ИИ добавили мультизадачности
Исследователи из Института Северной Каролины (North Carolina State University) разработали новую модель искусственного интеллекта (ИИ), помогающую усовершенствовать процесс обучения студентов и повышающую его эффективность.
Усовершенствованная модель искусственного интеллекта отличается тем, что при анализе эффективности обучения проверяет поведение студента, то есть то, как он справляется с этапами обучающей игровой программы, в контексте результатов каждого тестового вопроса, а не общего итогового балла, как это делают традиционные алгоритмы. В ходе исследований использовалась игровая обучающая программа Crystal Island.
Ученые пытались добиться того, чтобы ИИ, опираясь на опыт учеников, прошедших тест, смог предугадать – как ответит на тот или иной тестовый вопрос студент, который еще только проходит обучение.
«Стандартный подход к решению этой проблемы смотрит только на общую оценку теста, рассматривая тест как одну задачу», - пояснил научный специалист университета Джонатан Роу (Jonathan Rowe). - «В контексте нашей структуры многозадачного обучения в модели 17 задач, потому что в тесте 17 вопросов».
Исследователи получили данные о прохождении обучения, полученные в ходе тестирования 181 студента. ИИ мог посмотреть на сам обучающий процесс каждого ученика и на то, как каждый студент ответил на тот или иной вопрос теста. Выявив общие закономерности в поведении учащихся, правильно ответивших на выбранный вопрос, а также типичное поведение студентов, ответивших на него неверно, AI действительно смог с хорошей точностью определять, какой ответ будет у ученика, который еще только проходит обучение.
«Мы предполагаем, что разработанный нами тип модели AI может быть использован несколькими способами, которые могут принести пользу студентам», - заявил профессор Майкл Геден (Michael Geden). - «Его можно применять для уведомления учителей о том, что в процессе обучения студенту требуется дополнительные инструкции и разъяснения. Кроме того, AI может помочь усовершенствовать сам образовательный процесс».
«Психология давно признала, что разные вопросы имеют разные ценности, - подчеркнул Майкл Геден. - Наша работа основана на междисциплинарном подходе, сочетающем этот аспект психологии с подходами к более глубокому машинному обучению».
Эндрю Эмерсон (Andrew Emerson), доктор философии из Университета Северной Каролины полагает, что наработки, сделанные им и его коллегами, открывают двери для применения более сложных методов моделирования в учебное программное обеспечение, позволяющие адаптировать учебный процесс под потребности самого учащегося.