Неуд от робота.

 

За оценками студентов будет следить искусственный интеллект

Уже в 2021 году в российских вузах появится цифровая система, способная отслеживать успеваемость студентов. По словам разработчиков, главная задача сервиса на базе искусственного интеллекта - помочь студенту с успехом окончить университет, а также предупреждать о возможном отчислении.

- Речь о цифровой системе, которая будет помощником и для администрации вуза, и для самих студентов, чтобы они вовремя отреагировали, если находятся в зоне риска, - рассказал "РГ" один из авторов проекта, директор Центра #EdCrunchUniversity "МИСиС" Нурлан Киясов. - Система будет работать на основе сбора так называемого цифрового следа студента. Это и его поведение на лекциях (посещаемость, опоздания), оцифрованные конспекты, переписка с преподавателями, частота входа в систему управления обучением (LMS), которая есть в каждом вузе, активность на внутривузовских форумах. Искусственный интеллект - это, прежде всего, данные. И чем их больше, тем точнее и эффективнее будет работа.

Разработку обсудят на образовательной конференции EdCrunch уже в октябре этого года. Тогда же МИСиС планирует запустить Всероссийский портал по обмену учебными и административными данными для всех вузов.

Кстати, по словам Киясова, использование искусственного интеллекта в образовании уже распространено за рубежом. Например, в Технологическом институте Джорджии почти полгода студентам преподавала "Джилл Уотсон" - система искусственного интеллекта, работающая на базе IBM Watson. А в Японии искусственный интеллект не только отслеживает успеваемость учеников, но и борется с буллингом. С помощью анализа данных следят за прогрессом каждого студента и в Университете Пердью (США).

По мнению руководителя отделения интеллектуальных систем в гуманитарной сфере РГГУ, профессора Виктора Финна, проблема отчисления студентов - дело тонкое.

- Сам факт того, что человека нужно отчислить, трудно установить лишь по формальным признакам, - комментирует Финн. - На мой взгляд, рекомендацией к отчислению может быть только злостное нежелание человека учиться. А диагностировать это можно лишь в результате диалога и куда более тонких наблюдений, чем просто учет различных показателей цифровым классификатором. Нужно использовать опыт и квалификацию преподавателей, а для этого постоянно повышать их качество.

По словам Нурлана Киясова, сервис позволит исключить человеческую предвзятость со стороны преподавателей. "Выводы системы будут носить рекомендательный характер, окончательное решение останется за деканатом", - подчеркнул он.