Paano nahuhubog ang artipisyal na katalinuhan sa hinaharap ng edukasyon

Kapag inihambing mo ang pangkaraniwang silid-aralan ng ika-21 siglo sa unang bahagi ng 1900s, ang mga pagkakaiba ay hindi masyadong halata. Ang mga guro ay nakatayo sa harap, na nagbibigay ng mga tagubilin at pagbabahagi ng mga tala sa isang modernong bersyon ng lumang pisara - sabihin, isang overhead projector o isang nakabahaging display sa computer. Ang mga mag-aaral ay nakaupo sa kanilang mga mesa sa silid-aralan o nanonood sa pamamagitan ng online na video-conferencing software. Ang teknolohiya ay nagbago: Maraming mga tool at proseso ay na-digitize, ang ilan sa mga ito ay awtomatiko, at ang mga hadlang sa heograpiya ay tinanggal sa ilang saklaw - ngunit ang mga aktor at elemento ay nanatiling pareho.

Ngunit salamat sa pagsulong sa artipisyal na katalinuhan (AI) at pag-aaral ng makina, isang mabagal ngunit matatag na pagbabagong-anyo ay darating sa edukasyon, sa ilalim ng hood. Sa loob ng ilang taon, ang mga guro ay hindi na mag-iisa sa pag-asa ng pasanin ng pagsasanay sa mga batang henerasyon o ang mga manggagawa sa mga korporasyon.

Mayroon na, ang mga algorithm ng AI ay tumutulong na mapahusay ang edukasyon sa pamamagitan ng pagkolekta, pagsusuri, at pagwasto ng bawat pakikipag-ugnay na nagaganap sa pisikal at virtual na silid-aralan, at tinutulungan ang mga guro na matugunan ang mga tiyak na mga puntos ng sakit ng bawat mag-aaral. Ito ay maaaring simula ng isang rebolusyon sa isa sa pinakaluma at pinakamahalagang kasanayan sa lipunan na binuo ng sangkatauhan, at isang kahalagahan sa isang mundo kung saan ang mga tao ay nakatira at nagtatrabaho sa tabi ng mga matalinong makina.

Pagsukat sa Pag-aaral ng Edad

Kailangang isaalang-alang ng mga tagubilin ang bawat reaksyon sa isang panayam, bawat blangko o matulungin na titig, bawat sabik o nag-aalangan na tugon sa isang katanungan, bawat pagtatalaga na maaga o huli, at marami pang iba kapag tinatasa ang pagkakahawak ng isang mag-aaral sa isang konsepto. Ito ay kung paano nila malalaman kung saan ang mga mag-aaral ay nahuli at pinatatakbo ang mga ito sa tamang direksyon.

Ito rin ang dahilan kung bakit ang pagsukat ng pag-unlad ng isang mag-aaral, isang pagsisikap na malalim sa lipunan, ay isa sa mga pinakamalaking hamon na kinakaharap ng bawat guro, at isang gawain na mahirap maisagawa sa klasikong software na nakabatay sa panuntunan.

"Ang mga aralin sa kurso, kung sa isang campus campus o sa isang korporasyon, higit sa lahat ay isang sukat na sukat-lahat, kasama ang nangingibabaw na mode na mga guro na nagsasalita sa mga mag-aaral, " sabi ni Chris Brinton, Pinuno ng Pananaliksik sa Zoomi, isang kumpanya ng AI na dalubhasa sa pagkuha at pagsusuri ng data ng pag-uugali sa mga setting ng edukasyon. "Ito ay ipinanganak sa labas ng pangangailangan: imposible, o kahit na hindi mahusay mula sa pananaw ng oras, para sa guro na i-pause ang panayam para sa matagal na panahon at tugunan ang bawat pag-aalala ng bawat mag-aaral upang dalhin ang lahat sa parehong pahina. Sa halip., ang isang mag-aaral na may maraming mga katanungan ay karaniwang hihilingin na mag-follow up sa guro sa labas ng oras ng klase. "

Gayunpaman, ang mga algorithm ng pag-aaral ng makina, na batay sa pagsusuri at paghahanap ng mga pattern at ugnayan sa pagitan ng mga puntos ng data, ay nagpapatunay na isang mabisang tool sa pagtulong sa mga guro na mabuo ang pag-unawa ng isang mag-aaral sa isang panayam.

"Sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga tiyak na data ng mag-aaral, ang AI ay may potensyal na makakatulong sa paglipas ng mas mabilis na mga lugar kung saan ang mga mag-aaral ay maaaring mangailangan ng higit na tulong, sa gayon mapapabuti ang tagumpay ng mag-aaral at suporta ng guro, " sabi ni Jessie Woolley-Wilson, pangulo at CEO ng DreamBox Learning, isang marunong matematika -learning platform.

Ang kasangkapan sa silid-aralan na may artipisyal na katalinuhan ay katumbas ng pagbibigay ng bawat mag-aaral ng isang digital na tagapagturo, paliwanag ni Brinton. "Ang mga algorithm na nagmamaneho ng AI ay maaaring sanayin upang makita kung ang isang nag-aaral ay nahihirapan at kung ano ang naging dahilan ng kanilang pakikibaka, o kapag sila ay nababato at kung ano ang naging sanhi ng kanilang pagkabalisa, " sabi niya.

Ito ay isang paglipat mula sa tradisyonal na software sa pag-aaral, na umaasa lamang sa mga tugon ng pagtatasa upang masukat ang pagkakaunawaan ng mga mag-aaral sa mga paksang kanilang pinag-aaralan. "Ang data na ito ay madalas na hindi magagamit sa isang lektura, mas kaunti sa subsecond granularity kung saan ang isang mag-aaral ay maaaring lumipat mula sa isang malinaw na nalilito na pananaw, " sabi ni Brinton.

Mayroon na ngayong isang bilang ng mga platform na pinapatakbo ng AI na lumikha ng mga rich digital profile ng bawat mag-aaral sa pamamagitan ng pagkolekta ng live na impormasyon mula sa pakikipag-ugnayan ng gumagamit sa materyal at konteksto ng kurso. Bilang karagdagan sa pag-iingat ng mga talaan ng marka at marka, Zoomi, ang platform na Brinton ay tumulong sa pagbuo, sumusubaybay sa mga pakikipag-ugnay sa mga micro tulad ng pagtingin sa mga tukoy na slide o mga pahina sa mga dokumento ng PDF, pag-replay ng isang tiyak na bahagi ng isang video, o pag-post ng isang katanungan o sagot sa isang talakayan forum.

Ang data ay ginamit upang bumuo ng isang modelo na maaaring magbigay ng real-time na mga pananaw sa pag-unawa at pakikipag-ugnayan ng mag-aaral sa mga tiyak na paksa. Tumutulong din ang mga modelo ng data sa paghahanap ng mga karaniwang pattern sa maraming mga mag-aaral at gumaganap ng predictive analytics, tulad ng pagtataya kung paano gaganap ang mga mag-aaral sa hinaharap.

Ang mas advanced na paggamit ng AI ay maaaring kasangkot sa pagtatrabaho ng mga kumplikadong algorithm ng pangitain sa computer upang pag-aralan ang mga ekspresyon ng pangmukha, tulad ng inip at pagkabalisa, at maiugnay ang mga ito sa iba pang data na natipon sa mga mag-aaral upang lumikha ng isang mas kumpletong larawan ng modelo ng mag-aaral ng mag-aaral.

Paghahanap at Pagtugon sa mga Gaps sa Pagkatuto

Mayroong maraming mga pakinabang sa pagkakaroon ng isang maaasahang digital na modelo na kumakatawan sa kaalaman ng isang mag-aaral. "Ang data ay maaaring magamit ng alinman sa awtomatikong sistema upang agad na makisali sa mga mag-aaral sa mga karanasan sa pag-aaral na partikular na tumutugon sa mga gaps na pag-unawa, o ng guro upang makilala - at tumugon sa mga partikular na lugar ng pangangailangan, " sabi ni Woolley-Wilson ng DreamBox.

Ang Ikatlong Space Learning, isang platform ng edukasyon sa online na itinatag noong 2012 upang magbigay ng isa-sa-isang pagtuturo sa matematika, ngayon ay gumagamit ng mga algorithm ng AI upang matulungan ang pagpapabuti ng pagganap ng mga guro. Simula ng paglulunsad nito, naitala ng Third Space ang data tungkol sa libu-libong mga session. Sa pakikipagtulungan sa University of College London, ang Third Space ngayon ay nakikipag-ugnayan sa isang proyekto upang minahan ang data na may mga algorithm ng AI upang makahanap ng matagumpay na mga pattern sa pag-aaral at pagtuturo at magbigay ng feedback sa real-time sa mga online tutor nito tungkol sa kung paano pinapanatili ang kanilang mga mag-aaral. mga aralin.

Ang modelo ng mag-aaral ng AI ay maaari ring makapangyarihang matalinong mga sistema ng pagtuturo (ITS). Ang mga matalinong tutor, na maaaring magtrabaho sa isang kapaligiran sa pagkatuto ng sarili o kasabay ng mga guro ng tao, ay gumagamit ng data sa kasaysayan at real-time ng isang mag-aaral upang mabigyan sila ng mga isinapersonal na nilalaman na nakatutok sa kanilang mga tiyak na lakas at kahinaan. Ang pagbibigay ng isang isinapersonal na karanasan sa pagkatuto ay isang layunin na palaging pinaghihirapan ng mga guro upang makamit.

"Ang mga sistema ng pagtuturo na pinalakas ng AI ay nagpakita ng pagiging epektibo sa pagtuturo ng mga mahusay na tinukoy na paksa, tulad ng matematika at pisika, " sabi ni Rose Luckin, Propesor ng Learner Centered Design sa University of College London Knowledge Lab. "Ang AI ay maaaring mapawi ang mga puntos ng sakit sa pamamagitan ng pagtulong sa pag-iingat at pagrekomenda at rekomendasyon ng mga mapagkukunan upang magamit ng mga nag-aaral."

Ang isang halimbawa ay ang MATHIA, isang platform ng pagkatuto ng matematika ng AI na binuo ng Carnegie Learning na sumasalamin sa pag-uugali ng mga tutor ng tao. Kinokolekta ng MATHIA ang iba't ibang mga puntos ng data at gumagamit ng mga algorithm ng pagkatuto ng makina at mahuhulaan na mga modelo upang matukoy ang mga antas ng kaalaman at kasanayan ng mga mag-aaral at tinantya ang kanilang pagganap sa hinaharap. Ginagamit ng platform ang data na ito upang maiakma ang landas ng pagkatuto ayon sa mga proseso ng pagkatuto ng mga mag-aaral.

"Ang bawat hakbang sa isang problema, na maaaring kasangkot sa pagpuno sa isang cell sa isang spreadsheet, pag-plot ng isang punto sa isang graph, atbp, ay nauugnay sa isa o higit pang mga kasanayang nagbibigay-malay, " sabi ni Steve Ritter, Chief Product Architect sa Carnegie Learning. "Depende sa kung ang mag-aaral ay tama o hindi, o humihingi ng isang pahiwatig, inaayos namin ang aming pagtatantya ng kaalaman ng mag-aaral sa mga nauugnay na kasanayan."

Ginagamit ng MATHIA ang "kaalaman sa pagsubaybay, " ang proseso ng pagtukoy ng pag-unawa ng isang mag-aaral sa iba't ibang mga konsepto, pati na rin ang "model tracing, " ang proseso ng pag-unawa sa diskarte ng isang mag-aaral sa paglutas ng mga problema, upang maiayos ang suporta ng software para sa proseso ng pag-iisip ng indibidwal na mag-aaral. sa halip na mai-redirect ang mga ito sa isang karaniwang pamamaraan na maaaring hindi magkaroon ng kahulugan sa kanila. Makakatulong ito na magbigay ng isinapersonal na nilalaman, na may posibleng mga landas sa pag-aaral.

"Ang aming mga pahiwatig, halimbawa, pagbabago batay sa pagkakasunud-sunod kung saan nakumpleto ng mga mag-aaral ang mga hakbang sa problema, kung ang pag-order na ito ay sumasalamin sa iba't ibang mga paraan ng paglapit sa problema, " sabi ni Ritter.

Ang ebolusyon ng mga intelihenteng sistema ng pagtuturo ay maaaring humantong sa isang mas mayamang karanasan sa pagkatuto sa sarili. Habang hindi ito magiging kapalit para sa mga guro ng tao, ang mga platform ng pagkatuto ng online na AI-powered online ay maaaring maglaro ng mahalagang papel sa paggawa ng mataas na kalidad na edukasyon na magagamit sa mga lugar kung saan may kakulangan ng mga guro, at ang mga mag-aaral ay kailangang matuto nang mag-isa.

"Ang kumbinasyon ng malaking data at AI ay maaaring magbigay ng mga mag-aaral ng kanilang sariling personal na analytics, na maaari nilang pagkilos upang maging pinaka-epektibong mag-aaral na maaari nilang gawin, " sabi ni Luckin.

Ang kaalaman sa sarili (alam kung ano ang iyong ginagawa at hindi alam) at regulasyon sa sarili (halimbawa, na mapigilan ang iyong sarili mula sa pagkagambala sa kung ano ang ginagawa ng ibang tao) ay dalawang kasanayan na makakatulong ang mga ganitong sistema sa pag-unlad, ayon kay Luckin .

"Ang AI ay maaaring magamit sa scaffold (suporta) na mga nag-aaral upang mabuo ang mga pangunahing kasanayang ito sa pamamagitan ng pagsasalamin pabalik sa kanilang personal na data gamit ang maingat na idinisenyong mga interface at visualisations, " sabi ni Luckin. "Sa ganitong paraan ang lahat ng mga nag-aaral ay maaaring matulungan upang maging mas mahusay sa pag-aaral, na magiging kapaki-pakinabang sa lahat ng mga asignatura."

Ang isa sa mga pakinabang ng mga sistema ng pagkatuto ng AI-powered ay ang walang tahi na tulong na maibibigay nila. "Ang parehong intelihenteng mga teknolohiya na makakatulong sa mga mag-aaral at kanilang mga guro sa loob ng silid-aralan ay dapat na palaging na-lever upang gawin ang parehong labas ng silid-aralan, " sabi ni Woolley-Wilson. "Maaari silang magdala ng parehong lakas ng isinapersonal na mga rekomendasyon kung nasaan ang mag-aaral. Ang mga pagkakataon sa pag-aaral at pag-access ay hindi na dapat maihigpitan sa isang tiyak na oras o lugar tulad ng karaniwang nakasanayan na natin sa ating analog na nakaraan."

Ang pagsasanay sa korporasyon ay maaari ring makinabang mula sa pagiging personal ng AI. Ang Zoomi, na nagbibigay ng mga online na tool para sa propesyonal na pagsasanay, ay gumagamit ng mga algorithm ng AI upang makilala ang mga kagustuhan ng mga nag-aaral at pabago-bagong umangkop ang nilalaman ng kurso upang matugunan ang kanilang mga pangangailangan. Halimbawa, batay sa nakaraang pag-uugali at reaksyon ng isang gumagamit sa iba't ibang mga uri ng media, ang platform ay maaaring magpasya kung ang materyal ng kurso ay dapat ihatid sa isang format na PDF o video. Ang mga Progresibong Kasosyo sa Negosyo ay gumagamit ng platform mula noong 2016 upang sanayin ang mga propesyonal sa HR, na nagreresulta sa isang 12-porsyento na pagtaas sa pagkumpleto ng kurso at isang 30-porsyento na pagtaas sa kita.

Paghahanap at Pagtugon sa mga Gaps sa Pagtuturo

Kapag ang mga mag-aaral ay naiwan sa isang aralin, ang mga kakulangan sa mga pamamaraan ng pagtuturo at kurikulum ay madalas na masisisi bilang mga kahinaan sa mga mag-aaral mismo. Ang dahilan ba ng hindi pagkakaunawaan ng mag-aaral ng isang bagay tungkol sa materyal mismo, ang paraan kung saan ito ipinakita, o ang oras ng materyal sa loob ng daloy ng kurikulum? Naranasan ba ng mag-aaral ang trangkaso kapag ang ilang mga kinakailangang konsepto ay nasaklaw dati? Paano nakisali ang mag-aaral sa materyal - aktibo o pasibo?

Iyon ang ilan sa mga tanong na dapat sagutin ng bawat guro kapag tinatasa ang kalidad ng isang naihatid na aralin at sinisiyasat ang mga sanhi ng mga problema sa pagkatuto.

"Ang mga magagandang sistema ay maaaring magamit ang malaking set ng data upang matulungan ang mga guro sa paghahanap ng parehong mga kahinaan sa kurikulum at sa paghahanap ng mga mag-aaral na nahihirapan, " sabi ni Woolley-Wilson. "At mahalaga na tandaan na ang halaga ng tulong na ibinigay sa guro ay depende sa kalidad ng data na magagamit na nagpapaalam sa pagsusuri."

Ang online platform ng adaptive-learning ng DreamBox ay gumagamit ng data na kinokolekta nito mula sa mga mag-aaral upang alisan ng takip ang mga gaps sa pag-aaral at pagkatapos ay tumutulong sa mga guro upang matugunan ang mga ito sa antas ng klase o para sa mga tiyak na grupo o indibidwal na mga mag-aaral. Maaaring kabilang dito ang paglikha ng mga grupo ng diskarte, mga personal na plano sa pagkatuto, o mga nakatutok na mga takdang aralin na tumutugon sa mga tiyak na gaps at umakma sa pangunahing kurikulum.

Tinutulungan din ng AI ang mga guro sa pagtatasa ng kaugnayan ng kanilang materyal sa pagtuturo. "Habang ang nilalaman ay naihatid na 'live' sa isang setting ng silid-aralan, ang karamihan sa mga nagtuturo ay naghahanda ng kanilang mga materyales sa elektronik, " sabi ni Brinton, ang mananaliksik mula sa Zoomi. "Bilang isang resulta, posible para sa mga teknolohiya ng AI na bigyang-kahulugan ang materyal, matukoy ang mga paksa na sakop, at kahit na pag-aralan ang mga materyales sa pagtatasa ng kurso upang makakuha ng pananaw kung gaano kahusay ang pagtatasa ay sumasaklaw sa nilalaman ng kurso."

Ginagamit ng Zoomi ang Likas na Pagproseso ng Wika (NLP), ang sangay ng AI na pinalalaki ang nilalaman at konteksto ng nakasulat na materyal, upang timbangin ang kalidad ng materyal ng kurso ng isang guro. Ang mga algorithm ng Zoomi ay nagtanggal ng nilalaman na walang positibong epekto sa proseso ng pag-aaral. Ang kumpanya ay nagtatrabaho din sa mga algorithm na nagdaragdag ng karanasan sa pag-aaral sa pamamagitan ng paghahanap ng pantulong na nilalaman at repurposing upang magkasya sa loob ng konteksto ng isang partikular na aralin kung saan ang isang mag-aaral ay nahihirapan.

"Di-nagtagal, maaaring baguhin ng mga algorithm ang mga pangungusap para sa kalinawan, at kahit na may-akda ang mga bagong materyal sa kanilang sarili tulad ng gagawin ng isang tao, " sabi ni Brinton.

Ang Mga Teknolohiya ng Nilalaman, Inc (CTI), isang artipisyal na pananaliksik at pag-unlad ng kumpanya na nakabase sa California, ay binuo ng AI na awtomatikong bumubuo ng napasadyang nilalaman ng pang-edukasyon. Ang engine ng CTI ay gumagamit ng malalim na pag-aaral upang mapanimugin at pag-aralan ang syllabus at materyal na kurso, pinagkadalubhasaan ang kaalaman at makabuo ng mga bagong nilalaman tulad ng pasadyang mga aklat-aralin, mga buod ng kabanata, at maraming mga pagsubok sa pagpili. Ang teknolohiya ay ginagamit ng isang bilang ng mga kumpanya at mga institusyong pang-edukasyon.

Ang Edukasyon ay mananatiling isang Karanasang Panlipunan

Habang nakita namin ang mga kahanga-hangang pagsisikap sa aplikasyon ng artipisyal na intelihensiya sa edukasyon, ang mga resulta ay namumutla sa paghahambing sa iba pang mga domain kung saan ang mga algorithm ng AI ay nagdudulot ng mga pangunahing pagkagambala. Ang dahilan ay ang edukasyon at pag-aaral ay panimula sa mga panlipunang karanasan na napakahirap - kung hindi imposible - upang awtomatiko.

"Hindi mapapalitan ng AI ang mga guro, dahil wala itong kamalayan sa sarili o metacognitive regulasyon, at wala rin itong empatiya, " Luckin, ang propesor mula sa UCL Knowledge Lab. "Gayunpaman, ang AI, kapag ang disenyo nito ay alam ng nalalaman tungkol sa pag-aaral at pagtuturo (ibig sabihin ang mga agham sa pag-aaral), ay maaaring pagsamahin sa malaking data tungkol sa mga nag-aaral upang i-unpack ang itim na kahon ng pag-aaral at paganahin ang mga nag-aaral, guro, at magulang na subaybayan pagsulong sa maraming mga paksa, kasanayan, at mga katangian-maaaring magbigay ng mahalagang impormasyon upang suportahan ang mga nag-aaral upang maging mas epektibo bilang mga mag-aaral pati na rin upang matulungan silang matuto ng kaalaman at kasanayan. "

Ang pagpapalaki at tulong na ibinibigay ng AI sa proseso ng edukasyon at pagkatuto ay gagawing mas produktibo at mahusay ang mga guro. "Ang mga guro ay maaaring magtuon ng pansin sa kung ano ang makakaya nilang gawin: lumikha ng mahusay na nilalaman, naghahatid ng mga malakas na lektura, at matugunan ang mga pinaka-malaganap na mga puntos ng sakit kapwa sa tao at malayuan, nang paisa-isa at sa mga grupo, " sabi ni Brinton.

Ang isa pang panlipunang aspeto ng edukasyon ay pakikipagtulungan. Ang mga mag-aaral ay madalas na natututo nang higit pa sa pagtatrabaho sa mga grupo at sa bawat isa tulad ng ginagawa nila sa pakikinig sa mga lektura at paglutas ng mga problema sa kanilang sariling bilis. "Ang mga layunin ng edukasyon ay nagsasama ng higit pang pakikipag-ugnayan sa lipunan, tulad ng pag-aaral upang maging isang mahusay na kolaborator o makipag-usap sa iba, " sabi ni Ritter, ang arkitekto ng produkto mula sa Carnegie Learning. "Kaya ang isang hamon sa pag-personalize ng pagtuturo ay ang balansehin ang pagtingin sa isang mag-aaral bilang isang independiyenteng mag-aaral na maaaring magpatuloy sa kanyang sariling bilis sa pangangailangan na makipagtulungan sa iba."

Ngunit ang AI ay maaari ring maging isang facilitator sa pakikipagtulungang pag-aaral. Ang Intelligence Unleashed, isang pinagsamang papel ng pananaliksik sa pamamagitan ng UCL at Pearson, na pinagsama ng Luckin, ipinaliwanag na maaaring suportahan ng AI ang pakikipagtulungang pag-aaral sa pamamagitan ng paghahambing ng mga modelo ng mag-aaral ng mag-aaral at nagmumungkahi ng mga pangkat na kung saan ang mga kalahok ay nasa katulad na antas ng kognitibo o may mga pantulong na kasanayan at makakatulong sa bawat isa . Ang AI ay maaari ring makibahagi sa mga grupo ng mga nag-aaral bilang isang miyembro at makakatulong sa pagpapalit ng mga talakayan sa tamang direksyon sa pamamagitan ng pagbibigay ng nilalaman, pag-post ng mga katanungan at pagbibigay ng mga alternatibong pananaw.

Ang ubiquity ng AI sa buong proseso ng pag-aaral ay magbabago sa pag-aaral. Ayon sa isang ulat sa Stanford University, sa susunod na labinlimang taon, malamang na ang mga guro ng tao ay tutulungan ng mga teknolohiyang AI na magbubunga ng mas mahusay na pakikipag-ugnayan ng tao kapwa sa silid-aralan at sa tahanan.

Ang silid-aralan ay maaaring manatili nang higit pa o ngayon, ngunit salamat sa mga digital na katulong, mga algorithm ng AI, at mas may kakayahang mga guro, ang mga susunod na henerasyon ay umaasang magkaroon ng access sa mas mataas na kalidad na edukasyon at magagawang matuto nang mas mabilis.