4 причины, почему искусственный интеллект никогда не заменит репетитора

Рассказываем, как уже сейчас преподаватели используют искусственный интеллект в работе. И почему занятия без участия человека неэффективны. Уже в ближайшем будущем автоматизация и технологии искусственного интеллекта (ИИ) заменят собой множество профессий, например, рабочих, водителей, финансистов. Появление новых проектов ИИ в образовании, кажется, способно автоматизировать и учителя. Образовательные онлайн-сервисы уже внедряют компьютерные технологии, и изнутри складывается четкое «разделение труда». Мы видим возможность замены рутинного труда компьютером, но сможет ли он стать полноценным преподавателем? В этой теме мы попросили разобраться сооснователя онлайн-школы «Тетрика» Николая Спиридонова. Может ли искусственный интеллект быть эмоциональным Эмоциональным интеллектом называют набор навыков, отвечающих за эффективное взаимодействие с людьми. Среди них: эмпатия, способность понимать чужую мотивацию, считывание поведения и другие навыки, которые принято называть гибкими (soft skills). Именно эти навыки требуется эффективному преподавателю: целостное понимание личности ученика позволяет выстраивать учебный процесс с нужной мотивацией и подталкивать его к усвоению знаний. По данным исследования НИУ ВШЭ, более 70% педагогов иностранных языков и их студентов считают необходимыми в преподавании навыками понимание и уважение учеников, решение конфликтных ситуаций, вовлечение в учебный процесс и чувство юмора. Искусственный интеллект не способен овладеть этими способностями. Из-за своей специфики он не может мгновенно реагировать на поведение ученика и отвечать на него человеческими реакциями. Наш мозг создан эволюцией, чтобы мы могли адаптироваться к физическому и социальному миру. Искусственный интеллект намеренно конструируют свободным от «человеческих» свойств, он не будет «думать» о себе и других. Однако именно из-за отсутствия этих свойств искусственные нейросети лучше человека справляются с обработкой информации и рутинными задачами. Для этого они даже способны самообучаться, но обучать людей в отсутствии эмоционального интеллекта невозможно. Преподавание — это творчество Сегодня искусственный интеллект уже преуспел в написании музыки и картин, но пока речь идет исключительно о механическом воспроизведении паттернов искусства, созданного человеком. Эти паттерны трудно формализовать, ведь творчество людей неотделимо от сложного культурного и психологического контекста. Гарвардский профессор философии Шон Дорренс Келли считает , что креативность всегда останется исключительно человеческим качеством. По его словам, суть креативности заключается в создании новых норм и рамок, когда как искусственный интеллект построен в определенных математических границах. Преподавание — это тоже творчество. Задача педагога — создавать адаптивную образовательную среду в уникальном культурном контексте ученика. Именно творчеству преподавателей мы обязаны столь большим разнообразием образовательных методик. Кроме того, и само творчество может быть методикой обучения: в США и Японии для изучения литературы и истории используют комиксы, в России в последние годы стало популярным изучение английского языка по фильмам и сериалам. Однако любое творчество имеет свою рутину, необходимую для реализации креативного замысла. Преподаватели конструируют урок из разных материалов, заданий, примеров и аналогий. Подготовка к 8 ежедневным урокам — большой и долгий труд. Там, где адаптация материала сводится к персональному подбору заданий из базы, созданной людьми, компьютер справится лучше. Там, где «творить» приходится по ходу урока, придумывая наглядную аналогию, понятную конкретному ученику, человек незаменим. Образование — это социальная игра Некоторые профессии, связанные с общением, уже успешно заменяются искусственным интеллектом. Например, сегодня чат-боты вытесняют банковских консультантов и продавцов. Но общение в них запрограммировано и способно лишь выдавать информацию по запросу. Помимо обмена информацией, коммуникация между людьми — это социальная игра, в которой собеседники обладают разными статусами и идентичностями. Преподаватель по своему статусу всегда обладает менторским авторитетом. Для ученика он является не только экспертом в предмете, но и экспертом в оценке его персонального роста. Учитель создает «правила» социальной игры, следит за их выполнением и критериями «победы» в ней. Сила преподавательского авторитета была продемонстрирована американским учителем Роном Джонсом в рамках психологического эксперимента «Третья волна». Джонс установил в классе жесткие правила и дисциплину, создав авторитарное государство в миниатюре. Всего через пять дней учитель прекратил эксперимент ), его «диктаторский» авторитет привел к травле одноклассников. Этот экстремальный эксперимент показал, что сила влияния учителя на учеников невероятна, нужно лишь использовать ее во благо. Компьютерные технологии, в свою очередь, не способны быть участниками социальных игр и не могут обладать социальным статусом. Например, лексические тренажеры неплохо помогают запоминать слова, но научиться с ними разговорному иностранному языку не получится. Только авторитет преподавателя с отличным знанием языка может задать правильные рамки социальной игры и создать мотивацию к обучению. Технические ограничения Машинное обучение нейросетей устроено на «скармливании» ей больших объемов данных. В основе правил обработки этих данных лежат формальные правила и математический анализ. Но эти области науки сами по себе имеют ограничения и неразрешенные проблемы. Согласно выводам исследователей машинного интеллекта, нет никаких гарантий, что нейросети, обученные на одном наборе данных, смогут решать проблемы на других или меньших наборах. К тому же не все наборы данных хорошо формализуются, как например данные об искусстве. Именно поэтому мы и говорим о разделении труда между компьютером и человеком. У людей тоже есть свои «технические ограничения»: объем памяти, скорость обработки данных, утомляемость. Если совместить сильные стороны человека и компьютера, мы сможем сделать образование эффективным, а работу преподавателя более креативной. Где же может быть полезен ИИ Например, на нашей платформе «Тетрика» мы используем ИИ для помощи преподавателям и для анализа индивидуальных потребностей ученика. Прежде всего это влияет на качество учебного процесса: преподаватели лучше выстраивают программу обучения, а ученики быстрее достигают своих целей. Во-первых, ИИ исключает рутинные операции преподавателя, упрощая подготовку к урокам. Для продуктивных занятий репетитору нужно готовиться к каждому уроку, тратя в среднем 30-40 минут на сбор учебных материалов и домашних заданий. В «Тетрике» на помощь учителю приходят алгоритмы рекомендаций. Система собирает и анализирует данные о результатах пройденных занятий и выдает преподавателю темы следующих уроков и учебные материалы для них из базы контента. Благодаря этому материалы всегда соответствуют персональной учебной программе и прогрессу успеваемости в ней. Чем больше данных об ученике — тем точнее рекомендации. Репетитору остается лишь выбрать материалы, экономя время, которое обычно требуется для рутинной подготовки. От этой автоматизации выигрывают и родители. ИИ подбирает самый короткий путь обучения для достижения образовательной цели, например, нужных баллов ЕГЭ. К тому же система адаптивна: если данные о прохождении занятий указывают на «пробелы» ученика, она подскажет преподавателю дополнительные занятия, которые гарантируют закрепление материала и успешное достижение цели. Во-вторых, анализ данных об учениках и преподавателях позволяет лучше подбирать их друг под друга. Например, каждый ученик при желании может пройти расширенное квалификационное тестирование. Оно уточнит психотип личности, интересы и предпочтения ребенка, а в итоге поможет сформировать его подробный «портрет». Под каждого ученика и его личные характеристики ИИ подбирает своего преподавателя, который лучше справляется с обучением детей именно такого психотипа. Как и в других случаях, эффективность ИИ зависит от объема данных — чем больше у преподавателя учеников, и чем активнее на платформе дети, тем легче выбрать наиболее подходящую пару. В-третьих, компьютерный анализ данных позволяет контролировать качество занятий. Система собирает данные о начальных знаниях, прогрессе на занятиях, результаты срезовых тестирований и решений домашних заданий. Затем они анализируются, чтобы сравнить прогресс в обучении конкретного ученика со средними показателями. Например, ученик начинает готовиться к ЕГЭ по математике, имея в начале знания тригонометрии, оцененные в 0 баллов. После 10 уроков и решения десятка задач система может оценить его прогресс, например, в 5 баллов. Но благодаря большому объему данных по другим ученикам мы знаем, что в среднем за 10 уроков дети получают 10 баллов. Такое большое отклонение прогресса от среднего является индикатором отставания, и мы подключаем к работе с нашим учеником методистов. Сейчас мы работаем над новыми технологиями ИИ в образовании. В будущем онлайн-сервисы смогут анализировать аудио и видеопоток, оценивая вовлеченность ученика и эмоциональный интеллект репетитора. Все эти новшества видоизменяет профессию преподавателя. Искусственный интеллект, используемый в онлайн-платформах, помогает преподавателю избавиться от рутинных задач и сосредоточиться на человеческих качествах и компетенциях. Это «разделение труда» не грозит репетиторам исчезновением профессии, а наоборот, дает им несомненное преимущество в будущем. Фото: Depositphotos Читайте нас также в Яндекс.Дзен! Подписывайтесь на наш канал !