Добавить в цитаты Настройки чтения

Страница 14 из 15



В ближайшем будущем чат-боты будут иметь все большую значимость. К примеру, они вполне могут заменить классические поисковые движки и соцсети. Преимуществами ботов станут простота взаимодействия с ними, скорость их реакции и возможность их настройки под пользователя. Использование бота значительно упрощает взаимодействие с сервисами, предоставляя универсальный интерфейс[25].

Приложения-мессенджеры обгоняют социальные сети[26]

Активные пользователи приложений четырех крупнейших соцсетей и мессенджеров

Доступ к технологиям и кастомизация

Уже сейчас для создания коммерческого чат-бота (например, для разгрузки онлайн-консультантов при ответах на наиболее часто задаваемые вопросы) достаточно базовых технологий обработки языка. Существует достаточное количество фреймворков и API, которые могут быть использованы 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.

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

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, наводящие вопросы и т. п., оценивание результата

Развитие критического мышления

Системы анализа текста на предмет фактических и логических ошибок с роботическим выводом набора рекомендаций

Роботическое тестирование

Всевозможные автоматизированные системы проверки результатов обучения по набору параметров (в том числе адаптивные)

Онлайн-платформы Coursera, edX и Udasity

В числе прочего ИИ оценивает тесты и эссе

Обучающие программы Carnegie Speech и Duolingo

Используют технологию обработки естественного языка, чтобы распознавать ошибки в произношении людей и исправлять их



Программа Knewton

Учитывает специфику обучения каждого ученика и студента и разрабатывает для него персонализированный план обучения

Система AutoTutor

Обучает компьютерной грамотности, физике и критическому мышлению, общаясь с учащимся на естественном языке

Система SHERLOCK

Система обучения пилотов ВВС США (помогает находить проблемы в электрооборудовании самолетов)

Робот-гувернер Емеля

Робот дистанционного управления с голосовым интерфейсом и видеокамерой помогает научить ребенка хорошим манерам и правилам поведения, читает, поет, проигрывает музыку, ведет развивающие игры, обучает географии и устному счету и т. п. Служит связным между ребенком и родителями, позволяет наблюдать за ребенком, звонить по видеосвязи и вести видеозапись в режиме реального времени. Также работает в режиме «охраны дома»

Заметные вендоры российского рынка чат-ботов

• Наносемантика

• Chatfuel (аффилирована Яндекс)

• Speaktoit (аффилирована Google)

• Textocat

• DialTech

К

Кастомизация

Кастомизация (сustomization) – приведение продукта и отдельных характеристик в соответствие с актуальными потребностями клиента.

В образовании – соответствие образовательного решения задачам, стоящим перед заказчиком.

Чем выше уровень кастомизации, тем более специализированным является образовательное решение и тем уже круг потенциальных слушателей.

Глубина кастомизации

Отсутствие кастомизации (коробочное решение)

Подобные программы могут быть применены для обучения максимально широкого числа слушателей. На нулевом уровне, как правило, находятся различные MBA-программы, деловые игры, открытые программы

Фасилитация (facilitation)

Коробочные решения, правила и особенности которых адаптируются фасилитатором под конкретного заказчика

25

Никитинский Н.С. Чат-боты: обзор и состояние технологий в отрасли // NLPx Tales of Data Science. 15.05.2016 [Блог] URL: http://nlpx.net/archives/425

26

Batista-Foguet J., Saris R., Boyatzis E., Guillén L., Serlavós R. (2009). Effect of response scale on assessment of emotional intelligence competencies // Personality and Individual Differences, vol. 46, № 5–6, pp. 575–580.