Взгляд инсайдера: как искусственный интеллект меняет учебный процесс

Антон, расскажите, как обстоят дела с проникновением ИИ в образование и для каких задач технология применяется в этой сфере?

На сегодняшний день размер рынка искусственного интеллекта в образовании продолжает расти. В 2023 году его объем составлял 3,99 млрд долларов, а в 2024 году — уже 5,57 млрд долларов, и ожидается, что эта цифра будет только увеличиваться. Технология становится востребованной, так как помогает сделать процесс обучения более персонализированным и эффективным. Интеллектуальные учебные системы способны выявлять сильные и слабые стороны учащихся и адаптировать учебные материалы под каждого ученика. Они также предоставляют виртуальных помощников, которые всегда готовы ответить на разные вопросы.

Антон Новиков, руководитель отдела мобильной разработки Talaera

Еще одно интересное направление — дополненная и виртуальная реальность (AR/VR). С помощью ИИ создаются интерактивные и иммерсивные учебные среды, которые делают обучение более увлекательным. Кроме того, технология поддерживает инклюзивное образование — помогает создавать адаптивные и доступные материалы для людей с особыми потребностями.

Как давно вы работаете с искусственным интеллектом в EdTech и какие решения для этого используете?

Уже несколько лет я интересуюсь темой машинного обучения и искусственного интеллекта. В последние два года совместно с командой Talaera мы активно исследуем и применяем возможности этих технологий в образовательных продуктах, а некоторые из них уже превратились в полноценные работающие решения.

Одно из главных направлений, которое я развиваю в команде, — это использование ИИ для генерации контента и упражнений, которые динамически подстраиваются под предпочтения и уровень пользователя. Алгоритм анализирует данные студентов — сферу деятельности и желаемые навыки — и генерирует упражнения и контент, которые точно соответствуют их профессиональным интересам. Например, если пользователь — инженер в сфере строительства, система будет использовать материалы на аналогичную тему.

Также мы внедряем оценку выполнения упражнений с помощью ИИ-моделей. Это масштабный проект, требующий тесного взаимодействия между технической командой и специалистами по обучению. Совместно мы определяем модели и их параметры, которые обеспечивают наиболее точные и полезные оценки работы пользователей.

Помимо этого, я постоянно изучаю потенциальные возможности применения нейросетей. В частности, опубликовал свое исследование на тему возможностей запуска достаточно продвинутых моделей ИИ на мобильных устройствах. Интересный факт — статья вышла за месяц до объявления компанией Apple о планах использования схожего подхода в своих будущих устройствах.

Какие модели искусственного интеллекта в целом внедряются в образовательные продукты?

Расскажу о самых востребованных на рынке. Машинное обучение помогает анализировать большие объемы данных, выявляя закономерности и тенденции в учебной деятельности. На основе этой информации МО адаптирует материалы, то есть подстраивает их под уровень знаний и стиль обучения каждого студента. Например, модели кластеризации могут группировать студентов по уровню знаний или стилю обучения, а модели регрессии прогнозируют их успеваемость.

Еще одна технология машинного обучения — обработка естественного языка (NLP) — она дает компьютерам возможность интерпретировать и понимать человеческий язык. В образовании имеет значение для эффективного анализа текстовых и речевых данных. Например, на базе NLP работает программа для написания текстов Grammarly, которая распознает любые типы ошибок, показывает, как их можно исправить и знакомит с правилами.

Важным направлением являются и генеративные модели, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer). В контексте обучения это классный помощник в том числе для преподавателей. Нейросеть помогает им упростить рутинные процессы, например, составить план урока, поэтапно расписать ход учебной программы и другие возможности.

Какие вызовы возникают при внедрении ИИ в образовательные продукты? Как вы их преодолеваете?

На мой взгляд, основной вызов — борьба с галлюцинациями (случаи, когда нейросеть генерирует или предоставляет ответы, которые звучат правдоподобно, но фактически являются ложными). Грамотная организация запросов к моделям ИИ также играет ключевую роль, так как использование технологии по-прежнему остается дорогой операцией. Это касается как локальных моделей, которые потребляют много ресурсов, так и облачных решений от компаний, таких как OpenAI или Anthropic. В работе мы стремимся оптимизировать количество запросов и внедряем гибридные системы, где ИИ работает в связке с экспертами, что позволяет минимизировать расходы и улучшить точность результатов.

Какие инструменты на базе искусственного интеллекта помогают в вашей работе и работе коллег-разработчиков?

Например, для автоматизированной проверки кода в повседневной работе я активно использую решения на основе больших языковых моделей — LLM (Large Language Models). Технология помогает сделать ревью кода, быстрее и точнее находить ошибки в нем, а также улучшать его качество.

Кроме того, сейчас ИИ интегрируется в виде плагинов в среду разработки — IDE (Integrated Development Environment). Такие плагины повышают продуктивность специалистов с помощью интеллектуальных подсказок, автодополнения кода, автоматического форматирования и даже генерации фрагментов кода на основе описаний. Это помогает оптимизировать рутинные задачи и сфокусироваться на более сложных и творческих аспектах разработки.

Как вы оцениваете текущую ситуацию на локальном рынке образовательных технологий?

В России наблюдаются как инициативы от государства, так и частных компаний. Активно драйвит отрасль «Альянс в сфере искусственного интеллекта», который состоит из ведущих инновационных корпораций и создан в том числе для развития ИИ в образовании. У организации обширная программа: например, она проводит аккредитацию вузов по ИИ-специальностям, разрабатывает современную методологию для повышения квалификации преподавателей и студентов, ищет молодые таланты и предоставляет им стажировку в своих компаниях.

Для школьников 8-11 классов проводится «Всероссийская олимпиада по искусственному интеллекту». Ее победители и призеры получают преимущества при поступлении в специализированные вузы, такие как право на обучение без вступительных испытаний и другие преференции.

Если говорить о конкретных продуктах, отмечу пионера направления «01Математика» — обучающую онлайн-платформу, где ИИ выступает в роли персонального репетитора для учеников и ассистента для учителей. Программа анализирует данные о том, какой процент задач решен верно, среднюю скорость выполнения и статистику ошибочных ответов. Кроме того, алгоритм способен распознать, когда у школьника возникают проблемы с тем или иным модулем, и вовремя предложить ему помощь, будь то упрощенный трек или повторение ранее изученной темы.

Более новая разработка — «Яндекс Учебник» запустил ИИ-помощника для подготовки к ЕГЭ по информатике. С его помощью можно готовиться к экзамену в своем темпе, используя материалы, разработанные методистами компании, объяснения нейросети и встроенный в сервис редактор кода.

На волне общей популярности искусственного интеллекта, российский рынок начинает демонстрировать активное развитие направления. Благодаря этому повышается качество образовательных технологий и доступность современных инструментов для учащихся, преподавателей, а также открываются перспективы для молодых специалистов/студентов.

Какое будущее вы видите для ИИ в образовании через 5-10 лет?

Использование искусственного интеллекта станет более повсеместным, и он будет значительно повышать продуктивность обучения. Мы ожидаем, что точность и качество контента, производимого ИИ, значительно возрастут. Появятся модели на принципиально новой архитектуре, отличной от GPT, что позволит создавать еще более эффективные и адаптивные образовательные решения.

Одним из ключевых направлений развития будут мультимодальные модели, которые смогут обрабатывать и генерировать аудио, видео и текст с помощью одной системы. Это приведет к появлению множества иммерсивных образовательных продуктов, которые смогут дать учащимся более богатый и интерактивный опыт. Представьте себе виртуальные классы, где ИИ помогает преподавать и объяснять сложные концепции, используя комбинацию визуальных, звуковых и текстовых материалов. Такие технологии откроют новые горизонты для персонализированного обучения, делая его более вовлекающим и интересным.

Какие советы вы могли бы дать компаниям, которые только начинают внедрять ИИ в свои образовательные продукты?

Во-первых, грамотно подходите к выбору моделей. Не стоит смотреть свысока на маленькие модели ИИ, например, GPT-4-mini от OpenAI или Phi-3 mini от Microsoft. Они могут выдавать отличные результаты, потребляя при этом значительно меньше ресурсов. Это может быть важно для стартапов, у которых нет больших бюджетов на исследования и внедрение.

Во-вторых, учитывайте, что далеко не всегда только ИИ будет оптимальным решением. В некоторых случаях использование простых алгоритмов может давать лучшие результаты. Подход будет полезен для задач, где требуются высокие скорости обработки данных и минимальная вычислительная сложность.

В-третьих, проверяйте информацию, выдаваемую нейросетями. Модели на архитектуре GPT не защищены от галлюцинаций, могут генерировать некорректные или вымышленные данные. Это обусловлено самим принципом их работы — они предсказывают наиболее вероятный следующий токен, основываясь на текстовых данных, без настоящего понимания контента. Поэтому имеет смысл модерировать информацию, особенно для образовательных продуктов в таких областях, как медицина и точные науки, где критически важна достоверность.

Внедрение ИИ в образовательные решения — это увлекательный процесс, полный возможностей, но важно подходить к нему со знанием дела, чтобы действительно улучшить качество продуктов, сделать их понятными и адаптивными для многих пользователей.

Автор: Георгий Литвинов