02.08.2018
В Московском городском педагогическом университете в скором времени откроются курсы обучения роботов. Это решение родилось во время стратегической сессии, посвященной определению основных направлений развития Института цифрового образования.
К слову, в МГПУ пользовались «услугами» роботизированных систем и раньше, только программы писали сами студенты. Они же займутся с нового учебного года повышением квалификации умных машин, и для них самих это будет невероятно полезным опытом.
Но обучать робота – это как?
(Далекому от программирования человеку не из поколения миллениалов сразу представляется человекоподобный «робот Вертер», сидящий за школьной партой.)
Этот вопрос «Вести образования» адресовали ректору МГПУ Игорю Реморенко.
И.Р.: «Есть традиционное представление о программировании обучающих программ, когда дается набор вопросов и варианты ответов к ним. Тестовая система оценивает, как отвечают респонденты, и дает заключение – выучил или не выучил школьник те или иные темы.
Это прошлое поколение роботизированных систем – традиционное программирование пока еще не роботов, а тестирующей системы.
Обучение роботов подразумевает отсутствие заранее готовых ответов. Когда нужно определенным образом набирать статистику и смотреть, как в большом объеме информации машина себя поведет. При этом робот в значительной мере обучается самостоятельно, распознавая реакции живых людей-пользователей. Здесь уже важна правильная навигация. Говоря языком образования – тьюториал для роботов.
Иными словами на знакомых примерах. Все мы периодически встречаем в Гугле задания: “Отметь картинку, на которой изображена автомобильная дорога/дорожный знак/автомобиль”. За счет накапливания ответов пользователей система самостоятельно учится распознавать подобные объекты. Схожие процессы и в образовании: при распознавании эмоций роботы делают выводы о благоприятной эмоциональной атмосфере на занятиях. Или при написании школьниками эссе нейросистема распознает различные стили, глубину и содержательность ответов. И так далее.
Предзаданных готовых решений нет. Ответы появляются по мере накопления данных. Роботизированная система должна этому специально научиться.
Каким образом ее обучать? Это и становится содержанием педагогического образования».
Очевидно, что умный робот – огромное подспорье в работе учителя. А вот у детей практически не остается шансов «создать видимость» глубоких познаний. Но разве это плохо?
И.Р.: «Действительно, умные роботы помогут в работе учителей и технического, и гуманитарного профиля.
Когда учитель дает задание в электронной среде (написать эссе, ответить на какие-то вопросы), тут же возникает семантический анализ того, что дети написали. Этот анализ надо правильно “настроить”. Настройка анализа – это обучение нейронных систем, которые в этом участвуют и делают выводы.
Обучение роботизированных систем – это их своеобразная навигация: в каком случае надо принимать те или иные решения, каким образом отсеивать возможные оптимальные и неоптимальные решения, которые систематизирует компьютер.
Мы сейчас вошли в новую эпоху, когда роботизированные системы накапливают опыт и по мере его накопления действуют все более эффективно. Как Siri или Алиса… Только в образовании».
Источник: Вести образования
Вам понравилось? Расскажите о своем опыте своим друзьям в социальных сетях. Пусть им понравится тоже!
