Где преподавателю может помочь ИИ — итоги исследования популярных сервисов

Делимся конкретными задачами, которые уже сегодня может решить ИИ на разных этапах образовательного процесса.

1. Анализ вводных и разработка дисциплины — от дизайна и проектирования образовательного опыта студента до подготовки контента асинхронных курсов (ИИ — в роли ассистента преподавателя).

▫️погружение в тему курса и систематизация информации

▫️проектирование курса: разработка структуры дисциплины, создание шаблона программы курса, плана занятий, проверочных и раздаточных материалов

▫️формирование матрицы компетенций

▫️создание и упаковка контента асинхронного курса

▫️персонализация и адаптация курса для разных групп или отдельных студентов

2. Проведение занятий — подготовка плана занятия и контента курса, мотивация студентов, удержание их внимания и повышение вовлеченности.

▫️подготовка к занятию (разработка сценария, подбор методических приёмов, создание и упаковка контента синхронных курсов)

▫️геймификация занятий

▫️персонализация, адаптация занятия под дополнительные потребности, поддержка студента на занятии

▫️обучение студентов навыкам использования ИИ

▫️оцифровка материалов занятия

3. Оценивание (ИИ автоматизирует рутинные аспекты оценивания работ и расширяет возможности образовательной аналитики).

▫️разработка методики оценивания и создание оценочных материалов

▫️проверка работы и выставление оценки

ИИ эффективно обрабатывает стандартные задания, сравнивая ответы студентов с заранее заданными правильными вариантами.

Также ИИ-алгоритмы могут оценивать письменные работы, анализируя структуру, грамматику, стиль и соответствие заданным критериям, что позволяет преподавателям сосредоточиться на содержательной части работ, а не на формальностях.

▫️обратная связь

▫️анализ результатов студентов на курсе

Какие именно сервисы и под какие задачи подходят — смотрите в Белой книге «Искусственный интеллект и образование: коротко о том, что происходит».

И в завершение — что ещё стоит знать про ИИ. Результаты наших экспериментов с языковыми моделями:

— ИИ иногда врёт

— ИИ иногда грубит и выдаёт непредсказуемый результат

— ИИ «мыслит позитивно», у модели нет критического мышления и логики

— ИИ может противоречить сам себе

Языковые модели лучше всего справляются с теми задачами, для которых предназначены, — с генерацией контента. И эту функцию нейросетей можно применять для разных образовательных задач (от генерации тестов и контента по курсу до разработки дизайна урока).

Однако не стоит забывать, что ИИ — лишь ассистент и помощник, в работе с которым важно сохранять критическое мышление и перепроверять ответы, если возникают сомнения.

Если заинтересовало наше исследование — посмотрите запись встречи «ИИ в образовании — возможности, вызовы, use cases», где команда делится своими инсайтами и обсуждает методические вызовы, которые стоят перед преподавательским сообществом в эпоху ИИ.