Искусственный интеллект в образовании: персонализация обучения, перспективы преодоления образовательного неравенства

Автор: Алферьева Анна Александровна

Организация: СПБГИКИТ

Населенный пункт: г. Санкт-Петербург

Одним из наиболее многообещающих направлений внедрения ИИ в образование является индивидуализация обучения, которая предполагает адаптацию учебного процесса под личные особенности каждого ученика. Современные технологии, такие как нейронные сети, могут обрабатывать огромные массивы данных, включая сведения о когнитивных способностях, предпочтениях в обучении и эмоциональном состоянии учащихся, что позволяет разрабатывать уникальные образовательные программы. Однако вопрос о том, насколько это направление может быть реализовано в ближайшей перспективе, а возможно и  остается только теоретической идеей, требует детального изучения и подтверждения.

Современная система образования сталкивается с рядом вызовов, связанных с неоднородностью психологического восприятия и усвоения учебного материала среди учащихся. Особенно остро эта проблема проявляется в начальной школе, где ученики не дифференцированы по типам мыслительных процессов и не разделены на группы в соответствии с особенностями восприятия учебной программы, в отличие от высших учебных заведений. В вузах преподаватели, как правило, обладают более глубоким пониманием психологических характеристик студентов, что позволяет адаптировать образовательный процесс под их индивидуальные особенности. В начальной же школе отсутствие подобной сегментации затрудняет разработку универсальных педагогических подходов, способных эффективно учитывать когнитивные и эмоциональные особенности каждого ученика. Это приводит к разделению на успевающих и неуспевающих.

У последних со временем формируются пробелы в знаниях, снижается мотивация к учебе, а также могут развиваться комплексы, связанные с неудачами в образовательном процессе. Это часто приводит к тому, что такие ученики начинают избегать сложных задач, теряют уверенность в своих силах и, как следствие, отстают от программы еще больше. Традиционные подходы, основанные на унифицированных методиках преподавания, зачастую игнорируют индивидуальные когнитивные особенности, предпочтения в стилях обучения и эмоциональные состояния учеников, что снижает эффективность образовательного процесса. Одной из ключевых проблем является отсутствие систематического тестирования на начальных этапах обучения, которое могло бы выявить предпочтительные способы восприятия информации у каждого учащегося. В результате формирование учебных групп и программ происходит без учета реальных потребностей и интересов обучающихся, что усугубляет неравенство в образовательных возможностях.

В данном контексте внедрение технологий искусственного интеллекта, в частности нейронных сетей, способных анализировать большие объемы данных, представляется перспективным решением. Персонализированное обучение, основанное на анализе предпочтений в стиле обучения, когнитивных способностей и эмоционального состояния, может стать эффективным инструментом для преодоления существующих ограничений и повышения качества образования в целом. Однако реализация таких технологий требует не только технической инфраструктуры, но и решения этических, методологических и организационных вопросов, что делает данный подход сложным, но потенциально революционным для образовательной системы.

Современные исследования в области когнитивной психологии и нейронаук продолжают углублять понимание роли различных сенсорных модальностей в процессе восприятия и коммуникации. В частности, работы последних лет подчеркивают, что доминирующая сенсорная модальность может варьироваться не только в зависимости от возраста, но и от индивидуальных особенностей когнитивного развития и культурного контекста. Например, исследование, проведенное в 2020 году, показало, что у детей младшего школьного возраста наблюдается значительная вариативность в преобладании визуальной, аудиальной или кинестетической модальности, причем эти различия могут быть связаны с особенностями нейропластичности мозга [Smith et al., 2020]. Более того, современные данные указывают на то, что развитие мультимодального восприятия, при котором несколько сенсорных систем взаимодействуют одновременно, играет ключевую роль в эффективной обработке информации [Jones, 2021]. Это подтверждается исследованиями, демонстрирующими, что интеграция визуальных, аудиальных и кинестетических стимулов способствует более глубокому усвоению знаний, особенно в образовательных контекстах [Brown & Green, 2022]. Таким образом, хотя традиционные модели, такие как работы Dunn и Dunn (1978) или Barbe и Milone (1981), остаются важными для понимания базовых принципов сенсорного восприятия, современные исследования подчеркивают необходимость учета индивидуальных и контекстуальных факторов при анализе доминирующих модальностей. Основываясь на проведенных зарубежных исследованиях, можно предположить, что первоначальный подход в приемной компании школы должен быть основан на тестировании поступающих в первые классы. Такой подход позволяет не только оценить уровень базовых знаний и навыков детей, но и выявить их индивидуальные особенности, что способствует более эффективному распределению учащихся по классам и разработке персонализированных образовательных программ. Тестирование может включать задания на логическое мышление, мелкую моторику, коммуникативные навыки и базовые знания об окружающем мире. Это поможет педагогам лучше понять потребности каждого ребенка и создать комфортные условия для его адаптации к школьной среде. Кроме того, подобная практика может стать основой для дальнейшего мониторинга успеваемости и развития учащихся, что особенно важно в условиях современных образовательных стандартов. Первоначальное тестирование учеников играет ключевую роль в образовательном процессе, так как позволяет определить их текущий уровень знаний, выявить сильные и слабые стороны, а также разработать индивидуальный подход к обучению. Если говорить о непредвзятом анализе каждого ученика, то с этой задачей могут эффективно справиться системы искусственного интеллекта. ИИ способен обрабатывать большие объемы данных, учитывать множество факторов и предоставлять объективные результаты, исключая человеческую предвзятость. Это позволяет не только более точно оценить знания учеников, но и предложить персонализированные рекомендации для их дальнейшего развития.

Нейронные сети обрабатывают данные о поведении ученика, такие как время, затраченное на выполнение заданий, частота ошибок, предпочтения в выборе материалов и уровень вовлеченности. На основе этих данных система формирует индивидуальные рекомендации, предлагая наиболее подходящие учебные материалы, темп обучения и методы подачи информации.

Например:

• Визуальный стиль: Если ученик лучше усваивает информацию через изображения, диаграммы или видео, система предложит больше видеоматериалов, инфографики или интерактивных визуализаций.
• Аудиальный стиль: Для тех, кто лучше воспринимает информацию на слух, система может рекомендовать подкасты, аудиолекции или объяснения с голосовым сопровождением.
• Кинестетический стиль: Если ученику важно взаимодействовать с материалом, система предложит интерактивные задания, симуляции или практические упражнения.

Система учитывает скорость, с которой ученик осваивает материал. Если ученик быстро справляется с заданиями, она может предложить более сложные задачи или ускорить подачу материала. Если же ученик испытывает трудности, система замедлит темп и предложит дополнительные объяснения или повторение.

На основе анализа данных система выбирает наиболее подходящие методы обучения. Например, для учеников, которые лучше запоминают информацию через практику, система может предложить больше тестов, кейсов или проектов.

Персонализированное обучение, основанное на анализе индивидуальных предпочтений в стиле обучения, когнитивных способностей и эмоционального состояния учащихся, представляет собой перспективное направление в образовании. Оно способно преодолеть ограничения традиционных подходов, повысить качество обучения и адаптировать образовательный процесс под нужды каждого ученика. Ключевым элементом успешной реализации персонализированного обучения является начальное тестирование, которое позволяет оценить индивидуальные особенности учащихся и разработать персонализированные программы.

Современные технологии, такие как искусственный интеллект, играют важную роль в адаптации учебных материалов под стиль обучения каждого ученика, регулировании темпа обучения и создании комфортных условий для усвоения знаний. Однако внедрение таких технологий требует комплексного подхода, включающего развитие технической инфраструктуры, решение этических, методологических и организационных вопросов, а также междисциплинарное сотрудничество педагогов, психологов, специалистов по искусственному интеллекту и разработчиков образовательных программ.

Таким образом, персонализированное обучение обладает значительным потенциалом для трансформации образовательной системы. Однако его успешная реализация возможна только при условии обеспечения доступности технологий, решения организационных вопросов и интеграции усилий всех заинтересованных сторон.Внедрение подобных подходов способно не только повысить качество образовательного процесса, но и раскрыть индивидуальный потенциал каждого обучающегося, способствуя развитию их гениальности и креативности, что, в свою очередь, может стать важным вкладом в прогресс общества. Исторический опыт России, где расцвет культуры, науки и искусства был во многом обусловлен индивидуальными методами обучения, подтверждает, что именно такие подходы способны взрастить поколения талантливых личностей, способных двигать человечество вперед.

Опубликовано: 06.01.2025