Учитель в эпоху
технологического прорыва

—  Здесь необходимо определиться с терминами. Говоря об AI-образовании, имеют в виду разное, например алгоритмы распознавания речи, лиц. Наша компания Squirrel AI learning использует AI-технологии для того, чтобы реализовать индивидуальный подход в образовании, ориентированный на поддержку уникального статуса каждого учащегося.

Будучи учителем, я понимаю, что это принципиально отличающийся подход, не обязательно лучший, но именно другой. Классическая модель организации обучения нередко предполагает, что один учитель преподает 20−50 ученикам в классе. Даже если учитель очень квалифицированный, способный создать интерактивное пространство урока, может ли он отслеживать каждый трек в этом пространстве, сопровождая каждого ученика? Насколько возможно дать индивидуализированный и тщательный анализ образовательного результата?

Но, используя возможности искусственного интеллекта, мы действительно можем реализовать адаптивный подход, когда каждый ученик уникален. Так анализ данных об обучении при помощи алгоритмов искусственного интеллекта позволяет легко выяснить, где у студента трудности, слабости, каков его статус. Действуя так, мы сберегаем одну или две трети полезного времени студента для учебы. Это принципиально важно, поскольку нет учеников с одинаковыми потребностями, которым нужно одинаковое содержание образования. Потребностям одного соответствует учебная сессия в 40 минут, другому это не нужно, а третьему нужно, но другое время.

—  Содержание образования описывается в виде суммы единиц, точек знания, или учебного опыта. Для того чтобы создать индивидуальный сценарий обучения, сначала анализируется сумма точек знания для каждой предметной области. Например, у нас есть выпускник уровня средней школы, изучающий математику, для которого предусмотрено 300 точек знания в этой предметной области. Дробление учебного содержания на такие единицы позволяет получить детализированную оценку, а лучше сказать, глубокое понимание актуального статуса студента в обучении.

На этом основании можно предусмотреть разное содержание обучения, разное даже в том случае, если все изучают одну и ту же тему в рамках одной и той же сессии.

Даже если, скажем, три студента освоили один и тот же раздел или тему на 60%, для каждого из них предметное содержание этого уровня будет существенно различаться. Общие для всех требования, конечно, сохраняются, но в пространстве этих требований мы должны уважать уникальность каждого.

Кроме того, контент должен соответствовать возможностям студента. Например, если максимальная сложность содержания соответствует 100, уровень студента ― 50, а ему предлагают контент 99-го уровня, он не сможет его освоить, задания окажутся непосильными. В этот момент искусственный интеллект обеспечивает тонкую подстройку по уровню студента так, чтобы не было значительного превышения этого уровня. В нашем случае система обеспечит образовательное содержание, уровень сложности которого от 55 до 57. Это не следует понимать как упрощение задачи, а только как создание посильной трудности, которую учащийся сможет преодолеть. Делая так, мы формируем у студента уверенность в себе и при этом не ожидаем скачкообразного прогресса ― только постепенный рост.

Подчеркну принципиально важную идею изменения предметного содержания обучения. В традиционном курсе (онлайн-курсе) фиксированный контент осваивается шаг за шагом. При адаптированном обучении образовательный контент перестает быть фиксированным объемом знаний, он становится динамичным, меняется в зависимости от актуального статуса ученика или студента. Система адаптируется к его потребности и скорости освоения материала. Посредством мониторинга продвижения студента в реальном времени удается создать индивидуальный дизайн его образовательной траектории.

Конечно, в начале у нас есть учебная цель, но и эта цель меняется, потому что меняется состояние студента. Если он может двигаться быстрее, система реагирует на этот запрос; если нужно больше времени, то тоже есть возможность двигаться в собственном ритме.

Таким образом, искусственный интеллект и технология адаптивного обучения позволяют очень полно осуществить идею индивидуализации в обучении, учитывая реальный образовательный статус каждого ученика, его образовательные потребности.

—  Есть несколько причин. Во-первых, востребованность курса, конечно, имеет отношение к его эффективности. Никто не захочет много лет потратить на безрезультатное и утомительное обучение.

Во-вторых, это доступность образовательного ресурса в ситуации, когда качественное образование у нас в стране есть далеко не везде и не в равной степени. Неслучайно популярность Squirrel AI learning особенно велика в пригородах и регионах.

Традиционная система образования имеет ограничения и не может, например, обеспечить центры очного обучения в таких регионах, как Монголия, Тибет, и им подобных. И дело даже не столько в наличии образовательных центров в отдаленных регионах, сколько в обеспечении качественного преподавания, чего можно достичь посредством адаптированного подхода.

Мы апробировали свою обучающую программу во многих городах и областях и уже можем видеть результаты эксперимента. Значительных достижений добиваются именно ученики в сельских областях, которые традиционно не могли сравниться со своими сверстниками в городах. Результат виден уже за два-три месяца, что некоторые называют чудом. Но мне кажется, что это закономерный результат наших усилий.

Причина в том, что раньше мы следовали фиксированному плану, сейчас предоставляем персонализированный обучающий контент. Это означает, что, если у студента возникают трудности на шестом уровне, это не из-за того, что он не может освоить именно этот уровень. Причина неуспеха в пробелах в знаниях на предыдущем уровне, куда следует вернуться, чтобы компенсировать отсутствующее содержание.

Еще одна важная причина успешности стартапа ― талантливые сотрудники. Мы привлекаем к работе профессионалов экспертного уровня из разных стран. Так, например, наши инновационные программы в области адаптированного обучения консультирует Том Митчелл, основоположник машинного обучения.

Кто-то скажет, что залог быстрого роста ― продуманные маркетинговые стратегии, но для нас в первую очередь это наш труд, наши вложения, которые очень велики.

—  Мы можем оценить свои достижения в нескольких аспектах. Во-первых, формальным способом ― при помощи тестов. На данный момент 70% студентов добиваются улучшений с помощью системы адаптивного обучения.

Во-вторых, возможна оценка с точки зрения качества образования. Мне кажется важным, например, такой показатель. Для каждой единицы образовательного содержания мы разрабатываем видеоклипы длительностью от двух до пяти минут. Сейчас у нас есть по три типа видео для каждой единицы содержания ― так мы можем учитывать разные стили обучения у студентов, их потребность ознакомиться с вариантами объяснения материала разными учителями, разными презентациями. Таким образом решается проблема недостатка учителей в отдаленных регионах: не надо никого нанимать на местах, уже есть отличный учитель, например в Шанхае, а местный учитель может сосредоточиться на других вопросах организации обучения.

При этом в рамках единого учебного плана мы адаптируем содержание с учетом региональных особенностей. Так, например, у нас около 11 версий программ по математике.

Таким образом, неважно, где находится студент. Он гарантированно получает доступ к качественному образованию из самых отдаленных городов и провинций.

—  На данный момент пока нет специального предложения для этих аудиторий. Впрочем, вполне возможно, что мы откроем платформу, сделаем доступные ресурсы. Большой запрос сформировался со стороны Великобритании, США и Южной Азии, и здесь мы также думаем о том, как и что может быть сделано для этих стран.

—  Результат эксперимента и правда впечатляющий, но развитие адаптивного обучения не означает, что учитель-человек будет исключен из образовательного процесса. Более того, участие учителя должно составлять около 40%, но никак не менее 20%. Человеческое участие ― самое важное в образовании.

Вместе с тем для учителя наступает время больших перемен. Так, в прошлом надо было готовить каждый урок, прилагая значительные усилия. Сейчас у нас есть достаточно совершенные техники, основанные на использовании искусственного интеллекта, и нам доступны изящные и технологичные решения. На этом фундаменте можно проектировать элегантный дизайн образовательного процесса, где роль учителя ― быть источником вдохновения и мотивации.

Да, искусственный интеллект создает систему распознавания лиц, эмоций, речи, но не может заменить человека в области чувств и человеческих отношений. Поэтому мы ведем тренинги для учителей, обучая их способам поддержки эмоционального состояния студентов в процессе обучения, укрепления их уверенности в себе и познавательного интереса.

Традиционное обучение ― это тоже очень хорошо, но мы пытаемся создать такой сценарий, чтобы каждый студент учился более эффективным способом, чтобы у него оставалось время для других жизненных задач, кроме выполнения домашнего задания.