Знак информационной продукции (Федеральный закон № 436-ФЗ от 29.12.2010 г.)

Переводчик: Камилл Ахметов

Руководитель проекта: Екатерина Васильцова

Дизайн обложки: Алина Лоскутова

Арт-директор: Татевик Саркисян

Корректоры: Елена Сербина, Наташа Казакова

Верстка: Белла Руссо

В книге упоминаются социальные сети Instagram и/или Facebook – продукты компании Meta Platforms Inc., деятельность которой по реализации соответствующих продуктов на территории Российской Федерации запрещена как экстремистская.

Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

© VIKING An imprint of Penguin Random House LLC

© 2024 by Salman Khan

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина ПРО», 2025

⁂

Введение

Андрей Комиссаров, системный методолог сферы образования,

архитектор ИИ-решений,

автор Telegram-канала «Дизайн образования»

@lxd_education

Мы живем в уникальное время – время новой технологической революции, в эпоху искусственного интеллекта. Сами по себе алгоритмы ИИ известны достаточно давно, но с появлением больших языковых моделей эта технология стало широкодоступной, пришла в нашу повседневную жизнь, нашу работу и наше образование.

Словосочетание ChatGPT сегодня известно практически всем, но далеко не все понимают, какие возможности появляются с приходом в образование больших языковых моделей.

Образование, особенно в средней школе, крайне инерционно, и изменения приживаются здесь довольно трудно. Первая эмоция, испытываемая нами с приходом ИИ, – это страх. В школах – страх, что учителей заменят роботы, в вузах – что все работы за студентов напишет ИИ, а профессора ничего не смогут с этим поделать, в крупных компаниях – что на волне модного веяния придется переделывать всю систему корпоративного обучения, а как – непонятно.

Что же нам принес ИИ? С одной стороны, применение больших языковых моделей, таких как GigaChat и ChatGPT, делает нас немножко супергероями – существенно уплотняя наше время, снимая с нас множество рутинных задач и делая нас более эффективными. С другой стороны, ИИ обнажил целый ряд существенных недостатков современных образовательных систем.

В школах ИИ подсветил то, что учащиеся далеко не всегда понимают учителя и учебник, накапливая эффект педагогической запущенности.

В вузах ИИ выявил, что проверка достижения образовательного результата с помощью текста (курсовые и рефераты) и теста вовсе не показывает «способность к деятельности», предполагаемую компетентностным подходом.

В корпоративном обучении ИИ указал на то, что данные «участия» и «одобрения», собираемые в процессе прохождения курсов, также ничего не говорят о «готовности к деятельности».

При этом и сам ИИ оказался не без греха – большие языковые модели типа ChatGPT, применяемые «из коробки», в чистом виде часто выдают «галлюцинации» – сочетания верных знаний и полнейшего бреда рандомной генерации, на первый взгляд не вызывающие вопросов и поданные так органично, что неспециалист часто не замечает подвоха.

Как же применять ИИ в образовании грамотно? Как сделать его не пугалом, а удобным и крайне полезным инструментом? Как избежать галлюцинаций, но при этом не превратить образование в поиск и применение готовых домашних заданий (ГДЗ) на основе ИИ?

Эта книга – своеобразный портал в новые миры, миры датацентричного образования, где ИИ-технологии, применяемые разумно и ответственно, дают невиданные доселе возможности.

Салман Хан создал крупнейшую в мире платформу онлайн-обучения и стал первопроходцем, разработавшим ИИ-тьютор на основе большой языковой модели ChatGPT. Но и в России, во многом благодаря серьезному математическому и гуманитарному образованию, нашлись умельцы, создающие образовательные системы на ИИ.

В книгу Хана «Новые миры образования» мы добавили главу, в которой решили рассказать о разработках, созданных совместно с ИИ-лабораторией «Море данных» – уникальным коллективом талантливых специалистов из сферы образования и науки о данных. Из этой главы вы узнаете, как избегать галлюцинаций, используя мультиагентные системы на основе ансамбля алгоритмов, как создавать знаниевые графы и зачем они нужны, как собирать цифровой след образовательного опыта и на основе «петли обратной связи» предоставлять формирующее оценивание.

Мы приглашаем вас отправиться вместе с нами в «новые миры образования», и, поверьте, это только начало.

Андрей Комиссаров

Вступительное слово от соавторов книги
ООО «Море данных»

Что происходит, когда несколько умных, талантливых людей с уникальным опытом и общими интересами сходятся вместе? Рождается что-то прекрасное. Так началась и история нашего пути, нашего плавания в безбрежном море данных.

Наша команда – это специалисты сферы образования, педагоги и педагогические дизайнеры, дата-сайентисты, дата-инженеры и специалисты в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, ведомые общей мечтой. Этой мечтой стало создание инструментов нового, персонализированного и адаптивного, прозрачного и человекоцентричного образования, построенного на данных.

С появлением ИИ мы поняли, что нашей мечте вот-вот суждено осуществиться. ИИ-лаборатория «Море данных» выпускает уникальные образовательные решения на основе алгоритмов ИИ и работы с данными цифрового следа. Сочетание экспертности в разных сферах позволяет нам создавать инновационные образовательные сервисы как для частных и общеобразовательных школ, так и для вузов, корпоративных университетов, организаций, министерств и ведомств и даже для самообучения.

Для наших заказчиков мы разработали:

● первый полноценный проактивный ИИ-тьютор, сопровождающий студента по образовательному материалу и работающий на «петле обратной связи»;

● инструмент взаимного и формирующего оценивания на основе ИИ;

● ИИ-конвертер устаревших курсов в современные интерактивные образовательные форматы;

● нейросетевой анализатор речи, дающий детальные рекомендации по ее развитию;

● цифровой фантом преподавателя, способный отвечать на вопросы студентов в реальном времени.

Если вы хотите воплотить свои мечты в реальность, если готовы приблизить будущее и не боитесь нового, приглашаем вас отправиться вместе с нами в новые миры образования. Откройте для себя море данных!

Наш веб-сайт: datasea.me

(скачайте нашу брошюру в формате. pdf по ссылке: datasea.me)

Искренне ваши,

ООО «Море данных»

Ии-тьютор как базовый элемент образовательной системы

Учебный дизайн (Instructional Design) состоит из четырех составляющих: методология, процесс, научная дисциплина и практика. Далее мы рассмотрим организацию процесса обучения и внедрение в этот процесс ИИ-ассистента на основе нейросетей.

В современном образовательном процессе обучающиеся часто взаимодействуют с видео- и текстовыми материалами. Можно предположить, что просмотр образовательных видеороликов требует навыков, сходных с теми, которые необходимы для эффективного чтения.

Компетенция чтения представляет собой фундаментальную, часто бессознательную составляющую обучения, на основе которой формируются знания в различных областях – гуманитарные, точные и естественные науки. Кроме того, компетенция чтения лежит в основе формирования алгоритмов профессионального и социального поведения, обогащения культурными ценностями, создания личной картины мира, а также развития критического и творческого мышления. Она позволяет осмысливать и интерпретировать информацию, полученную из различных источников, включая тексты и видеоматериалы.

В этом контексте компетенцию чтения можно рассматривать как ключевой фактор, влияющий на эффективность обучения. При этом необходимо учитывать, что обучение – процесс индивидуальный и внутренний. Поэтому важно четко понимать смысл разработки стратегии обучения не только в общем (на всю компанию), но и в частности (для каждого обучаемого).

При разработке стратегии организации процесса обучения необходимо планировать, как и посредством каких обучающих активностей можно инициировать внутреннюю интеллектуальную работу слушателей. Это необходимо, чтобы слушатель не только запоминал учебную информацию, но и формировал понимание о разнообразном применении обучающих материалов и способов поведения в том числе в своей профессиональной деятельности.

Концепция учебной стратегии берет начало в теории обучения, разработанной Робертом Ганье. В частности, она основана на идее о том, что процесс обучения можно рассматривать как последовательность учебных событий, которые инициируются преподавателем и/или учебным контентом. Эти события определяют деятельность слушателя, которая, в свою очередь, влияет на внутренние психические процессы.

Последовательная реализация учебных событий обеспечивает полноценный процесс обучения, который можно рассматривать как совокупность двух параллельных, но взаимодополняющих процессов: преподавания и учения. Преподавание представляет собой процесс передачи знаний и навыков от преподавателя к ученику, тогда как учение – это процесс усвоения и интерпретации информации обучаемым. Эта концепция имеет важное значение для разработки эффективных учебных стратегий. Она подчеркивает необходимость учитывать не только содержание обучения как таковое, но и индивидуализировать процесс обучения для каждого обучаемого.

В современном образовании есть две ключевые фигуры: преподаватель и тьютор. Хотя эти термины часто используются взаимозаменяемо, между ними есть существенные различия.

Преподаватель отвечает за передачу новых знаний слушателям. В его задачи входит планирование и разработка курса, проведение лекций и семинаров, а также оценка и обратная связь.

Тьютор занимается индивидуальным обучением и поддержкой обучаемых.

Одно из принципиальных различий между преподавателем и тьютором – подход к обучению. Преподаватель обычно работает с группой слушателей и передает (транслирует) знания в рамках определенного курса или программы. Тьютор работает с каждым обучаемым индивидуально и адаптирует учебные материалы к конкретным потребностям и способностям обучаемого.

Эти различия могут иметь важные последствия для проектирования процесса обучения взрослых.

Преподаватель может передать знания, но его функции ограничены рамками курса, программы, лекционными часами. Тьютор может адаптировать программу к конкретным потребностям студента и обеспечить индивидуальное обучение, что приведет к более высоким результатам обучения. Но бизнес не может нести большие финансовые траты на корпоративное обучение и обеспечивать тьюторами всех обучаемых в компании.

В современной образовательной среде искусственный интеллект (ИИ) играет все более значимую роль в поддержке процесса обучения и подменяет собой живого тьютора. Одним из примеров и является ИИ-тьютор – комплексная система, основанная на нейросетях, предобученных на массиве корпоративных учебных материалов и дополнительном образовательном контенте.

ИИ-тьютор предназначен для взаимодействия с обучаемыми в режиме текстового или речевого общения, что позволяет ему предоставлять индивидуализированную поддержку и руководство процессом обучения. Основная цель ИИ-тьютора – помочь обучаемым не только освоить новые знания и запомнить новую информацию, но и выработать понимание того, как эти знания могут применяться в повседневной профессиональной деятельности.

Кроме того, ИИ-тьютор направлен на развитие не только профессиональных знаний и умений, но и критического мышления и навыков решения проблем. Это достигается путем организации обучающего диалога, в ходе которого ИИ-тьютор задает вопросы и получает ответы от обучаемых, что позволяет ему оценить их уровень понимания и предоставить соответствующую поддержку.

Наиболее простым и доступным методическим приемом для реализации обучающих диалогов с ИИ-тьютором могут быть специальные учебные вопросы для каждого уровня таксономии уровней знаний (по Б. Блуму).

Вопросы для уровня таксономии «оценка/оценить»:

● Что является наилучшим для …?

● В чем плюсы (минусы), побочные эффекты …?

● Как можно ранжировать важность (ценность, эффективность) …?

Вопросы для уровня таксономии «синтез/создавать»:

● Какую альтернативу вы предложите для …?

● Как вы составите план …?

● Как можно составить схему (модель) …?

Опираясь на подобные вопросы, обучающийся сможет:

● найти и получить информацию;

● обобщить ее;

● «примерить» информацию на актуальный для себя контекст;

● сравнить ее с другой;

● синтезировать информацию, сделав самостоятельные выводы.

Подобные вопросы могут объединяться в рационально организованные группы – учебные эвристики (эвристические топики). Последовательно отвечая на вопросы ИИ-тьютора, учащийся не только изучает новое, но и самостоятельно порождает новые для себя идеи и обобщения. В результате такого обучения умственная деятельность обучаемых перейдет на уровень знаний высшего порядка.

Но возникает резонный вопрос – откуда взяться знаниевым графам, необходимым для того, чтобы система не галлюцинировала? Ведь именно они отражают специфику образовательного материала, выстраивая «Строительные леса по Выготскому», то есть собирая необходимую последовательность терминов, тезисов и вопросов, необходимых для развития понимания и перехода к следующей теме.

QR-код: https://t.me/LXD_education/969