Новое исследование Дартмутского колледжа показывает, что искусственный интеллект (ИИ) имеет потенциал революционизировать образование, предлагая персонализированную поддержку, адаптированную к индивидуальным потребностям каждого ученика. Это может быть особенно значимо для учебных заведений с ограниченными ресурсами, где доступ к индивидуализированной подготовке ограничен.
Исследование, которое возглавили профессор Томас Тейзен и медицинский студент Сю Хван Парк, сосредоточилось на NeuroBot TA, искусственном интеллектуальном помощнике-преподавателе, разработанном специально для курса по неврологии в Медицинской школе Дартмута имени Гайзела. NeuroBot TA использует технику, называемую расширенным генеративным методом с использованием внешней памяти (RAG). В отличие от общих чат-ботов, которые могут порождать правдоподобную, но неверную информацию, NeuroBot TA черпает свои ответы исключительно из проверенных источников, таких как учебники, лекционные заметки и клинические руководства. Такой подбор информации направлен на построение доверия, опираясь на достоверные сведения.
В ходе исследования были отслежены взаимодействия 190 медицинских студентов с NeuroBot TA в течение всего курса. Результаты оказались обнадеживающими: студенты в подавляющем большинстве доверяли базе знаний NeuroBot больше, чем обычным чат-ботам, доступным в интернете. Более четверти респондентов отметили надежность, скорость и удобство работы с NeuroBot, особенно при подготовке к экзаменам. Практически половина студентов сочла его ценным учебным пособием.
Почему это важно: Результаты свидетельствуют о существенной трансформации в том, как ИИ может применяться в образовании.
«Эта работа представляет собой шаг к точной подготовке — адаптации обучения к конкретным потребностям и контексту каждого ученика,» — объясняет профессор Тейзен.
Он подчеркивает, что NeuroBot TA демонстрирует потенциал ИИ для масштабирования персонализированного обучения при одновременном повышении доверия со стороны учащихся, особенно в условиях ограниченного традиционного индивидуального консультирования.
Остаются вызовы: Несмотря на обнадеживающие результаты, исследование также выделяет ряд препятствий, которые необходимо преодолеть. Многие студенты использовали NeuroBot TA в основном для проверки фактов, а не для более глубокого изучения или дискуссии. Некоторые выражали разочарование из-за ограниченного кругозора NeuroBot, что могло подтолкнуть их к поиску менее надежных, но более обширных чат-ботов. Исследовательская группа признает существенную проблему: студенты часто не обладают достаточной компетенцией для различения AI-сгенерированных заблуждений от достоверной информации.
Перспективы:
В будущих версиях NeuroBot TA будут использоваться педагогические методы, известные тем, что они улучшают понимание и запоминание, такие как сократический метод вопросов и интервальное повторение. Такой переход направлен на то, чтобы побудить студентов к активному обучению вместо пассивного усвоения информации. Тейзен подчеркивает важность развития у учеников «метакогнитивной осведомленности» — понимание, когда ИИ подходит для быстрых заданий, а когда требуется более глубокое изучение.
Исследование также подчёркивает более широкие возможности AI-инструментов, таких как AI Patient Actor, ещё одна платформа, разработанная лабораторией профессора Тейзена. Этот инструмент моделирует взаимодействия с пациентами, предоставляя медицинским студентам безопасное пространство для отработки своих коммуникативных и диагностических навыков. Уже внедренный во многих учебных заведениях по всему миру, AI Patient Actor демонстрирует, как технология может помочь преодолеть дефицит ресурсов и предоставить практический опыт обучения.
Исследователи из Дартмута считают, что такие AI-управляемые инструменты представляют собой значительный шаг к более доступному и эффективному персонализированному образованию, прокладывая путь для будущих инноваций, которые устраняют разрыв между индивидуальными потребностями в обучении и учебными ресурсами.
