А зачет сдашь роботу Как большие данные изменят школу

- В этой сфере, на мой взгляд, есть проблема слишком завышенных ожиданий. Система образования не терпит быстрых решений. Нельзя просто взять и перенести в школу тот опыт, который был достигнут в других отраслях с использованием искусственного интеллекта, - замечает Илья Залесский. - Чтобы всерьез понять, какие методики работают, нужны многолетние исследования, которые бы учитывали огромное количество факторов. Ни одна умная машина такого еще не умеет. Это перспектива очень далекого будущего.

Что мы сегодня можем реально посмотреть? Например, по статистике запросов в Яндексе понять, какие типы заданий учителя чаще всего ищут в интернете, чего им не хватает в учебниках. В первую очередь, это задания для продвинутого уровня. Как правило, в классе есть один-два ученика, которые ушли вперед, и им нужно дать более сложную работу, а взять ее негде. Кроме того, педагоги часто ищут задания для подготовки к Всероссийским проверочным работам, к ЕГЭ и ОГЭ.

Подготовка к ЕГЭ благодаря "умным" алгоритмам тоже становится проще и эффективнее. К примеру, на Яндекс.Репетитор каждый месяц заходит 700 тысяч пользователей - они решают 3 миллиона задач! Что показывает анализ этих данных?

К примеру, в ЕГЭ по русскому языку есть несколько задач, с которыми школьники традиционно справляются плохо: верный ответ дают лишь в 35-40% случаев. Причины? Их тоже подскажет статистика. Дело в том, что школьникам труднее даются задания с множественным выбором, где в ответе нужно указать сразу несколько цифр или слов. И это касается всех предметов, не только русского языка.

- Иногда трудности связаны с тем, что тема объективно сложная, и на школьных уроках ей уделяется недостаточно внимания. Примеры - задачи из темы "политика" в ЕГЭ по обществознанию, теория вероятностей в математике. Их успешно решают лишь 35 процентов пользователей, - говорит Илья Залесский. - Сейчас мы разрабатываем систему, которая позволит любому ученику получать индивидуальные рекомендации по подготовке и решению задач. "Умный" алгоритм определит, какие темы конкретному выпускнику нужно подтянуть перед ЕГЭ - и предложит дополнительную тренировку по ним.

Умные системы уже в ближайшие годы смогут на основе больших данных составлять "цифровое" портфолио ученика - отслеживать статистику по его успеваемости и кружкам, олимпиадам, в которых он участвует. Только в московском "едином общегородском электронном дневнике" сегодня ежемесячно фиксируется 10 млн школьных оценок. Разрабатывается инструмент анализа этих больших данных. Сможет ли система предсказывать пятерки и двойки, которые получит ребенок? Безусловно. Но никакой сенсации, как уверяют эксперты, здесь нет.

 "Умные" алгоритмы анализируют успеваемость по всем известному принципу: сначала ты работаешь на "зачетку", а затем она на тебя. Мы с вами тоже это умеем. И если ребенок получает пятерки по физике два года подряд, то наверное, третий год он тоже будет отличником, - говорит Илья Залесский. - Что касается кружков и секций, то здесь автоматизированные системы, которые анализируют статистику по посещаемости, действительно могут быть полезны. Например, если ребенок ходит на кружок информатики и робототехники, система может рекомендовать ему, допустим, посмотреть еще кружки 3d-моделирования и прототипирования. Это нельзя назвать полноценным использованием искусственного интеллекта - скорее, некой рекомендательной системой, нацеленной на профориентацию детей.

Источник: Российская газета