Искусственный интеллект в образовании: изучаем реальную практику / Skillbox Media

Содержание:

• Какие алгоритмы ИИ применяются в образовании прямо сейчас
• Примеры использования ИИ в образовании в России
• В каких проектах имеет смысл использовать ИИ
• Четыре призыва к тем, кто хочет внедрить ИИ в образовательный проект

Искусственный интеллект в образовании – это не просто концепция будущего, а реальные инструменты и технологии, которые уже используются сегодня. Вместо того чтобы сосредотачиваться на фантастических сценариях, важно рассмотреть текущее состояние и потенциал AI в образовательной сфере. Настоящие возможности включают адаптивные обучающие системы, персонализированные учебные планы и автоматизированные оценки, которые улучшают качество образования и делают его более доступным. Каковы же конкретные преимущества искусственного интеллекта в образовании и как они могут изменить подход к обучению?

В июне «СберУниверситет» провёл семинар под названием «AI в обучении: на что способны технологии уже сейчас?». Цель мероприятия заключалась в том, чтобы выявить баланс между реальными возможностями и фантастическими ожиданиями от технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе. В семинаре приняли участие эксперты из «СберУниверситета», НИУ ВШЭ и Университета 2035, что позволило обсудить актуальные тренды и перспективы использования AI в обучении.

В ходе обсуждения участники затронули несколько ключевых вопросов. Они рассмотрели актуальные темы, связанные с текущими трендами в отрасли, а также обменялись мнениями по поводу лучших практик и новых технологий. Участники сосредоточились на важности инноваций и адаптации к быстро меняющимся условиям рынка. Также была выделена роль командной работы и эффективного общения в достижении общих целей. В завершение обсуждения участники пришли к выводу о необходимости постоянного обучения и развития для успешного продвижения в своей сфере.

• какие алгоритмы ИИ применяются в обучении прямо сейчас;
• реальные кейсы внедрения ИИ в образование;
• в каких образовательных проектах имеет смысл использовать ИИ;
• почему тем, кто хочет внедрить ИИ в образовательный проект, важно помнить про этику.

Какие алгоритмы ИИ применяются в образовании прямо сейчас

Андрей Комиссаров, директор направления «Развитие человека на основе данных» Университета 2035, и Андрей Петровский, исполнительный директор по исследованию данных в Лаборатории искусственного интеллекта «Сбера», поделились информацией о трех основных типах искусственного интеллекта, которые активно используются в образовательном процессе. Эти технологии помогают улучшать качество обучения, адаптировать учебные материалы под нужды студентов и анализировать их успехи. Искусственный интеллект в образовании становится важным инструментом для создания персонализированного подхода к обучению и повышения вовлеченности учащихся.

• Ансамбли алгоритмов, в основе которых лежат логики разной степени сложности. Именно такой ИИ отвечает за построение индивидуальных траекторий обучения или анализ эффективности плана урока.
• Предобученные нейросети, которые создают для решения одной конкретной задачи и обучают их на большом объёме данных. Такие нейросети могут, например, отвечать за автоматическое понимание языка или за распознавание эмоций на лицах студентов. Специалисты упомянули, что речь тут, как правило, идёт о моделях opensource, таких как зарубежные GPT-3 и BERT или отечественные YaLM 100B от «Яндекса» или RUGPT-3 от SberDevices.
• Нейросети, которые относятся к сфере теневого глубокого обучения. В этом случае предобученную нейросеть дообучают на меньшем объёме данных и приспосабливают решать более узкую задачу. Например, когда языковую нейросеть специализируют на проверку открытых заданий конкретного курса.

Андрей Комиссаров подчеркивает, что в настоящее время основное направление применения искусственного интеллекта в сфере образования связано с Data Science. Это включает в себя анализ данных для формирования гипотез, их проверку и использование проверенных гипотез для достижения результатов. По его мнению, в будущем мы станем свидетелями более широкого применения обучения на основе больших данных. Однако на текущий момент существует проблема нехватки объемных данных, что ограничивает возможности для полноценного использования технологий искусственного интеллекта в образовательных процессах.

Примеры использования ИИ в образовании в России

В ходе дискуссии каждый спикер представил практические примеры внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс. Мы систематизировали эти кейсы по критериям использования технологии, что позволяет лучше понять их эффективность и область применения.

Андрей Комиссаров поделился двумя примерами из практики, касающимися гибких навыков, которые могут быть эффективно применены в обучении. Первый кейс связан с подбором команд, где важно учитывать не только профессиональные качества участников, но и их способность к взаимодействию. Второй кейс касается диагностики коммуникативных навыков, что позволяет выявить сильные и слабые стороны в общении, а также разработать индивидуальные программы для улучшения этих навыков. Эти подходы могут значительно повысить эффективность образовательного процесса и способствовать развитию необходимых компетенций у обучающихся.

В рамках акселератора Национальной технологической инициативы была разработана система подбора команд с использованием искусственного интеллекта. Основной задачей для ученых стало формирование команд из участников программы, способных генерировать идеи и запускать стартапы на основе совместной деятельности. Эта инновационная методология направлена на оптимизацию процесса создания эффективных команд, что способствует развитию стартапов и внедрению новых технологий.

Организаторы провели предварительную диагностику участников и выделили пять ключевых характеристик-гармоний, которые стали основой для формирования команд. Эти характеристики включали гармонию знаний, ролей, личностных качеств, ценностей и интересов. Каждая из этих гармоний обеспечивала наличие необходимого сочетания хард- и софт-скиллов, что способствовало эффективному решению поставленных задач. Такой подход позволил создать сбалансированные команды, способные максимально эффективно использовать потенциал каждого участника.

Комиссаров подчеркивает, что данный подход способствует созданию более эффективных команд, чем просто работа с экспертами-тьюторами, что в свою очередь увеличивает шансы их успешного прохождения акселератора. Он также акцентирует внимание на необходимости дальнейшего мониторинга команд, включая анализ цифрового взаимодействия между участниками и образовательным контентом. Это позволит выявить ключевые моменты, влияющие на развитие и успех команд в процессе обучения и адаптации.

Эксперт отмечает значительный потенциал применения искусственного интеллекта для формирования эффективных групп обучающихся, где студенты способны лучше понимать и поддерживать друг друга. Это особенно актуально в сфере корпоративного обучения, где эффективность определяется бизнес-показателями. В данном контексте цена неправильно использованного времени сотрудников становится особенно ощутимой. Использование ИИ для оптимизации группового обучения может значительно повысить результативность и снизить затраты, что является ключевым фактором для успешного развития компаний.

Диагностика коммуникативных навыков с применением искусственного интеллекта может существенно повысить эффективность обучения и развития сейлз-менеджеров, педагогов и других специалистов, работающих в сфере коммуникации. Андрей Комиссаров привёл в пример проект, в рамках которого проводился анализ аудиозаписей встреч и совещаний для оценки коммуникативных навыков участников. Этот подход позволяет объективно оценивать взаимодействие, выявлять сильные и слабые стороны в общении, а также разрабатывать стратегии для повышения уровня коммуникации. Использование ИИ в данной области открывает новые горизонты для профессионального роста и улучшения качества взаимодействия в различных сферах.

Эксперты утверждают, что с помощью искусственного интеллекта можно проанализировать сложность, связанность и четкость речи человека. Также ИИ оценивает разнообразие лексики и количество пустых фраз, что дает возможность выявить критерии хорошо развитых коммуникативных навыков и определить типичные проблемы в общении. Такой анализ способствует более глубокому пониманию речевых особенностей и помогает в развитии эффективных коммуникационных стратегий.

Анализ коммуникативных навыков студентов может быть полезным инструментом для диагностики их текущего уровня. Он позволяет рекомендовать оптимальные пути развития и оценивать эффективность образовательного процесса, сравнивая результаты до и после обучения. Такой подход способствует более целенаправленному развитию навыков общения и повышению общей эффективности образования.

Денис Федерякин, научный сотрудник и преподаватель Института образования НИУ ВШЭ, представил две идеи, демонстрирующие применение технологий искусственного интеллекта в образовательном оценивании. Первая идея связана с созданием заданий, а вторая — с автоматической проверкой открытых ответов. Эти инициативы подчеркивают потенциал ИИ в оптимизации образовательных процессов и повышении качества оценивания знаний студентов. Использование таких технологий может существенно облегчить труд преподавателей и улучшить обратную связь для учащихся, что, в свою очередь, способствует более эффективному обучению.

Автоматическая разработка заданий по русскому языку и литературе для школьников была реализована в сотрудничестве с учеными Института русского языка имени Пушкина. Исследования показали возможность использования двух типов искусственного интеллекта для этой цели. Такой подход позволяет создавать обучающие материалы, адаптированные к уровню знаний учащихся, что способствует более эффективному усвоению предмета. Применение современных технологий в образовательном процессе открывает новые горизонты для учеников и педагогов, улучшая качество обучения и повышая интерес к предметам.

• Простые алгоритмы. Они помогают генерировать задания на проверку понимания правил русского языка. Например, выбор буквы, обозначающей звонкий звук из нескольких предложенных вариантов. Такой способ создания проверочных заданий подходит для ситуаций, где есть понятный перечень правил русского языка, который можно описать для ИИ.
• Дообученные нейросети. Они способны генерировать задания, проверяющие языковую грамотность и понимание текста. Например, расставить перепутанные предложения текста по порядку или выбрать подходящую фразу, чтобы заполнить пробел в предложении. За основу взяли языковую модель RUGPT-3, предобученную на корпусе русского языка и неспецифичную для какого-то возраста или для какой-то темы, и применили мощное машинное обучение на меньшем объёме данных, чтобы модель смогла создавать задания по русскому языку и литературе для школьников.

Денис Федерякин подчеркивает значительный потенциал искусственного интеллекта в проверке заданий с открытыми ответами и эссе. Субъективность, присущая оценке открытых ответов экспертами, представляет собой серьезную проблему. Психометрия на протяжении многих лет разрабатывает методы, направленные на устранение индивидуальных искажений, которые могут возникать при оценке. Рекомендации по применению различных методов обработки данных помогают сделать процесс оценки более объективным и справедливым.

Спикер утверждает, что психометрические принципы, применяемые в работе с людьми, могут быть эффективно использованы в обучении нейросетей. Это может привести к улучшению результатов, так как интеграция психологических аспектов в алгоритмы машинного обучения способна повысить их эффективность и точность.

Переделанный текст:

Обязательно ознакомьтесь с дополнительными материалами:

Разработана программа, которая способна проверять эссе на английском языке с большей эффективностью, чем это делает учитель. Эта технология использует современные алгоритмы обработки естественного языка для анализа структуры, грамматики и стиля текстов. С помощью этой программы студенты могут получать мгновенную обратную связь и рекомендации по улучшению своих работ. Программа учитывает различные аспекты написания, что делает ее полезным инструментом для обучения и самосовершенствования в английском языке.

Федерякин подтвердил свою гипотезу, приведя пример из смежной области. Исследователи из Гарварда создали нейросеть для анализа социальных сетей и выявления хейтспича. При дообучении модели они использовали принципы разработки рубрикаторов оценивания для экспертов. В результате нейросеть продемонстрировала высокую эффективность в поиске неприемлемых комментариев, превзойдя как людей-модераторов, так и нейросеть Google, обученную по традиционным методам Data Science. Этот случай подчеркивает важность инновационных подходов в обучении моделей и их потенциальное преимущество над существующими решениями в области модерации контента.

Андрей Комиссаров и Алексей Зайцев, основатели образовательного проекта «01Математика», представили три эффективных способа применения искусственного интеллекта в области учебной аналитики. Эти решения направлены на улучшение образовательного процесса, оптимизацию индивидуального подхода к обучению и повышение качества обучения. Использование ИИ в учебной аналитике позволяет анализировать данные студентов, выявлять их сильные и слабые стороны, а также предлагать персонализированные рекомендации для успешного освоения материала. Таким образом, искусственный интеллект становится важным инструментом для образовательных учреждений, стремящихся к инновациям и повышению эффективности обучения.

В «Московской электронной школе» внедрена предсказательная аналитика, которая, по словам Алексея Зайцева, позволяет учителям оценить, сколько времени ученики будут тратить на различные активности как в классе, так и дома. Это включает выполнение заданий, контрольные работы и практические упражнения. Педагоги могут использовать эти прогнозы для оптимизации планирования уроков и контроля за тем, насколько эффективно класс движется по учебному плану. В проекте участвуют 37% школ Москвы, что предоставляет искусственному интеллекту достаточный объём данных для анализа и точных прогнозов. Это решение значительно повышает качество образовательного процесса и помогает учителям лучше адаптировать свои подходы к обучению.

В проекте «01Математика» внедрена аналитика качества учебных материалов. Искусственный интеллект анализирует данные о проценте успешно выполненных задач, средней скорости их выполнения и статистике ошибочных ответов учащихся. В результате работы ИИ предоставляет методисту гипотезу о задачах, содержащих ошибки или плохо воспринимаемых учащимися. Эта аналитика имеет ключевое значение, особенно в первые недели после запуска курса, отметил Алексей Зайцев.

Андрей Комиссаров представил аналитику цифровой рефлексии, внедренную в программу «Цифровые профессии» от Минцифры, в которой участвуют около 300 тысяч человек. Основная цель цифровой рефлексии заключается в определении того, какие знания и навыки студенты усваивают после завершения каждого модуля, а также в понимании, как они планируют применить эти знания на практике. Процесс включает в себя сбор и анализ данных о восприятии учебного материала, что позволяет улучшить образовательный процесс и повысить его эффективность.

• после каждого модуля программы студента просили описать в свободной форме свои комментарии, рассказать, что было полезно в модуле и как он это планирует применять;
• собрали массив данных по этим цифровым рефлексиям студентов, отсеяли ответы-погрешности (например, такие, где пользователь вместо своего отзыва просто скопировал и вставил описание курса или прислал бессмысленный набор символов);
• проанализировали информативность рефлексии, то есть оценили, насколько много слов и словосочетаний, связанных с тематикой курса, сохраняется в цифровой рефлексии после обучения.

Это стало возможным благодаря нейросемантической сети, сообщил спикер. Нейросемантические сети представляют собой передовую технологию, позволяющую обрабатывать и анализировать большие объемы данных, что открывает новые возможности в различных областях, включая искусственный интеллект и обработку естественного языка.

Андрей Петровский из Лаборатории искусственного интеллекта «Сбера» объяснил, как можно организовать конспект лекции с использованием открытых моделей. Процесс включает два основных этапа: сначала речь преобразуется в текст с помощью модели распознавания речи Speech to Text, а затем с использованием языковых моделей, таких как BERT, из полученной стенограммы выделяются ключевые предложения, наиболее полно отражающие содержание лекции. Эта технология может быть особенно полезна методистам для автоматизации создания памяток и учебных материалов для студентов. Использование современных инструментов искусственного интеллекта позволяет значительно повысить эффективность образовательного процесса и улучшить качество обучения.

Алексей Зайцев и Денис Федерякин поделились опытом реализации адаптивного обучения для «Московской электронной школы» на основе проекта «01Математика». В рамках этого проекта была внедрена система адаптивного фейдинга, которая изначально направляет учащегося, а затем постепенно предоставляет ему возможность самостоятельно развиваться и принимать решения в процессе обучения. Этот подход создает индивидуальную образовательную траекторию, что значительно повышает эффективность усвоения материала и способствует развитию самостоятельности у учеников.

Читайте также:

Для улучшения SEO-оптимизации вашего контента важно учитывать ключевые слова и фразы, которые могут привлечь целевую аудиторию. Понимание потребностей и интересов вашей аудитории поможет создать более релевантный и полезный материал. Используйте естественные формулировки и избегайте избыточного употребления ключевых слов, чтобы текст оставался читаемым и интересным. Кроме того, не забывайте о важности внутренней и внешней перелинковки, что поможет улучшить индексацию вашего сайта и повысить его видимость в поисковых системах.

Адаптивное обучение представляет собой методику, которая позволяет персонализировать учебный процесс в зависимости от потребностей и уровня знаний каждого учащегося. Эта форма обучения использует современные технологии для анализа успеваемости студента и подстраивает учебный материал под его индивидуальные особенности.

Зачем нужно адаптивное обучение? Во-первых, оно способствует более эффективному усвоению информации, так как каждый студент получает контент, соответствующий его уровню подготовки. Во-вторых, такая система позволяет поддерживать интерес к обучению, предоставляя учащимся возможность работать в удобном для них темпе. В-третьих, адаптивное обучение помогает выявлять слабые места в знаниях и быстро их устранять, что значительно повышает общую успеваемость.

В условиях быстроменяющегося мира и постоянного обновления информации адаптивное обучение становится особенно актуальным. Оно позволяет не только улучшить качество образования, но и подготовить студентов к реальным вызовам, с которыми они могут столкнуться в будущем. Таким образом, адаптивное обучение является важным инструментом для создания более эффективной образовательной среды.

Достижения в области анализа больших данных позволили углубленно изучить процесс обучения школьников. Сбор информации о скорости прохождения видеоуроков, частоте ошибок при выполнении интерактивных заданий и особенностях взаимодействия учащихся с образовательной системой (включая использование дополнительных материалов и работу с графиками) открывает новые возможности для оптимизации учебного процесса. Такой подход помогает выявить индивидуальные потребности каждого ученика и адаптировать образовательные материалы, что способствует более эффективному усвоению знаний.

По информации от представителей компании «01Математика», искусственный интеллект этой платформы способен выявлять моменты, когда у учащегося возникают трудности с определённым учебным модулем, и своевременно предоставлять необходимую помощь. Это может включать дополнительные материалы по актуальной теме, упрощённые учебные треки или повторение ранее изученных концепций, которые могут повлиять на понимание текущего материала. Технология анализирует цифровой след обучения каждого конкретного ученика и сопоставляет его с данными десятков тысяч других студентов, что позволяет более 90% учащихся успешно завершать изучаемые блоки и двигаться по индивидуально выстроенному образовательному маршруту, отметил Зайцев.

В каких проектах имеет смысл использовать ИИ

Экспертные исследования показывают, что в задачах обучения, которые можно алгоритмизировать и которые повторяются, технологии искусственного интеллекта демонстрируют результаты, сопоставимые, а порой и превосходящие человеческие способности. Денис Федяркин отметил, что применение ИИ в таких областях открывает новые возможности для повышения эффективности и качества выполнения задач. Это свидетельствует о значительном прогрессе в развитии технологий, которые могут значительно упростить и оптимизировать процессы, ранее требовавшие человеческого участия. Использование искусственного интеллекта в обучении становится все более актуальным и востребованным, что подчеркивает его важность в современном мире.

Искусственный интеллект эффективно справляется с автоматизацией рутинной интеллектуальной работы. Если вы замечаете повторяющиеся действия в процессе, это указывает на возможность внедрения технологий искусственного интеллекта. Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ не только повышает производительность, но и освобождает время для более креативных и стратегических задач. Использование искусственного интеллекта позволяет оптимизировать рабочие процессы и снизить вероятность ошибок, что является важным шагом к повышению общей эффективности бизнеса.

По мнению эксперта, для успешной автоматизации образовательных процессов необходимо иметь доступ к большим объемам данных. Например, использование искусственного интеллекта для генерации учебных заданий оправдано в рамках проекта, охватывающего всех школьников Москвы. В то же время, такая практика будет неэффективна для небольших авторских онлайн-школ, где численность обучающихся ограничена.

Неужели те, у кого недостаточно данных, должны игнорировать возможности искусственного интеллекта? Андрей Петровский утверждает, что это не так. Действительно, такие классические языковые модели, как BERT и GPT-3, требуют огромных объемов данных для обучения — от петабайтов до сотен гигабайт. Это число превышает возможности обычного персонального компьютера. Тем не менее, дообучение открытых нейронных сетей для конкретных образовательных задач возможно и на меньших объемах данных. Например, для успешного обучения достаточно датасета, состоящего из 12–16 тысяч примеров. Эти показатели служат ориентиром для тех, кто планирует использовать технологии искусственного интеллекта. Эксперт рекомендует учитывать эти нюансы при внедрении ИИ в образовательные процессы.

Объем данных является важным, но не единственным критерием для оценки целесообразности использования искусственного интеллекта. Вторым значимым фактором выступает время, а также финансовые затраты. Денис Федерякин отметил, что распространенное мнение о том, что после внедрения ИИ в проект можно ожидать значительного прогресса всего через один-два года, является заблуждением. Важно учитывать, что внедрение ИИ требует времени для адаптации, обучения моделей и интеграции в существующие процессы.

Руководитель центра образовательных технологий «СберУниверситета» Вячеслав Юрченков отметил, что внедрение искусственного интеллекта в образование требует реалистичного подхода. Он подчеркнул, что даже при мгновенном внедрении технологии не следует ожидать немедленных результатов. Сразу не уменьшится объем работы, поскольку необходимо собрать и правильно размечать данные для обучения системы. Только после этого искусственный интеллект сможет предоставить полезные результаты как преподавателям, так и обучающимся. Важно понимать, что процесс интеграции технологий в образовательный процесс требует времени и усилий для достижения эффективных результатов.

Четыре призыва к тем, кто хочет внедрить ИИ в образовательный проект

В конце семинара эксперты представили четыре этических рекомендации для руководителей образовательных проектов, рассматривающих возможность интеграции искусственного интеллекта в свою деятельность. Эти рекомендации помогут не только повысить эффективность проектов, но и обеспечить этичное и ответственное использование технологий в образовании.

При внедрении любой технологии необходимо уделять внимание ее проверке и верификации, что требует предварительного планирования времени в проекте. В сфере образования контроль за работой искусственного интеллекта осуществляют методисты, педагоги и специалисты по обучению и развитию (T&D), в зависимости от контекста внедрения технологии. Это обеспечивает качественное и эффективное использование ИИ, позволяя адаптировать его к образовательным процессам и повышать их результативность.

Андрей Комиссаров отметил, что ни одна образовательная организация в мире, использующая искусственный интеллект, не делает это без надзора. Это утверждение актуально даже для тех учреждений, которые располагают большими объемами данных и мощными моделями, на разработку и обучение которых было потрачено множество ресурсов. Важно понимать, что применение искусственного интеллекта в образовании требует внимательного контроля и оценки, чтобы обеспечить эффективность и безопасность процессов обучения.

Читайте также:

Созданы рекомендации по внедрению искусственного интеллекта в образовательный процесс. Эти рекомендации направлены на оптимизацию обучения, повышение эффективности преподавания и индивидуализацию образовательного опыта для студентов. Искусственный интеллект способен анализировать данные, предсказывать успехи учащихся и предоставлять персонализированные рекомендации, что делает его ценным инструментом в современных образовательных учреждениях. Внедрение ИИ в образование открывает новые горизонты для улучшения качества обучения и подготовки учащихся к требованиям современного мира.

Использование искусственного интеллекта должно происходить в тех областях, где можно четко отслеживать и анализировать принятые им решения и причины этих решений. Это особенно важно в образовательных проектах, ориентированных на детей и подростков. Ошибки или неверная интерпретация данных могут иметь серьезные последствия для будущего молодых людей. Поэтому необходимо обеспечить прозрачность и понятность работы ИИ, чтобы гарантировать его безопасность и эффективность в обучении.

Денис Федерякин привел пример, подтверждающий его тезис: нейросеть-судья, созданная учеными, систематически дискриминировала чернокожее население, и ее разработчики не сразу это заметили. Также известен случай с нейросетью Amazon, которая, отбирая резюме для HR-отдела, проявляла дискриминацию по отношению к женщинам. Подобные инциденты не являются единичными и подчеркивают важность тщательной проверки алгоритмов на наличие предвзятости. Эти примеры служат напоминанием о необходимости учета этических аспектов при разработке и внедрении технологий искусственного интеллекта, что является критически важным для обеспечения справедливости и равенства в использовании автоматизированных систем.

Денис Федяркин отметил, что в вопросах прозрачности существует множество подводных камней, которые могут оставаться незамеченными. Это подчеркивает важность внимательного анализа и глубокого понимания процессов, связанных с прозрачностью, чтобы избежать неожиданных сложностей и недопонимания.

Алексей Зайцев высказал идею о замене учителя искусственным интеллектом с целью экономии времени и бюджета. Хотя это предложение выглядит привлекательно, эксперты предупреждают, что такая замена может оказаться ошибочной. Социальное взаимодействие и личность педагога играют ключевую роль в обеспечении качественного образования. Поэтому искусственный интеллект следует рассматривать не как замену учителю, а как эффективного помощника в образовательном процессе.

Оптимальным решением является использование технологий для восполнения тех пробелов в образовании, которые не может закрыть учитель. По мнению экспертов, если технологии разработаны профессиональными методистами, они способны значительно улучшить доступность и качество образования в регионах, где отсутствует доступ к квалифицированным педагогам. Это подчеркивает важность внедрения современных образовательных технологий в систему обучения для обеспечения равных возможностей для всех учащихся.

Цифровизация образования становится все более актуальной темой, однако иногда забывается о ее истинной цели – помощи студентам в раскрытии их потенциала. Эксперты подчеркивают важность сохранения человечности в проектах с использованием искусственного интеллекта. Андрей Комиссаров отметил: «Необходимо учесть наши колебания в выборе, ошибки и эмоции, чтобы искусственный интеллект способствовал созданию более эффективного и правильного образовательного процесса». Важно помнить, что технологии должны служить инструментом для улучшения образовательного опыта, а не заменой человеческого взаимодействия.

Оптимизируйте текст для SEO и улучшите его содержание, не добавляя лишних элементов и сохраняя тему.

Читайте также:

• Что такое цифровизация образования и зачем она нужна
• В школы идёт виртуальная реальность
• Как в школах и вузах учат с помощью виртуальной и дополненной реальности
• Крутые идеи: подборка интересных иностранных EdTech-проектов
• VR, Big Data и искусственный интеллект: как эти технологии изменят образование?