Ще кілька років тому це здавалося фантастикою: тьютор, який не спить, не втомлюється і завжди готовий пояснити ще раз. А сьогодні це стає реальністю за допомогою штучного інтелекту, який не лише навчає, а й навчається разом з учнями.
Платформи з роботами-тьюторами вже активно впроваджуються в американських школах, але чи здатна така система відчути, коли дитина втратила інтерес? Чи може вона підтримати та надати безпечне й надійне середовище для стабільного розвитку дитини? У цій статті ми розберемось як влаштовані роботи-тьютори і яке може бути майбутнє освіти з ними.
Як влаштований і як працює робот-тьютор?
Можна було б уявити надсучасного гуманоїда, як у фільмі, але поки що ми обмежуємося просто штучним інтелектом, вбудованим у навчальну платформу. Він працює як діалоговий помічник, здатний не лише ставити запитання, а й вести адаптивну розмову з дитиною. Також, він змінюється залежно від її знань, помилок і та зчитує її емоційний стан. Одна з найсучасніших платформ, яка інтегрувала в роботу роботів-тьюторів на практиці – Kira Learning. Вона створена командою під керівництвом Ендрю Енґа, співзасновника Coursera та ексдиректора AI-лабораторії Стенфорду.
У системі Kira діють чотири спеціалізовані AI-агенти:
AI Tutor (ШІ-тьютор). Головний співрозмовник дитини, який не гримає, не втомлюється і взагалі не проти повторити ще раз (і ще). З першої хвилини він уважно стежить за тим, як саме дитина міркує: скільки часу витрачає на відповідь, чи повертається до попередніх кроків, як формулює думки. Так тьютор поступово вивчає її стиль навчання. Коли ж з’являється перше завдання, то ШІ-тьютор дає шанс поглянути на задачу з різних ракурсів. Не поспішає переходити одразу до правильної відповіді, бо мета навчання зрозуміти, а не просто запам’ятати.
А якщо дитині все вдається надто легко, то тьютор це помічає і потроху ускладнює гру. Додає відкриті запитання, трохи інші формулювання, більше простору для роздумів, щоб було цікавіше. І найважливіше: усі завдання він створює не наперед, а прямо в процесі. Алгоритм аналізує попередні відповіді й підбирає наступне завдання саме під конкретну дитину.
AI Teaching Assistant (ШІ-асистент учителя). Цей асистент не веде діалогів, його не видно й не чутно, але завдяки йому на уроці все налаштовано як треба. Саме цей агент будує сценарій уроку, спираючись на шкільні стандарти, темп класу, успішність конкретного учня та навіть його “освітній настрій”.
Умовно кажучи, якщо дитина трохи відстає, то в плані уроку автоматично з’являється більше пояснень, прикладів, візуалізацій. Якщо ж навпаки, учень чи учениця розв’язують завдання раніше за всіх – платформа підкидає щось складніше. Весь цей сценарій у вчителя перед очима, його можна редагувати, прибирати зайве або додавати, що він вважатиме за потрібне.
AI Grader (ШІ-оцінювач). Вчителі про нього мріяли. Робот, що перевіряє все: від текстів, задач та графіків до відеовідповідей. Він не забуде, що дитина вже писала схожу роботу тиждень тому, йому байдуже, чи в неї розбірливий почерк, йому головне – мислення. Працює він на основі NLP (обробки природної мови) і ще купи складних штук, які дозволяють не лише ловити помилки, а й розуміти логіку відповіді.
Для дитини це означає, що оцінка буде прозора, зрозуміла й головне – чітко аргументована. Так легше працювати над помилками та неточностями, бо “коментарі” тьютора звучатимуть як підтримка дружнього наставника.
AI Insights (ШІ-аналітик). Він не веде діалогів із дитиною, як тьютор, не планує уроки та не перевіряє вправи. Його функція спостереження та аналіз даних: правильні і неправильні відповіді, час розв’язання, кількість спроб, теми, в яких дитина впевнена й ті, де вона постійно помиляється.
На основі цього AI Insights будує “карту знань” кожної дитини. Такий собі цифровий портрет того, що дитина вже засвоїла, які поняття пов’язані між собою, де виникають прогалини і що потрібно повторити або, можливо, інакше пояснити.
Ця карта не є статичною і постійно оновлюється, тож коли дитина повертається до складної теми й нарешті розуміє її, “територія незнання” зникає. Але якщо навпаки стаються кілька неправильних відповідей поспіль, то система це помічає і відправляє вчителю сповіщення.
Ще одна важлива штука: Insights бачить не лише одного учня, а одразу весь клас і допомагає вчителю не тільки зрозуміти, що відбувається з конкретною дитиною, а й спостерігати загальні тенденції, як от: на чому буксує пів класу, коли падає мотивація, яка тема “зайшла” найкраще.
Як це вже працює в школах: досвід штатів США
Інколи великі зміни починаються з однієї, на перший погляд, простенької вимоги. У випадку Теннессі нею стало рішення зробити інформатику обов’язковою для всіх учнів середньої та старшої школи, от тільки був один нюанс. Програма вже є, а вчителів, які могли б її викладати немає. Тож треба було щось вирішувати, щоб не чекати років п’ять на нову хвилю ІТ-кадрів, і у Теннессі зробили хід конем.
Так у 2023 році всі державні середні та старші школи штату отримали доступ до Kira Learning іце стало цілою системною реформою, бо платформа запрацювала одразу на рівні всього штату, без пілотів і локальних тестувань.
Роль Kira була не в тому, щоб “замінити вчителя”, а в тому, щоб дати йому нарешті подихати. Kira взяла на себе ту частину роботи, яку зазвичай не видно в щоденниках, але дуже добре видно по втомлених очах: підготовку до уроків, перевірку завдань, пошук відповідей на запитання, які самі вчителі ще вчора гуглили. Таким чином не тільки діти вчились інформатики, а й вчителі підтягували свої знання, без поспіху і перевантаження.
З часом в школах почали бачити, що учні частіше виконують домашні завдання, краще розуміють складні теми, активніше беруть участь в обговореннях. І так за два роки нововведення, яке мало просто підтягнути інформатику, стало звичною частиною уроків тепер уже з усіх предметів.
Людяність vs алгоритм
Штучний інтелект став розумнішим, навчився вести діалог, адаптуватися, аналізувати відповіді, шукати закономірності та навіть розставляє акценти. І він все ще продовжує вчитись. Але є речі, які не зчитуються з даних, на жаль ШІ не вловить, як дитина тихо посміхнулась, не зрадіє коли учень щось нарешті зрозумів.
У Dream School ми не боїмося технологій, ми їх любимо і віримо в силу адаптивних систем, розумних алгоритмів і чат-ботів, які не втомлюються нам допомагати створювати кращі умови для навчання. Але також ми точно знаємо, що дитині потрібна емоція, тепла посмішка гордості й відчуття, що її бачать та приймають.
Тож будемо користуватись найкращим що можуть запропонувати, як алгоритми і програми, так і люди.
