Корпоративное обучение для цифрового мира. Коллектив авторов

для создания чат-ботов. Кроме того, фреймворк для обработки языка для коммерческого чат-бота можно, в принципе, создать самостоятельно на базе различных программных библиотек с открытым исходным кодом. Таким образом, чат-боты становятся не только одним из самых результативных инструментов нативного и других форм адаптивного обучения, но и весьма эффективным в силу сравнительно низкой стоимости разработки и внедрения.

      Накопление данных о поведении в сочетании с технологиями самообучения ИИ позволят со временем решать задачи психологического тренинга, коучинга и др. из числа тех, что принято считать сугубо человеческими. Ожидается появление «обучающих компаньонов», которые будут учить человека на протяжении всей его жизни. Находясь в облаке, они будут доступны на каждом устройстве и в офлайн-режиме. Вместо того, чтобы обучать всем предметам, эти программы при надобности обратятся к эксперту в определенной сфере.

ИИ в обучении

      Автоматизированный контроль

      Большинство школ и университетов объединяют ИИ с технологиями big data, чтобы следить за посещением (очных и дистанционных) занятий и выполнением заданий учащимися

      Модерация группового обучения

      В групповом обучении ИИ используют, чтобы набирать группы учащихся с одинаковым уровнем знаний, анализировать дискуссии между людьми и обозначать моменты, когда участники отходят от темы

      Интеллектуальные обучающие системы

      (intelligent learning system) Программы, симулирующие поведение учителя. Они могут проверять уровень знаний учащихся, анализируя их ответы, давать отзывы и составлять персонализированные планы обучения

Функции чат-ботов в образовании

      Административная поддержка преподавателей

      Чат-боты в режиме реального времени без ограничений отвечают на типовые вопросы каждого студента, освобождая время преподавателей для квалифицированной деятельности

      Вовлечение студентов в работу

      Более сложные интеллектуальные алгоритмы (чат-боты) способны мотивировать студентов учиться. Такие системы сопоставляют статистические модели поведения с базой знаний и предлагают индивидуальные сценарии в режиме реального времени. Например, норвежский бот Differ отправляет студентам полезные статьи или приглашает поучаствовать в дискуссиях

      Роботическое преподавание

      Боты структурировано преподносят знания по конкретному предмету и отвечают на вопросы студентов. Накопление данных позволяет системе обучаться и расширять функционал как в предметной области, так и в части коммуникации

      Обратная связь

      Сбор информации и алгоритмический анализ поведения учащихся для построения индивидуальных образовательных траекторий

      Применение знаний

      Роботическое наставничество. Алгоритмы распределения и контроля выполнения практических заданий, информационное сопровождение, в том числе пошаговые подсказки,