Нейробиология и искусственный интеллект (ИИ): как выглядит будущее обучения?

Доктор Нандини Чаттерджи Сингх, исследователь в области когнитивной нейробиологии в Институте Махатмы Ганди по вопросам образования в интересах мира и устойчивого развития (ИМГОМУР), возглавляет разработку новой системы социально-эмоционального обучения. ИМГОМУР уделяет особое внимание интеграции социально-эмоционального обучения в системы образования и инновациям в области цифровой педагогики.

Доктор Сингх ответила на пять вопросов о конвергенции нейробиологии и искусственного интеллекта в процессе обучения в преддверии Международного конгресса по когнитивным наукам в школах, где она выступит c докладом на этой неделе.

Какова связь между нейробиологией и искусственным интеллектом в контексте обучения?

Цель нейробиологии и ИИ – прогнозирование поведения человека посредством изучения работы мозга. Чем лучше мы понимаем работу мозга, тем эффективнее наши разработки алгоритмов ИИ. Когда речь идет об обучении, объединение нейробиологии и ИИ позволяет достичь синергетического эффекта. Четкое понимание нейробиологов о конкретном процессе обучения может послужить основанием для разработки подобного процесса для ИИ. Аналогичным образом, если ИИ находит закономерности в больших наборах данных и, таким образом, получает модель обучения, эксперименты в области нейробиологии могут подтвердить эту модель.

Во-вторых, когда нейробиология предоставляет ИИ модели поведения в процессе обучения, эти модели могут быть преобразованы в цифровые взаимодействия. ИИ использует эти взаимодействия для изучения тенденций обучения большого числа детей во всем мире. Преимущество ИИ в том, что он может обрабатывать большое количество данных в целях понимания процесса обучения и, при необходимости, определения изменений или отклонений в этом процессе.

Третья особенность касается индивидуального обучения. Мы все больше осознаем, что индивидуальный подход становится приоритетным в процессе обучения. Тем не менее, учебные классы устроены таким образом, чтобы обеспечить всех детей общим образованием. Иногда индивидуальные различия становятся решающими в выявлении талантов детей. Именно тогда появляется необходимость адаптации обучения к индивидуальным нуждам ребенка. Нейробиологическое исследование индивидуальных различий показало, что подробная информация о ребенке может послужить инструментом для выявления тенденций в процессе его обучения. Однако такой подход является чрезвычайно затратным и трудоемким. Тем не менее, ИИ может воспроизвести подробное нейробиологическое исследование в более крупном масштабе. ИИ может обрабатывать большие объёмы подробных данных на индивидуальном уровне для создания наиболее подходящего формата обучения для каждого ребенка. Таким образом, те исследования, которые нейробиология проводит в небольших группах населения, ИИ может реализовать в больших масштабах. Такое индивидуальное обучение открывает многообещающие перспективы для создания мира, в котором каждый ребенок имеет возможность полностью реализовать свой потенциал.

Каким образом мы можем организовать ИИ для обеспечения стандартов обучения во всем мире?

ИИ полагается на большие объемы данных. Алгоритмы ИИ работают лучше в условиях непрерывного потока распределенных данных. Нужно помнить, что эти алгоритмы разрабатываются людьми. Это означает, что работа алгоритмов ИИ зависит от того, на основе каких данных они были сформированы. Обеспечение доступа к большим объемам данных из различных ситуаций обучения имеет решающее значение. Проблема в построении алгоритмов заключается в том, что большая часть данных о ходе учебной подготовки основывается на одной конкретной группе населения. Это означает, что система не учитывает разнообразие форм обучения.

Возвращаясь к чтению и грамотности в качестве примера, в нейробиологии большая часть исследований о том, как мозг учится читать, основывается на данных, полученных от людей, которые учатся читать по-английски и на других языках, использующих алфавит. Тем не менее, миллиарды людей во всем мире говорят или читают на визуально сложных языках, не использующих алфавит. Такие люди не включены в результаты нейробиологических исследований. Из этого следует, что результаты исследований базируются на одной конкретной системе, которая не отражает языковое разнообразие.

Поэтому важно, чтобы алгоритмы ИИ были протестированы в различных условиях во всем мире, чтобы охватить культурные различия. Это поможет создать более надежные модели обучения, способные удовлетворить различные потребности всех категорий учащихся. Если нам удастся этого достичь, то мы сможем предсказать пути обучения детей в любой точке мира.

Все люди имеют похожий процесс обучения, но педагогика варьируется от одной ситуации к другой. Если бы мы могли зафиксировать и отразить эти различия в предоставленных данных, результаты исследований были бы более точными. Такой подход поможет нам усовершенствовать обучение ИИ, чтобы наконец понять, как работает мозг человека. Тогда мы могли бы более эффективно использовать универсальные принципы обучения, а также эффекты, которые носят культурный характер. Придерживаясь такого подхода, мы пытаемся помочь детям во всем мире. До сих пор, специалисты, разрабатывающие алгоритмы ИИ, не уделяли большого внимания этому вопросу, но теперь они начинают задумываться об этой проблеме во многих регионах мира.

Какова роль ИИ в области инклюзивного образования на данный момент, в частности в условиях миграции?

Общества стали мультикультурными по своей природе. Достаточно зайти в любую классную комнату, и вы увидите детей различных национальностей и культур. Обучение должно отвечать потребностям всех учащихся, быть более инклюзивным и отражать культурное разнообразие. Инновационные методы обучения, такие как игры, интерактивные занятия и реальные жизненные ситуации, имеют ключевое значение для проверки способностей детей к обучению и наличия необходимых навыков. ИИ опирается на цифровые взаимодействия для понимания процессов обучения путем оценки навыков и поведения детей. Теперь мы понимаем, что для расширения возможностей детей, им необходимы навыки и модели поведения, а не тонны информации.

Такие методы цифровой педагогики как интерактивные игры развиваются быстрыми темпами и становятся мощным инструментом для оценки навыков детей в мультикультурной среде. Цифровая педагогика не привязана к конкретному языку или учебному плану, а основывается на результатах обучения каждого ребенка. В контексте миграции и навыков, необходимых в двадцать первом веке, взаимодействие между детьми в классе является важной составляющей детского поведения. Цифровые игры дают возможность оценить уровень этого навыка в процессе обучения у детей во всем мире и обеспечивают цифровые взаимодействия с ИИ. Поскольку дети часто мыслят и действуют нестандартно, ИИ может открыть для себя новые модели и способы взаимодействия. Подход, основанный на навыках, может применяться везде, будь то в школьном классе в Индии, Франции или Кении. Напротив, методы, основанные на учебных программах, определяются условиями конкретной страны и культурными различиями.

Каковы риски и возможные трудности?

Несомненно, защита и безопасность данных все еще представляет собой серьезную проблему в этой области. Мы должны быть уверены, что информация о детях не будет распространена и использована не по назначению. Это требует повышенного внимания и поддержки со стороны мирового сообщества.

Другим важным моментом является то, что оценка процесса обучения не должна ограничиваться одной областью или временными и географическими рамками. Обучение носит непрерывный характер и должно адаптироваться к потребностям ребенка на любом этапе обучения. Оценка также должна быть непрерывной, чтобы мы могли получить полную картину развития ребенка. Если ребенок перестает развиваться, мы можем обеспечить своевременное вмешательство и выяснить, с чем связаны его проблемы в обучении. Нейронаука учит нас, что чем раньше мы можем оказать помощь ребенку, тем больше вероятность того, что он сможет изменить свою модель поведения и адаптироваться. В детском возрасте способность мозга учиться и меняться намного выше, чем у взрослых.

Тем не менее, мы стараемся быть осторожными в отношении вмешательства в процесс обучения детей. Плохая успеваемость может быть вызвана социальной или эмоциональной ситуацией ребенка.

Таким образом, современное обучение должно охватывать многие аспекты: наряду с академической базой, необходимо также оценивать социальные и эмоциональные навыки. При правильном использовании эта информация может помочь составить детальную картину академической успеваемости и эмоционального благополучия ребенка. На основе этих двух показателей, мы может предоставить своевременную и необходимую помощь детям. Если многочисленные оценки не сходятся к одному и тому же результату, нам не следует составлять негативное суждение об учебных способностях ребенка. ИИ предоставляет возможность проводить многопрофильную оценку навыков, и мы должны максимально использовать это преимущество. При любом типе оценки необходимо принимать во внимание стандарты исходных показателей алгоритмов. Для обеспечения более точных результатов оценок, исходная информация должна поступать из большого количества распределенных данных. Такой принцип должен стать основой в разработке алгоритмов ИИ, и мы ни в коем случае не должны его нарушать.

Как педагогическое сообщество реагирует на новый метод обучения и оценки?

Некоторые педагоги, не имеющие полного представления об ИИ, беспокоятся о будущем обучения. Поэтому, специалисты в области внедрения ИИ в учебные процессы, должны убедить учителей в том, что их профессия не уйдет в прошлое. Напротив, использование ИИ позволит учителям иметь больше ресурсов для удовлетворения индивидуальных учебных потребностей учеников в классах. В идеальном мире у каждого ребенка должен быть свой учитель, но, к сожалению, это невозможно. ИИ – это инструмент, который учителя могут использовать в поиске решений проблем учеников, возникающих в процессе обучения. Эти решения основываются на данных, проверенных на предмет предвзятости и разнообразия, и не используют универсальный «шаблонный» подход в обучении детей. Следовательно, учителя могут быть уверены в том, что подобное вмешательство отвечает индивидуальным потребностям ребенка. ИИ дает возможность учителю адаптировать учебную программу для каждого ребенка. Кроме того, нам неизвестны все виды обучения. Иногда мы должны быть готовы учиться у детей тому, как на самом деле проходит процесс обучения. Учителя, в свою очередь, должны иметь возможность применять эти новые модели в классе. Учитель - чрезвычайно важная и необходимая профессия. Роль учителей в развитии детского интеллекта часто является ключевой в формировании личности ребенка.  

ИМГОМУР уделяет особое внимание интеграции социально-эмоционального обучения в системы образования и инновациям в области цифровой педагогики. Ведущая программа ИМГОМУР «Переосмысление обучения», основанная на использовании принципов нейробиологии в исследовании процессов обучения, нацелена на предоставление учащимся навыков, необходимых для поиска решений глобальных проблем и построения более мирных и устойчивых обществ. Узнать больше о программе «Переосмысление обучения».