Как ИИ может трансформировать способ измерения интеллекта детей

Время чтения 7мин

В образовании есть поговорка: вы цените то, что вы измеряете (you treasure what you measure). Следуя стандартизованным тестам, которые доминируют в школах во многих странах мира, мы учим детей, что мы ценим только очень узкое определение интеллекта - способность решать текстовые задачи о времени прихода поезда или определять цель пакта в Первой мировой войне в тесте с множественным выбором вариантов.

Истина в том, что человеческий разум обширный и сложный. Тем не менее, он измеряется и оценивается. И в эпоху, когда искусственный интеллект способен успешно решать тесты IQ и овладеть учебными планами, основанных на знании, люди могут настроиться на то, что технологии их превзойдут.

Переопределение интеллекта

Лакин определяет семь видов интеллекта, которые дети должны будут развить в будущем.

Во-первых, существует междисциплинарный академический интеллект, способность связывать предметы вместе, а не изучать их в бункерах. (Финляндия, конечно же, опережает кривую на этом фронте, отказавшись от идеи преподавания предметами в пользу того, чтобы показать студентам связь между математикой, историей, экономикой и языком под зонтичными темами, такими как «Европейский союз».)

Затем есть социальный интеллект или развитие осознания наших собственных эмоций и того, как мы регулируем их в группе. Это то, в чем люди могут преуспеть; а роботы  не очень.

Лакин также говорит, что есть четыре мета-интеллекта:

Мета-знание, или наше отношение к знанию. “Понимают ли ученики, откуда взялись знания?» спрашивает Лакин. «Понимают ли они это как то, что им дано, и им нужно выучить, или они понимают, что это то, что они создают и являются контекстуальным?» Дети с таким интеллектом понимают, что представляет собой хорошее доказательство, и как делать суждения на основе этого доказательства.

Метасознание или знание себя и регулирование наших когнитивных процессов. (Например, если знаю, что я прокрастинатор и кто-то, кто должен писать вещи, чтобы изучить их, я не должен ждать, непосредственно время до проведения главного экзамена чтобы пытаться подготовиться и переписать всех мои записи.)

Мета-субъективный интеллект или понимание наших эмоций и их отношения к нашему обучению и благополучию. Мотивация - ключевая часть этого.

Мета контекстуальный интеллект, который связан с динамическим контекстом, в котором происходит обучение - не только в классе, но и с людьми, вещами и местоположениями. «Наш интеллект не просто в нашем мозгу, - говорит Лакин. «Есть все большее количество доказательств того, что контекст огромен», и контекст - это то, в чем ИИ не может преуспеть, говорит Лакин.

Точная воспринимаемая самоспособность, наша способность оценивать наши собственные способности, пожалуй, самый важный вид интеллекта. «Можем ли мы точно предсказать, можем ли мы быть успешными в чем-то, результативные ли мы?» - спрашивает Лакин.

Люди, как известно, плохо предсказывают нашу собственную работу. В общем, поведенческие психологи и экономисты показали, что мы склонны к самоуверенности, среди других предубеждений. Лакин утверждает, что это - то, куда приходит ИИ.

Приведение ИИ в класс

«ИИ является мощным инструментом для открытия« черного ящика обучения», предоставляя глубокое, тонкое понимание того, когда и как на самом деле происходит учеба», - пишет Лакин в Nature. Она предлагает, что системы искусственного интеллекта могут позволить нам лучше развивать этот более широкий диапазон интеллектов, отчасти потому, что ИИ может помочь измерить вещи за пределами знаний, включая сотрудничество, настойчивость, уверенность и мотивацию. Это также позволило бы избавиться от одноразовых тестов, используемых для оценки учащихся. Вместо этого ученики могут проходить тестирование на постоянной основе с помощью компьютера, телефона или планшета, используя инструменты для оценки аспектов социального, междисциплинарного и множественного метаинтеллекта учащихся. Предоставляя детям и преподавателям более точный портрет того, что они могут и чего не могут сделать, учащиеся, таким образом, будут иметь более эффективные способы улучшения.

«Часто видя некоторые доказательства для себя о том, как вы делаете, очень поучительно пролить свет на то, что вы делаете», - говорит Лакин. Этот метод высвободил бы учителя, чтобы сосредоточиться на понимании данных и работе над ключевыми ученическими проблемами, такими как мотивация и настойчивость. В то время как она признает, что ИИ не может полностью измерить какой-либо интеллект, она считает, что «он может помочь нам стать лучше во всех из них».

Лакин предлагает несколько примеров того, как ИИ может помочь улучшить обучение. В статье, опубликованной в «Компьютерных науках», она исследует, как измерять совместное решение проблем, навык, который был широко разрекламирован как необходимый для современного рабочего места. Но невозможно для одного преподавателя содержать полные метки, на которых учащиеся хорошо работают вместе во время занятий в небольших группах.

В одном из экспериментов она и ее коллеги имели камеры, снимающие движения детей и ориентацию головы, чтобы определить, насколько эффективно они работают вместе. Инструмент обнаружения затем перекрестно проверялся людьми, которые судили, работают ли группы совместно или нет. Цель, по словам Лукин, заключалась в создании доказательств социального взаимодействия, что является одним из элементов успешного решения совместных проблем. Эти данные можно использовать для формирования панели управления, которая будет указывать учителям, которые из групп нуждаются в их внимании, что позволяет учителям использовать свое время более эффективно.

Еще один пример того, как ИИ может работать в классе, предлагается британской обучающей платформой Century Tech, которая использует ИИ и большие данные для адаптации образовательного контента и мероприятий, основанных на сильных и слабых сторонах отдельных студентов. Учителя получают обновления в режиме реального времени по продвижению учащихся, что позволяет им ориентироваться на то, как лучше всего поддерживать учащихся.

Развитие всех видов интеллекта

Есть способы развить диапазон интеллектов, выходящих за пределы ИИ. Некоторые преподаватели, стремящиеся построить метакогнитивный интеллект, используют компьютерную программу под названием «Мозг Бетти (Betty’s Brain)». В программе учащиеся естественных наук учат мультипликационного персонажа Бетти о процессах речной экосистемы, включая пищевую цепочку, фотосинтез и цикл отходов. Затем они тестируют Бетти, чтобы понять, что она узнала, и наблюдать за тем, какую роль играет тестирование в обучении. «Проверяя ее, ученики действительно проверяют себя и открывают, что самоконтроль является важной стратегией, которая применяется ко всем учебным ситуациям», - объясняет журнал Vanderbilt. «Чтобы учить, им сначала нужно учиться», - сказал Гаутам Бисвас, профессор электротехники и информатики Вандербильта, который разработал эту программу.

Лакин также говорит, что ученики могут строить свои интеллекты, изучая сам ИИ. Она указывает на то, как исследование Watson от IBM, имеющего огромную базу знаний, может помочь учащимся построить метаинтеллект - понимание того, что знание - это не просто информация, которую мы представляем, а то, что мы создаем. Уотсон может ответить на сложные вопросы, потому что он запрограммирован для проведения наблюдений и построения доказательств, создания и оценки гипотез и принятия решения о наилучшем ответе. Другими словами, Уотсон учится так, как должны учиться ученики. «Мы можем использовать его как песочницу для учеников, чтобы понять, что знания строятся», - говорит Лакин.

Недостаток надзора ИИ

Есть некоторые очевидные препятствия для мира с поддержкой ИИ, который предлагает Лакин. Во-первых, системы образования, как известно, не склонны к изменениям. Во-вторых, идея ИИ отслеживания производительности учащихся вызывает серьезную обеспокоенность в отношении конфиденциальности данных. Если технология постоянно оценивает интеллект вашего ребенка, она также собирает данные об их сильных и слабых сторонах.

Легко представить себе, как это можно использовать для классифицирования учеников в голубиные клетки или лишать их возможности. Рассказ в «Файнэншл таймс» предлагает один поучительный пример, объясняющий, как в старшей школе в восточном Китае решили отслеживать учащихся: «Система наблюдения, основанная на распознавании лиц и искусственном интеллекте, отслеживает 1010 учащихся государственной школы, информируя учителей, кто из учеников опоздал или пропустил класс, в то время как в кафе их выбор в меню оставляет цифровой диетический след, который сотрудники могут контролировать, чтобы увидеть, кто употребляет слишком много жирной пищи». Школа в конечном итоге остановила программу из-за местных споров, сообщает Financial Times. Но портрет, который он рисует, страшный.

Лакин признает, что конфиденциальность данных является огромной проблемой, хотя она не обязательно имеет свое предлагаемое решение. «Это большая дискуссия, которая должна произойти», - говорит она, и учителя и политики должны присоединиться к ученым и инженерам, которые уже говорят о том, как использовать ИИ в образовании.

Что касается вопроса об историческом сопротивлении школ изменениям, Лакин не одинока, полагая, что неизбежно, что ИИ станет более встроенным в классные комнаты. Саймон Бальдерсон, помощник руководителя школы Wells Cathedral в Великобритании, организует международную конференцию об ИИ и образовании. Он рассказывает Tes, британскому веб-сайту и журналу о преподавании и обучении:

«В настоящий момент мы доставляем контент и оцениваем учеников, но, поскольку ИИ проникает в классные комнаты, это изменится. AI развивается настолько быстро, что в будущем он сможет обнаружить, например, микровыражения, которые проходят через чье-то лицо, когда они пытаются понять концепцию, и подберут ее и адаптируют урок с учетом этого».

Подобно учителям, ИИ адаптирует свой подход к каждому ученику. Но он будет делать это последовательно, на постоянной основе, и для каждого ученика. «Ни один учитель не может сделать это с 30 детьми в классе», - отмечает Бальдерсон. «AI также будет управлять данными для каждого ученика, гарантируя, что работа всегда выполняется на правильном уровне для каждого ученика. В настоящее время этот уровень дифференциации невозможен».

Будущее тестирования

Кажется маловероятным, что школы в ближайшее время откажутся от академического тестирования с высокими ставками. Но по обеим сторонам Атлантики все больше признается, что экзаменационная система нарушена: она вознаграждает студентов за извержение информации, а не делает из нее смысл, и стимулирует внешнюю, а не внутреннюю мотивацию.

Лакин утверждает, что ИИ является жизнеспособным вариантом для замены некоторых тестов. «Теперь, когда у нас есть способы сбора данных и анализа, которые могут помочь нам сделать очень точную формирующую, постоянную оценку, - говорит она, - есть реальная альтернатива экзаменам, если мы этого хотим».

Она взволнована возможностью того, как изменение того, что мы измеряем, изменит то, что ценит наша система образования: «Если мы сможем согласиться с тем, что нам нужно изменить эту систему оценки, - говорит она, - тогда это открывает дверь к радикальному переосмыслению того, для чего система образования».

Слишком рано понять, является ли видение Лукином утопическим, дистопическим или просто очевидным. Но выводы недавнего доклада Палаты лордов об ИИ включали такое утверждение:

Все граждане должны иметь право на образование, чтобы они могли развиваться умственно, эмоционально и экономически вместе с искусственным интеллектом.

Подобное мышление предвещает хорошую встряску того, как работают школы. «Когда вы распаковываете его, - говорит Лакин, - оно огромно».

Источник