Sparkli pozyskuje 5 mln dolarów w ramach pre-seedu na budowę natywnego dla dzieci silnika uczenia się opartego na sztucznej inteligencji

Sparkli pozyskała 5 milionów dolarów w rundzie finansowania pre-seed na opracowanie nowego rodzaju platformy edukacyjnej przeznaczonej specjalnie dla dzieci w wieku od pięciu do dwunastu lat. Założycielem jest były Obszar Google 120, YouTube i inżynierowie wyszukiwarek, a Strefa 120 to wewnętrzny inkubator Google, w którym pracownicy budują i testują eksperymentalne produkty w stylu startupów. Startup wychodzi z ukrycia z ambicjami wykraczającymi poza digitalizację podręczników czy automatyzację arkuszy kalkulacyjnych. Sparkli koncentruje się na ważniejszym pytaniu: jak sztuczna inteligencja może pomóc dzieciom uczyć się poprzez działanie, a nie tylko konsumowanie.

Środki zostaną wykorzystane do skalowania multimodalnego silnika uczenia się Sparkli i przygotowania do zamkniętej wersji beta zaplanowanej na początek 2026 roku. Firma testuje już swoją platformę w dużej grupie szkół prywatnych, zapewniając jej rzeczywiste środowisko do testowania, jak uczenie się oparte na sztucznej inteligencji zachowuje się w klasach, a nie tylko w formie demonstracji.

Od biernego spędzania czasu przed ekranem do aktywnej eksploracji

Duża część dzisiejszego czasu edukacyjnego przed ekranem jest albo pasywna – filmy, gry czy krótkie treści – albo sztywna, z predefiniowanymi lekcjami, które nie pozostawiają miejsca na ciekawość. Sparkli próbuje odnaleźć się w innej przestrzeni. Zamiast prosić dzieci o przepracowanie liniowego materiału, platforma pozwala im zacząć od pytania, a następnie buduje wokół niego interaktywną „wyprawę edukacyjną”.

Na przykład, jeśli dziecko chce zaprojektować miasto na Marsie, Sparkli nie odpowiada akapitami tekstu. Generuje wieloetapowe doświadczenie, które łączy elementy wizualne, głosowe, symulacje i proces podejmowania decyzji. Dzieci eksperymentują z pomysłami, testują ograniczenia, debatują nad kompromisami i zastanawiają się nad rezultatami. Celem jest przekształcenie ciekawości w ustrukturyzowaną eksplorację, a nie spłaszczenie jej do odpowiedzi.

Podejście to odzwierciedla szerszą zmianę zachodzącą w całej technologii edukacyjnej, w której sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana do dostosowywania nauki do ucznia, zamiast zmuszania go do dostosowywania się do ustalonych treści.

Co badania sugerują na temat sztucznej inteligencji i uczenia się

W ciągu ostatnich kilku lat badania nad sztuczną inteligencją w edukacji wskazały na szereg korzyści wynikających z przemyślanego wykorzystania systemów. Jednym z najczęściej cytowanych tematów jest nauka spersonalizowanaSystemy AI mogą dostosowywać poziom trudności, tempo i sposób prezentacji do reakcji ucznia, pomagając utrzymać zaangażowanie i zmniejszyć frustrację. Jest to szczególnie istotne w przypadku dzieci, których etapy rozwoju i zainteresowania są bardzo zróżnicowane, nawet w obrębie tej samej grupy wiekowej.

Istnieją również dowody na to, że uczenie się interaktywne i eksploracyjne – szczególnie w kontekście symulacji i rozwiązywania problemów – może prowadzić do lepszego zrozumienia pojęć niż podejścia oparte na zapamiętywaniu. Kiedy uczniowie są proszeni o podejmowanie decyzji, wyjaśnianie rozumowania lub obronę wyników, mają tendencję do dłuższego zapamiętywania wiedzy i rozwijania umiejętności, które można przenieść na inne obszary.

Jednocześnie edukatorzy i badacze podkreślają, że sztuczna inteligencja najlepiej sprawdza się jako narzędzie rozszerzające. Najbardziej udane wdrożenia wspierają nauczycieli, rodziców i programy nauczania, a nie je zastępują. Platformy, które traktują sztuczną inteligencję jako kreatywnego partnera do współpracy, a nie maszynę do odpowiadania, są bardziej zgodne z tymi ustaleniami.

Omówienie zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją dla dzieci

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w przypadku młodszych użytkowników wiąże się z realnymi obawami. Otwarte systemy sztucznej inteligencji mogą przytłaczać dzieci, wyświetlać nieodpowiednie treści lub zachęcać do nadmiernego polegania na automatycznych odpowiedziach. Prywatność, wykorzystanie danych i przywiązanie emocjonalne to również aktywne tematy debaty w technologiach skierowanych do dzieci.

Projekt Sparkli wydaje się być ukształtowany przez te zagrożenia. Zamiast wystawiać dzieci na działanie uniwersalnego chatbota, platforma ogranicza interakcje do kierowanego, dostosowanego do wieku środowiska. Doświadczenia edukacyjne są ustrukturyzowane, cele jasno określone, a postępy mają na celu zachęcanie do refleksji i działania, a nie do natychmiastowej gratyfikacji.

To ostrożne podejście odzwierciedla rosnący konsensus w edukacji: pytanie nie brzmi, czy sztuczna inteligencja powinna być częścią procesu uczenia się, ale jak wąsko i odpowiedzialnie należy ją stosować, zwłaszcza w latach kształcenia.

Wczesne sygnały z pilotów klasowych

W ramach wczesnych testów pilotażowych Sparkli testowano zarówno w ustrukturyzowanych klasach, jak i w sesjach o bardziej otwartym charakterze. Nauczyciele obserwowali, jak uczniowie angażują się w dyskusje na temat budżetowania, zrównoważonego rozwoju i wyborów projektowych podczas symulacji, takich jak małe firmy czy projekty infrastrukturalne. W mniej ustrukturyzowanych okresach „swobodnej eksploracji” dzieci inicjowały własne ścieżki edukacyjne, poruszając się między tematami takimi jak projektowanie gier, kosmologia i planowanie środowiskowe.

Rodzice biorący udział we wczesnych testach zauważyli zmianę w sposobie, w jaki dzieci mówią o tym, czego się nauczyły. Często wracają z sesji chętne do wyjaśniania pomysłów lub proponowania rozwiązań, zamiast po prostu opisywać to, co zobaczyły.

Choć są to sygnały anegdotyczne, są one zgodne z tym, co sugerują badania edukacyjne na temat aktywnej nauki: gdy dzieci czują, że biorą odpowiedzialność za proces, motywacja ma tendencję do wzrostu.

Długoterminowa wizja sztucznej inteligencji w uczeniu się dzieci

Długofalowym celem Sparkli jest wyjście poza eksplorację i przejście do tworzenia, dając dzieciom narzędzia do prototypowania pomysłów bezpośrednio na platformie. Z czasem system tworzy wykres zainteresowań i wiedzy dla każdego dziecka, umożliwiając dostosowywanie doświadczeń edukacyjnych w miarę rozwoju zainteresowań.

Szersze implikacje wskazują na konieczność przejścia na systemy sztucznej inteligencji, które rozwijają się wraz z uczniami – zapamiętując to, co przykuło ich uwagę lata wcześniej i pomagając im rozwinąć te zainteresowania w umiejętności. Jeśli ten model okaże się skuteczny, może wpłynąć na sposób, w jaki platformy edukacyjne postrzegają ciągłość, personalizację i rolę sztucznej inteligencji jako długoterminowego towarzysza nauki.

Runda przedseedowa o wartości 5 milionów dolarów daje Sparkli pas startowy, aby sprawdzić, czy ta wizja sprawdzi się na dużą skalę. Wraz z coraz głębszym zakorzenianiem się sztucznej inteligencji w edukacji, takie eksperymenty pomogą określić, czy technologia ta pogłębia ciekawość, czy jedynie digitalizuje stare nawyki w nowy sposób.