Научная статья Сюэ Гуя и Лю Дэцзяня 2024 года. Сохранена первоначальная дата публикации на сайте кафедры —24 сентября 2024 года. Должности, научные достижения и предложения представлены в историческом контексте.
Содержание страницы
Об авторах
Сюэ Гуй — на момент публикации профессор Государственной ключевой лаборатории когнитивной нейронауки и обучения Пекинского педагогического университета, заслуженный профессор программы «Учёные Чанцзяна» Министерства образования. Исследует когнитивные и нейронные механизмы обучения и памяти. Среди работ — исследования внутренней и внешней мотивации и творчества; событийной функциональной магнитно-резонансной томографии и её применения в когнитивной нейронауке; преобразующихся нейронных репрезентаций, поддерживающих долговременную эпизодическую память; индивидуальных и общих репрезентаций при кодировании и воспроизведении эпизодических воспоминаний.
Лю Дэцзянь — на момент публикации содиректор Института интеллектуального обучения Пекинского педагогического университета, старший инженер профессорского ранга. Занимается образовательными применениями искусственного интеллекта и больших данных, цифровым образованием.
Аннотация
Быстрое развитие наук о мозге и познании и искусственного интеллекта ускоряет переход к интеллектуальной эпохе, создаёт новые требования к выживанию и развитию человека и меняет цели и методы образования. Будущие системы должны выйти за рамки передачи знаний и поддерживать продолжение человеческого развития. В центре должны быть способность учиться, персонализация по потребностям, закономерности обучения мозга и технологические инновации. Это поможет формировать взаимосвязанную систему знаний, сильные когнитивные способности и устойчивую мотивацию. Для перехода от теории к практике необходимы совместные действия в политике, исследованиях, подготовке учителей, оценивании, учебных программах и технологиях.
Образование развивает человека через знания, умения и ценности и способствует общественному прогрессу. Науки о мозге и ИИ ускоряют наступление интеллектуальной эпохи. Каждая технологическая революция меняла образовательные цели, содержание, оценивание и инструменты. Первая промышленная революция, связанная с паром и механизацией, способствовала массовому и профессиональному образованию; вторая, основанная на электрификации и массовом производстве, — специализации; третья, связанная с информатизацией и автоматизацией, — цифровизации и персонализации. Четвёртая, движимая науками о мозге и ИИ, может радикально изменить цели, содержание и способы образования. По мнению авторов, она быстрее и шире преобразует технологии и производственные отношения и поставит вопросы о человеческом интеллекте и достоинстве. Образование должно действовать, готовя детей к будущему. В статье сначала рассматриваются научные тенденции и новые требования, затем принципы проектирования образования и пути их реализации.
Тенденции развития наук о мозге, познании и ИИ
Смена исследовательских парадигм и передовые достижения
Методы нейронауки позволяют регистрировать и анализировать структуру нейронов, связи, экспрессию генов и активность с беспрецедентным масштабом и разрешением. Пространственная транскриптомика, названная Nature Methods методом 2020 года, помогает определять типы клеток и их функции. С её помощью созданы клеточные атласы мозга мышей и приматов, начато картирование человеческого мозга и описана пространственная организация проекций отдельных нейронов гиппокампа по всему мозгу. Сочетание с внутричерепной электрофизиологией связывает экспрессию генов с колебаниями активности и выявляет гены, связанные с осцилляторными признаками формирования памяти.
Появление Neuropixels в 2017 году сделало возможной массовую регистрацию отдельных нейронов и изучение динамических сетей мозга. Эти методы раскрывают кодирование, понимание и порождение речи на клеточном уровне, включая реакции на значения слов. Другие анализы исследуют кольцевые представления пространственных последовательностей у макак, префронтальные механизмы усиления и преобразования воспоминаний для уменьшения интерференции и формирование когнитивных карт человека.
Достижения поддерживают и клинические исследования. Интерфейсы мозг–компьютер напрямую связывают мозг с внешними устройствами. Статья рассматривает движение, речь, психиатрическую диагностику, исследования восстановления зрения, включая Blindsight компании Neuralink, двигательное воображение и мышление. Nature включила такие интерфейсы в семь технологий, за которыми следует наблюдать в 2024 году. В исследовании двунаправленного интерфейса микростимуляция соматосенсорной коры обеспечивала осязательную обратную связь и сокращала время захвата предмета с 20,9 до 10,2 секунды, приближая результат к показателям людей без соответствующего нарушения. Речевые интерфейсы преобразуют активность при попытке говорить в текст или звук, поддерживая общение людей с параличом со скоростью до 62 слов в минуту. Другие системы создают речь и аватар; сообщалось о точности коммуникации выше 85%.
Пути развития и достижения ИИ
Прогресс охватывает чипы, архитектуры, алгоритмы, базовые и научные применения, особенно распознавание изображений, понимание языка и обучение с подкреплением. Word2Vec появился в 2013 году; также распространились сети долгой краткосрочной памяти и механизмы внимания. Трансформеры учитывают дальние зависимости посредством самовнимания. Большие предварительно обученные модели улучшили понимание и генерацию, а дообучение расширило круг задач. Графовые сети и мультимодальное обучение поддерживают работу с языком и визуальными сценами; приведены примеры Midjourney V 5, ChatGPT-4o и Sora. AlphaGo победила Ли Седоля в 2016 году, AlphaStar обошла ведущих игроков StarCraft II в 2019 году, а MuZero в 2020 году продемонстрировала сильные стратегии в го, шахматах и сёги.
ИИ для науки применяется в биологии, химии, математике, нейронауке и археологии. Поколения AlphaFold продвинули предсказание белковых структур. В июне 2024 года EvolutionaryScale представила ESM3, работающую с последовательностью, структурой и функцией белков. Команда создала новый зелёный флуоресцентный белок, описав результат через сравнение с 500 миллионами лет эволюции. В декабре 2023 года DeepMind использовала ИИ для более крупных конструкций в задаче о множествах без трёхчленных арифметических прогрессий. В январе 2024 года AlphaGeometry решила 25 из 30 выбранных геометрических задач Международной математической олимпиады, с результатом, сопоставленным с золотыми медалистами. В мае 2024 года исследователи MIT с помощью ИИ открыли три новых интегрируемых уравнения в частных производных.
Взаимное развитие наук о мозге и ИИ
Области сближаются, одновременно развиваясь самостоятельно. ИИ даёт инструменты анализа и объяснения: модели нейронной активности помогают предсказывать распознавание изображений, обработку языка и речи и реакции на видео. Алгоритмы вдохновляют объяснения вычислений мозга: рекуррентные архитектуры быстрого узнавания объектов, обучение младенцев зрительному распознаванию без учителя и высокоуровневое, протяжённое во времени предиктивное кодирование в лобно-теменных областях при обработке языка.
В обратном направлении когнитивная наука оценивает ИИ, объясняет механизмы и вдохновляет алгоритмы, предлагая методологии и многомерные тесты. В статье описаны результаты моделей типа ChatGPT, близкие к человеческим или превышающие их в отдельных заданиях с матрицами Равена, распознаванием эмоций и разметкой текстов, а также сходство с человеческой моделью психического. Сложные аналогии, причинный и словесный вывод и планирование требовали улучшения. Нейросети и глубокое обучение вдохновлены нейронами и зрением, трансформеры соотносятся с избирательным вниманием, а GPT использует обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи, RLHF. Метаобучение по образцу человека может поддерживать гибкость и системность; моделирование гиппокампа и энторинальной коры создаёт когнитивные карты; подсказки с цепочкой рассуждений улучшают отдельные задачи GPT.
Обе области быстро продвинулись. Науки о мозге изучают нейронные популяции и цепи, раскрывая интеллект, декодирование —«чтение»— и модуляцию —«запись»— активности. ИИ развивается в оборудовании, алгоритмах, базовых моделях, отраслевых и научных приложениях и меняет многие сферы. Авторы считают, что конвергенция ускорит наступление всесторонней интеллектуальной эпохи.
Новые требования к выживанию и развитию человека
Разные эпохи создают разные вызовы, возможности и требования. Аграрная эпоха, примерно от 9000 года до нашей эры до XVII века с региональными различиями, опиралась на земледелие, семьи и общины. Производство зависело от природы и труда. Важны были сила, выносливость, выращивание культур, животноводство и орошение, сотрудничество и взаимопомощь. Рисовые оросительные системы требовали широкой координации; статья приводит сотрудничество на юге Китая.
Индустриальная эпоха началась с первой промышленной революции, обычно датируемой 1760–1840 годами, и характеризовалась механизацией, фабриками и урбанизацией. Работа с машинами усилила значение технических знаний. Электрификация уменьшила часть физических требований, но повысила специализацию и эффективность. Необходимыми стали грамотность, дисциплина, пунктуальность и соблюдение правил. Адам Смит в «Богатстве народов» выделял разделение труда и специализированные умения как источники производительности. Базовое и профессиональное образование, сотрудничество и дисциплина надолго определили современные системы.
С конца XX века информационно-коммуникационные технологии, интернет и большие данные изменили жизнь и труд. Цифровая грамотность включала работу с компьютерами и сетями и преодоление информационной перегрузки. Билл Гейтс подчёркивал программирование, анализ данных, инновации и адаптивность. Глобализация и кибербезопасность требовали системного мышления и решения сложных проблем. Доклады Всемирного экономического форума о будущем занятости выделяли сочетания навыков, включая критическое мышление и эмоциональный интеллект. Однако распространение техники не означало полного соответствия образовательных целей и содержания информационной эпохе.
Ускоренный переход к интеллектуальной эпохе добавляет иные требования.
Во-первых, растёт ценность человеческого интеллекта
Науки о мозге и ИИ изучают и воспроизводят его работу. Авторы предполагают движение от узкого ИИ, поддерживаемого данными и вычислениями, к более общим возможностям. Как машины заменили ручной труд, ИИ может автоматизировать части квалифицированных занятий: производство, вождение, перевод, профессиональные игры, начальный учёт, право, программирование и хирургию. Это касается и иллюстрации, отдельных задач математики, химии, биологии и археологии с чёткими границами и вычислимыми целями. Изменения требуют глубже понимать и развивать человеческий интеллект. Образование должно выявлять его преимущества и поддерживать сотрудничество с ИИ.
Во-вторых, возрастает роль постоянного обучения
Рост знаний и смена профессий требуют новых умений. Интернет и генеративный ИИ облегчают доступ, а графы знаний — анализ и объединение. Статья рассматривает носимые и малоинвазивные интерфейсы для более естественного взаимодействия. Изолированные, негибкие и редко используемые факты уступают связанным системным знаниям, применимым для инноваций. Учёба выходит за пределы класса, от книг к смешанной реальности, от получения к активному построению. Авторы ожидают изменения традиционного преподавания и базовой роли умения учиться, сопоставимой с языком и математикой.
В-третьих, востребованы Т-образные компетенции: широкий кругозор и специальная глубина
Доступность знаний и общих инструментов позволяет действовать в большем числе областей. Междисциплинарность и владение инструментами дают преимущества. Один человек может выполнять несколько ролей, сокращая координационные и управленческие издержки. Малые и индивидуальные компании могут стать гибче и эффективнее. Дополнительное преимущество даёт исключительная специализация выше возможностей ИИ и создание новых продуктов знания. Такое сочетание характеризует Т-образный профиль.
В-четвёртых, усиливаются требования к мотивации развития
Более долгая жизнь и быстрое обновление знаний делают разовое образование недостаточным; непрерывное обучение становится условием качества жизни и развития. Технологии повышают эффективность, но усиливают конкуренцию и требования к настойчивости. Одновременно продукты с ИИ воздействуют на систему вознаграждения через жирную и сладкую пищу, эмоционально привлекательные товары, погружающие игры, персональные видео, удобные покупки, адресную рекламу и кредиты. Авторы предупреждают об отвлечении, ослаблении воли и возможных тревоге и депрессии. Сохранение стремления расти и сопротивление соблазнам может оказаться важнее одной доступности ресурсов.
Новая эпоха меняет общество, экономику и сочетания способностей. Интеллект, способность и мотивация помогают осваивать разные области, специализироваться, противостоять отвлечению и достигать целей. Образование должно выйти за пределы передачи знаний к основе выживания и развития — адаптации к быстрым изменениям и неопределённости. Авторы считают это первым принципом будущего образования.
Проектирование инновационного образования интеллектуальной эпохи
Образование готовит к будущему и должно опережать изменения. Образование 1.0, связанное с индустриализацией, было ориентировано на передающего знания учителя, пассивное получение, фиксированные учебники и стандартные экзамены. Образование 2.0 подчёркивало активность, самостоятельность, взаимодействие, разнообразие ресурсов и оценивание проектами, работами и практикой. Технологии поддержали образование 3.0: интернет, компьютеры, мультимедиа, онлайн-обучение, персонализацию и данные. Какая модель нужна новой эпохе?
Некоторые исследователи предлагают образование 4.0 с интеллектуальными технологиями и широкой персонализацией. ИИ и данные поддерживают индивидуальные траектории, виртуальная и дополненная реальность — погружающий практический опыт. Доклад Всемирного экономического форума апреля 2024 года представляет ИИ как вызов и возможный ответ. Он выделяет глобальное гражданство, инновации и творчество, технологии и межличностные умения. ИИ может поддержать персональное обучение в своём темпе, доступность и включённость, сотрудничество по проблемам и непрерывное обучение под руководством учащегося. В центре — персонализация и самостоятельность ради будущих компетенций.
Достаточно ли образования 4.0, остаётся открытым. Революция наук о мозге и ИИ отличается от прежних. Инерция и линейные прогнозы могут не отражать её тенденций и требований. Авторы предлагают новые принципы в пяти измерениях.
Преодоление границ мышления как предпосылка
Научные изменения и новые требования требуют выйти из привычных схем и традиционных рамок. Переосмысление роли образования на основе первых принципов необходимо для реальных перемен.
Первое — переход от передачи знаний к поддержке человеческой преемственности и эволюции. Обновление и доступность знаний снижают необходимость передавать в формальном образовании ограниченный единый набор. Авторы ставят под вопрос научное обоснование и актуальность одинаковых обязательных знаний. Ослабление мотивации и проблемы психического здоровья также требуют ответа. Они предлагают переориентировать образовательную миссию на продолжение развития человечества.
Второе — преодоление дисциплинарных и профессиональных границ. Деление предметов отражает индустриальный труд, но его жёсткость менее оправданна организацией знаний в мозге, междисциплинарностью и социальными потребностями. Темы и проекты поддерживают связи и применение; пересечения дисциплин питают инновации; профессии охватывают разные области. Образование должно развивать человека целиком. Наряду с математикой, языками, физикой, географией, биологией, химией и информатикой авторы подчёркивают физкультуру, здоровье, психологию, когнитивные науки, нейронауку, социологию и гуманитарные области.
Третье — расширение методов до целостного формирования мозга. Авторы ставят в центр способность учиться. Практика развивает знания и навыки; аэробная нагрузка — здоровье, эмоциональную регуляцию и память; достаточный сон — внимание и обучение; игры на основе научных принципов — мотивацию и эффективность. Рассматриваются лекарства, нейрообратная связь и стимуляция, тогда преимущественно применявшиеся для лечения, реабилитации и помощи при трудностях обучения. Возможное распространение на когнитивное усиление людей без диагноза прямо обусловлено безопасностью и этикой.
Наконец — преодоление технологических границ в соответствии с работой мозга. Приложения часто уделяют больше внимания технике и сбору, чем потребностям, анализу и превращению данных в доказательства. Науки о мозге дают теории, показатели и методы сбора, анализа, оценки и вмешательства. Их интеграция с интернетом вещей, большими данными и ИИ вместо изоляции технологий может укрепить образование.
Развитие способностей в центре
Обычно прогнозируют тенденции и задают соответствующие компетенции, например технологические, социальные и глобальные в образовании 4.0. Это полезно, но ограниченно: краткосрочные эффекты переоцениваются, долгосрочные недооцениваются. Быстрый прогресс усиливает неопределённость производства, общения и международной конкуренции.
История эволюции даёт иной взгляд. За миллионы лет выросли мозг, когнитивные возможности и скорость обучения. Но приобретённые знания не наследуются генетически. Кроме инстинктов, новорождённый не обладает явными языковыми, двигательными или социальными знаниями, зато способен выучить местный язык, приспособиться к природе, обществу и культуре, приобрести навыки выживания. Эта способность поддерживала человечество при изменениях среды и должна стать основой будущего.
Авторы называют эту основу способностью учиться. Они связывают понятие с Джеем Форрестером из MIT и статьёй 1965 года A New Corporate Design. С середины 1990-х оно влияло на управление и организационную культуру. В педагогике понятие новее и объединяет мотивацию, упорство, умения и инновационность, охватывая приобретение, обмен, применение и создание знаний. Авторы обращаются к изданию ЮНЕСКО «Учиться быть», подчёркивая, что будущая неграмотность связана не только с чтением, но и с неумением учиться.
Приводится несколько моделей. Клакстон из Бристольского университета в 2002 году выделил четыре элемента, названные здесь4R: устойчивость, находчивость в использовании ресурсов, рефлексия и отношения. Проект ELLI описал семь измерений: изменение и обучение, критическую любознательность, создание смысла, творчество, учебные отношения, стратегическую осознанность и устойчивость. Статья также приписывает профессору Кирби из Гарварда расширение понятия в преподавании и книге 2005 года Learning Power, включающей мотивацию, установки, методы, эффективность, инновационное мышление и творчество.
На основе исследований и наук о мозге авторы предлагают три компонента: органичную систему знаний, сильные когнитивные способности и устойчивую мотивацию. Первая — структурированная сеть взаимосвязанных уровней от конкретного к абстрактному, помогающая освоению, переносу, гибкому применению и инновациям. Важными субстратами названы сенсомоторная и височная кора и нижняя теменная долька. Способности включают внимание, краткое хранение, планирование и рассуждение, обновление и торможение, долговременное сохранение и преобразование, метакогнитивный контроль; они связаны с префронтальными и исполнительными сетями. Мотивация объединяет энтузиазм, любознательность и рост; регулирование эмоций, импульсов, отсрочку вознаграждения и устойчивость; цель, смысл и стремление к совершенству. Авторы связывают их с древними лимбическими и более новыми медиальными префронтальными системами.
Способность учиться представлена как значимая не только для успеваемости, но и для карьеры, дохода, удовлетворённости жизнью, здоровья и долголетия. Такой подход может отвечать текущим нуждам и готовить к будущему, согласуя ближайшие и дальние цели, экзамены и всестороннее развитие.
Обучение по потребностям как ориентир
Каждый мозг формируется уникальным сочетанием генов и среды. Взрослые паттерны функциональных связей можно различать подобно отпечаткам пальцев, что даёт биологическое основание персонализации. Конкуренция по единому стандарту, напротив, может усиливать стресс и вредить благополучию. Уважение различий и подходящая помощь раскрывают потенциал и уменьшают давление. Снижение числа учащихся и распространение ИИ могут сделать персонализацию доступнее. Авторы представляют соединение ресурсов, сред и услуг технологиями в естественных ситуациях, по разным потребностям и последовательным целям, с развитием самой способности учиться.
Во-первых, это помогает строить взаимосвязанные знания. Ссылаясь на теорию множественного интеллекта Гарднера, статья называет языковые, логико-математические, пространственные, музыкальные, телесные, межличностные, внутриличностные и натуралистические сильные стороны. Учащиеся различаются также исходными знаниями, предпочтениями, интересами и уровнем. Подбор содержания и методов может точнее направить ресурсы и сократить потери времени и усилий.
Во-вторых, учитываются способности каждого ребёнка и предоставляется адресная помощь. Учитель регулирует сложность и поддержку. При трудностях обучения нужны дополнительные ресурсы, при высоких результатах — более сложные задачи и возможности. Оценивание выявляет потребности и преимущества, сочетая сбалансированное развитие с индивидуальными сильными сторонами.
Наконец, персонализация поддерживает интерес и мотивацию. Планы по сильным сторонам позволяют получить признание. Содержание и методы, связанные с интересами, поощряют инициативу. Поддерживающие отношения и среда помогают эмоциональному развитию. Вместо одинаковой конкуренции за рейтинги и поступление можно выращивать внутреннее устойчивое стремление учиться.
Соответствие содержания, сложности и способов помогает организовать знания. Адресные оценивание и поддержка могут развивать познание, связь с целями и ценностями — интерес. Поэтому обучение по потребностям рассматривается как важный путь формирования способности учиться.
Закономерности мозга как руководство
Эффективные и осуществимые преобразования требуют учитывать развитие, функционирование и обучение мозга в программах, стратегиях и оценивании.
Органичная система знаний характеризуется модулями, иерархией и структурой. Связанные материалы, крупные блоки, межтематические проекты, группировка и карты понятий помогают организации. Важнее перейти от передачи учителем к построению учащимся, от входящей информации к результату. Объяснение по методу Фейнмана и интегративные задания раскрывают связи и соотносят новое с имеющимся. Подчёркиваются также распределённое обучение и практика извлечения из памяти через тестирование, эффективные, но недостаточно применяемые.
В статье утверждается, что китайская система недостаточно выделяла когнитивное развитие. Кроме отдельных школ, оценивавших талант, преобладали отметки и олимпиады. Выделены четыре причины: экзаменационная традиция, вера в неизменность способностей, предположение о достаточности обычного преподавания и недостаток научных определений, инструментов и методов. Нужно понимать значение, развитие и влияния, владеть оцениванием и тренировкой. Начальная школа названа важным временем созревания префронтальных областей, внимания и рабочей памяти. Авторы предлагают оценку и поддержку и ссылаются на исследования длительной тренировки рабочей памяти с учётом экологической валидности и переноса для улучшения когнитивных и учебных результатов.
Мотивация тоже связана с мозгом. Статья описывает дофаминовые пути ожидания, обучения, решений и удовольствия; серотониновые пути эмоциональных состояний, нарушения которых могут быть связаны с депрессией, импульсивностью, злоупотреблением алкоголем, суицидальным поведением, агрессией или насилием; и гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковую ось HPA, связанную со стрессом, пищеварением, иммунитетом, настроением, обменом и сексуальным поведением. Эти системы участвуют в приближении и избегании. Симпатия и отвращение влияют на повторение действий, неизвестность вызывает любопытство и осторожность. Самоконтроль направляет мотивацию к целям, привычки поддерживают повторённое поведение без немедленного вознаграждения. Жизненный опыт формирует индивидуальные сочетания.
Отсюда предлагаются шесть направлений. Первое — уделять мотивации и эмоциям не меньше внимания, чем знаниям, не дожидаясь кризиса. Второе — развивать внутренний интерес через связь с жизнью, подходящую сложность, своевременный положительный отклик и терпимость к ошибкам. Третье — работать с профессиональными планами и ценностями на всех этапах. Четвёртое — опираться на глобальный взгляд, участие в жизни страны и сообщества, исследование неизвестного, инновации, равенство и заботу. Пятое — сочетать вознаграждения, последствия, привычки и самоконтроль для устойчивости и гибкости. Шестое — дополнять знания социально-эмоциональными умениями, превращая желание учиться в самостоятельную привычку.
Важна и физическая культура. Активность, особенно аэробная, связана с подготовленностью, успеваемостью и психическим здоровьем. Приведены подростковые исследования чтения, математики, среднего балла и познания. Нейротрофический фактор мозга BDNF и развитие гиппокампа обсуждаются как механизмы памяти. Упражнения могут помогать эмоциональной регуляции и снижению стресса через физиологические изменения, включая дофамин и серотонин, и положительный опыт. Статья ссылается на рекомендации ВОЗ для 5–17 лет, описывая 60 минут ежедневной умеренной или интенсивной, преимущественно аэробной активности и интенсивные и укрепляющие мышцы и кости упражнения минимум три дня в неделю.
Науки о мозге дают теоретические и практические основания развития способности учиться. Авторы считают необходимым учитывать их в политике, программах, преподавании и оценке.
Технологические инновации как опора
Они помогают, если соответствуют образовательным целям и закономерностям обучения. Науки о мозге дают теории, показатели и методы. ИИ и интернет вещей могут обновлять инструменты и оценивание, автоматизировать управление и преподавательские задачи, освобождая время для недоступной ИИ работы. Виртуальная реальность и игровые движки дают реалистичные среды и могут повышать мотивацию и эффективность.
Помимо понимания мозга и уточнения целей, эти науки направляют разработку технологий. Знание развития, памяти и обучения помогает руководителям, учителям и учащимся, политике и практике. Оно также ориентирует концепции продуктов, функции, показатели, адресный сбор данных, построение моделей и проверку ИИ и виртуальной реальности.
Они могут улучшать оценивание и тренировку. Сочетание когнитивных тестов и нейровизуализации точнее измеряет функции и способности. Статья обращается к Андерсону 1982 года и Глейзеру с коллегами 1985 года о развитии и измерениях когнитивных умений. Перечислены приобретение, организация и структура знаний; глубина представления проблемы; мысленные модели; метапознание; автоматичность задач; процедурная эффективность. Мотивацию можно исследовать опросами, проективными методами, имплицитными ассоциациями и нейровизуализацией. Авторы предполагают интеграцию с ИИ, данными и виртуальной реальностью для более точного оценивания и помощи.
Наконец, образование описывается как формирование мозга и обсуждается адресная модуляция. Названы методы, представленные как сравнительно неинвазивные: нейровизуализация, неинвазивная стимуляция и интерфейсы, а также некоторые неврологические лекарства. Рассматриваются медицинские применения и возможные будущие подходы к трудностям обучения или когнитивному усилению. Упомянуты и инвазивные интерфейсы и стимуляция светом, электричеством, звуком, магнитными полями, оптогенетика и воздействия нейромедиаторами или гормонами. Образовательные применения остаются прогнозом и прямо обусловлены решением вопросов безопасности и этики.
Приведено мнение Кумара Мурти, тогда директора Fields Institute for Research in Mathematical Sciences, о возможностях, выходящих за пределы техники и дисциплин к обновлению образования во всём мире. Доклад Всемирного экономического форума апреля 2024 года описывает расширение возможностей и автоматизацию труда учителя. Автоматизировать можно подбор литературы и аудиовизуальных материалов, проверку фактов, дат и статистики, выставление, вычисление и запись результатов. Поддержка касается анализа успеваемости и качества материалов, разработки учебных продуктов и онлайн-помощи, подготовки пособий и тестов и распределения заданий помощникам или добровольцам. Освободившееся время можно направить на программы, методику, социально-эмоциональную поддержку, индивидуальное сопровождение и семьи.
Авторы предупреждают и о неверном применении. При узкой ориентации на экзамены ИИ может стать машиной упражнений, разбивающей знания без их объединения и воспроизводящей одинаковость вместо индивидуальности. Данные могут оставаться изолированными или не превращаться в полезные доказательства без системного анализа, растрачивая ресурсы. Постоянное наблюдение за учителями и учащимися способно усиливать давление и незащищённость и препятствовать обучению.
Виртуальная реальность и игры дают другие возможности. Симуляции создают телесный опыт, недоступный одному тексту, и связывают конкретное и абстрактное. С генеративным ИИ можно моделировать количество, геометрию, физику, химию, биологию, политику, экономику, историю, общество и психологию, обучаясь во взаимодействии. Игровые оценивание и тренировка могут улучшать экологическую валидность и перенос. Аудиовизуальное качество, погружение и немедленная обратная связь повышают интерес, но возможен и риск навязчивого использования. Авторы также предполагают моделирование физических и социальных нагрузок для устойчивости и индивидуального успеха для уверенности и мотивации.
Вместе эти достижения могут переопределить образование, поставить в центр способность учиться, предложить методы с учётом мозга, индивидуальные пути и согласованные технологии. Авторы видят в этом комплексную опору преобразований.
Пути практической реализации инновационного образования
Для перехода к практике необходимы согласованные действия государства, руководителей образования, исследователей, учителей, учащихся, семей и специалистов образовательных технологий.
Государство и политика
Авторы предлагают ускорить научно обоснованную интеллектуальную трансформацию посредством политики, стандартов, финансирования фундаментальных и прикладных исследований, надзора и накопления доказательств. Изменения преподавания нужно исследовать и независимо оценивать, связывая данные, доказательства и практику. Справедливость означает учёт разных нужд, а не одинаковое обеспечение. Исключительно способным детям и детям с трудностями обучения нужны достаточные ресурсы; разным интересам — выбор и дифференцированные пути. Помочь могут небольшие классы, разнообразные школьные подходы и комплексное оценивание.
Научные исследования
Нужно глубже понимать мозг и связь его мелкомасштабной активности с образованием, развивать основы и приложения ИИ. Предлагаются стратегические вложения на пересечении мозга, ИИ и педагогики: центры, проекты и подготовка специалистов. Нейронауки, информационные науки, информатика и образование должны совместно решать ключевые вопросы.
Подготовка учителей
Нужны возможности изучать мозг, исследовательские методы и применение: общие курсы в педагогических учреждениях, специальные дисциплины в психологии и образовании и повышение квалификации. Информационная грамотность и ИИ должны помогать компетентно пользоваться инструментами. Изменение представлений и умений также должно поддерживать оценку обучения, психологических особенностей и организации знаний, понимание интересов и индивидуальное сопровождение.
Учебные программы
Предлагается усилить тематическое, проектное и глубокое обучение, связывающее знания. Науки о мозге могут входить в курсы способности учиться и психического здоровья, предметную интеграцию, внеурочные факультативы и тематические мероприятия. Информационная грамотность и ИИ должны развивать базовые понятия, мышление и навыки. Физкультура, особенно аэробная, заслуживает большего внимания ради здоровья и обучения; гуманитарные дисциплины поддерживают понимание человека, направление и устойчивую мотивацию.
Экзамены и оценивание
Авторы предлагают уйти от единственного экзамена к сочетанию базовой грамотности, способности учиться и индивидуальных преимуществ. Нужно оценивать организацию знаний, познание, гибкое применение и инновации. Разные методы могут исследовать мотивацию и психологические особенности, которые предлагается учитывать в мониторинге качества, продвижении и отборе. Время оценивания, обратная связь и отчёты должны поддерживать развитие учащихся.
Разработка технологий
Продукты должны отвечать образовательным целям с учётом мозга, сочетая ИИ, когнитивную оценку и помощь, виртуальную реальность, интернет вещей, данные, нейрообратную связь и модуляцию там, где это уместно. Цель — взаимосвязанные знания, сильные способности и устойчивая мотивация согласно закономерностям обучения. Практические заявления требуют строгих экспериментов, проверки данными, математических моделей и обобщаемых результатов. Это необходимо, чтобы технология укрепляла способность учиться и преобразовывала образование.
В заключение науки о мозге и ИИ ускоряют прогресс и общественные изменения, создавая новые требования и вызовы. Образование должно поддерживать развитие человека и действовать своевременно. Понимание интеллекта, развития мозга, памяти, мотивации и эмоций вместе с исследованиями оценки и модуляции и подходящей интеграцией ИИ может дать цели, практические пути и инструменты. Авторы рассматривают это сочетание как основание реализации образования будущего.
Источник: «Академические рубежи»,2024, №17.
Авторы: Сюэ Гуй и Лю Дэцзянь.
Источники и редакционные примечания
Исходный текст кафедры и сведения об авторах сверены с официальной публикацией журнала от 18 сентября 2024 года. Два фрагмента об оценивании и разработке технологий были продублированы; каждый оставлен один раз. Нумерованные ссылки, библиография и оригинальная английская аннотация доступны в полном PDF объёмом 17 страниц, с.24–40, в архиве CIT. Иллюстрация представляет всю первую страницу PDF, а не фотографию из статьи. Найденная страница SLI является годовым обзором достижений, где упоминается работа; её посторонние изображения не использованы.
Исходная ссылка: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-8379-ru/
