Назад
Влияние ИИ на образование
За последние годы развитие искусственного интеллекта (далее – ИИ) и внедрение отдельных практик и процессов в сферу образования стали приобретать повсеместный характер. Международные эксперты сходятся во мнении, что внедрение ИИ приведет к наиболее существенным трансформациям в индустриях, связанных с интеллектуальной деятельностью, к числу которых относится образование.
Сегодня образование с точки зрения внедрения ИИ, в особенности государственное, находится только в начале пути. Например, технологии ИИ используют только 10% вузов. Для сравнения по данным Минэкономразвития России приоритетные отрасли экономики, такие как сельское хозяйство, промышленность, энергетика, транспорт, уже активно используют технологии ИИ, их применяет уже 20% организаций. А в некоторых отраслях их внедрили уже более 50% компаний.
В настоящем аналитическом исследовании рассмотрены тренды влияния ИИ на образование, в числе которых выделены 7 направлений:
1) распространение технологий адаптивного обучения;
2) распространение геймификации на основе ИИ;
3) внедрение интеллектуальной робототехники в образовательные процессы;
4) включение изучения ИИ в образовательные программы;
5) использование ИИ в микро- и нанообучении в корпоративном образовании;
6) использование генеративного ИИ в образовании;
7) распространение ИИ на платформах массовых открытых онлайн курсов.
2) распространение геймификации на основе ИИ;
3) внедрение интеллектуальной робототехники в образовательные процессы;
4) включение изучения ИИ в образовательные программы;
5) использование ИИ в микро- и нанообучении в корпоративном образовании;
6) использование генеративного ИИ в образовании;
7) распространение ИИ на платформах массовых открытых онлайн курсов.
В исследовании собраны 20 кейсов с лучшими практиками внедрения ИИ в образовании. По каждому решению описаны их поставщики, проблемы, которые они решают, технологии ИИ, которые в них используются, а также потенциальные эффекты и оценка стоимости и сроков их внедрения.
Значимыми критериями отбора кейсов были следующие.
• Технологическая независимость ИИ-решения, то есть, возможность его воспроизводства на базе отечественных или открытых компонент.
• Эффективность ИИ-решения, то есть, наличие подтвержденных либо ожидаемых эффектов (экономического, управленческого и/или социального характера).
• Тиражируемость ИИ-решения, то есть, переносимость его от одной образовательной организации к другой без существенных доработок для обеспечения функциональности.
• Эффективность ИИ-решения, то есть, наличие подтвержденных либо ожидаемых эффектов (экономического, управленческого и/или социального характера).
• Тиражируемость ИИ-решения, то есть, переносимость его от одной образовательной организации к другой без существенных доработок для обеспечения функциональности.
Выделены 4 ограничения, которые препятствуют распространению ИИ в образовании:
1) проблемы цифрового разрыва — неравные возможности доступа к цифровым ресурсам – в первую очередь Интернет-коммуникациям и Интернет-контенту;
2) нехватка квалифицированных специалистов и компетенций для работы с ИИ-решениями;
3) проблема доступа к государственным большим данным;
4) опасения родителей в связи с использованием ИИ в школьном образовании.
2) нехватка квалифицированных специалистов и компетенций для работы с ИИ-решениями;
3) проблема доступа к государственным большим данным;
4) опасения родителей в связи с использованием ИИ в школьном образовании.
В исследовании выделены 5 главных задач, которые требуют выработки подходов к их решению на уровне регулирования.
1. Конфиденциальность и защита персональных данных – как снизить риски несанкционированного доступа и использования данных по ученикам и преподавателям, собираемым ИИ-решениями.
2. Проблема возможной предвзятости систем ИИ – это проблема может возникать, если ИИ обучать на узком наборе данных, учитывающих особенности одних групп/ситуаций.
3. Проблема взаимоотношений между человеком и машиной – у школьников и студентов может измениться восприятие «живого», и это способно привести к ограничениям развития эмоционального интеллекта.
4. Влияние ИИ на когнитивные способности учащихся – возможно ли оно и если да, то какие меры предпринимать.
5. Права на результаты интеллектуальной деятельности при использовании ИИ учащимися – кому принадлежат и как их оценивать.
2. Проблема возможной предвзятости систем ИИ – это проблема может возникать, если ИИ обучать на узком наборе данных, учитывающих особенности одних групп/ситуаций.
3. Проблема взаимоотношений между человеком и машиной – у школьников и студентов может измениться восприятие «живого», и это способно привести к ограничениям развития эмоционального интеллекта.
4. Влияние ИИ на когнитивные способности учащихся – возможно ли оно и если да, то какие меры предпринимать.
5. Права на результаты интеллектуальной деятельности при использовании ИИ учащимися – кому принадлежат и как их оценивать.
Описано, как меняются требования к педагогам в эпоху распространения ИИ в образовании и в экономике в целом. Среди востребованных навыков будущего педагога: цифровая грамотность, знание информационной безопасности, компьютерная грамотность, навыки оцифровки предметов, навыки 3D-моделирования, навыки работы с 3D-интерфейсами, навыки работы с ИИ-решениями, навыки разработки цифровых тренажеров, мышление «Data-Driven», навыки работы с VR, сильные soft skills, навыки развития soft skills и meta skills у учащихся.
Сформулированы рекомендации для ФОИВ по развитию ИИ в образовании, среди которых:
1. Реализация крупных инфраструктурных проектов, поддерживающих внедрение ИИ в системе государственного образования.
2. Развитие государственного заказа в области образовательных ИИ-инноваций и поддержка отечественных бизнес-разработок.
3. Стимулирование инновационной деятельности образовательных учреждений, связанной с использованием ИИ.
4. Развитие образования в области ИИ за счет привлечения ИИ-специалистов и обучения действующих преподавателей новым навыкам.
5. Проведение просветительских информационных кампаний по поддержке ИИ-инноваций в сфере образования.
2. Развитие государственного заказа в области образовательных ИИ-инноваций и поддержка отечественных бизнес-разработок.
3. Стимулирование инновационной деятельности образовательных учреждений, связанной с использованием ИИ.
4. Развитие образования в области ИИ за счет привлечения ИИ-специалистов и обучения действующих преподавателей новым навыкам.
5. Проведение просветительских информационных кампаний по поддержке ИИ-инноваций в сфере образования.
Рекомендации для образовательных организаций, которые предлагаются в исследовании, включают:
1. Поддержку преподавателей, использующих ИИ-решения;
2. Изменение программ и методик преподавания в условиях трансформации образовательной среды;
3. Внедрение в образовательный процесс технологий генеративного ИИ;
4. Активное институциональное взаимодействие с центрами компетенций в области использования ИИ в образовании и профильным бизнесом;
5. Создание новых программ обучения ИИ технологий с целью повышения массовости и доступности обучения в данной предметной области.
2. Изменение программ и методик преподавания в условиях трансформации образовательной среды;
3. Внедрение в образовательный процесс технологий генеративного ИИ;
4. Активное институциональное взаимодействие с центрами компетенций в области использования ИИ в образовании и профильным бизнесом;
5. Создание новых программ обучения ИИ технологий с целью повышения массовости и доступности обучения в данной предметной области.
Исследование будет полезно образовательным учреждениям и федеральным и региональным органам исполнительной власти при разработке мер и проектов в сфере развития образования на базе ИИ-решений, а также всем заинтересованным в данной тематике сторонам: педагогам, менеджерам образовательных организаций, разработчикам и другим.