; როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი და ჩეთბოტი განათლებას - IT Academy STEP Tbilisi როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი და ჩეთბოტი განათლებას - IT Academy STEP Tbilisi

თბილისი, ჯანო ბაგრატიონის 6

როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი და ჩეთბოტი განათლებას

chatbots

ჩეთბოთის და ხელოვნური ინტელექტის 6 აპლიკაცია, რომლებმაც შესაძლოა გასაოცარი გავლენა მოახდინონ განათლებაზე.

ჩეთბოთი მსოფლიოს მრავალგზის  შეცვლის, იმაზე მეტად გამოგვადგება ვიდრე ჩვენ ეს წარმოგვიდგენია.

ბოტებს მთელი გლობუსის გარშემო უკვე შეუძლიათ შეასრულონ სხვადასხვა ამოცანების მრავალფეროვანი კომპლექტი. დაწყებული პიცის ონლაინ შეკვეთით, დამთავრებული სახეების შერებით Project Murphy-ში. ჩეთბოთები მალე ყოველდღიური ცხოვრების ნორმალური ელემენტი გახდება.

რადგან ჩეთბოთების მნიშვნელობა დღითი დღე ფართოვდება, ახალი აპლიკაციებიც მუდმივად ჩნდება. ტრადიციულად ცნობილია, რომ განათლება არის სექტორი, სადაც ინოვაციები ნელნელა ვითარდება. ბოლო წლების განმავლობაში უდიდეს რეკლამას უწევდნენ ინოვაციურ იარაღებს სწავლების გასაძლიერებლად და სასწავლო ტექნოლოგიის გზით სწავლას.

ჩეთბოთების და ხელოვნური ინტელექტის დრო მოვიდა, რომლებმაც უნდა დააკმაყოფილონ საგანმანათლებლო სექტორი. ბევრი რამ უკვე ხდება, მაგრამ ეჭვს გარეშეა, ტექნოლოგია უახლოეს მომავალში კიდევ უფრო გაღრმავდება.

საგანმანათლებლო სფეროში ჩეთბოთების და ხელოვნური ინტელექტის 6 აპლიკაცია უკვე ვნახეთ. მათ შეიძლება გასაოცარი გავლენა მოახდინონ მთელ ინდუსტრიაზე.

  1. ესეების ავტომატური შეფასება

ინდივიდუალურად დაწერილ ესეებზე გამოხმაურების გაკეთება უაღრესად დიდი დროის მომცველი დავალებაა, რასაც ბევრი მასწავლებელი ებრძვის. მასიურ ღია ონლაინ კურსებზე ეს პრობლემა კიდევ უფრო მწვავეა. მიზეზი არის ის, რომ ხშირად ერთ კლასში 1000-ზე მეტი სტუდენტია და დაწერილ ესეებზე ინდივიდუალური გამოხმაურების გაკეთების რეალური გზა არ არსებობს.

ამ პრობლემის დასაძლევად ინოვატორები ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრიაში ეძებენ გამოსავალს და ეს გამოსავალი თითქმის იპოვეს კიდეც.

თუ მანქანათმცოდნეობის ალგორითმს გამოვკვებავთ ათასობით ესეებით, ბევრი ადამიანი დაიჯერებს, რომ ეს საუკეთესო შანსია ესეებზე ადამიანის გამოხმაურების ხელვნური ინტელექტის სისტემებით ჩანაცვლებისთვის. პროექტი სწრაფი ტემპით გაუმჯობესდა 2012 წლიდან, მას შემდეგ რაც ჰიულეთი ესეების შეფასების სისტემებს შორის კონკურენციის სპონსორი გახდა. გამარჯვებულმა წარადგინა 0.81 კორელაცია, საშუალოდ, ცოცხალ შემფასებლებთან ერთად.

მას შემდეგ მკვლევარებმა და მეცნიერებმა მთელი ძალით გააგრძელეს სისტემების გაძლიერება და გაუმჯობესება. ერთერთი კვლევის შედეგის მიხედვით, მათ მიაღწიეს 0.945 კორელაციას იგივე მონაცემებზე, რაზეც ჰიულეთის კონკურენცია ჩატარდა. განსაცვიფრებელია!

თუმცა, შეფასების დროს მხოლოდ ტექნოლოგიაზე დაყრდნობას ძალიან დიდი წინააღმდეგობა მოჰყვა. სკეპტიკურად განწყობილმა Les Perelman-მა გამოააშკარავა შეფასების ალგორითმების ნამდვილი ხასიათი. მან წარმატებით მოახერხა ავტომატურად შემფასებელი ვენდორების სუსტი მხარეების გამოჩენა.

როგორ მოხდება ავტომატური შეფასება? მომავალი ჯერ ნათელი არ არის, მაგრამ სინამდვილეში რამდენიმე წელიწადში, ერთი ან ორი აუცილებელი შემფასებლის ხელოვნური ინტელექტით ჩანაცვლების შანსი უნდა არსებობდეს.

  1. სწავლება ინტერვალის ეფექტით

ძველი გაკვეთილების გამეორება მაშინ როცა ის თითქმის გავიწყდებათ, არის სწავლების ოპტიმალური გზა. მას ინტერვალის ეფექტი ჰქვია.

პოლონელმა გამომგონებელმა პიოტრ ვოზნიაკმა წარმოადგინა ინტერვალის ეფექტზე აგებული სასწავლო აპლიკაცია. ეს აპლიკაცია თვალყურს ადევნებს თუ რას სწავლობთ და როდის სწავლობთ. ხელოვნური ინტელექტის შემოტანით აპლიკაციას შეუძლია გაიგოს სავარაუდოდ როდის შეიძლება დაგავიწყდეთ ინფორმაცია და შეგახსენოთ მისი გამეოპრება. ამას მხოლოდ რამდენიმეჯერ გადამეორება დასჭირდება, იმისთვის რომ ინფორმაცია წლების განმავლობაში ნამდვილად დაგამახსოვრდეთ.

იმის ნაცვლად, რომ სტუდენტებმა გამოსაშვები გამოცდებისთვის ინტენსიურად იმეცადინონ და შემდეგ რამდენიმე კვირაში დაავიწყდეთ ნასწავლი მასალა, სკოლებმა და უნივერსიტეტებმა ეს მეთოდი უნდა გამოიყენონ ცოდნის დიდი ხნის მანძილზე შენარჩუნებისთვის.

სამწუხაროდ, ინტერვალის ეფექტის მსგავს კვლევებს მცირე გავლენა ჰქონდა საგანმანათლებლო სისტემებზე, რის გამოც ამ სექტორს ტექნოლოგიების და ინოვაციების ნელი ადაპტაციის რეპუტაცია დაუმკვიდრდათ.

  1. სასაუბრო კურსი, შეფასებები და სტუდენტთა რეიტინგი

სასწავლო კვლევებით სტუდენტთა შეფასებები თითქმის 100 წელია არსებობს. ქაღალდიდან ონლაინ მიმოხილვაზე გადასვლის მიუხედავად, შეფასების პროცესის გაუმჯობესების წინსვლა მინიმალურია.

რადგან სტუდენტის სწავლების შეფასება ხშირად ინფორმაციის ყველაზე ღირებული წყაროა, აშკარაა, რომ მას გაუმჯობესება სჭირდება.

დღევანდელი თანამედროვე ტექნოლოგიების გამო, როგორიცაა ხელოვნურ ინტელექტზე ორიენტირებული ჩეთბოთები, მანქანების სწავლება და ბუნებრივი ენის დამუშავება, უამრავი მშვენიერი საშუალების აღმოჩენა შეიძლება მასწავლებლის შეფასების სფეროში.

შეფასების შესაგროვებლად ჩეთბოთის გამოყენება უკიდურესი კომპრომისია ხარისხობრივ და რაოდენობრივ კვლევის მეთოდებს შორის. რადგან მასწავლებლები ძალიან დაკავებულები არიან და ყოველი სტუდენტისგან ვერ აგროვებენ ხარისხობრივ შეფასებას, ხშირად გამოიყენება ბოლო კურსის კვლევა.

ჩეთბოთს შეუძლია აზრების შეგროვება სასაუბრო ინტერფეისის მეშვეობით რეალური ინტერვიუს მსგავსი უპირატესობით, მაგრამ მოთხოვნილი სამუშაოს ნაწილით. საუბარი შეიძლება შედგეს პასუხების და სტუდენტის პიროვნების მიხედვით, შეიძლება დავუსვათ შეკითხვები და გავიგოთ მიზეზი აზრების მიღმა. ასევე შესაძლებელია პიროვნული შეურაცხყოფის და უხეში ენის გაფილტვრა, რომლებიც მასწავრებლების რეიტინგში ზოგჯერ ფიგურირებენ.

კვლევის მყარი ვარიანტისა და ხარისხიანი მონაცემების გარდა, ჩეთბოთს მასწავლებლებისთვის, რომლებიც ცდილობენ სწავლებაში ეფექტურობა გააუმჯობესონ,  ბევრი სხვა უპირატესობაც აქვს.მონაცემების უფრო მეტი წყაროების ჩართვით, როგორიცაა თვით-შეფასება, ხარისხი, თანატოლების გამოხმაურება და მეცნიერების ბოლო კვლევები თემაზე თუ როგორ ვასწავლოთ ეფექტურად, შესაძლებელია სწავლების პროცესის უფრო ნიუანსური სურათის შექმნა. მონაცემების შედარებით მსოფლის სხვა მასწავლებლების მონაცემებთან, სისტემამ უნდა შეძლოს სწავლების გაუმჯობესების ახალი და ძლიერი გზების შემოთავაზება და მოპოვებული ინფორმაციის მასწავლებლების საზოგადოებაში გაზიარება.

  1. უოთსონი, მასწავლებლის ასისტენტი

ჯორჯიის შტატის ტექნოლოგიების ინსტიტუტში, სტუდენტებს მოსწონდათ მასწავლებლების ახალი ასისტენტი, ჯილ უოთსონი, რომელმაც მოახერხა ეპასუხა სტუდენტების მოთხოვნებისთვის სწრაფი და ზუსტი გზით.

სტუდენტებმა არ იცოდნენ, რომ მისის უოთსონი სინამდვილეში იყო იგივე სახელწოდების კომპიუტერი IBMs ხელოვნური ინტელექტის სისტემის კვებით. კომპიუტერული მეცნიერების პროფესორმა Ashok Goel-მა მოამარაგა უოთსონი 40000-ზე მეტი ფორუმ პოსტებით სისტემის ასამუშავებლად.

ზოგად შეკითხვებზე პასუხის გაცემა არის სრულყოფილი აპლიკაცია ჩეთბოთისთვის და უფრო ინტერაქტიული მიდგომა, ვიდრე FAQ-tab-ის გამოყენება.

უზარმაზარი აღიარების მოპოვების შემდეგ, ჯილ უოთსონი უფრო წინ წავიდა და ახლა მთელი მსოფლიოს უნივერსიტეტებში იყენებენ. ერთერთი ბოლო ვარიანტი, რაც ამ ჩამონათვალს დაემატა არის BI ნორვეგიული ბიზნეს სკოლა ოსლოში, ნორვეგია.

  1. ჩეთბოთ კამპუსის ჯინი

Deakin-ის უნივერსიტეტში ვიქტორიაში, ავსტრალია, დეველოფმენთი აქტიურად მუშაობს პირველ ჩეთბოთ კამპუსის ჯინის დამთავრებაზე. ხელოვნური ინტელექტის მასწავლებლის ასისტენტის სიტუაციის მსგავსად, გონებრივ შესაძლებლობებს მის მიღმა ქმნის IBM-ის სუპერ კომპიუტერული სისტემა, უოთსონი.

ერთხელ ამუშავების შემდეგ, Deakin-ის ჯინი შეძლებს სტუდენტების ყველა შეკითხვაზე პასუხის გაცემას კამპუსში ცხოვრების შესახებ. როგორ იპოვონ შემდეგი ლექციის დარბაზი, როგორ მიმართონ შემდეგი სემესტრის სასწავლო კურსს, როგორ ჩააბარონ შეფასებები, სად მოძებნონ პარკინგი ან მრჩეველი, ეს არის ის შეკითხვები, რომლებსაც ჯინი მოაგვარებს.

როცა ახალი სტუდენტები კამპუსში იყრიან თავს, მათ ყოველ წელს იგივე შეკითხვები აქვთ. ეს ჩეთბოთის აპლიკაციას სრულყოფილს ხდის.

William Confalonieri არის ჯინის პროექტის მამოძრავებელი ძალა და Deakin-ის უნივერსიტეტის CIO.

ამ ტექნოლოგიის გამოყენების ყველაზე პერსპექტიული შესაძლებლობა არის უფრო მეტად პიროვნული მიდგომის მხარდაჭერა კამპუსის სერვისებში, რომლებსაც ხალხი კვლავ მიმართავს, აცხადებს იგი. სისტემა სტრესულ ფაკულტეტებზე ტვირთს შეამსუბუქებს, რადგან მათ აღარ მოუწევთ სხვადასხვა სტუდენტებისთვის ერთი და იგივე რამის ახსნა მუდმივად.

Confalonieri-ის იმედი აქვს, რომ მომდევნო წლებში სისტემის შესაძლებლობებს სწრაფად გააფართოებს და სისტემა შეძლებს უფრო რთული დავალებების შესრულებას მომავალში.

  1. სტუდენტზე ორიენტირებული შეფასება

თანამედროვე საგანმანათლებლო სისტემას შეიძლება უხეშად დავარქვათ ქარხნის ხაზი, რომლის საბოლოო მიზანია კომპეტენტური სტუდენტების გამოშვება დასაქმებულების საჭიროებების მოსაგვარებლად. ქარხანა მოელის იგივე ნედლეულს (სტუდენტებს), იგივე პასუხს მოქცევაზე (გაკვეთილები) და იგივე შედეგებს დროის იგივე მონაკვეთში.

რადგან ადამიანები უფრო რთული პიროვნებები არიან ყველაზე წარმატებული მეცნიერებისთვისაც, ქარხნის მიდგომა იდეალური არ არის როცა საქმე მრავალფეროვანი თაობისთვის ცოდნის გადაცემას ეხება.

მეწარმეები ცდილობენ ახალი საგანმანათლებლო მოდელის მიღებას. სტუდენტზე ორიენტირებული სისტემა, სადაც სტუდენტის პიროვნება და ინტერესი გადამწყვეტი ფაქტორია როცა საქმე ბიოგრაფიის კონფიგურაციას ეხება.

შინაარსი ინდივიდუალური სასწავლო ნაბიჯებით მიდის და შეუძლია თანდათან წარმოადგინოს უფრო რთული პრობლემები სწავლების გასაძლერებლად, რადგან სტუდენტს უფრო მეტის გაგება შეუძლია. ამგვარად, სწრაფი და ნელი ტემპით შემსწავლელ სტუდენტებს შეუძლიათ შესაბამისი ტემპებით გააგრძელო სწავლა. სხვა სტუდენტები ვერ შეძლებენ მათი სტიმულის დაქვეითებას.

ხელოვნური ინტელექტით მოტივირებული რეზიუმე შეძლებს მომავალი პრობლემური ადგილების წინასწარ დანახვას. ის წარმოაჩენს მასთან დაკავშირებულ უფრო მეტ პრობლემას მომავალში კამათის თავიდან ასაცილებლად.

ჩეთბოთები და განათლების მომავალი

იმედი გვაქვს კიდევ ვიხილავთ დიდ წინსვლებს საგანმანათლებლო სექტორში, როცა საქმე ხელოვნურ ინტელექტს და რობოტექნიკას შეეხება აუცილებლად დაგეგმეთ ვიზიტი ჩვენთან აკადემიაში, სტეპში თქვენ გაქვთ შესაძლებლობა შეასწავლოთ პატარებს რობოტექნიკა, მისცეთ ხარისხიანი ცოდნა და უზარმაზარი გამოცდილება! შემოგვიერთდით აკადემიაში!

რეგისტრაცია

სახელი, გვარი*
ტელეფონი*
E-mail*
სად გაეცანით ინფორმაციას ღია კარის დღის შესახებ?*


ახალი ამბები