. Искусственный интеллект и профессиональное развитие учителя

Развитие личности в условиях профессиональной деятельности происходит путём качественных изменений, ведущих к новому уровню ее целостности. Оно предполагает трансформацию движущих сил личности, преобразование сложившихся установок и мотивов поведения под влиянием изменяющихся общественных отношений.

Согласно Н. В. Бордовской, профессиональное развитие личности представляет собой процесс развития личности в целом, где она является активным участником и субъектом профессиональной деятельности. Этот процесс включает не только желание индивида заниматься определенной профессией, но также стремление к профессиональному росту.

Ресурсы искусственного интеллекта позволяют учителю снизить свою функциональную нагрузку, освободив время для саморазвития, творчества и отдыха. Если учитель будет развивать свою «расширенную личность», обучаться использованию новых технологий, включая технологии искусственного интеллекта, то часть своего функционала по разработке плана урока, дидактических материалов, созданию контрольно-измерительных материалов, проверке и оцениванию он сможет делегировать искусственному интеллекту. Таким образом, одним из направлений профессионального развития учителя в современных условиях может быть развитие умения взаимодействовать с цифровой образовательной средой и искусственным интеллектом.

Важными аспектами рассмотрения возможного влияния технологий искусственного интеллекта на профессиональное развитие учителя являются педагогическое мастерство и субъективное благополучие учителя. Не углубляясь в подробный анализ компонентов педагогического мастерства в условиях новых технологических реалий (этому стоит посвятить отдельную статью), отметим лишь один из «ближайших», на наш взгляд, технологических сценариев помощи учителю. Он заключается в расширении практики применения так называемых «речевых анализаторов» – программ, позволяющих педагогу получать подробную обратную связь от ИИ о качестве своей устной речи по аналогии с программами, которые используются для анализа качества письменных текстов.

Устная речь является основным средством объяснения и обратной связи в практике школьного обучения и решения воспитательных задач. От ее ясности, логичности убедительности, интонационного разнообразия, грамотности зависит качество и эффективность школьного урока и индивидуальной работы с учеником. Подчеркнем, что благополучным, а не стрессогенным сценарием мы видим именно добровольное, инициативное использование технологий речевого анализа учителями, а не превращение его в инструмент «методического контроля».

Что касается второго из упомянутых аспектов – субъективного благополучия педагога, влияние технологий ИИ может в ближайшем будущем проявляться в том, что они станут помогать учителю оптимизировать его профессиональную нагрузку, предлагать ему способы эмоционального переключения, настраивать его информационную повестку в плане расширения профессионального кругозора. Кроме того, сейчас ресурсы ИИ активно «настраиваются» на помощь человеку в развитии мышления роста, которое напрямую связано с уровнем субъективного благополучия.

Технологии искусственного интеллекта в профессиональной практике учителя

Список инструментов ИИ с кратким описанием

Kandinsky 2.2 – нейросеть позволяет создавать фотореалистичные изображения с более высоким разрешением и изменять соотношение сторон при генерации изображения. Предоставляет возможность выбора более чем из 20 стилей. Может дорисовывать недостающие части изображения и создавать картины в режиме бесконечного полотна (https://www.sberbank.com/promo/kandinsky/).

Skybox AI – нейросеть – генератор панорамных изображений, чтобы создать в нём 3D-окружение для VR, XR, игр или роликов, достаточно нарисовать курсором мыши простой эскиз из линий и добавить текстовый запрос – набор ключевых слов (промт) – панорама появится автоматически. эскиз сохранится, чтобы можно было изменить стиль или промт. В программе 29 стилей и жанров: реалистичный, аниме, фантастический, киберпанк и другие. Результат можно скачать в JPG-формате (https://awdee.ru/skybox-ai/).

Шедеврум – проект, сервис и приложение компании «Яндекс», с помощью которого можно генерировать изображения по текстовому описанию. Сервис представляет собой социальную сеть, позволяющую пользователям публиковать и оценивать полученные изображения, а также подписываться друг на друга (https:// shedevrum.ai/).

LeiaPix – конвертер, который дает возможность преобразовать любое изображение в анимацию. Сгенерированный проект можно сохранить в форматы: Gif анимация или MP4 (https://convert.leiapix.com/).

Dezgo и Lexica – нейросети, ориентированные на создание изображений по текстовому описанию, на преобразование любого изображения в качественную картинку (https://dezgo.com/txt2img, https://lexica.art/).

Sway – генератор презентаций от Microsoft – инструмент для создания презентаций и других материалов: графиков, информационных бюллетеней и прочих документов. Искусственный интеллект берет на себя функции дизайнера: подбирает шрифты, подгоняет по размеру картинки, создает удачное цветовое оформление, может взять за основу один уже сделанный слайд и самостоятельно разработать на его основе остальные. Возможна совместная работа над проектом (https://sway.office.com/).

Gamma AI – инструмент для создания презентаций (с добавлением текста, изображений, анимации и видео). В сервисе имеется возможность создания диаграмм, карточек, списков и колонок, удобная система навигации и редактирования, что упрощает процесс создания и изменения презентаций. Нейросеть самостоятельно составляет план доклада, подбирает визуальный контент, надо лишь задать ключевые слова. После создания и редактирования презентации пользователи могут экспортировать ее в формате PDF или распечатать (https://gamma.app/).

Порфирьевич – нейросеть создает текст из нескольких слов или предложений. Может формулировать: идеи для написания рассказов, сказок и сочинений; продолжение текста на любую тему в стиле известных писателей. В ходе генерации пользователь может менять слова и количество дополняемых слов, бесконечно создавать новые варианты текста – альтернативные версии (https://porfirevich.ru/).

Notion AI – мощный инструмент ИИ для генерации и редактирования текстов. Это сайт, сочетающий в себе функции текстового редактора и заметок с дополнительными функциями: базы данных, редактор текста, математические формулы, списки, канбан-доски, в которой задачи делятся по смыслу на «столбики» (https:// www.notion.so/).

RuGPT-3 – русская модель ruGPT-3 XL – нейросеть обучена на различных книгах и русскоязычных текстах. Умеет продолжать тексты на русском языке. Пользователю нужно сформулировать фразу, которую модель продолжит и создаст текст (https://russiannlp.github.io/rugpt-demo/).

Airuco – российская платформа для генерации и оптимизации текстов. Линейка шаблонов позволяет выбрать нужный, и создать образовательный ресурс. Инструмент дает возможность: генерации идей для контента, написания статей, создания заголовков, введения и заключения статьи, перефразирования текста, краткого изложения текста, проверки грамматики, формулирования объяснений трудных вопросов для школьников, разработки сценария для видео, описания видео и многое другое. (https://airuco.ru/).

Занятие 19. Нейросети в преподавании русского языка и литературы

ИИ на уроках русского языка

По версии портала «Грамота.ру», словом 2023 года стала «нейросеть». Появление нейросети «ChatGPT» стало определенным вызовом времени, особенно, в сфере образования. И дело не только в том, что школьники и студенты получили помощника, который может писать тексты/сочинения/ работы за них (хотя, это не исключено). Мы убеждены, что преподаватель, осваивая новые технологии, может сделать их своими помощниками. К тому же, возможности искусственного интеллекта представляют большой интерес для обогащения учебного процесса.

Как можно использовать нейросети в преподавании русского языка и литературы?

Можно спросить прямо у них. Мы пользуемся ChatGPT и Kandinsky (для картинок). На запрос «Как использовать ChatGPT на уроках русского языка?» нейросеть предлагает идеи с комментариями.

Помимо представленного варианта, мы предлагаем свои идеи. Конечно, не надо просить детей писать с ошибками (пункт 2) – к сожалению, они это делают сами. Самоуверенная нейросеть думает, что она грамотная и может исправлять ошибки, как это делает учитель, однако это неверно. С русским языком ситуация складывается сложнее: «ChatGPT» плохо обучен русскому языку и сам делает много ошибок. Отсюда и задание: найдите ошибки в тексте, написанном нейросетью. Выполняя его, школьники/студенты узнают, что нейросеть пишет с ошибками. Самое главное правило в работе с нейросетью – помнить, что все тексты надо редактировать и проверять.

Перейдем к заданиям.

Мы попросили нейросеть составить текст со словами на О и Е после шипящих. Полученный результат интересно предложить пятиклассникам в виде задания:

• • Найдите ошибки в написании слов и их употреблении.
  • Получился ли настоящий текст или это отдельные предложения?
  • После поиска ошибок пятиклассникам предлагается составить свой текст с десятью словами.

Отсюда возникает вопрос – может быть, не стоит обращаться к нейросети, если она такая неграмотная? Считаем, что необходимо просто научить ее помогать учителям.

Например, нейросеть позволяет составить тест с вариантами ответов, ведь каждый знает, сколько времени уходит на их подбор. Учитель может использовать эту возможность также на уроках литературы.

Так как нейросеть составляет всегда новые варианты, то ее тесты каждый раз новые. Но их всегда нужно проверять и редактировать.

Так, на уроках русского языка в 7 классе полезно обсуждать разные подходы в изучении причастий и деепричастий. Самостоятельные это части речи или нет? Можно задать такой вопрос и детям, и нейросети.

Таким образом, можно относиться к нейросети как к генератору обобщающих ответов. Что с этим делать? Выстраивать свою систему аргументов и учиться доказывать, ведь с учебником спорить трудно, а с нейросетью можно.

С помощью нейросети мы с учениками проверяем домашнее задание. При изучении устаревших слов нужно было узнать, чем занимались представители отдельных профессий. Ошибочные определения мы исправили, а заодно посчитали их количество.

Согласитесь, что это значительно лучше, чем проверять ГДЗ.

Мы подошли к важным выводам: 

• • нейросеть не может заменить учителя, а может только помогать;
  • нейросеть может сыграть роль ученика, на ошибках которого будут учиться остальные;
  • судя по всему, каждая следующая версия нейросети будет грамотнее и оснащеннее новыми возможностями;
  • школьники и студенты должны понимать, что нельзя бездумно использовать нейросети, следует к ним подходить критически и научиться редактировать полученный текст.

ИИ на уроках литературы

Обратимся к урокам литературы. Какое искушение – посредством нейросети написать сочинение или эссе!

Мы задали нейросети вопрос: «Кого можно считать умным героем в русской литературе?». И получили ответ.

Мы вместе посмеемся над Принцем Мышкиным и другими «ляпами», а еще поймем, что есть еще одно уязвимое место нейросети – нравственные категории. Даже если научить нейросеть правильно называть героев, вряд ли мы научим ее думать и чувствовать, различать добро и зло. Ведь литература – не набор имен и понятий. Замечание в скобках: средства художественной выразительности нейросеть видит «на троечку».

И все-таки не стоит забывать, что современные тексты в огромном количестве сгенерированы нейросетями. И мы будем получать сочинения, написанные не учениками. В таком случае нельзя давать детям устаревшие темы сочинений, т.к., если раньше процветало списывание, то теперь – генерирование. Всего несколько секунд – и сочинение готово. Да, на «троечку», так ведь и оценка «3» многих устроит, а на «4» надо чуть подкорректировать.

Мы проверим и укажем ошибки, но ученика по фамилии «Нейросеть» еще нет в классном журнале. Мы предлагаем менять задания, уходы от традиционных тем сочинений. Кстати, некоторые вузы стали отказываться от эссе как формы зачетной работы именно из-за нейросетей.

Очевидно, что нам, педагогам, необходимо искать новые формы работы с текстом. Так, на уроке литературы в 8 классе детям был задан вопрос: о чем думает лирический герой стихотворения М.Ю. Лермонтова «Выхожу один я на дорогу» в каждой строфе? Затем им нужно было отредактировать ответ нейросети. Еще одна интересная деталь: стихи нейросеть цитирует как перевод перевода, так что приходится догадываться, что к чему относится. Например, «роскошные леса» – это «в небесах торжественно и чудно». Но если мы вместе задумаемся, как это получилось, придется сделать двойной перевод (понять, каким словами перевели оригинал). И школьники читают, переводят, вчитываются в каждую строчку, как мы и хотели. Кстати, работы по редактированию ответа нейросети вышли неплохие. Для учеников это был интересный опыт погружения в текст и очень внимательное чтение.

Нейросети и изображения

Обратимся к нейросетям, которые генерируют картинки, и продемонстрируем их возможности на уроках. Например, в 5 классе в задании по устаревшим словам нужны были картинки с котом в камзоле, котом-боярином, котом в треуголке и с другими «устаревшими» котами. Настоящих таких картинок не найти, а нейросеть легко нам сгенерирует.

А вот еще одно задание по устаревшим словам. Портрет этого «хорошилища, который идет по гульбищу в мокроступах с растопыркой», создан нейросетью.

Такие рисунки помогают сделать любое задание ярче, веселее и интереснее, что очень важно в работе с маленькими учениками. И каждая нейросеть уже попробовала проиллюстрировать фразеологизмы. Например, так видит Midjourney.

На таких картинках очень удобно объяснять сущность фразеологии и использования слов в переносном значении: ходят слухи, газетная утка, акула бизнеса, тоска зеленая.

Нейросети, генерирующие картинки, умеют работать даже с поэтическими текстами. Например, «Полка» предлагает визуализацию, на которой оживают картинки.

Подобная визуализация будет уместна и на уроках литературы. Как интересно узнавать стихи по этим ожившим картинкам!

А вот какой портрет мцыри получился у нейросети «Кандинский».

Похож? Почему на втором портрете герой такой взрослый? Он наводит читателей на размышления о том, как сложилась бы жизнь мцыри, если бы он выжил. Почему нейросеть представила его таким? Поняла ли нейросеть характер персонажа?

Нейросеть за несколько секунд генерирует темы сочинений, которые потом сама и напишет. Нам все равно придется их проверять и редактировать. За пару секунд нейросеть предложит нам план урока по любому произведению на любую тему. Это не будет оригинально, но наведет на мысли, кроме того, поможет молодым учителям, у которых еще не накоплен материал к урокам.

Мы уверены, что нейросети в будущем станут такими же помощниками в преподавании, как презентации PPT или Google forms. Мы привыкнем к ним, как привыкли к проверке орфографии в Word. И не надо доказывать, что нейросеть не может заменить учителя, – это и так очевидно. Даже когда мы научимся работать с чатами, которые умеют анимировать аватар (например, HeyGen), цифровой учитель не займет место настоящего.

Источник

Занятие 20. Искусственный интеллект на уроках информатики

Изучению ИИ на уроках информатики посвятили свою монографию Н. Н. Самылкина и А. А. Салахова. Основы ИИ они предлагают изучать в интеграции с такими темами, как моделирование и программирование, используя Python: («Теоретические основы ИИ» и «Модели глубинного анализа данных»). И. Г. Семакин, Л. Н. Ясницкий предлагают на профильном уровне в рамках школьного курса информатики изучать искусственный интеллект по следующим темам:

1. Введение: Основные стратегии, события и даты искусственного интеллекта (1 час).
2. Экспертные системы (6 час).
3. Нейронные сети (10–12 часов).
4. Генетические алгоритмы (1 час).

В статье И. В. Левченко выделены предметные, метапредметные и личностные результаты освоения элементов ИИ, а также предлагаются следующие темы по модулям: «Введение в ИИ», «Нисходящее моделирование интеллектуальной деятельности», «Восходящее моделирование интеллектуальной деятельности», «Машинное обучение систем искусственного интеллекта», «Распознавание образов интеллектуальными системами», «Обработка естественного языка интеллектуальными системами», «Разработка интеллектуальных компьютерных игр».

Большие возможности предоставляет цифровая платформа Сберкласс, которая позволяет создавать образовательную траекторию обучаемого, а также Яндексучебник, который постоянно совершенствуется и запустил новый проект для учащихся 11-х классов «Персональный ИИ-помощник для подготовки к ЕГЭ по информатике». На данной платформе есть возможность выбирать тип заданий ЕГЭ с 1 по 27, при этом для каждого типа предлагаются несколько задач, распределенных по уровням сложности: простой, средний, сложный. Тренировка учащихся по этим уровням позволяет помочь учителю информатики правильно оценить уровень подготовки, посмотреть, как реально учащиеся справляются с решением задач всех уровней сложности. С этого учебного года учащиеся 11-го класса МБОУ «СОШ № 59 им. Г. М. Мыльникова» готовятся к ЕГЭ по информатике на платформе «Персональный ИИ-помощник для подготовки к ЕГЭ по информатике». При изучении программирования можно применять интеллектуальные системы, такие как BlackBox. Она поддерживает более чем 20 языков программирования, включая Python, JavaScript, TypeScript, Go и Ruby. Подобные платформы существенно помогают учащимся в овладении языков программирования.

ИИ на внеурочных занятиях

Для учащихся старших классов можно предложить элективный курс «Возможности искусственного интеллекта в экосистеме школы», рассчитанный на 34 часа, он основан на учебных пособиях авторского коллектива И. А. Калинина, Н. Н. Самылкиной, А. А. Салаховой и Б. А. Шрайнера, К. В. Розова. В учебно-методическом пособии Б. А. Шрайнера даны основы программирования на python, рассмотрены библиотеки: Pandas, Numpy, Matplotlib, OpenCV, Scikit-learn, Tensorflow, nltk и др [10, c. 45]. В учебном пособии И. А. Калинина, Н. Н. Самылкиной, А. А. Салаховой содержание курса строится по темам «Большие данные и работа с ними», «Классификация интеллектуальных алгоритмов», «Экспертные системы», «Нейронные сети», рассмотрены кейсы на классификацию, регрессию, кластеризацию, ассоциативные правила, построение дерева решений.

Целью изучения элективного курса «Возможности искусственного интеллекта в экосистеме школы» является развитие у учащихся интереса к достижениям в области искусственного интеллекта, формирование базовых знаний о данных и машинном обучении, а также о многообразии сфер их применения. Учащиеся знакомятся с историей искусственного интеллекта, машинного обучения, используя учебное пособие Б. А. Шрайнера, К. В. Розова. Для знакомства учащихся со спектром деятельности в различных областях используется материал сириус-курса «Знакомство с искусственным интеллектом v 1.4». Он включает в себя знакомство с темами «Искусственный интеллект в медицине», «Искусственный интеллект в финансовых сервисах», «Искусственный интеллект в биотехнологиях» и др. Для работы с большими данными и библиотеками машинного обучения учащиеся используют среду google colaboratory, в которой пишут коды программ на Python, сохраняя решенные задачи в своем аккаунте gmail. В рамках элективного курса учащиеся создают проекты:

1. «Исследование данных на Python».
2. «Машинное обучение».
3. «Решение конкретной задачи с использованием ИИ (на выбор)»:

• • подбор эффективной группы (понимание + усиление способностей друг друга);
  • автоматическая разработка заданий;
  • проверка заданий с открытыми ответами;
  • распознавание и синтез речи;
  • диагностика коммуникативных навыков с использованием ИИ;
  • автоматизация рутинной работы;
  • ассистент здоровья;
  • чат-боты, уведомляющие население;
  • компьютерное зрение;
  • нейросетевые модели для генерации текста, изображения, аудио/видео;
  • использование нейросетей в образовании;
  • проблемы доверенного искусственного интеллекта.

Кроме элективного курса можно предложить учителям информатики использовать в рамках внеурочной деятельности «Уроки цифры». Например, в течение сентября–октября 2023 г. на платформе «Урок цифры» был проведен урок «Искусственный интеллект в отраслях», на котором учащиеся узнали об актуальных профессиях в ближайшем будущем. Для привлечения учащихся 8–11-х классов в область изучения искусственного интеллекта в России с 2021 г. ежегодно проводится олимпиада по искусственному интеллекту для школьников, владеющих базовыми навыками программирования.

Нейросети, которые могут быть использованы учителем информатики для подготовки к урокам

Сегодня нейросеть пишет коды программ, выполняет домашние задания, генерирует изображения и тексты на любые темы, даже пишет стихи. Универсальный бот ChatGPT 4, генерирующий ответы на вопросы, появился в открытом доступе в конце 2022 г., а в 2023 г. – чат-бот GigaChat. На вопрос «Нарисуй граф, состоящий из 6 вершин и 10 ребер» генерирует рисунок, похожий на граф. Этот рисунок показывает, что не всегда запрос нейросети дает желаемый результат. Возможно нужно переформулировать запрос, но обычный ученик формулирует запросы (промпты) именно как на рисунке.

Подбирать рисунки в презентации или видеоролике можно поручать нейронной сети. Рассмотрим создание высококачественных изображений и видео (3 мин) с помощью нейронной сети Kandinsky. Данная нейронная сеть версии 2.2 появилась весной 2023 г. от Сбера как аналог Midjourney. В 2024 г. версия 3.0 предлагает генерацию не только изображений, но и коротких видео. При описании промта изображения можно задать стилистику (21 вид), уточнить детали.

Рассмотрим тему по информатике «Развитие вычислительной техники». Предположим, нужно создать видеоряд: логарифмическая линейка, перфокарты, калькулятор, компьютер на лампах, транзисторах, интегральных схемах, нанокомпьютер. Нейросеть справилась с этой задачей следующим образом: https://disk.yandex.ru/i/QPCTDiST6_KUnQ.

Кроме Kandinsky можно использовать и другие генераторы изображений, например Neuro-holst. Данный генератор позволяет нарисовать любые изображения (в бесплатном режиме до 50 изображений), настроить высоту и ширину рисунка.

Следующими инструментами, которыми можно пользоваться, являются нейросети для создания презентаций: Tome, Gamma, Slidebean. Рассмотрим одну из них – Gamma; для регистрации можно иметь аккаунт в gmail.com. После регистрации появляется кнопка NewwithAI. А слева несколько разделов: шаблоны, созданные презентации, темы, шрифты, картинки. Если выбрать Cuided (функция с ИИ), далее выбрать презентацию, документ или сайт, то с помощью мастера, следуя его указаниям, получаем результат, который можно экспортировать в pdf.

Источник

Занятие 20. Нейросети и цифровые платформы как инструмент для разработки контрольно-измерительных материалов на уроках иностранного языка

Среди современных технологий в последние годы на первое место по применению вышел искусственный интеллект. Его использование практически повсеместно, и педагогика не стала исключением. Нейросети помогают автоматизировать рутинную интеллектуальную работу, а значит позволяют учителям выделить больше времени для творчества, высокоуровневых заданий и более качественного взаимодействия с учащимися.

Значительная экономия времени при подготовке, проверке, обработке и адаптации больших объемов информации является главным преимуществом искусственного интеллекта для педагогов. При помощи искусственного интеллекта мы, учителя, можем подготовить не только отдельные единицы урока – тексты, презентации, видео, но и сгенерировать план урока или программу курса.

Что же такое искусственный интеллект? Это возможность машины решать задачи, которые в обычном случае требуют интеллекта человека. То есть машина, с помощью программного обеспечения, может самостоятельно анализировать данные, делать выводы и принимать решения. К примеру, системы голосового руководства, которые мы применяем в смартфонах или умных динамиках, основаны на искусственном интеллекте.

Что такое нейронная сеть? Это подвид искусственного интеллекта, который работает подобно биологическому мозгу человека. Нейросеть включает в себя множество связанных между собой нервных клеток, которые обрабатывают данные и выдают итог. К примеру, нейросеть используется в сфере распознавания изображений или голосового управления.

Основное отличие между искусственным интеллектом и нейросетью заключается в том, что искусственный интеллект – это общее понятие, в то время как нейросеть – это конкретная реализация искусственного интеллекта. То есть, нейросеть – это один из механизмов, который используются в искусственном интеллекте, но не единственный.

Существует множество нейросетей, подходящих для решения задач педагогов. В их числе Twee – инструмент искусственного интеллекта, созданный для учителей английского языка. Он упрощает планирование уроков с помощью создания текстов, историй, статей и многого другого. Он также генерирует подсказки для обсуждений, цитаты и задания для письма.

Так, при подготовке контрольно-измерительного материала на сайте twee.com для формирования читательской компетенции (Reading) ресурс позволяет создать текст на интересующую тему с различными вариантами заданий для проверки понимания прочитанного. Среди них – ответы на вопросы, выбор правильного ответа, а также истинного или ложного высказывания. Более того, ресурс позволяет составлять тексты любого объема и уровня сложности.

У преподавателей английского языка есть отличная возможность воспользоваться разными инструментами ресурса Twee. Кроме инструмента Reading, на данном сайте представлены разделы Listening, Grammar, Vocabulary и Speaking, где также есть вариации заданий для формирования ключевых компетенций учащихся.

В разделе Listening (аудирование) ресурс позволяет загрузить любое видео длительностью не более 5 минут с канала YouTube и на основе подкаста подготовить для учащихся задания разного типа. Также есть возможность сделать субтитры к видео, что помогает учащимся с низким уровнем владения языком лучше воспринимать текст на слух.

Разнообразные задания, созданные с помощью искусственного интеллекта, позволяют оценить понимание различных аспектов текста и выявить области, требующие дополнительного внимания. Этот ресурс создает настраиваемые контрольно-измерительные материалы, которые соответствуют потребностям конкретного класса и обеспечивают достоверную оценку прогресса учащихся, так как задания уникальны, и у обучающихся не будет возможности найти ответы в интернете, что позволит понять реальный уровень усвоения учебного материала.

На примере подготовки к урокам по английскому языку (УМК Spotlight «Английский в фокусе», 7 класс), для формирования навыков работы с текстом в разделе Reading (чтение), приведем пример функционала сайта twee.com. Задание составлено на основе сгенерированного текста по ключевым словам из раздела вышеуказанного УМК, модуль 2, текст про известную английскую писательницу Агату Кристи и задание вида True/False/Not stated.

Для того чтобы сгенерировать текст с лексикой, которая необходима для усвоения данного модуля, вам необходимо внести в поле «Target Vocabulary» все ключевые слова по данной теме, например, «Agatha Christie, Hercule Poirot, Miss Marple, investigations of crimes, criminals, famous detective, detective stories», после определить размер текста и уровень по европейской шкале от A1 до B2, например, жанр «text», размер текста 100-250 слов, уровень А1, после нажатия клавиши «Do the magic!» генерируется текст по данной теме. Все тексты уникальны, так как их создает система. После каждого нажатия клавиши «Do the magic!» будет сформирован новый текст, общий смысл которого останется прежним, но сами предложения будут видоизменены, что обеспечит уникальность содержания. Например, текст 1.

«Agatha Christie is one of the most famous detective story writers in the world. She wrote 66 detective novels and many short stories. Her books have sold over a billion copies in the English language and another billion in 44 other languages. Her two most famous detectives are Hercule Poirot and Miss Marple. Hercule Poirot is a Belgian detective who lives in London. He is very intelligent and pays attention to every detail. He has appeared in 33 novels and 54 short stories. He loves order and hates crime. In his investigations of crimes, he uses his ‘little grey cells’ and always catches the criminals. Hercule Poirot is a small man with an egg-shaped head. He has a large moustache and wears expensive clothes and a hat. Miss Marple is an old lady who lives in the village of St Mary Mead. She is very observant and notices everything. She has appeared in 12 novels and 20 short stories. She never married and has no children, but she knows a lot about people because she has many friends. She has a nephew called Raymond West, a writer, and a niece called Mabel Denham. Miss Marple is not beautiful, but she has bright blue eyes and a sweet smile. She often wears a tweed hat and a coat. Agatha Christie died on 12 January 1976, but her books are still very popular today».

Или текст 2.

«Agatha Christie was a very famous British writer. She was born in 1890 and she died in 1976. Agatha Christie wrote detective stories. Her most famous detective is Hercule Poirot, a Belgian detective who lives in London. Hercule Poirot is very intelligent and he always solves the crime at the end of the story! But Agatha Christie didn’t only write about Hercule Poirot. Another of her famous detectives is Miss Marple. Miss Marple is an old lady. She lives in a small English village and she likes knitting. Miss Marple loves solving crimes. She’s very clever because she knows a lot about people. She can understand what they’re thinking, and that’s very important for a detective. In total, Agatha Christie wrote over 70 detective novels and many short stories. Her books are very popular, and they have sold more than one billion copies in English and another billion in other languages. Some of her stories have been made into films, and there are also many TV series based on her characters. Today, lots of people still read Agatha Christie’s books and watch the films and TV shows». 

Эти два текста нейросеть сгенерировала с выбранной нами опорной лексикой, которая представлена выше. Далее на основе текстов система составляет задания с необходимым количеством вариантов. Удобство в том, что к каждому заданию есть ответы, которые также представлены нейросетью. Система может сгенерировать бесконечное множество текстов и заданий. Однако, прежде чем использовать их на уроках, мы рекомендуем проверять их достоверность, так как встречаются ошибки или неточности.

Итак, на основе представленных выше текстов о творчестве Агаты Кристи система предлагает следующие задания.

Can you tell which sentences are true, false or not stated?

1. Agatha Christie is renowned as a top detective story writer globally.
2. Agatha Christie’s books have sold over two billion copies in the English language.
3. Hercule Poirot, a Belgian detective, resides in London.
4. Miss Marple is a young woman who lives in a big city.
5. Agatha Christie’s books will continue to be popular in the future.
6. Agatha Christie’s most famous detective is Sherlock Holmes.
7. Miss Marple may not be conventionally beautiful, but she possesses bright blue eyes and a charming smile.
8. Miss Marple has a pet cat.

Correct answers:

1. True
2. False (This statement contradicts the factual information provided in the text. Her books have not sold over two billion copies in the English language).
3. True
4. False (This statement contradicts the factual information provided in the text. Miss Marple is not a young woman and she lives in a village).
5. Not Given (There is no information in the text to confirm or deny this statement — it is a prediction about the future popularity of her books).
6. False (This statement contradicts the factual information provided in the text. Sherlock Holmes is not mentioned as one of her most famous detectives).
7. True
8. Not Given (There is no information in the text to confirm or deny this statement — it is outside the context of the text)».

Данные задания отражены в том виде, как их представила нейросеть, после нашей коррекции. Все комментарии в задании также представляет нейросеть. По такому же принципу можно сгенерировать вопросы для второго варианта текста. Удобство сайта в том, что вся информация, с которой вы работаете, сохраняется и к ней всегда можно вернуться.

Для создания аудиоподкастов на основе текстовой информации отличным помощником для педагога станут сайты zvukogram.com и kukarella.com.

На данных платформах роботы озвучивают тексты при помощи нейросетей на русском и 150 иностранных языках. Более того, здесь возможна не только озвучка длинных текстов и их скачивание, но и настройка голоса. Есть возможность озвучивать текст одним голосом, так и составить полноценный диалог. Можно выбрать голос как по половозрастному признаку: мужской, женский, детский, так и по национальному: британский, американский либо австралийский английский.

Данные ресурсы можно использовать в сочетании с представленным выше сайтом Twee для подготовки заданий на понимание прослушанных аудиотекстов.

Приведем примеры заданий.

Для создания аудиоподкаста в программе zvukogram.com мы взяли текст, сгенерированный нейросетью twee.com. Добавили его в программу, выбрали голос и нажали на создание аудиоподкаста.

Функционал сайта kukarella.com позволяет записать аудиоподкаст по тексту, составить диалоги, а также, наоборот, составить текст на основе загруженной аудиозаписи.

Еще одним ресурсом является ChatGPT — интеллектуальный чат-бот. Опираясь на передовые технологии искусственного интеллекта от OpenAI, чат-бот готов ответить на любые вопросы, обладает знаниями в различных областях, включая историю, науку, технологии и многое другое. ChatGPT поможет создать интересные упражнения для учеников: текстовые задания с грамматическими конструкциями, лексикой и фразами на английском языке. Все сайты нейросетей ChatGPT работают по одному принципу: чтобы сгенерировать задание, нужно отправить запрос системе в формате вопрос-ответ.

Таким образом, на сегодняшний день совмещение педагогических методик обучения и интеллектуальных информационных технологий позволяет достичь лучших результатов в образовании.  И хотя нейросеть способна генерировать множество идей и тем, все, что она создает для учебного процесса, по-прежнему необходимо дорабатывать. Только вовлеченный педагог может построить из созданного нейросетью материала действительно ценный урок. Поэтому мы рассматриваем искусственный интеллект как помощника в создании дополнительных контрольно-измерительных материалов для уроков иностранного языка.

Источник

Занятие 21. Чат-боты как средство подготовки обучающихся к проверочным работам по математике

В педагогике проблема по использованию искусственного интеллекта через голосовое управление появилась в конце 2018 года. С тех пор широкое распространение стали получать голосовые помощники, одним из которых является станция-робот «Алиса».

«Алиса» – виртуальный голосовой помощник, созданный компанией «Яндекс». Она распознаёт естественную речь, имитирует живой диалог, даёт ответы на вопросы пользователя и благодаря запрограммированным навыкам решает прикладные и трудные задачи. Помощник работает на смартфонах, планшетах, компьютерах и автомобилях. Кроме основных функций «Алиса» постоянно осваивает новые полезные навыки. В последнее время достаточно активно разрабатываются навыки помощи школьникам по подготовке домашних заданий. Учёба интереснее и эффективнее в игровой форме, поэтому формирование большинства навыков осуществляется в виде обучающих игр.

Например, для помощи в освоении и закреплении навыков по математике созданы такие игры, как:

• игра «Кассир» (помогает закрепить навыки по арифметике);
• игра «Икс на игрек» (помогает запомнить таблицу умножения без «зубрёжки» и научиться быстро умножать и делить в уме);
• игра «Сколько будет» (помогает легко рассчитать проценты от любого числа);
• «Математический помощник от “Алисы”» (помогает закрепить и усовершенствовать навык решения линейных и квадратных уравнений).

Покажем возможности применения помощника «Алиса» на уроке математики при закреплении темы «Решение уравнений» (в 5 классе – «Линейные уравнения», в 8 классе – «Квадратные уравнения»).

Включить «Алису» можно через «Яндекс.Станцию» или через браузер. При использовании чат-бота учителю или кому-то из учеников необходимо будет вводить уравнения в строку сообщения. Недостатком этого вида использования помощника является то, что уравнения записываются на «машинном» языке, который не очень привычен детям. При использовании голосового помощника «Алиса» уравнения нужно будет чётко проговорить.

Ещё одним из способов использования математических навыков «Алисы» является закрепление отработанных на уроках навыков во внеурочной деятельности. Например, игра «Математика» помогает закрепить быстрый счёт во время внеурочной деятельности или при самостоятельной подготовке дома.

Запустить данный навык можно голосом или с помощью текстового ввода в диалоговом окне, используя фразу: «Алиса, давай поиграем в игру “Математика”». После этого запроса «Алиса» выведет сообщение, представленное на рисунке.

Далее запускается репетитор по арифметике. Чат-бот предложит задачи на сложение, вычитание, умножение и деление. В зависимости от выбранной сложности виртуальный помощник может предложить одно-, двух- и многозначные числа для решения примеров. После решения примера Вы можете ввести результат голосом или с помощью текстового ввода в диалоговом окне.

Если Вы ответили неверно, последует подсказка и программа предложит выбор одного из возможных ответов.

На уроке учителю часто не хватает времени для дополнительного материала, нацеленного на развитие обучающихся. В настоящее время решить данную проблему помогают голосовые помощники. Конечно, они не могут полностью заменить учителя во время урока, но благодаря их применению школьники могут значительно повысить успеваемость не только присутствуя на уроке, но и во внеурочное время. Таким образом, школьники всегда включены в образовательный процесс, ежедневное регулярное общение с данным гаджетом может благотворно влиять на повышение учебной мотивации.

Источник

Занятие 22. Использование нейросетей для повышения мотивации на уроках истории и обществознания

Искусственный интеллект активно внедрятся во все сферы общественной жизни, и образование не стало исключением. С помощью чат-ботов можно написать сочинение, получить ответ на учебный вопрос и, как показывает практика, даже написать диплом. На уроках истории и обществознания есть множество вариантов применения нейросетей в различны – для поддержания мотивации учеников, повышения интереса к предмету, налаживания общения с обучающимися на знакомом им языке и т. д.

Использование нейросетей на уроках истории и обществознания может изменить подход к обучению, делая его более интерактивным, персонализированным и визуальным. Это может помочь учащимся лучше понять и увлечься предметом, что в конечном итоге повысит их мотивацию, новые технологии и методы обучения могут стимулировать учеников к исследованию и углубленному изучению предметов.

Зачастую нейросети используются для развлечения – например, нейросеть BaiRBIE.me позволяет сгенерировать фотографии Барби и Кена с лицом пользователя. В 2023 году на фоне выхода фильма Барби, который набрал огромную популярность, эта нейросеть будет особенно актуальна.

На уроках истории её можно применять, сгенерировав изображения исторических личностей в образах Барби и Кена. Например, создать портреты В.И. Ленина (рисунок 1), Екатерины II (рисунок 2) или даже Петра I (рисунок 3) в образе любимых с детства героев. Сгенерированные изображения можно использовать в начале урока для формулирования темы или на этапе актуализации знаний. Такое начало урока вовлечёт учеников в изучение материала.

Ещё один актуальный способ использования искусственного интеллекта – генерирование примеров для нового термина, процесса, явления. Например, на уроке обществознания можно попросить нейросеть Chat GPT проиллюстрировать примерами различные социальные нормы, правонарушения, виды инфляции и многое другое.

Ещё один достойный пример искусственного интеллекта – сервис Акинатор, который отгадывает персонажа, загаданного пользователем. На уроках истории полезно использовать данный сервис для повторения деятельности различных исторических личностей – вместе с искусственным интеллектом учащиеся будут пытаться отгадать зашифрованную личность. Дополнительной мотивацией ученикам будет служить ситуация, когда они угадают историческую личность быстрее нейросети.

Не уходя далеко от исторических личностей, можно использовать ресурс искусственного интеллекта, который позволяет «оживить» конкретных персоналий – нейросеть «Deep Nostalgia» от «MyHeritage» создаст видео с анимацией лица с фотографии или портрета. Данный ресурс можно использовать даже на этапе физкультпаузы – можно повторять мимику исторических персонажей, «оживлённых» Deep Nostalgia.

Оригинальные результаты даёт грамотное пользование нейросетью Midjourney, которая показала, как бы выглядели города, если бы были людьми. На первый взгляд кажется, что к обучению это не имеет никакого отношения – нереалистичный запрос и ответ на него не является частью учебной программы. Но всё-таки использование этой нейросети на уроках вполне оправдано – по элементам изображения можно понять различные характеристики города. Например, у Тулы кокошник создан из пушек (рисунок 4), как у оружейной столицы России. Екатеринбург (рисунок 5) изображён на фоне огня и металла, что говорит о промышленной специализации данного региона – металлургии.

Псков и Ярославль (рисунки 6, 7) показаны старцами, что говорит о древней истории этих городов – Псков основан в 903 год, а Ярославль – в 1010 году.

Данная нейросеть отлично подойдёт и для уроков географии – многие города представлены с изображением характерной им флоры и фауны (Анапа на рисунке 8 изображена с рыбой, Краснодар на рисунке 9 с виноградом).

Помимо развития внимательности и системного мышления, развивается и креативное мышление. Таким образом, искусственный интеллект и нейросети могут стать отличным помощником в обучении, причём как в мотивационном, так и в образовательном плане. Но важно не забывать, что любой искусственный интеллект не гарантирует 100% качество выдаваемого продукта, а также то, что нейросети являются дополнением к остальным средствам обучения.

Источник