Как внедрить генеративный ИИ в онлайн-обучение

04.10.2023
2332
0
10 минут

Генеративный ИИ стремительно завоевывает сферу онлайн-образования, ведь возможность создания практически любого контента и свободного использования естественного языка в автоматизированных системах – это по-настоящему революционные возможности для eLearning. По оценке Global Market Insights Inc. объем рынка решений ИИ для образования превысит отметку в $20 млрд к 2027 году. Этот сегмент услуг будет развиваться с невероятным среднегодовым темпом роста в 40%.

Генеративный ИИ очевидно займет важное место в мире онлайн-обучения. Но каким будет это место? Ниже мы рассмотрим преимущества и сценарии использования средств генеративного ИИ в eLearning, а также рассмотрим пути его внедрения в продукты для онлайн-обучения.

Что генеративный ИИ может дать онлайн-образованию?

Искусственный интеллект помогает преодолеть главные недостатки онлайн образования, такие как нехватка индивидуального подхода и проблемы с поддержкой вовлеченности и мотивации к обучению. Назовем главные преимущества этой технологии.

  • Персонализация. Необходимость подготовки учебных материалов для нужд аудитории требует все большего внимания в сфере eLearning. ИИ может сыграть в этой области ключевую роль, формируя уникальные сценарии обучения на основе комплексной оценки уровня знаний ученика и его интересов. Персонализированный подход – один из лучших инструментов для поддержки мотивации учащихся, ведь они получают релевантный контент с оптимальной кривой сложности.

  • Автоматизация оценки. Процесс выставления оценок и оценивания учащихся – это очень важный, но очень трудоемкий процесс. Средства ИИ могут автоматизировать оценку в форме текстов, коротких брифов, или даже с помощью написания эссе. От этого зависит как уровень персонализации обучения, так и оценка результативности курса.

  • Виртуальные менторы и преподаватели. Большие языковые модели открывают возможность создания виртуального репетитора, способного общаться на естественном языке и доступного учащимся в режиме 24/7. Конечно, такие боты пока не могут полноценно заменить коммуникацию с человеком. Но они уже могут вести учащихся через разные аспекты учебных материалов.

  • Генерация контента. Генеративный ИИ предоставляет инструменты для эффективного преобразования рассеянной информации из разных источников в контент для студентов. С его помощью можно эффективно создавать и адаптировать обучающие материалы, персонализировать и обновлять контент с минимальным использованием ручного труда.

  • Интерактивность. Генеративный ИИ может использоваться для создания глубокого интерактивного опыта обучения онлайн. Симуляции на базе ИИ могут предоставить студентам иммерсивный опыт решения практических задач или взаимодействия с объектами в виртуальном пространстве. 

  • Детекция сгенерированных искусственным интеллектом материалов. Учащиеся также учатся применять генеративный искусственный интеллект в обучении, и это применение не всегда корректно и полезно. Искусственный интеллект будет использоваться, в частности, для выявления в практических и домашних работах контента, который был сгенерирован ИИ и используется недобросовестно.

Таким образом искусственный интеллект может закрыть практически все слабые места онлайн-образования, а значит и заложить фундамент для более совершенной модели eLearning.

Сценарии применения генеративного ИИ в обучении

Существуют ли образовательные направления, в которых использование генеративного ИИ демонстрирует себя особенно продуктивно? Да, мы назовем их.

Изучение языков. Генеративный ИИ может способствовать изучению языков, обеспечивая персонализацию контента и непрерывную оценку навыков учащихся. Алгоритмы могут индивидуально оценивать уровень знаний учащихся и предлагать оптимальные упражнения на говорение, аудирование, чтение и письмо. Более того, ИИ-чатбот может симулировать реальный диалог и предоставлять фидбек учащимся, делая изучение языка онлайн “быстрее”.

STEM образование. Аббревиатура STEM (science, technology, engineering and mathematics) применяется для обозначения области естественных и чётких дисциплин. Генеративный ИИ может использоваться для создания симуляций и визуализаций, моделирования сложных объектов и процессов в виде 3D-моделей и анимаций. Также ИИ позволяет персонализировать обучающий опыт и автоматизировать оценивание.

IT-образование. Среди прочего генеративный ИИ может генерировать код и проверять написанный код на работоспособность и безопасность. Это делает его полезным при изучении языков программирования и других IT-технологий.

Корпоративное обучение. Возможности генеративного ИИ при генерации учебных материалов и симуляции реальных кейсов позволяют создать максимально быструю и гибкую модель онбординга и повышения квалификации персонала. Подобные возможности необходимы в организациях практически всех отраслей.

Подготовка Soft Skills. Генеративный ИИ может помочь в развитии таких качеств, как коммуникация, эмпатия и лидерство. Например, модель ИИ может симулировать реалистические поведенческие сценарии для пользователей и предоставлять им фидбек.

Примеры внедрения ИИ в онлайн-обучение

Интеграция инструментов генеративного ИИ в системы управления обучением (LMS, learning management system) – один из ключевых трендов развития всей сферы eLearning. К примеру, самое популярное приложение для изучения языков Duolingo уже внедрило в некоторые свои продукты большую языковую модель GPT-4. ИИ поможет пользователям подробно разбирать ошибки и проводить симуляции реальных диалогов с носителями языка. 

Подобным путем идет одна из крупнейших в мире платформ для онлайн-курсов – Coursera. Сервис представил персонального ИИ-ассистента для обучения, получившего название Coach. Этот чатбот обрабатывает все учебные материалы и программы Coursera, чтобы отвечать на вопросы пользователей и давать пояснения по практически любым темам. Компания также планирует внедрить ИИ-инструменты для преподавателей, помогающих при создании курсов. 

Этим путем в ближайшие годы несомненно пойдет и корпоративный сегмент eLearning. Как показывает опрос Всемирного экономического форума, сегодня почти 60% компаний считают невозможность преодолеть пробелы в навыках своего персонала существенным препятствием для трансформации бизнеса. В перспективе 2024-2027 годов 81% опрошенных рассматривают инвестиции в подготовку персонала как ключевую стратегию сохранения конкурентоспособности. Вполне вероятно, что уже через 3-4 года практически любой крупный бизнес будет полагаться на ту или иную образовательную ИИ-платформу – либо предоставленную вендором, либо кастомную.

Такие решения сейчас популярны как никогда, а их внедрение часто дает бизнесу неоценимые преимущества. В одном из наших недавних кейсов мы с нуля создали систему управления обучением для одной из крупных автотранспортных компаний США. Клиент нуждался в собственной платформе для eLearning, чтобы справиться с подготовкой огромного штата компании (более тысячи водителей). Результатом нашей работы стала геймифицированная система образования с функциями подготовки и тестирования, предусмотренными возможностями ИИ-поиска, аналитики и формирования отчетности. 

Успешная реализация системы позволила компании сократить текучку кадров на 30%, повысить уровень безопасности вождения и комплаенса. Можно только представить, как подобные продукты могут раскрыться с полноценным использованием инструментов генеративного ИИ.

Как внедрить генеративный ИИ в eLearning

Нетрудно заметить, что масштабное применение инструментов генеративного ИИ в настоящее время осуществляется только в комплексных и сложных платформах для eLearning. Отчасти это связано с тем, что универсальных пакетных решений или облачных ИИ-сервисов пока что практически нет, или они совершают свои первые шаги.

Использование для задач онлайн-образования общедоступных инструментов типа ChatGPT имеет очень существенные ограничения – как с точки зрения доступного функционала, так и с точки зрения конфиденциальности данных. 

Таким образом, оптимальным (а фактически – единственным) решением внедрения средств генеративного ИИ в онлайн-обучение сейчас является индивидуальная разработка LMS-платформы с нуля. Такая разработка предоставляет для этого все необходимые основания:

  • возможность использовать любые технологии и интеграции;

  • полная свобода масштабирования и кастомизации платформы;

  • возможность надлежащего внедрения языковой модели и обучения алгоритмов с данными или учебными материалами;

  • возможность обеспечить конфиденциальность данных и кибербезопасность.

Безусловно, на рынке есть немало пакетных платформ для создания онлайн-курсов и облачных LMS-систем. Возможно, некоторые уже предлагают определенный базовый функционал на основе искусственного интеллекта.

Но, как показывает наш опыт, коробочные решения не могут закрыть все образовательные потребности в отдельно взятой организации. Особенно если речь идет о масштабных онлайн-курсах, или о подготовке сотен специалистов и сотрудников внутри компании. Потребность во внедрении инструментов типа генеративного ИИ делает индивидуальную разработку решений для eLearning еще более актуальной.

Рекомендуем почитать
Создание LMS-системы

LMS-система помогает решить такие задачи, как подготовка и обучение персонала, платные онлайн-курсы, повышение эффективности школ и вузов.

Подробнее

Какие проблемы могут возникнуть с генеративным ИИ?

Конечно, генеративный ИИ – это технология, а не магия. Как и любой технологии, ему присущи некоторые ограничения. Неправильно настроенный чатбот может совершать фактические ошибки и выдавать нерелевантную информацию, или “бредить” в ответ на сложные запросы. Программный код, генерируемый ИИ, обычно не рекомендуется использовать в реальных проектах. Сгенерированный искусственным интеллектом контент обладает лишь ограниченной креативностью, а его предложениям часто не хватает прозрачности. И, конечно, предоставление данных для обработки инструментами типа ChatGPT вызывает ряд вопросов к безопасности и конфиденциальности данных. 

Учесть все аспекты и последствия использования искусственного интеллекта на практике бывает очень сложно. Следовательно, крайне важно, чтобы интеграцией решений ИИ в ваши образовательные инструменты занималась команда специалистов. Такую команду можно сформировать самому, а можно найти надежных партнеров с опытом и кейсами разработки аналогичных решений. Главное – не игнорировать тренды внедрения ИИ. Ведь все указывает на то, что уже через 5 лет от них в той или иной степени будет зависеть конкурентоспособность любого бизнеса.

Евгений
Про автора
Евгений
CBDO
Опыт работы 9 лет
Эксперт по IT-продуктам, помогает потенциальным клиентам WEZOM подобрать оптимальные платформы и технологии для решения задач бизнеса.
Больше статей от автора
Как вам статья?
Давайте обсудим Ваш проект
Нажимая на кнопку “Отправить”, вы даете согласие на обработку личных данных. Подробнее
Комментарии
(0)
Будьте первыми, кто оставит комментарий
wezom logo
Остались вопросы?
Оставьте ваши контактные данные. Наш менеджер свяжется и проконсультирует вас.
Подписывайтесь на рассылку Айтыжблог
blog subscriber decor image
Хотите получать интересные статьи?
Нажимая на кнопку “Отправить”, вы даете согласие на обработку личных данных. Подробнее
Следите за нами в социальных сетях
Этот сайт использует cookie-файлы для более комфортной работы пользователя. Продолжая просматривать сайт, Вы соглашаетесь на использование cookie.