Obsah
- Aktuální scénář
- Úžasný potenciál
- Nevýhody a diskuse
- Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
- Závěry
Zdroj: Andrei Krauchuk / Dreamstime.com
Odnést:
AI přichází do vzdělávání, ať se vám to líbí nebo ne. Abychom byli efektivní, musíme zajistit, aby byl vyškolen na vysoce kvalitní a relevantní data.
Svět vzdělávání bude hluboce ovlivněn zavedením nových technologií založených na umělé inteligenci, a to je fakt. Je však těžké říci, zda tyto změny skutečně povedou k pozitivnímu vývoji naší společnosti. Vzdělání má obecně obrovský dopad na celou naši společnost a je jedním ze základních kamenů lidské evoluce.Věda o učení a výuce se v průběhu minulého století významně změnila a lze tvrdit, že mnoho současných změn chování posledních generací lze přičíst vývoji ve vzdělávání, kterého jsme byli svědky. Zvýšené využívání umělé inteligence ve vzdělávání má nepochybně obrovský potenciál pro zlepšení učení a výuky, ale tato zlepšení povedou k vytvoření lepší společnosti a lepšího světa?
Aktuální scénář
Ať už budou výsledky dobré nebo špatné, AI ve vzdělávání se bude rozvíjet. Podle posledních zpráv byl růst odvětví předpovídán na 47,5 procenta do roku 2021 pouze na americkém trhu. Strojové učení již přidaly některé z největších technologických gigantů v nástrojích používaných na pomoc studentům při plnění jejich úkolů. Například produkt Watson Analytics společnosti IBM je schopen odpovídat na otázky přirozeného jazyka týkající se informací obsažených v jeho databázi, zatímco aplikace Googles G Suite pro vzdělávání používá zpracování přirozeného jazyka k psaní složitých vzorců na žádost studentů a učitelů. (Více informací o strojovém učení ve výuce naleznete v tématu Jak strojové učení může zlepšit vynikající kvalitu výuky.)
Jako vedlejší poznámku zde již můžeme vidět jeden z potenciálních neočekávaných obecných účinků implementace AI ve školách. Hlasové chaty se stávají nejnovějším technologickým trendem a nutností v mnoha podnicích. AI může nyní zdokonalit svou schopnost rozpoznávat a porozumět lidským hlasům tím, že se živí tak obrovským množstvím dat, jako je celý vzdělávací systém. Jak dlouho to bude trvat, než začnou všechny kanceláře používat mluvící Umíte stimulovat smysluplnou a efektivní komunikaci a spolupráci mezi členy týmu? Jsem jediný, kdo zde přemýšlí o AI EDI pro Mass Effects?
Věci se v zámoří příliš neliší. V Číně se již poloosilující roboti používají k automatizaci procesu třídění, což snižuje pracovní zátěž učitelů. Jejich inteligentní umělé mysli mohou rozumět obecné logice a významu eseje a generovat téměř lidský úsudek o jeho kvalitě. A nejméně 60 000 škol je již zavedlo se zjevně skvělými výsledky.
Úžasný potenciál
Jednou z nejzřetelnějších výhod AI je schopnost automatizovat zbytečné operace a urychlit mnoho administrativních a organizačních úkolů. Kontrola domácích úkolů, třídění dokladů, prohlížení záznamů o nemocech a listů nepřítomnosti a příprava vysvědčení jsou jen některé příklady úkolů, na nichž pedagogové tráví většinu svého času - úkoly, které může umělá inteligence provádět téměř bez chyb během několika minut.
AI může také pomoci digitalizovat knihy a vytvořit přizpůsobitelný „chytrý“ obsah pro studenty všech věkových skupin a pomůže jim zapamatovat si a učit se. Virtuální postavy a rozšířená realita mohou být poháněny umělou inteligencí k vytváření věrohodných sociálních interakcí, jako jsou experimentování s Institutem pro kreativní technologie University of Southern California (USC). Tato virtuální prostředí mohou být použita k pomoci studentům v jejich úsilí a procesu učení, nebo jako náhrada za lektory, lektory a pomocníky při výuce. Nikdo nemůže pracovat celý den a noc a poskytovat studentům odpovědi 24/7 ... pokud ovšem není robotem, samozřejmě!
Nevýhody a diskuse
Zatím se všechno o AI a vzdělání zdálo úžasné, že? V reálném světě však věci nikdy nejsou tak jednoduché. K dosažení výsledků, pro které je určen, vyžaduje AI jednu věc především: data. Data musí být přiváděna do algoritmu, aby se mohla „učit“ o prostředí a které z nich jsou „dobré“ a „špatné“ výsledky. Ale co kdyby celý soubor údajů o učení studentů používal, je přinejlepším nespolehlivé, ne-li zcela bezcenné?
Například velká většina studií, které se pokoušejí měřit učení studentů, používá neinterpretovatelné nebo nereálné metriky, jako jsou samostatně uváděné „výdělky“ nebo (ještě horší) známky studentů. Co však student hodnotí jinak, než aby fungoval jako extrémně nejasný ukazatel výkonnosti? Nedávno, během experimentu, který získal významnou mediální pozornost, byla umělá inteligence schopna složit zkoušku britského praktického lékaře (praktický lékař) a získat vynikající skóre 81 procent. Tento „stupeň“ tedy není ničím jiným než konečným výsledkem - což nijak neohledňuje platnost procesu učení nebo metody výuky, ani pro AI, ani pro žádného jiného studenta. To je však jediná data, která můžeme snadno sbírat, i když postrádá jakoukoli vzdělávací smysluplnost. Kolik času se lidé budou muset naučit, jak „podvádět“ testy řízené umělou inteligencí a chytit pozitivní známky s malým nebo žádným úsilím?
Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
Nemůžete zlepšit své programovací schopnosti, když se nikdo nestará o kvalitu softwaru.
Jediným zaměřením na výkon je riziko zaměřit se na okrajové nebo irelevantní teorie učení. Současné datové soubory čerpají svá data z široké škály vzdělávacích databází, mnoho z nich je však starých a použité metody výuky jsou zastaralé. Učitelé, kteří strávili desítky let vyučováním třídy, nemusí být ve své práci nutně lepší než ti, kteří jsou mladší, jednoduše proto, že existuje obrovský rozdíl mezi tím, co je naše společnost nyní a co to bylo před 30 lety. Přesto jsou všechna tato data sloučena do nesrozumitelné bažiny informací, kterou AI nemůže skutečně diskriminovat více, než dokázali její návrháři. (Chcete-li se dozvědět více o pokroku ve vzdělávání, podívejte se na Virtuální školení a e-learning: Jak digitální technologie připravuje budoucnost pokročilého vzdělávání.)
AI může stimulovat závislost na technologii a dále učinit naše budoucí generace vysoce závislými na všech druzích zařízení, pokud jejich expozice začíná dětstvím. Obzvláště pokud údajný „kvalitní“ obsah, který AI použije k výuce, je čerpán z nesmírně rozsáhlého souboru nevyžádaného obsahu, který byl vybrán hrstkou společností.
Závěry
AI může pomoci vyvrcholit naší schopností vzdělávat a učit nové generace a uvolňovat spoustu času lidským profesorům, kteří se (teoreticky) mohou soustředit pouze na to, na čem záleží.
Tento fantastický svět účinnosti však přichází za příkrou cenu. Nebudeme-li opatrní, riskujeme, že poskytneme našim studentům nekvalitní obsah, který je učen nejhorším možným způsobem, že se mohou stále vyhýbat studiu tím, že podvádějí své učitele AI. Pokud nechceme žít ve společnosti plné kognitivně pasivních, sociálně nepřizpůsobených dospělých závislých na technologii, musíme raději upravit památky nyní než později.