"Умная" домашка
Родители сидят со школяром до часу ночи за учебниками? А потом однозначно учитель сидит столько же, проверяя тетрадки? Это пока. Но электронные сервисы, без преувеличения, серьезно упростят жизнь всем: тетрадки, конечно, останутся, однако часть заданий переедет в "цифру".
Скажем, учитель может в один клик отправить всему классу подборку интерактивных упражнений, которые ребята выполнят на компьютере или планшете. Система автоматом проверит ответы и выдаст подробную статистику: "умный" алгоритм посчитает, где ребята чаще ошибаются, какие темы учителю нужно подтянуть, а где снизить нагрузку...
И это не далекое будущее, а уже реальная практика ведущих российских школ. Учи.Ру, Яндекс.Учебник, ЯКласс - подобными образовательными сервисами у нас пользуются десятки тысяч учителей. Появился даже новый термин - "цифровая педагогика". По сути, это набор приемов, позволяющих эффективно использовать цифровые ресурсы на уроке.
- В Яндекс.Учебнике мы анализируем все задания и стараемся понять, почему дети ошибаются. Причин много. В начальной школе ребенка может отвлекать от решения яркая картинка. В этом случае мы можем ее заменить, переписать условие, сделать его более понятным, - над заданиями работает большая команда методистов, психологов, иллюстраторов, - рассказывает руководитель образовательных сервисов "Яндекса" Илья Залесский. - Иногда сама тема оказывается очень сложной - в начальной школе детям труднее всего даются дроби, доли, проценты. Тогда мы пытаемся понять, можно ли сделать более простую версию задания на те же дроби, и только потом давать продвинутый вариант.
Урок "под ключ"
Электронные сервисы автоматически учитывают скорость и правильность выполнения заданий, количество ошибок и поведение ученика. Невероятно, но факт: практически для каждого ребенка система может подобрать персональные задания, их последовательность.
- Систему можно настроить так, чтобы следующая задача, которая давалась ребенку, была чуть-чуть сложнее предыдущей. А вероятность ее решения всегда составляла в среднем 80 процентов. В этом случае, с одной стороны, ребенок всегда мотивирован и ему интересно. С другой - он все время будет получать задания, которые его развивают. То есть учитель не сам придумывает, какую следующую задачу дать каждому ученику, а за него это делает "умный" алгоритм. Школьник будет решать свои задачи и в своем темпе, но в рамках общей темы, которую проходит класс. В идеале именно так должны выглядеть индивидуальные образовательные траектории, - говорит Илья Залесский. - С гуманитарными предметами, с историей, с литературой все, конечно, будет сложнее. Но в случае с математикой, физикой, информатикой такие технологии уже сегодня вполне реализуемы.
Еще один плюс цифрового образовательного контента в том, что его можно быстро и легко обновлять. Например, специально можно добавить в Яндекс.Учебник интересные тематические задачки. Это позволяет еще больше заинтересовать ребенка предметом.
Пятерка для учебника
На что еще способны большие данные в школе? Могут ли они ответить на вопрос, какой учебник или методика эффективнее? Вот это пока - из области мифов, уверяют эксперты.
- 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.
ЕГЭ нашего времени
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.
Оценка автоматом
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.