Исследователи разрабатывают новый ИИ, чтобы помочь в создании систем обучения

Исследователи из Университета Карнеги-Меллона продемонстрировали, как они могут создавать интеллектуальные системы обучения. Эти системы эффективны при обучении различным предметам, включая алгебру и грамматику. 

Исследователи использовали новый метод, основанный на искусственном интеллекте, чтобы позволить учителю обучать компьютер. Формулировка делает этот метод запутанным, но думайте о нем как о компьютере, который учит тому, как учить учитель-человек. Учитель-человек может научить компьютер, показывая ему, как решать определенные задачи, такие как сложение нескольких столбцов. Если компьютер неправильно решает задачу, учитель может ее исправить. 

Самостоятельное решение проблем

Одной из интересных частей этого метода является то, что компьютерная система способна не только учить и решать задачи так, как ее учили, но и решать все остальные задачи по теме путем обобщения. Это означает, что компьютер может решить задачу не так, как его учил учитель. 

Даниэль Вайтекамп III — аспирант Института взаимодействия человека и компьютера (HCII) CMU. 

«Студент может научиться одному способу решения задачи, и этого будет достаточно», — сказал Вайтекамп. «Но репетиторская система должна научиться всем способам решения проблемы. Нужно научиться тому, как научить решать проблемы, а не просто решать проблемы».

Задача, которую объясняет Вайтекамп, является одной из самых больших в разработке систем обучения на основе ИИ. Недавно разработанные интеллектуальные системы обучения могут отслеживать прогресс учащихся, определять, что делать дальше, и помогать учащимся развивать новые навыки, выбирая эффективные практические задачи. 

Разработка обучающих систем на основе ИИ

Кен Кёдингер — профессор взаимодействия человека с компьютером и психологии. Кёдингер был одним из первых разработчиков интеллектуальных наставников, и, работая с другими, производственные правила программировались вручную. По словам Кёдингера, каждый час обучения с репетитором занимал 200 часов разработки. В конце концов, группа разработала более эффективный метод, демонстрирующий все возможные способы решения проблемы. Это сократило 200 часов до 40 или 50, но чрезвычайно сложно продемонстрировать все возможные решения некоторых шаблонов. 

Кёдингер сказал, что новый метод может в конечном итоге позволить учителю разработать 30-минутный урок за то же время. 

«До сих пор единственный способ получить полноценного интеллектуального учителя - это написать эти правила ИИ», - сказал Кёдингер. «Но теперь система пишет эти правила».

В новом методе программа машинного обучения используется для моделирования способов обучения студентов. Обучающий интерфейс был создан компанией Weitekamp и использует процесс программирования «покажи и исправь».

Хотя метод был продемонстрирован с добавлением нескольких столбцов, используемый механизм машинного обучения можно применять к другим предметам, таким как решение уравнений, сложение дробей, химия, английская грамматика и среда научных экспериментов. 

Одна из основных целей этого метода состоит в том, чтобы позволить учителям создавать свои собственные компьютеризированные уроки без помощи программиста ИИ. Это позволяет учителям применять свои личные взгляды на то, как учить или какие методы использовать. 

Вайтекамп, Кёдингер и специалист по системам HCII Эрик Харпстед написали статью, описывающую этот метод. Он был принят Конференцией по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI 2020). Конференция изначально планировалась на этот месяц, но пандемия COVID-19 вынудила ее отменить. Бумаги теперь можно найти в материалах конференции, находящихся в цифровой библиотеке Ассоциации вычислительной техники.

Институт педагогических наук и Google помогли поддержать исследование.