Как ИИ помогает в разработке специализированных курсов для различных профессий
Автоматизация рутинных задач в разработке учебных программ
Разработка учебных программ – трудоемкий процесс, требующий значительных временных затрат. Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ позволяет существенно ускорить и упростить этот процесс. Как показал опыт разработчиков из ИТМО, создание одной программы курса может занимать 2-3 недели. Система, описанная в статье, автоматизирует глубокий анализ и проработку тематического плана, освобождая преподавателей от рутинных операций, таких как поиск аналогичных курсов в базе университета и анализ требований учебных планов. Использование больших языковых моделей, например, ChatGPT, позволяет генерировать рекомендации по структуре курса, набор тем и подтем, основываясь на ключевых словах и требованиях. Это позволяет преподавателям сосредоточиться на творческой части разработки курса – содержании лекций и разработке уникальных методик преподавания, экономить до недели на подготовительной работе. Инструмент, описанный в статье, использует Elasticsearch для быстрого поиска по ключевым словам среди существующих курсов, а затем передает данные в большую языковую модель для генерации структуры. В результате преподаватель получает готовый план курса, который может быть адаптирован под конкретные нужды и уровни подготовки студентов, значительно повышая эффективность процесса разработки специализированных курсов для различных профессий.
Использование ИИ для генерации структуры курса на основе ключевых слов и требований
Современные большие языковые модели, такие как ChatGPT, предоставляют уникальные возможности для генерации структуры учебных курсов. Вместо того чтобы вручную подбирать темы и структурировать материал, преподаватель может использовать ИИ для автоматизации этого процесса. Система, описанная в статье, принимает на вход ключевые слова, описывающие предполагаемое содержание курса, уровень обучения студентов, и конкретные навыки, которые должны быть освоены. На основе этой информации ИИ проводит поиск в базе данных уже существующих курсов, формируя контекст. Затем, используя различные техники промптинга, включая chain-of-thought и tree-of-thought, модель генерирует рекомендации по структуре курса: набор тем и подтем без детализации содержимого. Эксперименты показали, что ChatGPT 4 дает наиболее качественные результаты, лучше учитывая контекст и генерируя более полную структуру, в сравнении с Open Chat или Saiga. Преподаватель может использовать полученную структуру как основу для дальнейшей работы, модифицируя и дополняя ее по своему усмотрению. Таким образом, ИИ помогает преодолеть “страх чистого листа” и сгенерировать ценные идеи для создания структуры курса, значительно сокращая время на подготовительном этапе.
Анализ существующих курсов и адаптация под новые потребности
Разработка новых учебных курсов часто предполагает анализ уже существующих программ. Традиционно этот процесс занимает значительное время и требует ручного изучения множества документов. Использование ИИ позволяет автоматизировать и ускорить этот анализ. Система, описанная в статье, использует базу данных курсов, индексируя их и извлекая ключевые слова и учебные сущности (знания и навыки, относящиеся к конкретной предметной области). Это позволяет быстро находить аналогичные курсы по заданным параметрам, изучать их структуру и содержание. Полученные данные используются для генерации рекомендаций по структуре нового курса, учитывая как уже существующие наработки, так и новые требования. Например, система может предложить включить в новый курс определенные темы или навыки, отсутствующие в аналогичных программах, но актуальные для современного рынка труда. Таким образом, ИИ помогает адаптировать курсы под изменяющиеся потребности, обеспечивая их актуальность и практическую ценность для студентов.
Интеграция ИИ с базами данных образовательных учреждений
Эффективность использования ИИ в разработке учебных программ напрямую зависит от качества интеграции с базами данных образовательного учреждения. В описанном в статье примере, база данных курсов ИТМО была проиндексирована с использованием Elasticsearch, что обеспечило быстрый поиск по ключевым словам. Эта интеграция позволила большой языковой модели получать необходимый контекст для генерации рекомендаций по структуре курса. Извлечение ключевых слов и учебных сущностей из существующих курсов позволяет ИИ учитывать уже накопленный опыт и стандарты университета. Кроме того, интеграция с базой данных позволяет отслеживать обратную связь от преподавателей, используя информацию о том, какие рекомендации были приняты, а какие отклонены. Эта информация может быть использована для дальнейшего усовершенствования системы и повышения качества генерируемых рекомендаций. Таким образом, эффективная интеграция ИИ с базами данных образовательных учреждений является ключевым фактором успеха в автоматизации процесса разработки учебных программ.
Применение различных моделей ИИ и сравнение их эффективности
В процессе разработки системы автоматизации создания учебных планов исследователи экспериментировали с различными моделями ИИ. Были опробованы ChatGPT (версии 3.5 turbo и 4), Open Chat и Saiga. Результаты показали значительные различия в эффективности этих моделей. ChatGPT 4 продемонстрировал наилучшие результаты, более качественно учитывая контекст из университетской базы данных и генерируя структуры курсов с большим количеством учебных сущностей. Open Chat также показал неплохие результаты, оказавшись лучше, чем ChatGPT 3.5 turbo, что делает его привлекательным вариантом для бюджетных решений. Saiga, несмотря на меньшие ресурсные требования, показала худшие результаты, особенно при использовании сложных техник промптинга, таких как chain-of-thought и tree-of-thought. Это подчеркивает важность выбора подходящей модели ИИ в зависимости от задачи и доступных ресурсов. Сравнение эффективности различных моделей позволяет оптимизировать процесс и выбрать наиболее подходящий инструмент для автоматизации разработки учебных программ в конкретном образовательном учреждении.
Обратная связь от преподавателей и её использование для улучшения системы
Несмотря на успешное применение ИИ в генерации структуры курсов, важным аспектом является получение и использование обратной связи от преподавателей. В описанном исследовании была собрана обратная связь от около 15 экспертов, большинство из которых оценили результаты как релевантные и полезные. Однако, система еще не использует эту информацию для самообучения и корректировки своей работы. В планах разработчиков использовать отказы преподавателей от предложенных структур курсов как негативную оценку, что позволит улучшить качество генерации в будущем. Важно при этом учитывать, что отказ одного преподавателя от конкретной темы не обязательно означает ее нерелевантность для других. Поэтому использование обратной связи требует тщательного анализа и разработки соответствующих алгоритмов. В будущем планируется использовать идентификаторы преподавателей для персонализации рекомендаций, учитывая их предыдущий опыт и предпочтения. Таким образом, обратная связь является неотъемлемой частью процесса совершенствования системы и повышения ее эффективности.
Перспективы развития ИИ в сфере разработки образовательных курсов
Применение ИИ в разработке образовательных курсов находится на начальном этапе, но перспективы его развития весьма обширны. Дальнейшее совершенствование больших языковых моделей, а также улучшение интеграции с базами данных образовательных учреждений, позволит создавать еще более эффективные и персонализированные учебные программы. Разработка более сложных алгоритмов обработки обратной связи от преподавателей позволит обучать ИИ на основе реального опыта, повышая качество генерируемых рекомендаций. Возможно включение в систему инструментов для автоматической генерации не только структуры курса, но и отдельных учебных материалов, таких как тексты лекций или тесты. Интеграция с другими инструментами и платформами для онлайн-обучения также расширит возможности ИИ в сфере образования. В перспективе, ИИ может стать незаменимым помощником для преподавателей, значительно упрощая и ускоряя процесс разработки качественных и актуальных учебных программ для различных профессий, адаптированных под индивидуальные потребности студентов.
