Искусственный интеллект

Искусственный интеллект - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Технология искусственного интеллекта предполагает умную персонализацию обучения в 3 сферах: "умная педагогическая модель" (эффективные модели преподавания), "умная среда обучения" (визуализация и интерактивизация предмета обучения), "модель ученика" (занимает ключевую роль в образовательной среде).

"Умная педагогическая модель" основана на 3 компонентах: productive failure (способствует формированию культуры ученика не бояться ошибок и продолжать учиться); feedback (подсказки, интерактивные wikihow помогают ученику разобраться с новыми знаниями, интерактивные haptics); задания для проверки и мониторинга обучения. "Умная среда обучения" состоит из элементов, способствующих формированию навыков критического мышления, анализа, систематизации и применения различных подходов к решению проблем - метакомпетенций (4к). "Модель ученик" включает 3 компонента: предыдущие достижения и сложности ученика, эмоциональное состояние ученика и вовлеченность ученика в обучение.

Технологические решения искусственного интеллекта (в сочетании с другими технологическими решениями), обладающие потенциалом в образовании, могут быть сфокусированы вокруг следующих прикладных задач (классов продуктов) в образовании:

1. Симуляция поведения учителя, в перспективе - использование технологии для создания "обучающих компаньонов", которые будут учить человека на протяжении всей его жизни, определять изменения в уверенности и мотивации учащегося и в случае надобности помогать ему.

2. Биометрия. Технология искусственного интеллекта может быть использована для решения вопросов идентификации и аутентификации в цифровых системах учения и обучения, сбора неструктурированных данных для последующей обработки и интерпретации в помощи учению, как учебные продукты для идентификации живых объектов, например, в биологии, как учебные продукты в рамках лабораторных работ школьников и т.п.

3. Обработка естественного языка. Технология искусственного интеллекта может быть использована для:

- накопления данных и анализа структур естественных языков, "отвечающих" за идентификацию и производство образовательных смыслов, выразительности и образовательной коммуникации;

- выразительности в целом, производства "цифровых двойников" действий учащегося в учебных целях создания письменных текстов/интеракций в контексте обучения, целого ряда других.

4. Речевые технологии. Технология искусственного интеллекта может использоваться для:

- алгоритмизации простых коммуникаций в сервисных в отношении к образовательному процессу системах (подсказки и навигация по учебному материалу и программам);

- голосового управления учебными устройствами и материалами, перевода речи из письменной в устную и обратно, анализа содержания устных и письменных текстов, ряд других.

5. Рекомендательные системы. Технология искусственного интеллекта может использоваться для выявления скрытых закономерностей учения, совершенствования образовательных программ, ориентированных на персонализацию и индивидуализацию (адаптирующиеся учебные материалы и программы), подбора влияющих компонент эффективности учения (например, подбора по принципу соответствия темпо-ритмальных характеристик учителя и ученика, соответствия областей их интереса и т.п.), логистики персонализированного учебного расписания (учебного плана), ряда других.

6. Компьютерное зрение. Технология искусственного интеллекта может быть использована для проведения практических работ в рамках образовательных программ как "лабораторное оборудование", показывающее невидимые глазу явления, решения логистических задач обслуживающих систем (проход, питание, безопасность и т.п.), оценивания/проверки учебных, в том числе домашних и самостоятельных работ, идентификации степени оригинальности учебных работ, проверки правильности восприятия изображений, ряда других.