Больше всех из-за технологий беспокоятся родители - «Компьютеры и интернет» » Инсайдер новостей.
Все новости мира
на одном сайте

Больше всех из-за технологий беспокоятся родители - «Компьютеры и интернет»

Больше всех из-за технологий беспокоятся родители - «Компьютеры и интернет»
Новости России / Теннис / Медицина / Последние новости / Образование / СТАТЬИ / Бокс / Происшествия / Видео Новости / Общество / В мире / Криминал
08:35, 09 август 2022
920
0



Эксперт МГУ по нейросетям Николаева предсказала проверку контрольных и домашних работ при помощи ИИ

В ближайшие 10-20 лет у российских учителей появятся помощники в виде компьютерных программ на базе искусственного интеллекта, которые будут проверять домашние задания школьников, а также подбирать индивидуальные образовательные программы для каждого ученика. Об этом в интервью «Газете.Ru» рассказала руководительница направления прикладных образовательных проектов Центра компетенций НТИ по направлению «Технологии хранения и анализа больших данных» на базе МГУ имени М.В. Ломоносова Инга Николаева. По ее словам, применение технологий больших данных и искусственного интеллекта в образовании открывает большие перспективы по повышению его качества и эффективности, увидеть которые при идеальном раскладе можно уже в ближайшие десятилетия.
– Какие функции выполняет Центр компетенции НТИ «Технологии хранения и анализа больших данных»?

– Если говорить общими словами, то одна из главных целей наших проектов — поддержание повестки развития технологий, связанных с хранением и обработкой больших данных. Если же описывать деятельность Центра более предметно, то я бы разделила его функции на две большие группы.

К первой относится все, что с связано с фундаментальными исследованиями в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных. А ко второй, которую я как раз представляю, экспертно-аналитические исследования, создание и продвижение образовательных продуктов в различных сферах вроде технологического консалтинга, правоприменения в ИТ-сфере, маркетинга, образования и не только.

Команда «Направления прикладных образовательных проектов», которую я возглавляю, разрабатывает образовательные продукты с привлечением экспертов и преподавателей МГУ: образовательных курсов, мастер-классов и прочих просветительских мероприятий. Кроме того, мы занимаемся экспертно-аналитическими исследованиями в сфере развития человеческого капитала.

– Какие перспективы у технологии биг-дата есть в сфере образования? Как благодаря технологиям, которые вы изучаете и развиваете, процесс обучения изменится в ближайшие 10 лет?

– В ближайшие 10 лет образование должно стать более человекоцентричным.

Роль ИИ и больших данных в этом процессе исключительно высока.

Под человекоцентричностью я подразумеваю то, что система образования должна стать ориентированной на личность человека и учитывать его склонности, интересы и индивидуальные характеристики восприятия контента.

– То есть, благодаря ИИ в ближайшие 10 лет появятся персонифицированные образовательные программы для учеников и студентов?

– На мой взгляд, все постепенно к этому и идет. На текущий момент к персонализации траекторий – программ – мы только подходим: появляются стартапы и проекты с сильными ИИ-алгоритмами, способные работать с большими объемами данных. Однако говорить, что будет просто, нельзя. Есть ряд критичных сложностей, преодоление которых необходимо.

– Какие, например?

– Например, глубокая персонализация предполагает работу с ответом обучающегося и с результатами освоения им образовательной программы. На текущий момент алгоритмы это делают очень ограниченно. Второй важный аспект – уход от больших модулей. Компоненты образовательных программ должны стать меньше – один урок или даже часть урока. Только в этом случае программа станет адаптивной. Третье – проблема интеграции. Персонализация должна производиться не в рамках какой-то одной платформы или школы, а комплексно. То есть, чтобы все заработало, нужно объединить информационные системы школ, вузов, организаций дополнительного образования, платформ онлайн-курсов, а также централизованно обрабатывать данные из них.

Хотя ранее я назвала эти барьеры критичными, мы видим, как уверенно развиваются ИТ-продукты, образовательные организации, а также научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) в области персонализации образовательных программ. Поэтому ожидания в данной области в перспективе 5-7 лет у нас исключительно позитивные.

– Позволит ли биг-дата в будущем автоматизировать проверку домашних и экзаменационных работ?

– Однозначно, да.

По нашему мнению, с проверкой заданий может справиться относительно простой алгоритм – ведь это чаще всего задача сопоставления работы обучающегося и правильных вариантов ответа.

Проверка домашних заданий и экзаменационных работ чаще всего не требует глубокого понимания контекста, а ИИ-алгоритмы способны выстраивать взаимосвязи, обрабатывать и анализировать даже сложные тексты.

Но тут стоит отметить, что проверка работ не заканчивается на выставлении оценок – ученику ведь нужно дать обратную связь, которая часто необходима, чтобы он развивал знания, умения и навыки. С этим все сложнее.

– А сможет ли ИИ в ближайшие лет 10-20 заменить учителей в школах?

— Заменить вряд ли, а вот дополнить вполне может уже сейчас. Под «дополнить» я имею в виду повысить эффективность образовательного процесса для каждого ученика. Часто бывает, что у учителя не хватает времени на то, чтобы разобрать ответы и объяснить материал всему классу, подобрать материал для закрепления конкретного вопроса. С помощью ИИ можно решить эту проблему.

Например, если по результатам ученика видно, что у него трудности, скажем, с последовательностью действий, но нет проблем с самими арифметическими действиями, то ИИ может порекомендовать ему дополнительные материалы, подсказать отрывок, в котором учитель объяснял эту тему, подобрать примеры для тренировки, то есть всячески помочь ученику разобраться, сколько бы времени ему на это не потребовалось.

Таким образом, ребенок разберется в теме и, что немаловажно, не приобретет стойкой нелюбви к предмету. В то же время учитель сможет делать аналитику: смотреть, какие проблемы наиболее частые, какие темы наиболее сложные, чтобы оперативно вносить изменения в учебный процесс.

– Есть ли в России какое-нибудь лобби, участники которого противятся внедрению инноваций в школах?

– Насчет лобби ничего не скажу, но отмечу, что далеко не все позитивно относятся к внедрению ИИ и больших данных в образовании.

Наибольшее беспокойство технологии и последствия их экспансии вызывают у родителей школьников.

– В чем это выражается?

– Ну, они переживают, что ребенок весь день смотрит в монитор. При этом учитель, вероятнее всего, не видит всех учеников. Таким образом не создается некая нужная для проведения урока атмосфера.

Я согласна, что именно в рамках школьного образования ребенок требует внимания преподавателей и личного взаимодействия с ними. Но также я уверена, что часть работы преподавателя все равно может быть оптимизирована с использованием цифровых решений и алгоритмов. Опять же, технологии призваны помогать учителю и дополнять его, а не заменять.

– Обработка больших данных подразумевает их сбор. Могут ли тревожные родители как-нибудь воспрепятствовать этому процессу?

– В настоящее время Приказом Минобрнауки России от 22.01.2014 г. № 32 определен минимальный перечень сведений, которые родители обязаны предоставить школе.

Если какие-либо персональные данные были получены школой незаконно, например, ребенок самостоятельно заполнил анкету без ведома родителей, можно обратиться в школу с требованием
уничтожения незаконно полученных персональных данных, а также с отзывом согласия на их обработку, если такое согласие когда-либо действительно давалось.

Не лишним будет поговорить с учителем и объяснить, что не нужно обращаться к ребенку с просьбой заполнить какие-либо анкеты или формуляры, а в случае необходимости следует звонить напрямую самим родителям.

– Премьеры каких проектов Центра стоит ждать в ближайшем будущем?

— На данный момент мы активно готовим к запуску проекты, целевая аудитория которых — не студенты и преподаватели, а старшие школьники. Такие проекты во многом связаны с формированием у школьников знаний о собственных возможностях в цифровой экономике: какие вообще существуют профессии, как понять, какая в большей степени подходит, как успешно выйти на рынок труда и тому подобное.



Эксперт МГУ по нейросетям Николаева предсказала проверку контрольных и домашних работ при помощи ИИВ ближайшие 10-20 лет у российских учителей появятся помощники в виде компьютерных программ на базе искусственного интеллекта, которые будут проверять домашние задания школьников, а также подбирать индивидуальные образовательные программы для каждого ученика. Об этом в интервью «Газете.Ru» рассказала руководительница направления прикладных образовательных проектов Центра компетенций НТИ по направлению «Технологии хранения и анализа больших данных» на базе МГУ имени М.В. Ломоносова Инга Николаева. По ее словам, применение технологий больших данных и искусственного интеллекта в образовании открывает большие перспективы по повышению его качества и эффективности, увидеть которые при идеальном раскладе можно уже в ближайшие десятилетия. – Какие функции выполняет Центр компетенции НТИ «Технологии хранения и анализа больших данных»? – Если говорить общими словами, то одна из главных целей наших проектов — поддержание повестки развития технологий, связанных с хранением и обработкой больших данных. Если же описывать деятельность Центра более предметно, то я бы разделила его функции на две большие группы. К первой относится все, что с связано с фундаментальными исследованиями в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных. А ко второй, которую я как раз представляю, экспертно-аналитические исследования, создание и продвижение образовательных продуктов в различных сферах вроде технологического консалтинга, правоприменения в ИТ-сфере, маркетинга, образования и не только. Команда «Направления прикладных образовательных проектов», которую я возглавляю, разрабатывает образовательные продукты с привлечением экспертов и преподавателей МГУ: образовательных курсов, мастер-классов и прочих просветительских мероприятий. Кроме того, мы занимаемся экспертно-аналитическими исследованиями в сфере развития человеческого капитала. – Какие перспективы у технологии биг-дата есть в сфере образования? Как благодаря технологиям, которые вы изучаете и развиваете, процесс обучения изменится в ближайшие 10 лет? – В ближайшие 10 лет образование должно стать более человекоцентричным. Роль ИИ и больших данных в этом процессе исключительно высока. Под человекоцентричностью я подразумеваю то, что система образования должна стать ориентированной на личность человека и учитывать его склонности, интересы и индивидуальные характеристики восприятия контента. – То есть, благодаря ИИ в ближайшие 10 лет появятся персонифицированные образовательные программы для учеников и студентов? – На мой взгляд, все постепенно к этому и идет. На текущий момент к персонализации траекторий – программ – мы только подходим: появляются стартапы и проекты с сильными ИИ-алгоритмами, способные работать с большими объемами данных. Однако говорить, что будет просто, нельзя. Есть ряд критичных сложностей, преодоление которых необходимо. – Какие, например? – Например, глубокая персонализация предполагает работу с ответом обучающегося и с результатами освоения им образовательной программы. На текущий момент алгоритмы это делают очень ограниченно. Второй важный аспект – уход от больших модулей. Компоненты образовательных программ должны стать меньше – один урок или даже часть урока. Только в этом случае программа станет адаптивной. Третье – проблема интеграции. Персонализация должна производиться не в рамках какой-то одной платформы или школы, а комплексно. То есть, чтобы все заработало, нужно объединить информационные системы школ, вузов, организаций дополнительного образования, платформ онлайн-курсов, а также централизованно обрабатывать данные из них. Хотя ранее я назвала эти барьеры критичными, мы видим, как уверенно развиваются ИТ-продукты, образовательные организации, а также научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) в области персонализации образовательных программ. Поэтому ожидания в данной области в перспективе 5-7 лет у нас исключительно позитивные. – Позволит ли биг-дата в будущем автоматизировать проверку домашних и экзаменационных работ? – Однозначно, да. По нашему мнению, с проверкой заданий может справиться относительно простой алгоритм – ведь это чаще всего задача сопоставления работы обучающегося и правильных вариантов ответа. Проверка домашних заданий и экзаменационных работ чаще всего не требует глубокого понимания контекста, а ИИ-алгоритмы способны выстраивать взаимосвязи, обрабатывать и анализировать даже сложные тексты. Но тут стоит отметить, что проверка работ не заканчивается на выставлении оценок – ученику ведь нужно дать обратную связь, которая часто необходима, чтобы он развивал знания, умения и навыки. С этим все сложнее. – А сможет ли ИИ в ближайшие лет 10-20 заменить учителей в школах? — Заменить вряд ли, а вот дополнить вполне может уже сейчас. Под «дополнить» я имею в виду повысить эффективность образовательного процесса для каждого ученика. Часто бывает, что у учителя не хватает времени на то, чтобы разобрать ответы и объяснить материал всему классу, подобрать материал для закрепления конкретного вопроса. С помощью ИИ можно решить эту проблему. Например, если по результатам ученика видно, что у него трудности, скажем, с последовательностью действий, но нет проблем с самими арифметическими действиями, то ИИ может порекомендовать ему дополнительные материалы, подсказать отрывок, в котором учитель объяснял эту тему, подобрать примеры для тренировки, то есть всячески помочь ученику разобраться, сколько бы времени ему на это не потребовалось. Таким образом, ребенок разберется в теме и, что немаловажно, не приобретет стойкой нелюбви к предмету. В то же время учитель сможет делать аналитику: смотреть, какие проблемы наиболее частые, какие темы наиболее сложные, чтобы оперативно вносить изменения в учебный процесс. – Есть ли в России какое-нибудь лобби, участники которого противятся внедрению инноваций в школах? – Насчет лобби ничего не скажу, но отмечу, что далеко не все позитивно относятся к внедрению ИИ и больших данных в образовании. Наибольшее беспокойство технологии и последствия их экспансии вызывают у родителей школьников. – В чем это выражается? – Ну, они переживают, что ребенок весь день смотрит в монитор. При этом учитель, вероятнее всего, не видит всех учеников. Таким образом не создается некая нужная для проведения урока атмосфера. Я согласна, что именно в рамках школьного образования ребенок требует внимания преподавателей и личного взаимодействия с ними. Но также я уверена, что часть работы преподавателя все равно может быть оптимизирована с использованием цифровых решений и алгоритмов. Опять же, технологии призваны помогать учителю и дополнять его, а не заменять. – Обработка больших данных подразумевает их сбор. Могут ли тревожные родители как-нибудь воспрепятствовать этому процессу? – В настоящее время Приказом Минобрнауки России от 22.01.2014 г. № 32 определен минимальный перечень сведений, которые родители обязаны предоставить школе. Если какие-либо персональные данные были получены школой незаконно, например, ребенок самостоятельно заполнил анкету без ведома родителей, можно обратиться в школу с требованием уничтожения незаконно полученных персональных данных, а также с отзывом согласия на их обработку, если такое согласие когда-либо действительно давалось. Не лишним будет поговорить с учителем и объяснить, что не нужно обращаться к ребенку с просьбой заполнить какие-либо анкеты или формуляры, а в случае необходимости следует звонить напрямую самим родителям. – Премьеры каких проектов Центра стоит ждать в ближайшем будущем? — На данный момент мы активно готовим к запуску проекты, целевая аудитория которых — не студенты и преподаватели, а старшие школьники. Такие проекты во многом связаны с формированием у школьников знаний о собственных возможностях в цифровой экономике: какие вообще существуют профессии, как понять, какая в большей степени подходит, как успешно выйти на рынок труда и тому подобное.
Комментарии (0)
Добавить
Комментарии для сайта Cackle



Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика