Как внедрить генеративный ИИ в онлайн-обучение

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.

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.