Rivalry2

HTML Diff

0 added 3 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-21

1 <a>#статьи</a>

2 <ul><li>30 мар 2021</li>

3 <li>0</li>

4 </ul>Прогулки с динозаврами по центральным улицам города и автоматическая проверка "домашки".

5 фотобанк moscow-live / flickr

6 Журналист, коммерческий автор и редактор. Пишет про IT, цифровой маркетинг и бизнес. Сайт:<a>darovska.com</a>.

7 Как мы уже<a>выяснили</a>, тренд на онлайн-образование в ближайшие годы только распространится. Разбираем самые важные технологии и способы их применения в учёбе.

8 <ul><li>В сфере образования технология ИИ <a>будет</a>использоваться всё чаще</li>

9 <li>Всё больше предметов можно будет изучать в VR</li>

10 <li>Учебный план будет составлять ИИ</li>

11 <li>Эффективность курсов будут оценивать с помощью data-аналитики</li>

12 </ul>Технологии VR (виртуальная реальность) и AR (дополненная реальность) набирают<a>популярность</a>в сфере образования. Эксперты уверены, что к 2025 году на проекты с такими технологиями придётся 12,6 млрд долларов затрат против 1,8 млрд долларов в 2018-м. Большинство доступных сегодня VR-систем включают в себя гарнитуру с дисплеем или очки. Сейчас на рынке есть демократичные устройства для VR вроде<a>Google Cardboard</a>и аналогов: в них роль экранов, самого дорогого элемента таких гаджетов, выполняет смартфон. К более продвинутым устройствам - например,<a>Oculus Rift</a>и <a>Valve Index</a>- часто прилагаются дополнительные аксессуары, такие как контроллеры, перчатки и датчики расстояния.

13 Если в VR-гарнитуре вы видите вокруг себя полностью отрисованное пространство, а реальный мир - нет, то в AR-очках графика накладывается на предметы вокруг. По тому же принципу работает AR-софт для смартфонов: экран показывает "микс" из того, что видит камера, и наложенной графики. Так, на экране смартфона можно увидеть, например, как по вашей квартире ходят африканские животные.

14 Для недорогих гарнитур, где роль экрана играет смартфон, программное обеспечение доступно в Google Play и App Store. Для владельцев более дорогих полноценных шлемов ПО разрабатывают их производители. Можно найти как бесплатные, так и платные приложения с дополненной и виртуальной реальностью.

15 C помощью VR уже обучают медиков. Вот сюжет о том, как врачи учатся проводить операции на сердце при помощи технологий VR.

16 С применением AR и VR проводят экскурсии по музеям, интерактивные уроки географии и истории, рассказывают о разных профессиях и многом другом. Например, платформа<a>Unimersiv</a>предлагает изучать<a>динозавров</a>с помощью дополненной реальности. Прогуляйтесь вместе с динозавром, используя камеру мобильного телефона.

17 <a>Mondly</a>погружает вас в среду для изучения иностранного языка. Учите лексику для типовых ситуаций - например, диалога в поезде, в ресторане или на ресепшене отеля.

18 В сфере образования технология ИИ <a>будет</a>применяться всё чаще. Вот прогноз одного из <a>отчётов</a>: "В течение следующих пяти лет темпы внедрения ИИ в образование резко возрастут. Ожидается, что к 2025 году глобальные расходы достигнут 6 миллиардов долларов. Наибольший рост придётся на Китай, за которым следуют США. На долю этих стран в совокупности приходится более половины общемировых расходов на ИИ в образовании".

19 Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, в которой компьютеры учатся на основе данных, а не следуют набору программных инструкций. При соблюдении правильных условий алгоритмы машинного обучения со временем становятся более точными, поскольку обрабатывают всё больше данных.

20 Одна из областей, в которой, согласно<a>прогнозу</a>, влияние ИИ и машинного обучения вырастет, - персонализированное обучение. Такой контент, как явствует из опроса Learning House, предпочитает более 60% учащихся.

21 Системы автоматической рекомендации взаимодействуют со студентом в зависимости от его поведения, профиля и успеваемости. Система отслеживает, насколько студент разобрался в теме или освоил навык с помощью тестирования, и рекомендуют другие учебные материалы. Это могут быть видео, игры, практические задачи и другие виды контента. Кроме того, индивидуальные учебные планы, построенные с помощью ИИ и машинного обучения, могут увеличить мотивацию и уменьшить количество бросивших курс.

22 Ещё одним способом применения ИИ в образовании может<a>стать</a>отбор абитуриентов и автоматизация рутины - например, выставление оценок, создание тестов и так далее. ИИ уже<a>позволяет</a>решить задачу добавления метаданных и тегов к учебным материалам - это ручной трудоёмкий процесс, который требует, чтобы человек прочитал текст и расставил теги. Таким образом, в учебном чате, где выкладываются задания и ответы на вопросы студентов, нужную тему будет легко найти с помощью тега. Это упрощает навигацию, сокращает время на поиск нужных материалов.

23 Одна из основных задач ИИ в образовании - определить, что ученик знает, а что нет, с помощью тестирования, а затем составить индивидуальную учебную программу. Как<a>говорит</a>Дерек Ли, основатель китайского EdTech-единорога<a>Squirrel AI</a>: "За три часа [работы с ИИ] мы понимаем студентов лучше, чем первоклассные преподаватели, которые провели с ними три года".

24 Ещё один пример - платформа<a>Century Tech</a>. Ученики занимаются математикой и английским, а система анализирует, как они справляются с различными заданиями и темами. Платформа использует знания о работе мышления и памяти и анализ данных, чтобы выявлять пробелы в знаниях учащихся, рекомендует учебные материалы и автоматически отмечает ответы. Учителя могут следить за успеваемостью отдельных студентов и всего класса через панель управления.

25 Помимо тестов, ИИ применяют для оценки рукописных работ учащихся. Один из примеров -<a>Gradescope</a>, онлайн-приложение для<a>выставления</a>оценок, разработанное группой исследователей Калифорнийского университета в Беркли. Чтобы обучить алгоритм воспринимать рукописные ответы, разработчики использовали библиотеку глубокой нейронной сети cuDNN и вычислительную структуру для построения моделей машинного обучения. Теперь приложение, способное распознавать и анализировать содержание работ, сокращает время выставления оценок на <a>50-75%</a>.

26 <a>Согласно Forbes</a>, в ближайшем будущем устройства с искусственным интеллектом смогут даже читать выражения лиц учащихся при помощи камер. Анализируя реакции и мимику, они смогут определять, испытывают ли ученики проблемы с усвоением информации. Это даст возможность адаптировать программу под конкретного ученика и повысить его мотивацию, что в условиях онлайна зачастую сложно. Более подробных описаний технологии пока нет.

27 "Действительно крупные платформы часто сталкиваются с проблемой мотивации студентов. К сожалению, при большом количестве студентов зачастую нет возможности уделить должное внимание проблемам каждого из них. Работа в небольших группах с "закреплённым“ куратором как в онлайне, так и в офлайне решает эту проблему. Именно так мы стараемся поступать на наших курсах. Нужно понимать, что к онлайн-занятиям нужно подходить не так, как к офлайну. И большинство российских образовательных платформ пока находится в самом начале этого пути и учится применять наиболее эффективные подходы и технологии в обучении", - говорит основатель курсов Learn Python Валентин Домбровский.

28 По прогнозам,<a>47% организаций</a>собираются интегрировать и <a>использовать</a>чат-ботов на основе ИИ в ближайшем будущем. Чат-боты смогут отвечать на популярные вопросы студентов, помогать с техническими вопросами - например, настройками ПО или оплатой.

29 Big Data - это огромные структурированные и неструктурированные массивы данных, которые обрабатываются с помощью программ. Big Data можно собрать в любой сфере - это могут быть данные пользователей, которые вносят информацию в приложение каждый день, или медицинские данные пациентов госпиталя. Программная обработка этих массивов позволяет сделать множество выводов об изучаемом предмете.

30 Например, если у вас есть база всех книг, которые брали в университетской библиотеке за последние 10 лет, то, обработав эту базу, можно вычленить темы, интересовавшие студентов, самые популярные книги и даже время, когда студенты читают больше всего учебных материалов. На основе этих данных можно создать план обновления библиотеки, чтобы студентам хватало книг даже в период повышенного спроса в сессию. А ещё можно определять, какие темы для студентов интереснее прочих.

31 Лишь 17% компаний в сфере образования уже внедрили Big Data в 2019 году. При этом 74% указали, что они собираются использовать технологию в будущем, согласно данным Statista.

32 Некоторые колледжи и университеты уже применяют выводы аналитики для оптимизации обучения. Например, современные системы управления обучением (LMS) работают на основе данных успеваемости. Пример такой системы - платформа Civitas Learning. Она составляет академические и карьерные планы, поддерживает успеваемость студентов, измеряет эффективность преподавания.

33 Подход с использованием этой технологии уже протестировали в Университете Балтимора в Мэриленде - и обнаружили связь между оценками учащихся и использованием LMS. Студенты, получающие C и F, стабильно использовали LMS университета на 40% реже, чем студенты с отметками A и В. Кроме того, образовательные учреждения используют LMS, чтобы создавать отчёты по ключевым показателям - таким как процент завершения и процент пройденных курсов. Эти данные демонстрируют эффективность курса: как часто учащиеся получают доступ к учебному контенту, когда предпочитают учиться, сколько времени тратят на материал. Также они позволяют оценить вовлечённость студентов и определить, как можно усовершенствовать программу.

34 А в средней школе Санта-Анна цифровая учебная программа помогла расширить предложение курсов и программ в соответствии с потребностями учеников, не нанимая новых сотрудников.

35 Аналитика обучения также может помочь школам в принятии институциональных решений и стратегий. Так в Сиракузском университете обучающую аналитику использовали в программах консультирования студентов. А в Университете Сент-Луиса Big Data использовали, чтобы автоматизировать обработку данных тысяч абитуриентов. Автоматизация позволила сделать это за два дня: все данные, которые раньше обрабатывали вручную, анализировала программа. Она смогла быстро отобрать абитуриентов, которые подходили под требования для поступления - по баллам аттестата, экзаменов и другим данным.

36 В России Big Data используют даже на государственном уровне. В Рособрнадзоре создали центр по работе с большими данными в системе образования для подготовки аналитических материалов, чтобы помочь реализовать национальный проект "Образование".

37 "На сегодняшний день Рособрнадзор ведёт порядка 25 федеральных информационных систем. Основой этого массива служат те данные, которые мы в течение многих лет получаем по результатам всероссийских проверочных работ, ЕГЭ и других оценочных процедур. Эти данные мы храним, анализируем и используем для управления качеством образования. Активно развиваем направления, связанные с исследованием больших данных, получаемых из множества независимых источников, в том числе интернета", -<a>рассказал</a>руководитель Рособрнадзора Сергей Кравцов.

38 - Профессия Методист с нуля до PRO

39 - Вы прокачаете навыки в разработке учебных программ для онлайн- и офлайн-курсов. Освоите современные педагогические практики, структурируете опыт и станете более востребованным специалистом.

40 - <a>Узнать подробнее</a>

41 <a>Курс с трудоустройством: "Профессия Методист с нуля до PRO" Узнать о курсе</a>

38 <a>Курс с трудоустройством: "Профессия Методист с нуля до PRO" Узнать о курсе</a>