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.

Николай Спиридонов

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 требуются 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 никогда не овладеет 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 отсутствие 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, тогда как искусственный интеллект построен в определенных математических границах.

Преподавание — это тоже творчество.

Depositphotos

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.

Depositphotos

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!

Семейный гороскоп