В ближайшие 10-20 лет у российских учителей появятся помощники в виде компьютерных программ на базе искусственного интеллекта, которые будут проверять домашние задания школьников, а также подбирать индивидуальные образовательные программы для каждого ученика. Об этом в интервью «Газете.Ru» рассказала руководительница направления прикладных образовательных проектов Центра компетенций НТИ по направлению «Технологии хранения и анализа больших данных» на базе МГУ имени М.В. Ломоносова Инга Николаева. По ее словам, применение технологий больших данных и искусственного интеллекта в образовании открывает большие перспективы по повышению его качества и эффективности, увидеть которые при идеальном раскладе можно уже в ближайшие десятилетия.

Одна из главных целей проектов Центра — поддержание повестки развития технологий, связанных с хранением и обработкой больших данных. Эта работа ведется по двум направлениям. К первой относится все, что с связано с фундаментальными исследованиями в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных. А ко второй, которую я как раз представляю, экспертно-аналитические исследования, создание и продвижение образовательных продуктов в различных сферах вроде технологического консалтинга, правоприменения в ИТ-сфере, маркетинга, образования и не только. В рамках второго - «Направления прикладных образовательных проектов», разрабатывается образовательные продукты с привлечением экспертов и преподавателей МГУ: образовательных курсов, мастер-классов и прочих просветительских мероприятий. Кроме того, мы занимаемся экспертно-аналитическими исследованиями в сфере развития человеческого капитала.

На текущий момент к персонализации траекторий – программ – исследователи только подходят: появляются стартапы и проекты с сильными ИИ-алгоритмами, способные работать с большими объемами данных. Однако говорить, что будет просто, нельзя. Есть ряд критичных сложностей, преодоление которых необходимо. Например, глубокая персонализация предполагает работу с ответом обучающегося и с результатами освоения им образовательной программы. На текущий момент алгоритмы это делают очень ограниченно. Второй важный аспект – уход от больших модулей. Компоненты образовательных программ должны стать меньше – один урок или даже часть урока. Только в этом случае программа станет адаптивной. Третье – проблема интеграции. Персонализация должна производиться не в рамках какой-то одной платформы или школы, а комплексно. То есть, чтобы все заработало, нужно объединить информационные системы школ, вузов, организаций дополнительного образования, платформ онлайн-курсов, а также централизованно обрабатывать данные из них.

С проверкой заданий может справиться относительно простой алгоритм. Проверка домашних заданий и экзаменационных работ чаще всего не требует глубокого понимания контекста, а ИИ-алгоритмы способны выстраивать взаимосвязи, обрабатывать и анализировать даже сложные тексты. Но тут стоит отметить, что проверка работ не заканчивается на выставлении оценок – ученику ведь нужно дать обратную связь, которая часто необходима, чтобы он развивал знания, умения и навыки. С этим все сложнее.

В ближайшие лет 10-20 заменить учителей в школах ИИ не сможет, а вот дополнить вполне может уже сейчас. Под «дополнить» имеется в виду повысить эффективность образовательного процесса для каждого ученика. Часто бывает, что у учителя не хватает времени на то, чтобы разобрать ответы и объяснить материал всему классу, подобрать материал для закрепления конкретного вопроса. С помощью ИИ можно решить эту проблему. Например, если по результатам ученика видно, что у него трудности, скажем, с последовательностью действий, но нет проблем с самими арифметическими действиями, то ИИ может порекомендовать ему дополнительные материалы, подсказать отрывок, в котором учитель объяснял эту тему, подобрать примеры для тренировки, то есть всячески помочь ученику разобраться, сколько бы времени ему на это не потребовалось.

Не вызывает сомнений, что именно в рамках школьного образования ребенок требует внимания преподавателей и личного взаимодействия с ними. Но также верно и то, что часть работы преподавателя все равно может быть оптимизирована с использованием цифровых решений и алгоритмов. Технологии призваны помогать учителю и дополнять его, а не заменять.