Как искусственный интеллект может помочь в изучении иностранного языка

Первая волна технологичных стартапов в сфере образования принесли миру сразу несколько успешных проектов (например, Lynda, Coursera, Knetwon и многие другие). Наступила вторая волна Edtech проектов, которая растет и порождает все новые и более интересные идеи. Теперь перед нами всерьез встает вопрос: каким будет образование будущего?

Что происходит?

Как представителям отдельной "касты" EdTech продуктов — сервисов обучения языкам, нам интереснее всего, что же происходит в этой сфере. Три года назад крупный китайский разработчик Yuxie Group представил свой собственный искусственный интеллект -  Squirrel. Он создан для того, чтобы исследовать процесс обучения, анализировать ошибки, а затем — персонализировать и адаптировать школьные, и университетские программы под каждого отдельно взятого ученика или студента. С BigData, на самом деле, работают многие сервисы онлайн-обучения. В своей практике мы используем данные и результаты наших студентов для улучшения программ обучения. 

Как это выглядит на практике? 

А вот и реальный кейс: школьник Чжоу был плох в математике. Он рисковал никогда не попасть в среднюю школу Ханчжоу (Китай). Вначале он пытался заниматься с репетитором, но это не приносило ожидаемых результатов. Искусственный интеллект в течение полугода курировал его занятия. К концу семестра результаты его тестов выросли с 50% (из 100%) до 62,5%. Спустя  два года, он набрал 85% на последнем экзамене в средней школе.

Какова же ключевая функция ИИ в процессе изучения языков? Их сразу несколько.

➡️ Персонализация. Здесь в основе работы ИИ — анализ данных студента, сопоставления их с данными других студентов и, как результат — постоянное совершенствование программы обучения. 

➡️ Измерение прогресса обучения. ИИ позволяет четко отслеживать прогресс студента, от глобальных задач до самых мелких, ежедневных. К примеру, количество выученных слов.  

➡️ Удержание в образовательной траектории. Мы столкнулись с тем, что главная проблема студентов в процессе обучения — мотивация. Наша задача была в том, чтобы постоянно вдохновлять их изучать английский язык. И тут на помощь приходит ИИ, он позволяет разбить большую и длительную программу обучения на понятные простые и короткие части.

➡️ Мотивация студентов посредством геймификации. Игровые элементы вовлекают  и вдохновляют студентов  не только в краткосрочной перспективе, но и в долгосрочной. Безусловно, самое важное — целеполагание каждого студента, но и формальные поощрения могут его только укрепить. Геймификация помогает и нашим студентам (за счет игровых элементов нам удалось повысить возврат пользователей на 5%). 

➡️ Легкая интеграция. Будущее ИИ в сфере EdTech за кастомизированными продуктами. Чат-боты — одни из таких. Некоторые западные медиа уже используют термин "Bots as a service" (BaaS), многие даже берут курс на монетизацию конкретно бота, а не всей обучающей платформы. Секрет успеха прост — мы проводим в мессенджерах большую часть времени, а поэтому информация оттуда воспринимается легко, нативно. 

В каком направлении движется ИИ в сфере образования? Безусловно, главная их цель — правильно анализировать сильные и слабые стороны студента, подбирать программу. Однако повальная интеграция ИИ в сферу обучения может еще больше укрепить глобальную тенденцию к стандартизации обучения. Так что пока "исключить" человека из этого процесса невозможно. Только преподаватель может мотивировать и эмпатировать студенту.