31 марта 2023 года на симпозиуме «Искусственный интеллект и цифровое образование» в Пекинском педагогическом университете (BNU) было представлено пособие Learning for All with AI? 100 Influential Academic Articles of Educational Robots («Обучение для всех с помощью ИИ? 100 влиятельных научных статей об образовательных роботах»).
Пособие подготовила научная группа под руководством сопредседателей Института умного обучения Пекинского педагогического университета Жунхуая Хуана и Дэцзяня Лю. Разработку поддержали кафедра ЮНЕСКО по искусственному интеллекту в образовании, Международный центр исследований и подготовки кадров в области сельского образования ЮНЕСКО и Институт умного обучения. Пособие от имени проектной группы представила исследовательница постдокторской программы BNU Ин Чэнь.
Отбор публикаций и семь исследовательских тем
Чтобы изучить, как образовательные роботы могут поддерживать обучение, группа систематически проанализировала 100 влиятельных журнальных статей, опубликованных в предшествующие годы. Исходная схема описывает три критерия отбора: высокую цитируемость, включая высокоцитируемые работы в основных журналах Web of Science; репрезентативность, включая публикации ведущих исследователей и организаций; охват передовых направлений посредством поиска по цепочкам библиографических ссылок и рекомендаций новых работ. На схеме также обозначены этапы, соответствующие 100 влиятельным научным статьям и отбору 40 публикаций.
В пособии выделены семь основных тем: персонализированное обучение с помощью диалоговых агентов; роботы в STEM-образовании; программирование роботов; изучение языков при поддержке социальных роботов; роботы в преподавании в классе; специальное образование с применением роботов; роботы для когнитивных тренировок пожилых людей.
Десять результатов исследования
1. Генерируемый ИИ контент (AIGC) и большие языковые модели (LLM) становятся всё более сложными и эффективными; усиливается тенденция к их объединению с другими технологиями ИИ.
2. Развитие критического мышления становится всё важнее для надлежащего применения технологий ИИ, в том числе ChatGPT.
3. Производство роботов использует передовые технологии, включая ИИ и машинное обучение, для повышения автоматизации, точности и эффективности. Эти изменения существенно повлияют на образовательное оборудование.
4. На образовательную робототехнику влияют движение за открытый исходный код, рыночный спрос, отраслевые стимулы и давление капитала. Её развитие также порождает новые вопросы этики, безопасности, человеческого достоинства и стоимости вычислительных ресурсов.
5. Интерес к роботам в STEM-образовании растёт. Обзор указывает, что более увлекательный учебный опыт и совместное обучение могут улучшать мотивацию и научные навыки учащихся.
6. Обучение программированию роботов может развивать вычислительное мышление, решение задач, творчество, вовлечённость и сотрудничество у учащихся разных возрастов.
7. Изучение языков с помощью социальных роботов перспективно для развития языковых навыков детей и поддержки освоения второго языка взрослыми.
8. Робототехника может поддерживать традиционное преподавание, особенно естественно-научных и инженерных дисциплин, углубляя понимание базовых понятий, совершенствуя навыки проектирования систем и стимулируя участие учащихся.
9. В обзоре отмечены положительные результаты использования социальных роботов для поддержки общения и социального взаимодействия детей. Их игровой внешний вид, терпение, стабильность и способность исполнять разные роли привлекают внимание в специальном образовании, особенно в обучении детей с аутизмом.
10. Роботы для когнитивных тренировок предлагают перспективный подход к работе с пожилыми людьми, имеющими особые потребности в поддержке.
Пять рекомендаций по развитию
1. Изучать механизмы взаимодействия человека и машины и создавать интеллектуальную образовательную экосистему. Развитие роботов, интеллектуальных обучающих систем, чат-ботов, метавселенной и других технологий усиливает значение исследований такого сотрудничества в образовании. Наряду с этикой необходимо укреплять роль учителя и поддерживать совместное преподавание с ИИ. Теоретические исследования, платформы и экспертное сопровождение могут помогать практике школ и университетов.
2. Совершенствовать цифровые методы преподавания, адаптируя образовательные реформы к интеллектуальной эпохе. В образование войдут многочисленные технологии ИИ, многие из которых несут и преимущества, и риски. Пример ChatGPT показывает необходимость переосмыслить и скорректировать педагогические представления, онлайн-обучение, цифровые ресурсы и методы оценивания.
3. Переосмыслить ключевые навыки учащихся, преподавателей и граждан в интеллектуальную эпоху. Помимо навыков информационно-коммуникационных технологий, нужны знания и умения в области психологии и коммуникации, позволяющие преподавателям и учащимся эффективно общаться и сотрудничать с машинами в образовании.
4. Участвовать в международном движении за открытый исходный код и следить за развитием открытой науки. Его элементы включают открытые политики, открытые образовательные ресурсы, открытые данные, открытые методы, открытое рецензирование и открытый доступ. Изучение открытой науки и разработка соответствующих политик могут поддерживать образование и инновации в интеллектуальную эпоху.
5. Расширять социальные эксперименты в образовании и общественные услуги в сфере преподавания. Изучение влияния ИИ в реальных, естественных образовательных условиях позволяет проверить эффективность технологии и получить практические основания и данные для расширения таких услуг. Это может способствовать равенству возможностей, смягчать противоречие между массовым образованием и индивидуальным развитием, повышать качество цифрового образования и поддерживать Цель устойчивого развития ООН 4.
Открытый доступ и цитирование
Исходное пособие доступно по международной лицензии Creative Commons «С указанием авторства» 4.0 (CC BY 4.0). Статья объединяет ранее опубликованную новость кафедры и соответствующий материал центра CIT Пекинского педагогического университета, дополняя их текстовым изложением исходной схемы; версии на других языках подготовлены для этого сайта. Результаты и рекомендации сохраняют контекст публикации 2023 года. Полное содержание и исследовательские методы представлены в англоязычном пособии.
Рекомендуемая ссылка: Huang, R., Liu, D., Chen, Y., Adarkwah, M. A., Zhang, X.L., Xiao, G.D., Li, X., Zhang, J.J., Da, T. (2023). Learning for All with AI? 100 Influential Academic Articles of Educational Robots. Beijing: Smart Learning Institute of Beijing Normal University.
Дополнительные материалы
Исходная ссылка: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-4740-ru/