Спецвыпуск журнала International Review of Research in Open and Distributed Learning
посвящен вопросам искусственного интеллекта (ИИ) в обучении.

В последние годы в различных исследованиях уделяется особое внимание взаимодействию онлайн-образования с методами ИИ, которые можно использовать для раннего выявления недостатков онлайн-обучения, рисков отчисления студентов, а также прогнозирования степени удовлетворенности слушателей.

Например, в статье M. Elena Rodríguez, Ana Elena Guerrero-Roldán, David Baneres и Abdulkadir Karadeniz описан опыт разработки адаптивной интеллектуальной системы (LIS system) с предиктивной аналитикой, панелью прогресса, механизмами автоматического подталкивания (nudges) обучающихся и рекомендациями на основе алгоритмов классификации данных ИИ.

Авторы подчеркивают, что на основе извлечения информации из наборов данных можно значительно повысить эффективность механизмов поддержки студентов, персонализировать обучение в соответствии с профилем обучающегося.

В исследовании Jian-Wei Tzeng , Chia-An Lee, Nen-Fu Huang, Hao-Hsuan Huang и Chin-Feng Lai рассматривается опыт применения технологий больших данных и ИИ в Массовых открытых онлайн-курсах (MOOK), а также методов глубокого обучения. Авторы отмечают, что инструменты ИИ можно использовать для анализа эффективности обучения, понимания предпочтений слушателей МООК, а также разработки более качественных курсов и полезных образовательных инструментов.

Исследователи предложили модель глубокого обучения и систему прогнозирования на основе поведения студентов в процессе обучения. Благодаря этой схеме лектор МООК сможет получить оперативную обратную связь, отслеживать степень удовлетворенности учащихся, а слушатели будут иметь возможность мгновенно оставлять отзывы об изменениях в курсе.

В статье Kyoungwon Seo, Joice Tang, Ido Roll, Sidney Fels и Dongwook Yoon в журнале International Journal of Educational Technology in Higher Education также отмечается, что внедрение систем ИИ в онлайн-обучение может обеспечить персонализированное взаимодействие учащегося и преподавателя, но при этом существуют риски нарушения социальных границ.

Авторы не только исследуют опасения студентов и преподавателей в отношении систем ИИ, но и предлагают механизмы увеличения положительного эффекта ИИ в образовательном процессе. В целом, исследователи приходят к выводу, что системы ИИ пока не могут полностью заменить человека (тьютора, инструктора, преподавателя), а будущее онлайн-обучения предполагает их взаимодействие.

@EngineerUp