– Какие функции выполняет Центр компетенции НТИ «Технологии хранения и анализа больших данных»?
– Если говорить общими словами, то одна из главных целей наших проектов — поддержание повестки развития технологий, связанных с хранением и обработкой больших данных. Если же описывать деятельность Центра более предметно, то я бы разделила его функции на две большие группы.
К первой относится все, что с связано с фундаментальными исследованиями в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных. А ко второй, которую я как раз представляю, экспертно-аналитические исследования, создание и продвижение образовательных продуктов в различных сферах вроде технологического консалтинга, правоприменения в ИТ-сфере, маркетинга, образования и не только.
Команда «Направления прикладных образовательных проектов», которую я возглавляю, разрабатывает образовательные продукты с привлечением экспертов и преподавателей МГУ: образовательных курсов, мастер-классов и прочих просветительских мероприятий. Кроме того, мы занимаемся экспертно-аналитическими исследованиями в сфере развития человеческого капитала.
– Какие перспективы у технологии биг-дата есть в сфере образования? Как благодаря технологиям, которые вы изучаете и развиваете, процесс обучения изменится в ближайшие 10 лет?
– В ближайшие 10 лет образование должно стать более человекоцентричным.
Роль ИИ и больших данных в этом процессе исключительно высока.
Под человекоцентричностью я подразумеваю то, что система образования должна стать ориентированной на личность человека и учитывать его склонности, интересы и индивидуальные характеристики восприятия контента.
– То есть, благодаря ИИ в ближайшие 10 лет появятся персонифицированные образовательные программы для учеников и студентов?
– На мой взгляд, все постепенно к этому и идет. На текущий момент к персонализации траекторий – программ – мы только подходим: появляются стартапы и проекты с сильными ИИ-алгоритмами, способные работать с большими объемами данных. Однако говорить, что будет просто, нельзя. Есть ряд критичных сложностей, преодоление которых необходимо.
– Какие, например?
– Например, глубокая персонализация предполагает работу с ответом обучающегося и с результатами освоения им образовательной программы. На текущий момент алгоритмы это делают очень ограниченно. Второй важный аспект – уход от больших модулей. Компоненты образовательных программ должны стать меньше – один урок или даже часть урока. Только в этом случае программа станет адаптивной. Третье – проблема интеграции. Персонализация должна производиться не в рамках какой-то одной платформы или школы, а комплексно. То есть, чтобы все заработало, нужно объединить информационные системы школ, вузов, организаций дополнительного образования, платформ онлайн-курсов, а также централизованно обрабатывать данные из них.
Хотя ранее я назвала эти барьеры критичными, мы видим, как уверенно развиваются ИТ-продукты, образовательные организации, а также научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) в области персонализации образовательных программ. Поэтому ожидания в данной области в перспективе 5-7 лет у нас исключительно позитивные.
– Позволит ли биг-дата в будущем автоматизировать проверку домашних и экзаменационных работ?
– Однозначно, да.
По нашему мнению, с проверкой заданий может справиться относительно простой алгоритм – ведь это чаще всего задача сопоставления работы обучающегося и правильных вариантов ответа.
Проверка домашних заданий и экзаменационных работ чаще всего не требует глубокого понимания контекста, а ИИ-алгоритмы способны выстраивать взаимосвязи, обрабатывать и анализировать даже сложные тексты.
Но тут стоит отметить, что проверка работ не заканчивается на выставлении оценок – ученику ведь нужно дать обратную связь, которая часто необходима, чтобы он развивал знания, умения и навыки. С этим все сложнее.
– А сможет ли ИИ в ближайшие лет 10-20 заменить учителей в школах?
— Заменить вряд ли, а вот дополнить вполне может уже сейчас. Под «дополнить» я имею в виду повысить эффективность образовательного процесса для каждого ученика. Часто бывает, что у учителя не хватает времени на то, чтобы разобрать ответы и объяснить материал всему классу, подобрать материал для закрепления конкретного вопроса. С помощью ИИ можно решить эту проблему.
Например, если по результатам ученика видно, что у него трудности, скажем, с последовательностью действий, но нет проблем с самими арифметическими действиями, то ИИ может порекомендовать ему дополнительные материалы, подсказать отрывок, в котором учитель объяснял эту тему, подобрать примеры для тренировки, то есть всячески помочь ученику разобраться, сколько бы времени ему на это не потребовалось.
Таким образом, ребенок разберется в теме и, что немаловажно, не приобретет стойкой нелюбви к предмету. В то же время учитель сможет делать аналитику: смотреть, какие проблемы наиболее частые, какие темы наиболее сложные, чтобы оперативно вносить изменения в учебный процесс.
– Есть ли в России какое-нибудь лобби, участники которого противятся внедрению инноваций в школах?
– Насчет лобби ничего не скажу, но отмечу, что далеко не все позитивно относятся к внедрению ИИ и больших данных в образовании.
Наибольшее беспокойство технологии и последствия их экспансии вызывают у родителей школьников.
– В чем это выражается?
– Ну, они переживают, что ребенок весь день смотрит в монитор. При этом учитель, вероятнее всего, не видит всех учеников. Таким образом не создается некая нужная для проведения урока атмосфера.
Я согласна, что именно в рамках школьного образования ребенок требует внимания преподавателей и личного взаимодействия с ними. Но также я уверена, что часть работы преподавателя все равно может быть оптимизирована с использованием цифровых решений и алгоритмов. Опять же, технологии призваны помогать учителю и дополнять его, а не заменять.
– Обработка больших данных подразумевает их сбор. Могут ли тревожные родители как-нибудь воспрепятствовать этому процессу?
– В настоящее время Приказом Минобрнауки России от 22.01.2014 г. № 32 определен минимальный перечень сведений, которые родители обязаны предоставить школе.
Если какие-либо персональные данные были получены школой незаконно, например, ребенок самостоятельно заполнил анкету без ведома родителей, можно обратиться в школу с требованием уничтожения незаконно полученных персональных данных, а также с отзывом согласия на их обработку, если такое согласие когда-либо действительно давалось.
Не лишним будет поговорить с учителем и объяснить, что не нужно обращаться к ребенку с просьбой заполнить какие-либо анкеты или формуляры, а в случае необходимости следует звонить напрямую самим родителям.
– Премьеры каких проектов Центра стоит ждать в ближайшем будущем?
— На данный момент мы активно готовим к запуску проекты, целевая аудитория которых — не студенты и преподаватели, а старшие школьники. Такие проекты во многом связаны с формированием у школьников знаний о собственных возможностях в цифровой экономике: какие вообще существуют профессии, как понять, какая в большей степени подходит, как успешно выйти на рынок труда и тому подобное.
Инга Николаева выступит 30 июля на научно-популярном фестивале Geek Picnic с лекцией «Профориентация детей и выбор вуза: что сегодня должны знать родители». Подробнее о том, что еще интересного можно увидеть на Geek Picnic – в гиде «Газеты.Ru».