כמה בינה מלאכותית מעצבת את עתיד החינוך

כשמשווים את הכיתה הטיפוסית של המאה ה -21 לזו של ראשית המאה העשרים, ההבדלים אינם ברורים במיוחד. המורים יעמדו מלפנים, יתנו הוראות וישתפו הערות על גרסה מודרנית של הלוח הישן - נניח, מקרן תקורה או תצוגת מחשב משותפת. התלמידים ישבו בשולחן העבודה שלהם בכיתה או יצפו באמצעות תוכנת ועידת וידיאו מקוונת. הטכנולוגיה השתנתה: חלק גדול מהכלים והתהליכים עובדו דיגיטציה, חלקם הופעלו אוטומטיים והחסמים הגיאוגרפיים הוסרו במידה מסוימת - אך השחקנים והגורמים נשארו זהים כמעט.

אבל בזכות ההתקדמות בבינה מלאכותית (AI) ולמידה במכונה, טרנספורמציה איטית אך יציבה מגיעה לחינוך, מתחת למכסה המנוע. בעוד כמה שנים, המורים כבר לא יהיו לבד בנטל ההכשרה של הדור הצעיר או כוח העבודה בתאגידים.

כבר עכשיו, אלגוריתמים של AI עוזרים בשיפור החינוך על ידי איסוף, ניתוח ותאם של כל אינטראקציה שמתרחשת בכיתות פיזיות ווירטואליות, ועוזרת למורים להתייחס לנקודות הכאב הספציפיות של כל תלמיד. זו עשויה להיות תחילתה של מהפכה באחת המיומנויות החברתיות הוותיקות והיקרות ביותר שפיתחה האנושות, וחובה בעולם בו בני האדם חיים ועובדים לצד מכונות חכמות.

מדידת התקדמות הלומדים

המדריכים צריכים לקחת בחשבון כל תגובה להרצאה, כל מבט ריק או קשוב, כל תגובה נלהבת או מהוססת לשאלה, כל משימה שמובאת מוקדם או מאוחר, והרבה יותר כאשר הם מעריכים את התפיסה של התלמיד במושג. כך הם יכולים לגלות היכן התלמידים מפגרים ולהנחות אותם בכיוון הנכון.

זו גם הסיבה שמדידת ההתקדמות של הלומד, מאמץ שהוא בעל אופי חברתי עמוק, הוא אחד האתגרים הגדולים ביותר שעומד בפני כל מורה, ומשימה שקשה לבצע באמצעות תוכנה קלאסית מבוססת כללים.

כריס ברינטון, ראש המחקר ב- Zoomi, חברת AI המתמחה, "הרצאות קורס, בין אם בקמפוס קולג 'ובין אם בתאגיד, הן בעיקר בגודל אחד-מתאים לכל, כאשר המצב הדומיננטי הוא מורים המדברים עם סטודנטים. בלכידת וניתוח נתוני התנהגות במסגרות חינוכיות. "זה נולד מתוך הכרח: זה יהיה בלתי אפשרי, או לפחות לא יעיל מבחינת הזמן, שהמורה תשהה את ההרצאה לפרקי זמן ממושכים ותפנה לכל דאגה של כל תלמיד בנפרד להביא את כולם לאותו עמוד. במקום זאת סטודנט עם שאלות רבות יתבקש בדרך כלל למעקב עם המדריך מחוץ לשיעור."

עם זאת, אלגוריתמים ללימוד מכונות, המבוססים על ניתוח ומציאת דפוסים ומתאמים בין נקודות נתונים, מוכיחים ככלי יעיל לסייע למורים לכמת את הבנת התלמיד את הרצאתו.

"על ידי ניתוח נתונים ספציפיים של התלמידים, ל- AI יש פוטנציאל לסייע במשטח מהיר יותר של אזורים בהם התלמידים עשויים להזדקק לעזרה רבה יותר, ובכך לשפר את הישגי התלמידים ואת תמיכת המורים, " אומרת ג'סי וולי-ווילסון, נשיא ומנכ"ל DreamBox Learning, מתמטיקה אינטליגנטית פלטפורמת הכשרה.

הצטיידות בכיתה בבינה מלאכותית היא המקבילה לספק לכל תלמיד מורה דיגיטלי, מסביר ברינטון. "ניתן לאמן את האלגוריתמים המניעים את ה- AI לגלות מתי הלומד נאבק ומה גרם להם להיאבק, או מתי הם משועממים ומה גרם לשעמום שלהם", הוא אומר.

זהו מעבר מתוכנת למידה מסורתית, שהסתמכה רק על תגובות הערכה כדי למדוד את תפיסת התלמידים בנושאים שהם לומדים. "נתונים אלה לרוב אינם זמינים במהלך הרצאה, הרבה פחות מנקודת המבט השניה בה סטודנט עשוי לעבור מנקודת מבט ברורה למבולבלת", אומר ברינטון.

יש כיום מספר פלטפורמות המונעות על ידי AI היוצרות פרופילים דיגיטליים עשירים של כל סטודנט על ידי איסוף מידע חי מהאינטראקציה של המשתמש עם חומר הקורס וההקשר. בנוסף לניהול רישומי ציונים וציונים, Zoomi, הפלטפורמה ברינטון עזרה לפתח, לעקוב אחר אינטראקציות מיקרו כגון הצגת שקופיות או דפים ספציפיים במסמכי PDF, הפעלה מחדש של חלק מסוים בסרטון, או פרסום שאלה או תשובה בדיון. פורום.

לאחר מכן משתמשים בנתונים לבניית מודל שיכול לתת תובנות בזמן אמת לגבי הבנתו ומעורבותו של התלמיד בנושאים ספציפיים. מודלים של נתונים מסייעים גם במציאת דפוסים נפוצים בקרב תלמידים מרובים ובביצוע ניתוחים חזויים, כמו חיזוי כיצד יתקיימו התלמידים בעתיד.

שימוש מתקדם יותר ב- AI יכול לכלול העסקת אלגוריתמים מורכבים של ראייה ממוחשבת לניתוח הבעות פנים, כמו שעמום והסחת דעת, ולקשר אלה לנתונים האחרים שנאספו על התלמידים על מנת ליצור תמונה שלמה יותר של מודל הלומד של התלמיד.

איתור וטיפול בפערים בלמידה

ישנם יתרונות רבים לכך שיש מודל דיגיטלי אמין המייצג את הידע של התלמיד. "הנתונים יכולים לשמש באופן אוטומטי על ידי מערכת אינטליגנטית כדי לעסוק מייד בתלמידים בחוויות למידה שמתייחסות ספציפית לאותם פערים בהבנה, או על ידי המורה לזהות - ולהגיב - לאותם תחומי צורך ספציפיים", אומרת וולי-ווילסון מ- קופסת חלומות.

למידת החלל השלישית, פלטפורמת חינוך מקוונת שהוקמה בשנת 2012 במטרה לספק שיעורי לימוד מתמטיקה אחד לאחד, ממנפת כעת אלגוריתמים של AI בכדי לשפר את ביצועי המורים. מאז השקתו, Space Space רשם נתונים על אלפי פעילויות. בשיתוף עם אוניברסיטת קולג 'בלונדון, Space Space עוסקת כעת בפרויקט לכריית הנתונים בעזרת אלגוריתמים של AI על מנת למצוא דפוסי למידה והוראה מוצלחים ולספק משוב בזמן אמת לתלמידיו המקוונים על האופן בו התלמידים שלהם מתעדכנים. שיעורים.

מודל הלומד AI יכול גם להניע מערכות לימוד אינטליגנטיות (ITS). מורים חכמים, שיכולים לעבוד בסביבת למידה בקצב עצמי או בשילוב עם מורים אנושיים, משתמשים בנתונים ההיסטוריים והזמניים בזמן אמת של התלמיד כדי לספק להם תוכן מותאם אישית המותאם לחוזקות וחולשותיהם הספציפיות. הקניית חווית למידה בהתאמה אישית היא מטרה שמורים תמיד נאבקו להשיג.

"מערכות שיעורים מונעי AI הראו יעילות בהוראת תחומי נושא מוגדרים היטב, כמו מתמטיקה ופיזיקה, " אומרת רוז לקין, פרופסור לעיצוב במרכז לומדים באוניברסיטת קולג 'בלונדון. "AI יכול כרגע להקל על נקודות כאב על ידי עזרה בניהול רישום ובבחירה והמלצה של משאבים עבור הלומדים להשתמש בהם."

דוגמא לכך היא MATHIA, פלטפורמת למידה במתמטיקה באמצעות AI שפותחה על ידי קרנגי למידה המשקפת את התנהגותם של מורים אנושיים. MATHIA אוספת נקודות נתונים שונות ומעסיקה אלגוריתמים למידת מכונות ומודלים חזויים כדי לקבוע את הידע והרמת המיומנות של התלמידים ולהעריך את ביצועיהם בעתיד. הפלטפורמה משתמשת בנתונים אלה כדי להתאים את מסלול הלמידה על פי תהליכי הלמידה של התלמידים.

"כל שלב בבעיה, שעלול להיות כרוך במילוי תא בגיליון אלקטרוני, עלילת נקודה בתרשים וכו ', קשורה למיומנות קוגניטיבית אחת או יותר, " אומר סטיב ריטר, אדריכל מוצרים ראשי ב- Carnegie Learning. "תלוי אם התלמיד עושה את הצעד נכון או לא, או מבקש רמז, אנו מתאימים את ההערכה שלנו לידע של התלמיד על הכישורים הנלווים אליו."

מתיה משתמשת ב"תחקות ידע ", בתהליך קביעת הבנת התלמיד במושגים שונים, כמו גם ב"תחקות מודלים", בתהליך הבנת גישתו של התלמיד לפתרון בעיות, על מנת להתאים את תמיכת התוכנה לתהליך החשיבה של התלמיד הבודד. במקום להפנות אותם לגישה סטנדרטית שאולי לא הגיונית עבורם. זה עוזר לספק תכנים מותאמים אישית, עם אינספור מסלולי למידה.

"הרמזים שלנו, למשל, משתנים על סמך הסדר בו התלמידים משלימים את שלבי הבעיה, אם הסדר זה משקף דרכים שונות להתקרב לבעיה, " אומר ריטר.

התפתחות מערכות שיעורים חכמות יכולה בסופו של דבר להוביל לחוויית למידה עשירה בקצב עצמי. אמנם זה לא יחליף תחליף למורים אנושיים, אך פלטפורמות למידה מקוונות המופעלות על ידי AI יכולות למלא תפקיד מרכזי בהנגשת חינוך באיכות גבוהה באזורים שבהם יש מחסור במורים, והתלמידים צריכים ללמוד בעצמם.

"השילוב של נתונים גדולים ו- AI יכול לספק ללומדים ניתוחים אישיים משלהם, אותם הם יכולים למנף כדי להפוך ללומד היעיל ביותר שהם יכולים להיות, " אומר לוקין.

ידיעה עצמית (לדעת מה אתה עושה ולא יודע) וויסות עצמי (לדוגמא היכולת למנוע את עצמך מלהסיח את דעתך על ידי מה שמישהו אחר עושה) הן שתי מיומנויות שמערכות כאלה יכולות לעזור בפיתוח, על פי לוקין..

"ניתן להשתמש ב- AI לצורך פיגום (תמיכה) בלומדים לפיתוח מיומנויות מפתח אלה על ידי השתקפות על פני הנתונים האישיים שלהם תוך שימוש בממשקים ועיצוב חזותי בקפידה", אומר לוקין. "בדרך זו ניתן היה לעזור לכל הלומדים להיות טובים יותר בלמידה, וזה יעיל בכל תחומי הנושא."

אחד היתרונות של מערכות למידה המונעות על ידי AI הוא העזרה החלקה שהם יכולים לספק. "תמיד צריך למנף את אותן טכנולוגיות אינטליגנטיות שעוזרות לתלמידים ולמורים שלהם בכיתה לעשות זאת גם מחוץ לכיתה", אומרת וולי-ווילסון. "הם יכולים להביא לאותה כוח של המלצות בהתאמה אישית בכל מקום בו התלמיד נמצא. אין עוד להגביל הזדמנויות וגישה למידה לזמן או מקום מסוים כפי שהיו בעבר בדרך האנלוגית שלנו."

הכשרה ארגונית יכולה להפיק תועלת גם מההתאמה האישית של AI. Zoomi, המספקת כלים מקוונים להכשרה מקצועית, משתמשת באלגוריתמים של AI כדי לזהות את העדפות הלומדים ולהתאים באופן דינמי את תכני הקורס לצרכים שלהם. לדוגמה, על סמך התנהגותו בעבר של המשתמש ותגובתו לסוגי מדיה שונים, הפלטפורמה יכולה להחליט אם יש להגיש חומר קורס בפורמט PDF או וידאו. שותפים עסקיים פרוגרסיביים משתמשים בפלטפורמה מאז 2016 בכדי להכשיר אנשי משאבי אנוש, והתוצאה היא עלייה של 12 אחוז בהשלמת הקורס ועלייה של 30 אחוז בהכנסות.

איתור וטיפול בפערים בהוראה

כאשר התלמידים מפגרים במהלך השיעור, ליקויים בשיטות ההוראה ותכנית הלימודים הם לעתים קרובות אשמים כמו חולשות אצל התלמידים עצמם. האם הגורם לאי-הבנת התלמידים משהו בחומר עצמו, אופן הצגתו או תזמון החומר במסגרת זרימת תכנית הלימודים? האם התלמיד חלה בשפעת כשכיסויים קודמים היו כמה מושגים נחוצים? איך התלמיד התעסק בחומר - באופן פעיל או פסיבי?

אלה הן חלק מהשאלות שעל כל מורה לענות עליהן כאשר מעריכים את איכות השיעור שנמסר ובוחנים את גורמי השורש לבעיות בלימוד.

"מערכות נהדרות יכולות למנף מערכי נתונים ענקיים שיסייעו למורים למצוא את שתי החולשות בתכנית הלימודים והן במציאת תלמידים נאבקים", אומרת וולי-ווילסון. "וחשוב לזכור שכמות העזרה הניתנת למורה תלויה באיכות הנתונים הזמינים המיידעים את הניתוח."

פלטפורמת הלמידה האדפטיבית המקוונת של DreamBox משתמשת בנתונים שהיא אוספת מהתלמידים בכדי לחשוף פערי למידה ואז עוזרת למורים להתייחס אליהם ברמה בכיתה או לקבוצות ספציפיות או לתלמידים בודדים. זה יכול לכלול יצירת קבוצות אסטרטגיה, תכניות למידה בהתאמה אישית, או משימות ממוקדות העוסקות בפערים ספציפיים ומשלימים את תכנית הליבה.

AI מסייע גם למורים בהערכת הרלוונטיות של חומר ההוראה שלהם. "בעוד שהתוכן מועבר 'בשידור חי' במסגרת כיתתית, רוב המדריכים מכינים את החומרים שלהם באופן אלקטרוני", אומרת ברינטון, החוקרת מ- Zoomi. "כתוצאה מכך, ניתן לטכנולוגיות AI לפרש את החומר, לקבוע את הנושאים המכוסים ואף לנתח את חומרי הערכת הקורס כדי לקבל תובנה עד כמה הערכה מכסה את תכני הקורס."

Zoomi משתמש בעיבוד שפות טבעיות (NLP), ענף ה- AI המנתח את התוכן וההקשר של חומר כתוב, כדי לשקול את איכות חומר הקורס של המורה. האלגוריתמים של זומי מסירים תוכן שלא משפיע לטובה על תהליך הלמידה. החברה עובדת גם על אלגוריתמים המגדילים את חוויית הלמידה על ידי מציאת תכנים משלימים וממשיכים אותה מחדש כך שתתאים להקשר של שיעור מסוים בו סטודנט נאבק.

"בקרוב, אלגוריתמים עשויים להיות מסוגלים לשנות משפטים לצורך הבהירות, ואף לחבר חומרים חדשים בעצמם בדיוק כמו שאדם היה עושה, " אומר ברינטון.

Content Technologies, Inc (CTI), חברת מחקר ופיתוח לבינה מלאכותית שמקורה בקליפורניה, פיתחה AI המייצר באופן אוטומטי תוכן חינוכי בהתאמה אישית. המנוע של CTI משתמש בלמידה עמוקה בכדי לבליע ולנתח סילבוסים וחומרי קורס, לשלוט בידע ולייצר תוכן חדש כמו ספרי לימוד מותאמים אישית, סיכומי פרקים ומבחני בחירה מרובה. הטכנולוגיה משמשת מספר חברות ומוסדות חינוך.

חינוך יישאר חוויה חברתית

למרות שראינו מאמצים מרשימים ביישום בינה מלאכותית בחינוך, התוצאות מחווירות בהשוואה לתחומים אחרים שבהם אלגוריתמים של AI גורמים לשיבושים גדולים. הסיבה היא שהחינוך והלמידה הם חוויות חברתיות מיסודן שקשה מאוד להפוך - אם לא בלתי אפשרי - לאוטומציה.

"AI לא יכול להחליף מורים, מכיוון שאין לו מודעות עצמית או ויסות מטה-קוגניטיבי, והוא גם חסר אמפתיה, " אומר לוקין, הפרופסור ממעבדת הידע UCL. "עם זאת, AI, כאשר העיצוב שלו מעודכן על ידי מה שאנחנו יודעים על למידה והוראה (כלומר מדעי הלמידה), ניתן לשלב עם נתונים גדולים על הלומדים כדי לפרוק את הקופסה השחורה של הלמידה ולאפשר ללומדים, למורים ולהורים לעקוב אחר המעקב. התקדמות על פני נושאים, כישורים ומאפיינים מרובים - זה יכול לספק מידע חיוני כדי לתמוך בלומדים להפוך ליעילים יותר כמו הלומדים כמו גם לעזור להם ללמוד ידע ומיומנויות."

ההרחבה והסיוע הניתנים ב- AI בתהליך החינוך והלמידה יהפכו את המורים לפרודוקטיביים ויעילים עוד יותר. "מורים יוכלו להתמקד במה שהם יכולים לעשות בצורה הטובה ביותר: ליצור תוכן מעולה, להעביר הרצאות חזקות ולהתייחס לנקודות הכאב המפשטות ביותר הן באופן אישי והן מרחוק, באופן אינדיבידואלי ובקבוצות", אומר ברינטון.

פן חברתי נוסף בחינוך הוא שיתוף פעולה. לעתים קרובות התלמידים לומדים יותר מעבודה בקבוצות זה עם זה כמו שהם מקשיבים להרצאות ופתרון בעיות בקצב שלהם. "המטרות של החינוך כוללות אינטראקציה חברתית יותר, כמו ללמוד להיות משתף פעולה טוב או לתקשר עם אחרים", אומר ריטר, אדריכל המוצר מ- Carnegie Learning. "לכן אתגר בהדרכה אישית הוא לאזן את ראיית התלמיד כלומד עצמאי שיכול להתקדם בקצב שלו עם הצורך לעבוד בשיתוף פעולה עם אחרים."

אבל AI עשוי גם להיות מנחה בלימוד שיתופי. Intelligence Unleashed , עבודת מחקר משותפת של UCL ופירסון, שלוקין שותפה יחד עם זה, מסבירה כי AI יכול לתמוך בלמידה שיתופית על ידי השוואה בין מודלים של לומדי התלמידים והצעת קבוצות בהן המשתתפים נמצאים ברמה קוגניטיבית דומה או בעלי כישורים משלימים ויכולים לעזור זה לזה.. AI יכול גם לקחת חלק בקבוצות הלומדים כחבר ולסייע בהנעת דיונים בכיוון הנכון על ידי מתן תוכן, הצבת שאלות ומתן עמדות חלופיות.

השכיחות של AI לאורך כל תהליך הלמידה תביא למהפכה בחינוך. על פי דוח של אוניברסיטת סטנפורד, בחמש עשרה השנים הבאות, סביר להניח שמורים אנושיים יעזרו בטכנולוגיות AI שתביא לאינטראקציה אנושית טובה יותר הן בכיתה והן בבית.

הכיתה עשויה להישאר פחות או יותר כפי שהיא כיום, אך בזכות העוזרים הדיגיטליים, אלגוריתמים של AI ומורים בעלי יכולת רבה יותר, לדורות הבאים תהיה בתקווה גישה לחינוך באיכות גבוהה יותר ויוכלו ללמוד בקצב מהיר הרבה יותר.