Нове дослідження Дартмутського коледжу показує, що штучний інтелект (ШІ) має потенціал для революції в освіті, пропонуючи персоналізовану підтримку, адаптовану до індивідуальних потреб кожного студента. Це може бути особливо важливим для закладів з обмеженими ресурсами, де обмежений доступ до індивідуального навчання.
Дослідження під керівництвом професора Томаса Тайсена та студента-медика Сю Хвана Пака було зосереджено на NeuroBot TA, штучно інтелектуальному асистенті вчителя, розробленому спеціально для курсу нейронаук у Дартмутській медичній школі Гейзеля. NeuroBot TA використовує техніку під назвою Advanced Generative with External Memory (RAG). На відміну від звичайних чат-ботів, які можуть генерувати правдоподібну, але невірну інформацію, NeuroBot TA черпає свої відповіді виключно з надійних джерел, таких як підручники, конспекти лекцій і клінічні рекомендації. Ця добірка інформації спрямована на формування довіри на основі надійної інформації.
Дослідження відстежувало взаємодію 190 студентів-медиків з NeuroBot TA протягом усього курсу. Результати були обнадійливими: студенти переважно довіряли базі знань NeuroBot більше, ніж звичайним чат-ботам, доступним в Інтернеті. Більше чверті респондентів відзначили надійність, швидкість і зручність роботи з NeuroBot, особливо під час підготовки до іспитів. Майже половина студентів вважали його цінним інструментом навчання.
Чому це важливо? Результати вказують на значну трансформацію того, як ШІ можна застосовувати в освіті.
«Ця робота є кроком до точної підготовки – адаптації навчання до конкретних потреб і контексту кожного студента», – пояснює професор Тейзен.
Він підкреслює, що NeuroBot TA демонструє потенціал штучного інтелекту для масштабування персоналізованого навчання, одночасно підвищуючи впевненість учнів, особливо в умовах, де традиційні індивідуальні поради обмежені.
Проблеми залишаються: Незважаючи на обнадійливі результати, дослідження також висвітлює ряд перешкод, які необхідно подолати. Багато студентів використовували NeuroBot TA переважно для перевірки фактів, а не для глибшого навчання чи обговорення. Дехто висловлював розчарування через обмеженість NeuroBot, що, можливо, спонукало їх шукати менш надійні, але більш повні чат-боти. Дослідницька група визнає значну проблему: студентам часто не вистачає компетенції, щоб відрізнити помилкові уявлення, створені ШІ, від надійної інформації.
Перспективи:
Майбутні версії NeuroBot TA використовуватимуть педагогічні прийоми, які, як відомо, покращують розуміння та запам’ятовування, такі як сократівське опитування та інтервалне повторення. Ця зміна спрямована на заохочення учнів до активного навчання замість пасивного засвоєння інформації. Тейзен наголошує на важливості розвитку у студентів «метакогнітивної обізнаності» — розуміння того, коли ШІ підходить для швидких завдань, а коли потрібне глибше навчання.
Дослідження також підкреслює ширші можливості інструментів ШІ, таких як AI Patient Actor, ще одна платформа, розроблена лабораторією професора Тейсена. Цей інструмент імітує взаємодію пацієнтів, надаючи студентам-медикам безпечний простір для практики спілкування та діагностичних навичок. AI Patient Actor, уже застосований у багатьох навчальних закладах по всьому світу, демонструє, як технологія може допомогти подолати прогалини в ресурсах і надати практичний досвід навчання.
Дартмутські дослідники вважають, що такі інструменти на основі ШІ є значним кроком до більш доступної та ефективної персоналізованої освіти, прокладаючи шлях для майбутніх інновацій, які подолають розрив між індивідуальними навчальними потребами та навчальними ресурсами.
