Цифровая трансформация в образовании

Учитель будущего

Мы все слышим прогнозы о том, что автоматизация нарушит целые отрасли промышленности и отнимет у миллионов людей работу. До 45 % существующих рабочих мест уже можно автоматизировать с использованием современных технологий. Впрочем, это не слишком затрагивает сферу образования. После анализа более 2 тыс. работ на более чем 800 профессий McKinsey & Company сообщила, что из всех рассмотренных секторов «техническая осуществимость автоматизации является самой низкой в образовании» .

Нет никаких сомнений, что технологии все же будут по-прежнему оказывать сильное воздействие на глобальное образование – как за счет совершенствования учебного опыта, так и за счет расширения доступа к обучению. Массовые открытые онлайн-курсы (MOOC), преподаватели чатботов и планы уроков с использованием искусственного интеллекта (AI) – вот несколько примеров цифровой трансформации в отрасли. Но смогут ли роботы и искусственный интеллект полностью заменять учителей?

Эффективное образование включает не только передачу информации от учителя к ученику, оно требует сложных социальных взаимодействий и адаптации к потребностям каждого учащегося и их культурно-социальному контексту. Хороший учитель не просто реагирует на сильные и слабые стороны ученика, но и чутко откликается на его душевное состояние, стремится максими-зировать человеческий потенциал. Студенты также полагаются на учителей для руководства жиз-нью и наставничества. Глубокое и содержательное человеческое взаимодействие имеет решающее значение, и его очень сложно, наверное, даже невозможно автоматизировать полностью. Для автоматизации обучения потребуется искусственный общий интеллект. В отличие от узкого или специального интеллекта он должен понимать естественный человеческий язык, чутко относиться к эмоциям, планировать, разрабатывать стратегии и принимать оптимальные решения в непредсказуемых обстоятельствах. Это будет машина, которая сможет действовать, как человек… И такой еще нет. Просто потому, что сложно всецело автоматизировать процесс обучения. Однако это не означает, что проблему не пытаются решить. Скажем, Джилл Уотсон, преподаватель в Технологическом институте Джорджии, является искусственным интеллектом IBM, который внедряется в университетах по всему миру. Робот может ответить на вопросы студентов с точностью до 97 %. Подобные технологии также имеют приложения для оценки и обеспечения обратной связи. Например, один из проектов достиг 0,945 корреляции с человеческими ресурса-ми. Это может оказать существенное влияние на онлайн-образование и значительно увеличить ставки онлайн-обучения студентов. Любой студент с доступом к интернету получает и доступ к информации и бесплатным курсам (MOOC) университетов по всему миру. Но не все студенты способны формировать индивидуальные отзывы. И такие чаты, как Джилл Уотсон, позволяют студентам проверять свою работу и отвечать на все вопросы по минимальной цене. Алгоритмы искусственного интеллекта также играют важную роль в персонализации образования. Анализ данных помогает улучшить результаты учащихся, оценивая сильные и слабые стороны обучения каждого и создавая программы, ориентированные на массу. Алгоритмы могут анализировать информацию об учащихся и создавать гибкие программы, которые адаптируются на основе обратной связи в режиме реального времени. По оценке Глобального института McKinsey, все эти данные могут высвободить до 1,2 трлн. долларов США в масштабах мировой экономики. Но технологическая революция не решит всех проблем системы образования. Устаревшие учебные планы, стандартизированные тесты и акцент на кратковременных знаниях требуют трансформации образовательного процесса в целом. Мы должны быть новаторами, не только реализуя современные возможности автоматизации, но и относительно всего учебного контента, стратегии и политики отрасли.

Подготовлено по информации Райи Бидшахри (Raya Bidshahri).

Подробнее