Создание цифровой образовательной среды с использованием нейросетей
Аннотация
Современный этап цифровизации общества и образования непосредственно связан с внедрением и широким использованием нейросетей в практике образовательных организаций. Задачи, решаемые нейросетями, достаточно разнообразны и позволяют существенно повысить эффективность как образовательного процесса, так и управления образовательной организации в целом. Одним из возможных комплексных решений по цифровой трансформации высшего учебного заведения может стать формирование образовательной цифровой среды на основе широкого применения нейросетей и искусственного интеллекта.
В статье представлен комплексный состав данной среды и решаемые ею задачи, где в качестве одной из основных считается индивидуализация и дифференциация обучения за счет формирования индивидуальных образовательных траекторий обучения.
Ключевые слова: нейросети, искусственный интеллект, образовательная среда, индивидуальная образовательная траектория, цифровой след, цифровой профиль.
Annotation
Neural networks as a basis for creating a digital educational smart environment
The current stage of digitalization of society and education is directly related to the introduction and widespread use of neural networks in the practice of educational organizations. The tasks solved by neural networks are quite diverse and can significantly increase the efficiency of both, the educational process and the management of the educational organization as a whole. One of the possible comprehensive solutions for the digital transformation of a higher education institution could be the formation of an educational digital environment based on the widespread use of neural networks and artificial intelligence. The article presents the complex composition of this environment and its tasks, where individualization and differentiation of learning through the formation of individual educational learning trajectories is considered one of the main ones.
Keywords: neural networks, artificial intelligence, educational environment, individual educational trajectory, digital footprint, digital profile.
Введение
Ускоренное, практически лавинное развитие современных информационных технологий (ИТ), средств коммуникаций на их основе, цифровых услуг и сервисов нельзя не заметить. Не вызывает сомнения и необходимость их внимательного изучения и анализа на предмет использования в современном обществе и его институтах. Так, с одной стороны, обозначенные процессы выступают драйвером общественного развития и обеспечивают повышение эффективности экономики и улучшение качества жизни. С другой стороны, эти процессы обеспечивают рост автоматизации большинства производственных, коммуникационных и управленческих процессов, что приводит к передаче части функций, выполняемых человеком как субъектом профессиональной деятельности, автоматическим приборам и устройствам. В контексте создания цифровой образовательной среды это формирует потребность в разработке и применении новых технологий и новых методов принятия решений [11].
Очевидно, что система образования как часть общества не может остаться в стороне от тех изменений, которые привносят в нашу деятельность последние достижения в области IT. И если еще десять-пятнадцать лет назад система образования предпринимала определенные меры по адаптации к особенностям электронного обучения, параллельно обсуждая достоинства и недостатки этой модели для формирования всесторонне развитой личности и подготовки качественно подготовленного специалиста для экономики будущего, то теперь ставки резко были подняты - на первое место вышел искусственный интеллект и нейросети на его основе [6].
Анализируя опыт внедрения систем дистанционного обучения на основе IT-средств, электронного обучения, электронных средств учебного назначения и других компонентов электронной (цифровой) среды в практику современного отечественного образования, нельзя не отметить, что этот процесс излишне затянулся. Особенно значимым оказался разрыв между «электронной образовательной средой», которую удалось «создать» представителям системы образования, и цифровой средой, которую создал отечественный бизнес, очень активно и оперативно реагирующий на любые изменения и старающийся быстро внедрять новации, которые ведут к успеху в конкурентной борьбе. И пока в педагогической среде обсуждались термины «инновации», «новации», «дистанционное обучение», «электронное обучение» и «электронная среда», в промышленности, в экономике, на производствах уже шло внедрение и использование компонентов IT-среды: контроллеров, компьютеров, баз данных и массивов данных, Big Data, автоматизированных и интеллектуальных систем и робототехники [5]. В итоге это привело к серьезному отставанию системы образования в вопросах практической реализации IT-решений в образовательном процессе от отраслей экономики, что подтвердил длительный период «ковидных ограничений», реализованных в стране два года назад. Нечто подобное наблюдается и сейчас, когда на первое место в цифровой экосистеме человечества выходит искусственный интеллект и нейронные сети на его основе.
Со временем перемены в системе образования и адаптации ее к условиям цифровой среды за счет целенаправленной работы, ряда целевых программ и финансирования привели к системным изменениям. В настоящее время процесс цифровизации образования - одно из приоритетных направлений развития современной образовательной среды, хотя это развитие, надо признать, несмотря на ряд целевых государственных проектов и программ, идет неравномерно (в рамках тех или иных регионов страны).
По оценке Всемирного экономического форума к 2025 году рынок образовательных цифровых технологий может достигнуть почти 340 млрд долларов, что является достаточно серьезной суммой [12]. И от того, насколько быстро и оперативно отечественные вузы адаптируются к новым условиям, зависит не только успех этих образовательных организаций, но и будущее экономики страны, которой требуются соответствующие кадры, способные работать в условиях цифровой трансформации экономики и общества.
Методы. Одной из ключевых составляющих является применение технологий искусственного интеллекта и нейросетевых технологий на его основе.
В широком смысле, согласно одному из определений, искусственный интеллект - это технология, которая содержит комплекс средств, позволяющих компьютеру, основываясь на изученных данных, выдавать ответы на вопросы, а также на базе этого делать выводы, то есть изучать ту информацию, которая в него не добавлялась создателями этого самого компьютера [19]. А так как для обеспечения функционирования искусственного интеллекта (ИИ) потребовались экспертные системы, методы машинного обучения, исследования по изучению работы нервной системы человека и др., то это позволило создать искусственные нейронные системы и нейронные сети, которые сейчас стали очень популярны.
Как отмечал Г. Бакунов (представитель «Яндекс») еще пять лет назад, «главное, что сейчас делают нейронные сети для человека, - избавляют его от излишнего принятия решений. Так что их можно использовать практически везде, где принимаются не слишком интеллектуальные решения живым человеком. В следующие пять лет будет эксплуатироваться именно этот навык, который заменит принятие решений человеком на простой автомат» [4]. И он оказался прав, сейчас мы наблюдаем следующий этап развития искусственного интеллекта - самообучение ИИ, развитие алгоритмов машинного обучения через модификацию SOINN (самоорганизующаяся инкрементная нейронная сеть). И сейчас нейронные сети - одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта.
Идея заключается в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нервной системы, в частности, ее способности к обучению и исправлению ошибок. И такой подход иллюстрирует главную особенность нейронных сетей - они способны самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая все меньше ошибок.
К настоящему времени уже имеется немало исследований и работ по анализу и оценке применения нейросетей в образовательном процессе, однако данную проблему нельзя считать полностью изученной. При этом главным вопросом для педагогического сообщества был и остается вопрос о полезности или опасности данных технологий при их использовании в процессе обучения.
И для этого есть определенные основания, достаточно вспомнить случай с подготовкой и защитой выпускной квалификационной работы в Российском государственном гуманитарном университете (РГГУ), где студент успешно прошел выпускную аттестацию, подготовив свой диплом с применением чат-бота ChatGPT. Интересно, что первой реакцией администрации вуза стало предложение ограничить доступ к чат-боту ChatGPT в образовательных организациях из-за его возможного негативного влияния на обучение [1]. Но насколько это верно, ведь запретить - это самое простое, что можно сделать, однако будет ли результативным это действие, а главное - насколько выпускаемые вузом специалисты после такого запрета будут адаптированы к жизни и продуктивной деятельности на благо общества в цифровой среде?
Между тем на данный момент мы имеем большое количество подтверждений того, что нейронные сети в умелых руках способны на многое, даже в существующей комбинации, однако их развитие идет очень стремительно. Например, буквально недавно пресс-служба компании Яндекс сообщила о достижении своей нейронной сети YandexGPT 2, которая смогла сдать ЕГЭ, а количество набранных баллов (55) «позволило» искусственному интеллекту «поступить» в университет, причем в качестве «исследуемого предмета» выступала литература. Между тем для удобства пользователей и экономии их времени компания Гугл в очередной раз обновила свой модуль ИИ для поисковой системы, внедрив генератор изображений и черновиков для писем прямо в поисковую строку.
В свою очередь, разработчики отечественной нейронной сети Kandinsky сообщили о развертывании новой функции, которая позволяет генерировать видео по текстовому описанию, которое составляет пользователь. В то же время Компания Adobe продемонстрировала новый инструмент на базе искусственного интеллекта под названием Project Fast Fill, включающий несколько экспериментальных ИИ-функций, с помощью которого можно легко добавить или удалить любой объект на видео. Представленный перечень достижений средств на основе ИИ и нейронных сетей ярко представляет, что эффективность инструментов на их основе растет достаточно стремительно [17]. В этом свете вполне можно объяснить действия руководства Московского городского педагогического университета (МГПУ), которое разрешило своим студентам использовать платформы искусственного интеллекта, включая популярные чат-боты, при написании выпускных квалификационных работ (ВКР).
В этой связи актуальной можно считать позицию, согласно которой отечественным вузам следует вместо того, чтобы искать способы ограничить использование инструментов на основе ИИ (по типу ChatGPT, YandexGPT 2, Midjomey, Kandinsky и др.), лучше найти способы включить данные средства работы с информацией в образование для их использования в полной мере.
Как показывают результаты зарубежных исследований, большинство студентов говорят, что, по их мнению, это может помочь им стать лучше в учебе (68%) и учиться быстрее (75%). Более того, преподаватели поддерживают мнение своих учеников: 73% педагогов заявили, что ChatGPT (к примеру) может помочь их ученикам узнать больше.
Наши исследования, проведенные в Кемеровском государственном университете и Кемеровском государственном институте культуры, также подтвердили данный тренд - на вопрос о готовности использовать нейросети (по типу ChatGPT, YandexGPT 2) для написания письменных работ (рефератов, докладов, выступления, курсовых и дипломных проектов) 56-57% респондентов заявили о таком желании, в то же время только около 15-17% уже имели опыт использования таких средств в процессе обучения. Следует отметить, что критически к возможностям таких средств относятся более 82%, оценивая результаты работы подобных инструментов ИИ не очень высоко, а более 33% утверждают, что результаты работы инструментов на основе нейросетей (по типу ChatGPT, YandexGPT 2) не оправдывают затраченных на них времени, так как требуют существенных доработок и коррекций, что повышает трудозатраты. Однако большинство опрошенных студентов, почти 63,5% указали на то, что работа с нейросетями и программными продуктами на их основе позволяет решать творческие задачи и более широко проявлять креативные способности в процессе обучения. В исследованиях, проведенных Д.В. Деулиным и его коллегами, сделан интересный вывод, что желание использовать нейросети в рамках подготовки и написания письменных работ имеют преимущественно студенты с низкой успеваемостью, при этом делают это они не потому, что не верят в свои силы, а потому, что в условиях существующего невысокого и шаблонного контроля за их деятельностью можно позволить себе не утруждаться сложными задачами, передав функцию их выполнения нейросети. Интересно, что те же исследования отметили два факта: высокая степень вовлеченности в образовательный процесс и высокий уровень успеваемости (преобладание оценок «хорошо» и «отлично») существенно снижают зависимость студентов от компьютера, что также ведет к уровню стресса обучающихся [3]. Здесь видна прямая взаимосвязь высокого психоэмоционального напряжения и желания больше времени проводить в условиях виртуальной реальности.
Интересно, что, по данным зарубежных исследований, многие педагоги не против, чтобы их ученики использовали ChatGPT. Один из опросов показал, что учителя почти в четыре раза чаще разрешали ученикам использовать ChatGPT (38%), чем ловили их на использовании без их разрешения (10%). И при этом только 15% студентов признались, что использовали программу без разрешения учителей, тем самым показав, что данный процесс может быть управляемым. Любопытно, что 59% учителей согласились, что ChatGPT, скорее всего, будет иметь применение в образовательных целях, которое они не могут игнорировать, и только 24% отметили, что ChatGPT, скорее всего, будет полезен только для студентов, которые будут обманывать.