ИИ помогает в разработке программного обеспечения для образования

Генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM) уже изменили мир. Сейчас новые инструменты переформатируют экономику, рынок труда, сферы медицины и образования. В последней области сдвиги могут быть особенно заметны, ведь генеративный ИИ способен собирать, сегментировать, структурировать и формировать самый разнообразный контент. Иначе говоря, он может делать большой пласт работы, поглощающей много времени разработчиков образовательных программ и дизайнеров учебных курсов. Поговорим о роли генеративного ИИ в создании продуктов для e-learning. Какие возможности он предоставляет? Как его воспринимать? Как сложный инструмент? Как цифрового ассистента? Может, как конкурента, готового уничтожать рабочие места в отрасли?

Как работает генеративный ИИ

Чтобы трезво оценивать возможности ИИ в разработке продуктов для образования, следует по крайней мере в общих чертах понимать, как она работает. Если описывать все просто, то алгоритмы генеративного ИИ в рамках обучения обрабатывают огромные объемы данных, чтобы определить в них повторяющиеся паттерны и структуры. Эти найденные паттерны модель ИИ впоследствии применяет для создания нового оригинального контента. 

Например, самый популярный ИИ-чат ChatGPT обучался на огромной базе контента из сети: более 8 миллионов документов, в том числе материалы Википедии, книги, новостные ресурсы и блоги. Условно говоря, ChatGPT "прочитал весь интернет" и научился понимать естественный язык. После этого релевантность его ответов на запросы была настроена с учетом реакции людей, через систему Reinforcement Learning from Human Feedback.

Таким образом ChatGPT научился отвечать на вопросы человека, поддерживать диалог, обрабатывать и генерировать почти любой текстовый контент – стоит лишь правильно и детально сформулировать требования к нему. Аналогичным образом ИИ-модели типа Midjourney и Stable Diffusion могут генерировать изображения. 

Все это открывает потрясающие возможности в области дизайна образовательных продуктов. Представьте, вы можете отдать чату большой и сложный академический текст, и он через секунды сформирует из него небольшое саммари, написанное простым языком – для массовой аудитории. В то же время инструмент вроде Midjourney создаст для этого саммари иллюстрации, или по меньшей мере предоставит шаблоны графики для быстрой доработки. Следовательно, материал, на подготовку которого раньше требовалась неделя, теперь теоретически можно сделать за день. 

Сфера онлайн-образования радостно приветствует помощь ИИ при создании учебного ПО и подготовке контента. Инвесторы тем временем видят в ИИ-технологиях огромную перспективу. По оценкам Allied Market Research, в 2022 году стоимость ИИ-продуктов на глобальном образовательном рынке достигла отметки в $2,5 млрд., а к 2032 году этот рыночный сегмент вырастет многократно – до $88 млрд, демонстрируя невероятные показатели среднегодового темпа роста в 43%. Драйвером такого взрывного развития будет запрос на персонализированное образование, адаптивное обучение, виртуальных ассистентов и смарт-коучинг. 

Как применить генеративный ИИ в разработке образовательных проектов

В общем, можно выделить два направления использования генеративного ИИ в образовании. Первое – непосредственное внедрение инструментов искусственного интеллекта для улучшения опыта учащихся, разработка учебного софта с ИИ. Второе – применение средств ИИ для упрощения и ускорения работы над учебным контентом.

Типичный пример первого пути – внедрение большой языковой модели GPT-4 в сверхпопулярный сервис для изучения языков Duolingo. Новый функционал приложения на базе ИИ уже тестируется в некоторых регионах. Пользователи получают возможность вести естественные диалоги на иностранных языках с новым чатом и разбирать свои ошибки. Без всяких сомнений, по пути Duolingo скоро пойдет весь рынок. Рост роли ИИ при разработке образовательного ПО преобразуется в определяющий тренд отрасли. 

Пример второго пути демонстрирует еще один популярный во всем мире образовательный сервис, Coursera. Он запускает не только ИИ-ассистента для пользователей под названием Coach, но и инструменты для педагогов, помогающие создавать контент быстрее и масштабнее. И при этом не жертвовать качеством этого контента. Средства Coursera на базе генеративного ИИ позволяют автоматически генерировать учебные материалы на основе лишь нескольких базовых производных, задаваемых автором-человеком. В частности, ИИ готов сгенерировать структуру учебного курса, материалы, задачи, словари – все, чтобы помочь автору в разы сократить скорость и стоимость создания качественного контента. 

Еще один шаг в этом направлении – автоматизация образовательных процессов и построение персонального подхода. В качестве примера приведем американскую eLearning платформу StepWise, предлагающую ряд возможностей ИИ для изучения STEM-дисциплин (т.е. точных наук, технологий, инженерии и математики). Данный кейс использования ИИ в разработке программного обеспечения для обучения примечателен аналитикой, позволяющей автоматически и точно определить индивидуальный прогресс каждого студента по предмету и предоставить ему персонализированные материалы и рекомендации. На этой базе платформа предлагает широкий функционал: интерактивные уроки, адаптивные опросы и обратную связь в реальном времени.

Таким образом ИИ берет на себя рутину, а учителям остается только руководить общим направлением курса и уделять больше времени консультациям с учениками.

Если подходить к вопросу более конкретно, то как ИИ может прямо сейчас помочь разработчикам образовательных курсов и продуктов для eLearning? Мы решили не описывать сценарии самостоятельно, а задать этот вопрос ИИ-чату Bing от Microsoft. Сегодня это, пожалуй, самый доступный пользователям инструмент на актуальной языковой модели GPT-4. Он отписал следующие варианты:

• Генерация текстового контента: учебников, статей, заданий, тестов и прочего. Контент можно создавать с учетом темы, уровня сложности и целевой аудитории. Например, генеративный ИИ может создать краткий ввод в историю Украины для старшеклассников, или подробный обзор современных технологий ИИ для студентов колледжа;

• Генерация графического контента, такого как изображения, диаграммы, анимации, видео и прочего. Это материал для рендеринга концепций, фактов, процессов. Например, генеративный ИИ может создать изображение атомной структуры водорода или видео о жизненном цикле бабочки;

• Генерация интерактивного контента, такого как симуляции, игры, виртуальная реальность и прочее – для обеспечения практического опыта и обратной связи со стороны учащихся. Например, генеративный ИИ может создать симуляцию химической реакции, или элементарную игру для изучения иностранного языка.

• Генерация адаптивного контента, автоматически настраиваемого и формируемого под индивидуальные особенности учащихся. К примеру, генеративный ИИ может изменять сложность, объем и формат контента в зависимости от уровня знаний, стиля обучения и личных интересов слушателя курса. 

Это достаточно компетентный ответ, который был сгенерирован чатом мгновенно, в ответ на простой и недетализованный вопрос. Вдобавок бот упомянул не только о потенциале ИИ, но и о ряде вызовов и рисков его использования: этических, юридических, педагогических и технических. 

Таким образом генеративный ИИ на практике может по меньшей мере набросать идей, которые специалист способен оценивать и развивать самостоятельно. Типичный ИИ-чат типа Bing или ChatGPT также способен структурировать, адаптировать или редактировать тексты. Вы можете, например, предоставить ему текст академической статьи по истории, и он превратит его в набор тезисов по вашему запросу. Или он способен консолидировать информацию из разных источников и адаптировать их в одну целостную статью. Средства создания изображений могут создавать как иллюстрации и визуальные решения для оформления курса, так и инфографики и блок-схемы, основываясь непосредственно на текстах или запросах автора. Возможности ИИ в разработке образовательного программного обеспечения могут ускорить развитие диджитал-платформ путем возможности генерации кода. Представьте, что для создания нового модуля LMS не нужно привлекать разработчиков, ведь педагоги могут сгенерировать код для него своими силами. 

Пространство использования подобных инструментов зависит лишь от креативности и нужд автора. К примеру, генеративный ИИ вполне может генерировать сценарии для видеороликов по тексту статьи или теме курса. Его можно использовать для создания образовательных квестов и ARG-игр. Нельзя забывать и о возможностях ИИ в распознавании голоса и речи, компьютерного зрения и прочего. 

Какими должны быть принципы использования ИИ в образовании 

Мы не забыли, как релиз ChatGPT в прошлом году сотряс отрасль образования, но отнюдь не с лучшей стороны – педагоги столкнулись с использованием этого сервиса для недобросовестной работы над домашними заданиями. Ведь генеративный ИИ вполне может решать типичные математические задачи или писать эссе по произведениям зарубежной литературы.  

Использование ИИ в разработке программного обеспечения для образования может казаться сугубо техническим заданием. На самом деле в этом вопросе не менее важны этические устои. Почему? Потому что в сфере образования все основывается на доверии между преподавателями и студентами. Если это доверие разрушить, то ИИ превратится не в источник новых возможностей, а в огромную проблему, которую предстоит решать. 

Следует сказать обо всех недостатках генеративного ИИ и трезво оценивать их: 

• ИИ на самом деле не имеет суждений и компетентности – вместо этого он просто генерирует контент по определенным паттернам и прописанным человеком запросам. Таким образом далеко не все его результаты заслуживают доверия, тот же ChatGPT может давать неправдивые ответы и фактические ошибки, а иногда и вообще генерировать бессмысленный текст, сталкиваясь с неудачными запросами. Так что проблема фактчекинга в образовании никуда не исчезает.

• Использование ИИ создает новые риски для конфиденциальности данных. Многие предосторожности на пути распространения технологии связаны с неготовностью организаций доверять закрытые данные бизнеса или персональные данные пользователей алгоритмам искусственного интеллекта, ведь контролировать защиту этих данных становится очень сложно.

• Один из крупнейших проблемных моментов использования ИИ в разработке ПО для образования касается креативности. Не стоит объяснять, что наполнение учебных программ сгенерированными шаблонными текстами – это сомнительный пример внедрения технологии в образование. Такой контент по факту не принесет пользы ни студентам, ни разработчикам учебных программ.

   

Вместо этого разработчики курсов должны тщательно анализировать свою работу и находить в ней области роста, которые можно закрыть с помощью технологий. Необходимо также тщательно анализировать источники и учебные материалы, искать для образовательных продуктов максимальную дополнительную ценность и “шлифовать” ее средствами генеративного ИИ.

Так что не будет преувеличением сказать, что главными принципами использования генеративного искусственного интеллекта в образовании должны быть ответственность, добросовестность и человечность. Без них использование и внедрение ИИ в разработке образовательного программного обеспечения обречено на поражение. Неважно, насколько далеко в ближайшие годы продвинется развитие таких инструментов – им понадобится человеческая экспертиза и контроль. Не стоит беспокоиться, что ИИ уничтожит в отрасли рабочие места. Возможно, у разработчиков и менторов продуктов для образования будет еще больше работы. Ведь с упрощением рутинных задач будут возникать и новые вызовы. 

Как внедрить генеративный ИИ в дизайн учебных продуктов

Над этим вопросом сегодня бьются технологические гиганты и образовательные стартапы по всему миру. Все потому, что вышеупомянутые недостатки генеративного ИИ наряду с возможностями создают для сферы образования и значительные риски. Применение ИИ в разработке программного обеспечения для образования на практике сталкивается с многочисленными практическими проблемами.

Например, использование общедоступных инструментов ИИ (того же ChatGPT) в ряде образовательных сценариев проблематично. К примеру, вы не сможете безопасно доверить подобным инструментам чувствительные данные для корпоративного обучения, и не сможете гарантировать, что сгенерированные такими инструментами материалы будут точными и релевантными. В то же время обучение и настройка алгоритмов для специализированных ИИ-продуктов в сфере образования также требует особой бдительности и технического опыта. Такой опыт сегодня имеют либо гиганты рынка eLearning, либо технологические команды, обладающие опытом работы над собственными образовательными продуктами.

Наша команда уже много лет развивает собственную образовательную платформу в области IT – WEZOM.Academy. У нас также есть опыт работы над решениями eLearning в сфере корпоративного образования, в частности в сфере логистики и производства. За 20 лет мы хорошо усвоили, что в сфере образования практически нет универсальных решений, подходящих любой организации. Использование пакетного софта или облачных решений – это всегда компромиссы, ведь ни один чужой сервис не может учесть в своей логике все особенности отдельно взятой индустрии и отдельно взятой компании. 

Как пример, мы приступили к созданию собственной LMS-системы для WEZOM.Academy, поскольку имеющиеся на рынке решения никак не могли удовлетворить все наши потребности в управлении курсами и учебным процессом. При этом посторонние сервисы требовали существенных затрат, которые мы решили направить на собственную разработку. Реализация собственного софта позволила увеличить продажи онлайн-курсов на 30%.

Но главное преимущество состоит в том, что именно индивидуальная разработка может должным образом гарантировать реализацию функций на базе сложных новейших технологий, подобных генеративному ИИ. По меньшей мере, с ней открываются максимальные возможности интеграции любых инструментов, обучение алгоритмов и контроль за безопасностью данных. Именно в таких условиях можно раскрыть потенциал ИИ при разработке образовательных проектов на 100%.

Платформы индивидуальной разработки предоставляют бизнесу и организациям независимость и свободу, которую невозможно получить при использовании софта или облачных услуг от постороннего вендора. 

Подведем итоги

Генеративный ИИ может стать очень полезным цифровым ассистентом для всех, кто занимается разработкой, подготовкой и обучением учебных программ, онлайн-курсов и продуктов для eLearning. Искусственный интеллект привносит в эту сферу автоматизацию рутинных задач и новые креативные возможности. Он может ускорить подготовку онлайн-обучения, сделать его более гибким и удобным для студента. 

Однако роль ИИ в разработке ПО для образования и построения образовательных программ еще не определена окончательно. Использование этих технологий должно быть крайне добросовестным и ответственным, должным образом учитывать все риски и ограничения. Подобные проекты должны опираться на значительный технологический опыт и экспертность в разработке диджитал-продуктов. Если вы ищете такой опыт и хотите узнать больше о возможностях технологий в образовании – не теряйте времени, обращайтесь за консультацией к нашим специалистам.