Translit
Искусственный разум против шпаргалок: что ждет студентов в 2035 году?
15.11.2017
0
2219
Учиться в университетах будущего станет непросто: машина следит за зрачками, искусственный интеллект контролирует любое движение на экзаменах, нейросеть выносит оценки. Эти разработки — уже реальность.
На несколько дней Махачкала стала центром притяжения IT-разработчиков со всего Северного Кавказа. Двое суток без перерывов на сон в стенах бизнес-инкубатора «Пери Инновации» кипела работа: разработчики придумывали и воплощали в жизнь проекты для университета будущего.
Региональные этапы первого федерального хакатона* в сфере образования «Собери университет» прошли в шести городах России — единственным на Кавказе стала Махачкала. IT-событие состоялось в рамках глобальной неформальной образовательной конференции Баркемп «20.35», где был презентован проект «Университет 20.35».
*Хакатон — марафон по программированию (hack — хакер, marathon — марафон). Разработчики в командах решают поставленную задачу — обычно от одного дня до недели.
— Современные университеты достаточно консервативны и не очень быстро подстраиваются под меняющийся мир и современные технологии. И нужно создать образовательный контент, который сможет подстраиваться под быстро меняющийся мир. Задача проекта «Университет 20.35» — устроить некий университет национальных технологических инициатив, где будут собраны лучшие практики, куда можно будет обращаться и получать наиболее актуальные знания, — рассказал Гаджимурад Алиев, операционный директор образовательной программы «Кибер России», одного из организаторов хакатонов. Работа проекта запланирована до 2035 года — к этой дате по замыслу организаторов Россия должна стать лидером в инновационных сферах.
В Махачкале свои разработки для университета будущего создали 22 команды из Дагестана, Чечни, Ингушетии, Северной Осетии, Кабардино-Балкарии и Ставропольского края. Билет во второй этап хакатона и право побороться за приз в размере 800 тысяч рублей и инвестиции в проект на общую сумму от 10 миллионов рублей получили только три.
Цифровой двойник ученика
1 место. Команда Северо-Осетинского государственного университета «Надежда СОГУ». Проект «Сателлит» — система мониторинга биометрических параметров обучающихся.
— Основная цель нашего проекта — улучшить системы массовых открытых онлайн-курсов, дающих возможность человеку самому выбирать последовательность курсов, которые он хочет проходить, — говорит Мария Макаренко, лидер команды. — Дело в том, что сейчас таких систем очень много, курсов еще больше, и молодому специалисту очень тяжело разобраться, что для него важнее и полезнее.
Стандартные системы дистанционного обучения дают определенную статистику, мы решили собирать дополнительные данные, которые позволят нам понять, что хорошо для конкретного человека, а что плохо. Мы ввели так называемые биометрические параметры: слежение за зрачком помогает понять, как человек изучает материал; клавиатурный почерк — как он набирает текст. У каждого есть какие-то характерные действия. И, конечно, мы смотрим на оценки, которые получает ученик. Если собрать все эти данные вместе, то получится так называемый цифровой двойник. Это модель ученика, позволяющая сравнить его с другими пользователями. Благодаря данным можно давать подсказки: вот человек, похожий на тебя, он имеет такие-то успехи в таких-то сферах, может быть, тебе стоит делать так же, как и он?
Как это будет выглядеть? Мы думаем, это будет набор библиотек, которые можно добавить в существующие системы дистанционных курсов. Возможно, когда-то мы вырастем в отдельный сервис.
Искусственный интеллект против шпаргалок
2 место. Команда Intellect Studio Дагестанского научного центра РАН. Проект «Цифровой университет» из нескольких блоков.
— Это система для определения честности сдачи экзаменов и проект по интерактивному тестированию, он поможет на глубоком уровне выявить сильные и слабые стороны учащегося, — объясняет руководитель проекта Гасан Акниев. — Все это позволит усовершенствовать само тестирование и проверку его честности в онлайн-университетах.
Реализацию мы предполагаем в виде некого программного комплекса, который вместе с бытовой камерой будет отслеживать действия человека, скорость его ответов на вопросы, наблюдать, куда он смотрит, нет ли у него шпаргалки — то есть анализировать поведение. Выявленных подозрительных субъектов уже можно проверять вручную. Если человек хочет учиться в онлайн-университете, он сам установит у себя веб-камеру во время сдачи экзамена. Происходить все должно в помещении, где больше никого нет.
Идея проекта возникла здесь, на хакатоне. Подобные мысли приходили в голову многим, но аналогов мы не видим. Есть частные случаи и даже систематизированные проверки, когда за сдающими экзамены наблюдают через Skype — но это делает человек, и в этом таится риск. Наблюдающий может буквально на секунду отвернуться и не заметить, чем вы там занимаетесь, и тогда у вас все пройдет гладко. У нас этим будет заниматься искусственный интеллект. Чем более натренирована будет сеть, тем сложнее и нецелесообразней станет ее обходить. Проще подготовиться к экзамену.
Рабочий прототип можно накидать за два-три месяца, но нет предела совершенству. Наша система предполагает машинное обучение, так что даже если мы сделаем рабочее приложение сейчас, потребуется время на его обучение. Этот процесс бесконечен.
Виртуальная реальность для ораторов
3 место. Команда технопарка Чеченского государственного университета HyPerformance. Одноименный проект — система обучения в виртуальной реальности с использованием нейронных интерфейсов и машинного обучения.
— Это система обучения в виртуальной среде с помощью очков виртуальной реальности, которая позволит максимально погрузиться в среду, — рассказывает лидер команды Магомед Алиев. — К примеру, кто-то хочет «прокачаться» в публичных выступлениях или стартапер готовится провести питч-презентацию своей бизнес-идеи перед инвестором. Мы погружаем его в среду, где есть комната, похожая на офис, и инвестор. Все делается максимально реалистично. Но это только часть из того, что мы сделали. Идея такая: этот виртуальный инвестор должен иметь свои предпочтения и оценивать выступление человека. Мы используем машинное обучение, чтобы «инвестор» учился оценивать презентацию раз от раза качественнее, становясь все более совершенным средством обучения. Система мониторинга за выступлением собирает информацию: тайминг, тембр и громкость голоса спикера, жестикуляция, длительность зрительного контакта с аудиторией и так далее.
Идея возникла у нас месяц назад на хакатоне в Сколково. Прямых аналогов у нашей разработки нет. Есть системы, с помощью средств виртуальной реальности обучающие красиво говорить перед публикой. Но они предлагают только погружение в виртуальную реальность. У нас же есть сенсоры, считывающие информацию с мозга человека и максимально полно отображающие ментальное состояние человека: насколько он сконцентрирован, нервничает или нет. Плюс мы используем нейротехнологии.
Эту систему мы планируем интегрировать в одну из новых школ в Бахрейне и, само собой, она будет внедрена в Чечне. Но договоренности о первых продажах достигнуты пока именно с Бахрейном. А в декабре мы планируем участвовать в крупной международной выставке в столице Объединенных Арабских Эмиратов, у нас будет большой стенд. Но продукт мы еще будем хорошенько дорабатывать.
Анастасия Расулова,
Комментариев нет