(Kiemelt fotó: Unsplash)
Valóban, az embereket kényelmetlenül érintheti a mesterséges intelligencia alapú tanárok és oktatók gondolata, mert olyan szakmák helyettesítésére szolgálhat, melyeket sokak szerint nem lehet – vagy nem szabad – robotokkal helyettesíteni.
Ezek az ellenzők valószínűleg azzal érvelnének, hogy az MI-tanárok szó szerint elvennék az emberséget egy olyan munkából, mely a hatékony oktatás elősegítéséhez olyan emberi tulajdonságokat igényel, mint az empátia és az együttérzés. Ezek az opponensek azonban tévednek, és aggodalmaik gyakran sokszor túlzóak is. Az MI-tanárok nem azért jönnek, hogy helyettesítsék az emberi tanárokat. Ehelyett arra használhatók, hogy javítsák a tanítási gyakorlatot, és megmutassák az oktatóknak, hogy a foglalkozásokon hol nem találják meg a közös hangot a diákokkal. Ha hatékonyan használják, a mesterséges intelligencia értékes eszközzé válhat bármelyik oktató számára, segítve őket a tanítási stílusuk, stratégiáik és a tanuló általános fejlődésének elemzésével, hogy megmutassa a legoptimálisabb tanítási metódusokat a tanulók tanulási kedvének fokozására.
A mesterséges intelligencia helye az oktatásban
A mesterséges intelligencia nagy szerepet játszik a tanulásban, mivel az iskolák technológiai szempontból egyre fejlettebbek lettek, és új oktatási módszereket igényelnek a fiatalok bevonása érdekében. A rendszert azért fejlesztették ki, hogy erősítse és személyre szabja az oktatást minden egyes tanuló számára, és kiegészítő információkat nyújtson, amikor a tanulási folyamat során összezavarodnak.
A tanulás támogatása
Az MI-programok megtaníthatják a tanulóknak az alapvető dolgokat a továbblépéshez, és azonnal válaszolhatnak is a felmerült kérdéseikre, sőt rendszeres visszajelzést is adhatnak. Az MI leírhatja, hogyan kell kijavítani a hibákat, elmagyarázza a megfelelő fogalmat is. A mai csevegőrobotok az MI-tanárok mintái, és sok iskola már alkalmazza is hellyel-közzel őket. A diákok szeretik az üzenetküldő platformokat, így a tanárok chatbotokkal bevonhatják őket a tanulásba és az oktatási folyamatban való szorosabb és tevékeny részvételbe is. A közösségi botokat úgy tervezték, hogy személyre szabott tanulást nyújtsanak, és a válaszok segítségével fedezni tudják a diákok tudásbeli hiányosságait.
MI-asszisztensek
A mesterséges intelligencia-tanárok távoli segítőként használhatók az e-tanulásban és az élethosszig tartó munkahelyi oktatásban is. Rutin kérdésekre válaszolnak, hogy mélyen megértsék az adott témát, sőt ezek a „korrepetitorok” navigátorként is működhetnek, és a tanulókról rendelkezésre álló adatokat felhasználva a számukra megfelelő (adottságaikhoz illő) dolgokat kínálhatják fel. A mesterséges intelligencia ellenőrizheti a tanulók időbeosztását, és a megfelelő időpontban beállíthatja az online kurzust is. Tudni fogja, hogy mennyi tananyag van még hátra a felfedezésre, és hol tartanak abban éppen, de segít az időbeosztásban és a pályán maradásban is. A mesterséges intelligencia többfeladatú segítő, és egyszerre több feladatot is elvégezhet. Az MI-asszisztensek megkönnyítik a tanulási közösségek működését, hogy a diákok együtt tanulhassanak. A cél a tanulási lehetőségeik maximalizálása és az egymástól való tanulás, a tudásmegosztás. Az új szoftveres lehetőségekkel a diákok egy személyre szabott tanulási metódust kapnak, és koncentráltabbak lesznek így eleve. A rendszer a korábbi tudásuk alapján példákat generál az új témák elmagyarázásához. A virtuális tanácsadó segíthet a tévképzetek megértésében is, és azok kizárásában. Az online útmutatással tiszta látásmódot és új készségeket szerezhetnek.
A tanulás érdekesebbé tétele
Nincs összhang aközött, ahogyan tanítunk és ahogyan az emberi agy működik. Az oktatás unalmas is lehet, és az MI segíthet élvezetessé tenni ez a fajta tanulást is. A kutatók bebizonyították, hogy ha a tanulók szeretik az oktatási folyamatot, jobban tanulnak, jobban megőrzik a tudást és jobban akarnak majd új dolgokat is felfedezni. Az új technológia arra ösztönzi őket, hogy tovább is tanuljanak. A mesterséges intelligenciával támogatott e-tanulás növelni fogja a diákok motivációját. Átalakítja a tanítási módszereket, és új, hatékony metódusokat von be a tanulás javítására. Ilyenek lehetnek a rendszeres tesztelés és más aktív felidézési technikák is.
Az MI segíthet a tanároknak
Sok pedagógus túlterhelt: folyamatos képzésben vesznek részt, és magas színvonalú anyagokat kell készíteniük. A kognitív számítógépes technológia integrált tananyagokat és dinamikus megoldásokat kínálhat a tanárok számára, melyekkel időt takaríthatnak meg. A mesterséges intelligencia segít a pedagógusok szakmai fejlődésében is. Számos online óratervezési eszköz és irányított segítség áll rendelkezésre már a tanulás javítására. A virtuális forrásközpont támogatja a fejlesztési folyamatot és növeli az eredményt. Az online tanterem interaktívabbá válhat, és a személyre szabott tanulási szoftverek lehetővé teszik a tanulók számára, hogy megválasszák, mikor és hogyan lépjenek tovább: akik gyorsan elsajátítják az ismereteket, továbbugorhatnak a következő tételre, míg a nehézségekkel küzdő tanulók nyugodtan gondolkodhatnak, segítséget is kérhetnek és többet gyakorolhatnak.
Már nem a távoli jövő gyakorlata
A Third Space Learning, mesterséges intelligencia-szoftverrel javítja 300 oktatóból álló globális hálózatának tanítási gyakorlatát. A brit székhelyű vállalat a világ minden tájáról szerződtet matematika-tanárokat, hogy közel 4000 brit általános iskola gyermekeit oktassák. A University College London (UCL) tudósaival együttműködve egy mesterséges intelligenciával segített korrepetálót tesztelnek. A több mint 100.000 órányi hallott és írott információt tartalmazó korrepetálási adatfolyamból kifejlesztett MI asszisztens célja, hogy visszajelzést és útmutatást adjon az oktatóknak az óravázlatokhoz. A mesterséges intelligencia mérőszámok segítségével az általa hatékony tanítási gyakorlatoknak tekintett módszereket használja fel, hogy a tanárokat felkészítsék arra, hogyan lehet a legjobban irányítani egy oktatást, bemutatni az információkat, vagy oktatni egy adott leckét. Ha például egy oktató eltér a témától az óra során, a mesterséges intelligencia szólhat neki, hogy térjen vissza a tárgyhoz. Vagy mondjuk egy oktató túl gyorsan beszél, és a tanuló elveszíti az érdeklődését, vagy nem tud lépést tartani vele. Ebben az esetben a mesterséges intelligencia azt mondaná a tanárnak, hogy lassítson, hogy a tanítványa újra bele tudjon kapcsolódni az órába. Egyelőre az MI beavatkozása minimális, és csak kezdetleges javításokra korlátozódik, de a szervezet reméli, hogy a jövőben komplexebb javaslatok felajánlására is képes lesz. A program tudósai és támogatói még így sem gondolják, hogy a szoftver, még a legfejlettebb formájában sem fogja helyettesíteni a tanárokat, de az ő szemszögükből nézve úgy vélik, hogy a mesterséges intelligenciában nagy lehetőségek rejlenek a jelenlegi tanítási gyakorlat drasztikus javítására.
A mai oktatás számára egy algoritmus nem tudja biztosítani a tanuláshoz oly fontos minden emberi elemet. A másodlagos információforrások és a kevésbé formális oktatási módok esetében azonban a mesterséges intelligencia gyakorlatiasabb szerepet játszhat. Legalábbis a Quizlet úgy tűnik, hogy ezt gondolja. Az online tanulással és oktatási forrásokkal foglalkozó vállalat idén februárban 20 millió dollár kockázati tőkeforrást vont be a mesterséges intelligencia-szolgáltatásai fejlesztésére. A végcél az, hogy a magántanárok elérhető, alacsony belépési költségű alternatíváját hozzák létre a világ minden táján élő diákok számára, akiknek esetleg nem áll módjukban hozzáférni vagy megfizetni további oktatási segítséget. Ez az új funkció valóban segít olyan irányított tanulási utat adni, mely a leghatékonyabban juttat el valakit a tanult információk elsajátításához. A Third Space Learning saját projektjéhez hasonlóan azonban a Quizlet sem várja el, hogy helyettesítse a tanárokat vagy a hivatalos oktatási rendszereket. Inkább egy elérhető és hasznos forrást kíván nyújtani, mely segíti a diákok által az osztályteremben tanult anyagot; a Quizlet a mesterséges intelligenciával az iskolai tudás kiegészítését, nem pedig helyettesítését építi ki. Ez csak néhány a vállalatok közül, melyek a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alkalmazását vizsgálják az oktatás javítása érdekében. E vállalatok többsége meglévő adatokat használ fel az MI-modellekhez, és így csak a rendelkezésükre álló adatokra korlátozódnak, hogy szolgáltatásaikat gazdagítsák. A Neuromation ezzel szemben szintetikus adatokat használ a gépi tanulási elemzésekhez. Egy olyan platformmal, mint a Neuromation, az oktatási intézmények felgyorsíthatják az MI-modelleik tanulási sebességét, így az idő és a költségek töredéke alatt hatékony, az életet megváltoztató MI-tanárokat hozhatnak létre.
Intelligens oktatórendszerek
A mesterséges intelligencia alkalmazása az oktatásban természetesen túlmutat a tanulói értékeléseken, és a tanulói tanulást támogató egyéb eszközökre is kiterjed, gyakran olyan beépített, „lopakodó” értékeléseket alkalmazva, melyeket a diákok nem is ismernek fel tesztként. A Carnegie Mellon Egyetem kutatói például új módszereket dolgoztak ki a szabályalapú MI intelligens oktatórendszereken keresztül történő felhasználására. Módszerük lehetővé teszi, hogy a diákok és a tanárok úgy hozzanak létre korrepetálásokat, hogy problémákat írnak be, és megmutatják azt az MI-nak, hogyan kellene megoldani azokat. Ha megtanulta, a „gépi elme” alkalmazza a megoldást; ha hibás, az ember kijavíthatja azt. Ezt követően az MI tovább építi a szabályokat, így a „gép” képes lesz más problémákra is alkalmazni a megoldásokat. Ez a funkció az eszközt sokkal gyorsabbá teszi a korrepetáló rendszer felépítésében, mivel az embereknek már nem kell a szabályokat a rendszerben újra majd felépíteniük. Egy tanár például körülbelül 30 perc alatt felépíthet egy 30 perces leckét – mindezt egy ingyenes eszköz segítségével. Ezek a rendszerek sokkal jobban skálázhatók, mint az emberalapú korrepetálás, és a tanulóknak személyre szabott támogatást nyújthatnak.
A gépi alapú mesterséges intelligencia használata ma már meglehetősen elterjedt az oktatásban. Például több vizsgáztató cég, például az Education Testing Service és a Pearson természetes nyelvi feldolgozást használ az esszék pontozásához. Az olyan cégek, mint a Coursera és az Udacity által működtetett, korlátlan internetes részvételt lehetővé tevő tömeges online nyílt tanfolyamok szintén integrálták a mesterséges intelligencia-pontszámítást az esszék elemzéséhez a tanfolyamokon belül. A legtöbb állam jelenleg szintén természetes nyelvi feldolgozást használ az éves felmérései esszéfeladatainak pontozására. Az ilyen technológia felhasználható az értékelés költségeinek csökkentésére is. A gépi tanulás és a természetes nyelvi feldolgozás kombinációját alkalmazva több szakértő azt vizsgálja, hogyan lehet automatikusan új és jó minőségű tesztfeladatokat generálni egy adott tudásanyag köré. Ezek kulcsfontosságúak ahhoz, hogy valóban megértsük, hogy a tanuló megértette-e az adott területet vagy sem. Egyes esetekben a szakértők úgy vélik, hogy a gépek hamarosan képesek lesznek olyan értékelési kérdéseket generálni, melyek személyre szabottan igazodnak a tanuló érdeklődési köréhez is.
A mesterséges intelligencia előnyei és kihívásai
A mesterséges intelligencia segíthet a diákoknak jobban és gyorsabban tanulni, ha minőségi tananyagokkal és oktatással párosul az alkalmazott módszer. Az MI-rendszerek segíthetnek abban is, hogy figyelmeztetik a tanárokat a szabad szemmel nem látható problémákra. Egyes esetekben, például az automatikus esszéértékelés esetében a tanárok és a diákok nem közvetlenül tapasztalják az eszközök előnyeit. Inkább az állam gyorsabban és hatékonyabban osztályozza a vizsgákat. Más esetekben a tanárok a közvetlen haszonélvezői lehetnek, hiszen kísérleteznek azzal, hogyan lehet a természetes nyelvi feldolgozáson alapuló értékeléseket beágyazni az írásprogramokba, hogy adatjelentéseket kaphassanak diákjaik íráskészségéről. Ezen előnyök ellenére egyértelműek az MI-vel kapcsolatos aggályok is. Az egyik fő kérdés a magánélet védelme. Hogyan védik ezek az eszközök a felhasználók magánéletét? Hogyan szerzik meg az iskolák a diákok és a szülők beleegyezését a bevezetésükhöz? Meg kell-e osztani az anonimizált adatokat a kutatókkal és más külső csoportokkal? Egy másik kérdés a szociális és érzelmi kapcsolatok értéke és az oktatás emberi élménye. Egyszerűen fogalmazva, a mesterséges intelligencia nem fogja helyettesíteni a tanárokat. A szakértők a mesterséges intelligencia hátrányaként az elfogultságra is rámutatnak. A gépek által kiszámított pontszámok több ezer teszt eredményein alapulnak majd. A teszteredmények gyakrabban tükrözhetik a lehetőségek hiányát, mint a képességek valós hiányát. A gépi pontozás nem lesz képes ezeket a különbségeket megtenni.
A szakértők egyetértenek abban, hogy a tesztelésben, a mesterséges intelligenciában és a nagy méretű adatokban mindig lesz elfogultság. Ezért az előítéletesség kiküszöbölése lehet, hogy rossz cél. Ehelyett a tesztelési rendszereket felügyelő politikai döntéshozóknak fel kell tenniük maguknak a kérdést, hogy mennyi és milyen típusú torzítás tolerálható, valamint hogyan biztosítható, hogy a torzítás ne érintse aránytalanul a diákokat faji, etnikai, jövedelmi, fogyatékossági vagy tanulói státusz alapján. Hogyan használjuk ki a mesterséges intelligencia előnyeit a tesztelés javítása érdekében? Először is jobban meg kell értsük, hol és hogyan fordul elő torzítás a tesztelésben. A teszteredményeknek tisztességesen és pontosan kell tükrözniük azt, hogy a tanulók mit tudnak és mit tudhatnak egy közös és igazságos mércével mérve. Ha azonban a teszteredmények következetesen faji mintázatokat mutatnak – és nem tükrözik a csoportok közötti valódi különbségeket -, akkor elfogultak lesznek. Az elfogultság előfordulhat abban, amit mérnek, vagy abban, ahogyan mérik és pontozzák. Ha megtaláljuk a tesztelési folyamatban hol fordul elő az elfogultság, ez segíthet a korrekciós lehetőségek feltárásában.
A jól megtervezett, a technológia legújabb vívmányait kihasználó formatív értékelések segíthetnek a tanulóknak gyorsabban és jobban tanulni. Ezek a mechanizmusok a tanítási és tanulási folyamat kritikus részét is képezik. Az intelligens korrepetálástól kezdve a lopakodó értékeléseken, a játékokon és a virtuális valóságon át a mesterséges intelligencia által épített minitesztek sokféle lehetőséget kínálnak arra, hogy ezt a technológiát bevonzó eszközök létrehozására használjuk. Ehhez az oktatási rendszernek erősebb beruházásokra van szüksége az új tesztelési technológiák kutatásába és fejlesztésébe, melyek a tanárok és a diákok rendelkezésére bocsáthatják a szükséges eszközöket.
