K čemu by nám mohla být umělá inteligence ve vzdělávání?

TLDR verze: Učitelé zítřka by mohli být digitální. Mohli by tak pomoct vyřešit přetížení učitelů z masa a kůže i personalizovat výzkum! Umělá inteligence ve vzdělávání slibuje velké věci. Ale jaké vlastně? 

Školství v krizi

Všichni tak nějak tušíme, že pokud něco nezničí planetu dřív, roboti dříve či později nahradí lidi. Nedá se s tím nic dělat, přátelé, jste prostě jenom biologické stroje, které jednou Mooreův zákon předběhne a nechá hnít. A to píšu s láskou!

Otázkou však je, zdali na to dojde za 20 let anebo až za 1000+ let. Popřípadě jestli na přeměnu dojde násilně v duchu Terminatora, či spíše dobrovolnou fúzí obou konceptů v duchu zeleného konce Mass Effect 3. #ten_konec_nebyl_špatný

To, jak se srovnáme s věkem stále pokročilejšího strojového učení a budeme-li v něm stále validní, však bude pramenit i z toho, jak na nové výzvy připravíme nejmladší generace. A při vší úctě ke statečným ženám a mužům věnujícím se školní výuce, jejich kapacity nestačí. Ze svých náhodných toulek na základní i střední školy se tak nějak obávám, že (nejen v Česku) školství je majoritně stále vystavěno na plánech půdorysů z doby, kdy si v Hofburgu válel šunci František Josef I….

Přesto se věci mění. V americkém vzdělávání (což není nutně totéž, co „americké státní školství“) se mezi lety 2017-2021 očekává nárůst AI o 47 procent. Jednou, až budeme mít stroje chytré (nebo chytřejší) než lidi, by AI samozřejmě mohla učitele zcela nahradit. Jakou roli však strojové algoritmy budou mít v kratším horizontu? 

Stroj: Wikipedia/CC/20th Century Fox

Tearcher T-800

Především podpůrnou. AI vlastně již vzdělávání pomáhá – jazykové algoritmy Google Translate (který se v posledních dvou letech dost zlepšil) například již dnes pomáhají cizojazyckým študákům v překladu (a snad i chápání) textů. AI tak spíše než přeoráním dosavadního status quo vhodně doplňuje jiné disrupční nápady jako Wikipedie nebo Khanova škola. 

Od nejbližší budoucnosti se očekává Více Téhož (TM). Ve vývoji jsou třeba udělátka pro usnadnění záznamu přednášky, kdy algoritmy samy vytvoří transkript lektorovy řeči a přiřadí jej případně na různé slidy prezentace. #za_našich_mladých_let_to_museli_sepisovat_šprti

Spíše než (kontroverzní – ale o tom jindy) usnadnění práce pro študáky bude ale hlavní gró ležet v usnadnění práce pro lektory. Ve vývoji jsou tak třeba image recognition programy pro jednoušší vyhodnocení domácích úkolů nebo personalizované zadávání cvičení.

Spolu s big data a face recog si třeba můžu představit i budoucnost, v níž AI dle statistiky známek a pohledu do tváře vyhodnotí, že Pepíčka na základce více baví dějepis, zatímco Mařenku více chemie – a doporučí jim tak optimální úpravu jejich učebního programu.

Učitelé z masa a kostí budou muset vždycky být přítomni ve vzdělávacím procesu. V ideálním případě by jim však AI mohla usnadnit práci jak se zadáváním a vyhodnocením cvičení, tak i vyhodnocením talentu a pokroku jednotlivých děcek. To celé tak, aby na lidech zůstala kreativní a empatická stránka vzdělávání…

AI učitelka Bethany z dílny TESOL institutu
Stroj: TESOL

Bez nadšení to nepůjde

Všechny dosavadní pokusy jsou samozřejmě spíše výstřely do tmy než něco, co by se dalo aplikovat ve velkém. Je tak možné, že celkové pilování ještě nějakou tu dekádu zabere. Výše uvedená vize je navíc samozřejmě mile naivní. 

V reálu by i systémové zavedení podobné srandy bylo nejspíše plné hádek o tom, májí-li škol spíše Vzdělávat, anebo spíše Hodnotit (fskutečnosti nějak obojí). Jak ilustruje už film pro pamětníky Cesta do hlubin študákovy duše, progresivní nápady to ve školství mají vždy těžké. A je to vlastně logické, protože experimenty na dětech logicky vyvolávají nevoli, ať už se jich účastní HAL 9000 nebo doktor Mengele.

Platí to obecně pro celý svět, ale ještě více u nás, kde se o reformě státního školství namluvilo asi tak bambilionkrát víc než se myšlenek realizovalo. Bez jistého naivního idealismu to však s prosazením podobných novot „odspodu“, ať už ve školství či ve vzdělávání, bude asi těžké. Držím proto palce všem, kteří se o to pokusí. Bez nich bude majorita nejspíše muset čekat, než jak AI přijme soukromý sektor, a na ten se bude reagovat.

Je tak možné, že budeme spíše generaci čekat, jak to funguje v zahraničí, a pak se svezeme na tom užitečném, co vymysleli jinde. Je to ale trochu škoda. Třeba revoluční poviná školní docházka se u nás (tehdy samozřejmě ještě v R-U) zákoně zaváděla v roce 1869, tedy o 11 let před Anglií a třeba celých 13 let před Francií

Co vy? Jaké možnosti by podle vás existující či v-brzké-době-očekávané algoritmy strojového učení mohly ve školství a/nebo vzdělávání najít? Nebo bychom to měli nechat jenom na lidech? Pohádejte se mi o tom v komentářích!

[LL]

Samozřejmě – pozor zase s tím optimismem! Ne nadarmo to dneska nevypadá úplně jako ve sci-fi:

Vědátor vzniká v dílně spolku studentů a popularizátorů vědy UP Crowd za podpory MUDRstart, která připravuje přípravné testy pro studenty vysokých škol – podpořte i vy drobákem mojí snahu informovat o vědě věčně & vtipně a přispějte mi v kampani na Patreonu.

A sledujte mojí snahu případně i na Facebooku či YouTube!

Diskuze