ხელოვნური ინტელექტი
მკვლევარებმა შეიმუშავეს ახალი AI, რათა დაეხმარონ სასწავლო სისტემების შექმნას
კარნეგი მელონის უნივერსიტეტის მკვლევარებმა აჩვენეს, თუ როგორ შეუძლიათ შექმნან ინტელექტუალური სწავლების სისტემები. ეს სისტემები ეფექტურია სხვადასხვა საგნების სწავლებისას, მათ შორის ალგებრასა და გრამატიკაში.
მკვლევარებმა გამოიყენეს ახალი მეთოდი, რომელიც ეყრდნობა ხელოვნურ ინტელექტს, რათა მასწავლებელს კომპიუტერის სწავლების საშუალება მისცენ. ფორმულირება ამ მეთოდს დამაბნეველს ხდის, მაგრამ იფიქრეთ, როგორც კომპიუტერი, რომელსაც ასწავლის ადამიანური მასწავლებელი. კომპიუტერს შეუძლია ასწავლოს მასწავლებელმა, აჩვენოს მას როგორ გადაჭრას გარკვეული პრობლემები, როგორიცაა მრავალსვეტიანი დამატება. თუ კომპიუტერი პრობლემას არასწორად აღმოაჩენს, მასწავლებელს შეუძლია მისი გამოსწორება.
პრობლემების დამოუკიდებლად გადაჭრა
ამ მეთოდის ერთ-ერთი საინტერესო ნაწილია ის, რომ კომპიუტერულ სისტემას შეუძლია არა მხოლოდ ასწავლოს და გადაჭრას ამოცანები ისე, როგორც ისწავლა, არამედ მას შეუძლია თემის ყველა სხვა ამოცანის გადაჭრა განზოგადებით. ეს ნიშნავს, რომ კომპიუტერს შეუძლია პრობლემის გადაჭრა იმ გზების მიღმა, რაც მას მასწავლებელმა ასწავლა.
Daniel Weitekamp III არის დოქტორანტი CMU-ის ადამიანისა და კომპიუტერის ურთიერთქმედების ინსტიტუტში (HCII).
„მოსწავლემ შეიძლება ისწავლოს პრობლემის გადაჭრის ერთი გზა და ეს საკმარისი იქნება“, - თქვა ვეიტეკამპმა. „მაგრამ რეპეტიტორთა სისტემამ უნდა ისწავლოს ყველა სახის გზა პრობლემის გადასაჭრელად. მან უნდა ისწავლოს როგორ ასწავლოს პრობლემის გადაჭრა და არა მხოლოდ პრობლემების გადაჭრა“.
გამოწვევა, რომელსაც Weitekamp ხსნის, არის ერთ-ერთი უდიდესი AI-ზე დაფუძნებული სწავლების სისტემების განვითარებაში. ახლად შემუშავებულ ინტელექტუალურ სწავლების სისტემებს შეუძლიათ თვალყური ადევნონ სტუდენტის პროგრესს, დაეხმარონ იმის განსაზღვრაში, თუ რა უნდა გააკეთონ შემდეგ და დაეხმარონ სტუდენტებს ახალი უნარების გამომუშავებაში ეფექტური პრაქტიკის პრობლემების შერჩევით.
AI-ზე დაფუძნებული სწავლების სისტემების განვითარება
კენ კოდინგერი არის ადამიანის-კომპიუტერის ურთიერთქმედების და ფსიქოლოგიის პროფესორი. კოდინგერი იყო ინტელექტუალური მასწავლებლების ერთ-ერთი ადრეული შემქმნელი და სხვებთან მუშაობისას წარმოების წესები ხელით იყო დაპროგრამებული. კოდინგერის თქმით, სწავლების თითოეულ საათს 200 საათი სჭირდება განვითარება. საბოლოოდ, ჯგუფმა შეიმუშავა უფრო ეფექტური მეთოდი, რომელიც აჩვენა პრობლემის გადაჭრის ყველა შესაძლო გზა. ამას დასჭირდა 200 საათი 40 ან 50-მდე, მაგრამ ძალიან რთულია ზოგიერთი შაბლონის ყველა შესაძლო გადაწყვეტის დემონსტრირება.
კოდინგერმა თქვა, რომ ახალი მეთოდი მასწავლებელს საშუალებას მისცემს განავითაროს 30 წუთიანი გაკვეთილი იმავე დროში.
”ერთადერთი გზა, რომ მივიდეთ სრულ ინტელექტუალურ მასწავლებელთან, ამ AI წესების დაწერა იყო”, - თქვა კოდინგერმა. ”მაგრამ ახლა სისტემა წერს ამ წესებს.”
ახალ მეთოდში მანქანური სწავლების პროგრამა გამოიყენება სტუდენტების სწავლის გზების სიმულაციისთვის. სასწავლო ინტერფეისი შეიქმნა Weitekamp-ის მიერ და ის იყენებს პროგრამირების პროცესს „ჩვენება და სწორი“.
მიუხედავად იმისა, რომ მეთოდი იყო ნაჩვენები მრავალსვეტიანი დამატებით, მანქანათმცოდნეობის ძრავა, რომელიც გამოიყენება, შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვა საგნებზე, როგორიცაა განტოლების ამოხსნა, წილადების დამატება, ქიმია, ინგლისური გრამატიკა და სამეცნიერო ექსპერიმენტების გარემო.
ერთ-ერთი მთავარი მიზანია ამ მეთოდით მასწავლებლებს საშუალება მისცენ შექმნან საკუთარი კომპიუტერული გაკვეთილები, ხელოვნური ინტელექტის პროგრამისტის საჭიროების გარეშე. ეს საშუალებას აძლევს მასწავლებლებს გამოიყენონ საკუთარი პირადი შეხედულებები იმის შესახებ, თუ როგორ უნდა ასწავლონ ან რომელი მეთოდები გამოიყენონ.
ვეიტეკამპი, კოდინგერი და HCII სისტემის მეცნიერი ერიკ ჰარპსტედი ავტორია ნაშრომის შესახებ, რომელიც აღწერს მეთოდს. იგი მიღებული იქნა გამოთვლით სისტემებში ადამიანური ფაქტორების კონფერენციის მიერ (CHI 2020). კონფერენცია თავდაპირველად ამ თვეში იყო დაგეგმილი, მაგრამ COVID-19 პანდემიამ აიძულა მისი გაუქმება. ქაღალდი ახლა შეგიძლიათ იხილოთ კონფერენციის შრომებში, რომელიც მდებარეობს გამოთვლითი მანქანების ასოციაციის ციფრულ ბიბლიოთეკაში.
განათლების მეცნიერებათა ინსტიტუტი და Google დაეხმარნენ კვლევის მხარდაჭერას.
