Як ШІ допомагає в розробці програмного забезпечення для освіти

Генеративний штучний інтелект та великі мовні моделі (LLM) вже змінили світ. Просто зараз нові інструменти переформатовують економіку, ринок праці, сфери медицини та освіти. В останній галузі зрушення можуть бути особливо помітними, адже генеративний ШІ здатний збирати, сегментувати, структурувати та формувати найрізноманітніший контент. Тобто, він може робити чималий пласт роботи, що з’їдає буденність розробників освітніх програм та дизайнерів навчальних курсів. Поговорімо про роль генеративного ШІ у створенні продуктів для e-learning. Які можливості він дає? Як його сприймати? Як складний інструмент? як цифрового асистента? Чи може, як конкурента, що готовий знищувати робочі місця в галузі?

Як працює генеративний ШІ

Аби тверезо оцінювати можливості ШІ в розробці продуктів для освіти, варто принаймні в загальних рисах розуміти, як вона працює. Якщо описувати усе просто, то алгоритми генеративного ШІ в рамках свого навчання обробляють величезні обсяги даних, аби визначити у них повторювані патерни та структури. Ці віднайдені патерни модель ШІ згодом застосовує для створення нового, оригінального контенту. 

Наприклад, найпопулярнішого ШІ-чатбота ChatGPT навчали на величезній базі контенту з мережі: понад 8 мільйонів документів, включно з матеріалами Вікіпедії, книгами, новинними ресурсами та блогами. Умовно кажучи, ChatGPT “перечитав увесь інтернет” й навчився розуміти природну мову. Після цього релевантність його відповідей на запити налаштували з огляду на реакцію людей, через систему Reinforcement Learning from Human Feedback. 

Відтак ChatGPT навчився відповідати на питання людини, підтримувати діалог, обробляти та генерувати майже будь-який текстовий контент – варто лише правильно та детально сформулювати вимоги до нього. Аналогічним чином ШІ-моделі на кшталт Midjourney та  Stable Diffusion можуть генерувати зображення. 

Усе це відкриває неймовірні можливості в області дизайну освітніх продуктів. Уявіть, ви можете віддати чатботу великий і складний академічний текст, і він за секунди сформує з нього невелике саммарі, написане простою мовою – для масової аудиторії. Водночас інструмент на кшталт Midjourney створить для цього саммарі ілюстрації, чи принаймні надасть шаблони графіки для швидкого доопрацювання. Відтак матеріал, який раніше готувався б тиждень, тепер теоретично можна зробити за день. 

Галузь онлайн-освіти радо вітає допомогу ШІ при створенні навчального ПЗ та підготовці контенту. Інвестори тим часом бачать в ШІ-технологіях величезну перспективу. За оцінками Allied Market Research, у 2022 році вартість ШІ-продуктів на глобальному освітньому ринку досягла позначки у  $2,5 млрд, а до 2032 року цей ринковий сегмент виросте багаторазово – до $88 млрд, демонструючи неймовірні показники середньорічного темпу зростання у 43%. Драйвером такого вибухового розвитку буде запит на персоналізовану освіту, адаптивне навчання, віртуальних асистентів та смарт-коучінг. 

Як застосувати генеративний ШІ в розробці освітніх проєктів

Загалом можна виділити два напрямки використання генеративного ШІ в освіті. Перший – безпосереднє впровадження інструментів штучного інтелекту для покращення досвіду учнів, розробка навчального софта з ШІ. Другий – застосування засобів ШІ для спрощення й прискорення роботи над навчальним контентом.

Типовий приклад першого шляху – впровадження великої мовної моделі GPT-4 у надпопулярний сервіс для вивчення мов Duolingo. Новий функціонал додатку на базі ШІ вже тестується у деяких регіонах. Користувачі отримують можливість вести природні діалоги іноземними мовами з новим чатботом та розбирати свої помилки. Не варто сумніватися, що шляхом Duolingo скоро піде увесь ринок. Зростання ролі ШІ при розробці освітнього ПЗ перетворюється на визначальний тренд галузі. 

Приклад другого шляху демонструє ще один популярний в усьому світі освітній сервіс, Coursera. Він запускає не лише ШІ-асистента для користувачів під назвою Coach, але й інструменти для освітян, що допоможуть створювати контент швидше та масштабніше. І при тому не жертвувати його якістю. Засоби Coursera на базі генеративного ШІ дозволяють автоматично генерувати навчальні матеріали на основі лише декількох базових похідних, що задаються автором-людиною.  Зокрема, ШІ ладен згенерувати структуру навчального курсу, матеріали, завдання, словники – усе, аби допомогти автору в рази скоротити швидкість і вартість створення якісного контенту. 

Ще один крок в цьому напрямку – автоматизація освітніх процесів та побудова персонального підходу. Як приклад наведемо американську eLearning платформу StepWise, яка пропонує низку можливостей ШІ для вивчення STEM-дисциплін (тобто, точних наук, технологій, інженерії та математики). Даний кейс використання ШІ в розробці програмного забезпечення для навчання примітний аналітикою, що дозволяє автоматично і точно визначити індивідуальний прогрес кожного студента у предметі та надати йому персоналізовані матеріали й рекомендації. На цій базі платформа пропонує широкий функціонал: інтерактивні уроки, адаптивні опитування та зворотний зв’язок у реальному часі.

Відтак ШІ бере на себе рутину, а вчителям залишається лише керувати загальним напрямком курсу й приділяти більше часу консультаціям з учнями.

Якщо підходити до питання більш конкретно, то як ШІ може просто зараз допомогти розробникам освітніх курсів та продуктів для eLearning? Ми вирішили не описувати сценарії самостійно, а поставити це питання ШІ-чатботу Bing від Microsoft. Сьогодні це, мабуть, найдоступніший користувачам інструмент на актуальній мовній моделі GPT-4. Він відписав наступні варіанти:

• Генерація текстового контенту: підручників, статей, завдань, тестів тощо. Контент можна створювати з урахуванням теми, рівня складності та цільової аудиторії. Наприклад, генеративний ШІ може створити коротке введення в історію України для старшокласників, або детальний огляд сучасних технологій ШІ для студентів коледжу;

• Генерація графічного контенту, такого як зображення, діаграми, анімації, відео тощо. Це матеріал для візуалізації концепцій, фактів, процесів. Наприклад, генеративний ШІ може створити зображення атомної структури водню або відео про життєвий цикл метелика;

• Генерація інтерактивного контенту, такого як симуляції, ігри, віртуальна реальність тощо – для забезпечення практичного досвіду й зворотного зв’язку з боку учнів. Наприклад, генеративний ШІ може створити симуляцію хімічної реакції, або елементарну гру для вивчення іноземної мови. 

• Генерація адаптивного контенту, який автоматично налаштовується й формується під індивідуальні особливості учнів. Наприклад, генеративний ШІ може змінювати складність, обсяг та формат контенту в залежності від рівня знань, стилю навчання та особистих інтересів слухача курсу. 

Це доволі компетентна відповідь, яка була згенерована чатботом миттєво, у відповідь на просте й недеталізоване запитання. На додачу бот згадав не лише про потенціал ШІ, але й про низку викликів і ризиків його використання: етичних, юридичних, педагогічних та технічних. 

Отже, генеративний ШІ на практиці може щонайменше накидати ідей, які фахівець може оцінити й розвинути самостійно. Типовий ШІ-чатбот типу Bing або ChatGPT також може структурувати, адаптувати або редагувати тексти. Ви можете, наприклад, надати йому текст академічної статті з історії, і він перетворить його на набір тез за вашим запитом. Або ж він може консолідувати інформацію з різних джерел та адаптувати їх в одну цілісну статтю. Засоби генерації зображень можуть створювати як ілюстрації та візуальні рішення для оформлення курсу, так і інфографіки й блок-схеми, базуючись безпосередньо на текстах або запитах автора. Можливості ШІ в розробці освітнього програмного забезпечення можуть прискорити розвиток диджитал-платформ через можливості генерації коду. Уявіть, що для створення нового модулю LMS не потрібно залучати розробників, адже освітяни можуть згенерувати код для нього власними силами. 

Простір використання подібних інструментів залежить лише від креативності та потреб автора. Наприклад, генеративний ШІ цілком може генерувати сценарії для відеороликів за текстом статті або темою курсу. Його можна застосовувати для створення освітніх квестів та ARG-ігор. Не можна забувати й про можливості ШІ у розпізнаванні голосу й мови,  комп’ютерного зору тощо. 

Якими мають бути принципи використання ШІ в освіті 

Ми не забули, як реліз ChatGPT минулого року сколихнув галузь освіти, але зовсім не з кращого боку – освітяни зіткнулися із використанням цього сервісу для недобросовісної роботи над домашніми завданнями. Адже генеративний ШІ цілком може вирішувати типові математичні завдання, чи писати есе за творами зарубіжної літератури.  

Використання ШІ в розробці програмного забезпечення для освіти може здаватися виключно технічним завданням. Але насправді в цьому питанні не менш важливі етичні підвалини. Чому? Тому що у сфері освіти все базується на довірі між викладачами та студентами. Якщо цю довіру зруйнувати, то ШІ перетвориться не на джерело нових можливостей, а на величезну проблему, яку потрібно буде вирішувати. 

Варто сказати про всі недоліки генеративного ШІ та тверезо оцінювати їх: 

• ШІ насправді не має суджень і компетентності – натомість він лише генерує контент за визначеними патернами і прописаними людиною запитами. Відтак далеко не всі його результати заслуговують на довіру, той же ChatGPT може давати неправдиві відповіді й фактичні помилки, а іноді й взагалі генерувати беззмістовний текст, стикаючись з невдалими запитами. Тож проблема фактчекінгу в освіті нікуди не зникає. 

• Використання ШІ створює нові ризики для приватності даних. Чимало пересторог на шляху розповсюдження технології пов’язані з неготовністю організацій довіряти чутливі дані бізнесу або персональні дані користувачів алгоритмам штучного інтелекту, адже контролювати захист цих даних стає вкрай важко. 

• Один з найбільших проблемних моментів використання ШІ в розробці ПЗ для освіти стосується креативності. Не варто пояснювати, що наповнення навчальних програм шаблонними згенерованими текстами – це сумнівний приклад впровадження технології в освіту. Такий контент по факту не принесе користі ані студентам, ані розробникам навчальних програм. 

Натомість розробники курсів мають ретельно аналізувати свою роботу й знаходити в ній області зростання, які можна закрити за допомогою технологій. Необхідно також ретельно аналізувати джерела й навчальні матеріали, шукати для освітніх продуктів максимальну додаткову цінність та “шліфувати” її засобами генеративного ШІ. 

Тож не буде перебільшенням сказати, що головними принципами використання генеративного штучного інтелекту в освіті мають бути відповідальність, сумлінність та людяність. Без них використання та впровадження ШІ в розробці освітнього програмного забезпечення приречене на поразку. Байдуже, наскільки далеко найближчими роками просунеться розвиток таких інструментів – їм знадобиться людська експертиза та контроль. Не варто турбуватися, що ШІ знищить в галузі робочі місця. Можливо, у розробників та менторів продуктів для освіти навіть буде ще більше роботи. Адже зі спрощенням рутинних завдань будуть виникати й нові виклики. 

Як впровадити генеративний ШІ в дизайн навчальних продуктів

Над цим питанням сьогодні б’ються технологічні гіганти та освітні стартапи по всьому світу. Усе тому, що названі вище недоліки генеративного ШІ поруч з можливостями створюють для сфери освіти й суттєві ризики. Застосування ШІ в розробці програмного забезпечення для освіти на практиці стикається з численними практичними проблемами.

Так, використання загальнодоступних інструментів ШІ (того ж ChatGPT) у низці освітніх сценаріїв є проблематичним. Наприклад, ви не зможете безпечно довірити подібним інструментам чутливі дані для корпоративного навчання, і не зможете гарантувати, що згенеровані такими інструментами матеріали будуть точними та релевантними. Водночас навчання та налаштування алгоритмів для спеціалізованих ШІ-продуктів для галузі освіти також потребує особливої пильності й технічного досвіду. Такий досвід сьогодні мають або гіганти ринку eLearning, або технологічні команди, що мають досвід роботи над власними освітніми продуктами.

Наша команда вже багато років розвиває власну освітню платформу у галузі IT – WEZOM.Academy. Ми також маємо досвід роботи над рішеннями eLearning у сфері корпоративної освіти, зокрема у сфері логістики та виробництва. За 20 років на ринку ми добре засвоїли, що у сфері освіти практично немає універсальних рішень, які підійдуть будь-якій організації. Використання пакетного софту або хмарних рішень – це завжди компроміси, адже жоден чужий сервіс не може врахувати у своїй логіці всіх особливостей окремо взятої індустрії та окремо взятої компанії. 

Як приклад, ми стали до створення власної LMS-системи для WEZOM.Academy, тому що наявні на ринку рішення ніяк не могли задовольнити усіх наших потреб в управлінні курсами та навчальним процесом. При цьому сторонні сервіси вимагали суттєвих витрат, які ми врешті й вирішили спрямувати на власну розробку. Реалізація власного софту врешті дозволила збільшити продажі онлайн-курсів на 30%.

Але головна перевага полягає в тому, що саме індивідуальна розробка може належним чином гарантувати реалізацію функцій на базі складних новітніх технологій, подібних генеративному ШІ. Щонайменше з нею відкриваються максимальні можливості інтеграції будь-яких інструментів, навчання алгоритмів та контролю над збереженням даних. Саме в таких умовах можна розкрити потенціал ШІ при розробці освітніх проєктів на 100%.

Платформи індивідуальної розробки надають бізнесу та організаціям незалежність і свободу, яку неможливо здобути при використанні софту чи хмарних сервісів від стороннього вендора. 

Підіб’ємо підсумки

Генеративний ШІ може стати вкрай корисним цифровим асистентом для усіх, хто займається розробкою, підготовкою та навчанням навчальних програм, онлайн-курсів та продуктів для eLearning. Штучний інтелект несе у цю галузь автоматизацію рутинних завдань та нові креативні можливості. Він може прискорити підготовку онлайн-навчання, зробити його більш гнучким й зручним для студента.  

Однак роль ШІ в розробці ПЗ для освіти та побудові освітніх програм ще не визначена остаточно. Використання цих технологій має бути вкрай сумлінним та відповідальним, належним чином враховувати усі ризики й обмеження. Подібні проекти мають спиратися на значний технологічний досвід та експертність у розробці диджитал-продуктів. Якщо ви шукаєте такого досвіду й хочете більше дізнатися про можливості технологій в освіті – не втрачайте часу, звертайтеся по консультацію до наших фахівців.