#кейсы
Какие подводные камни стоит учитывать, когда мы работаем с ИИ для персонализации обучения?Я уже
рассказывала про антологию UNESCO, посвященную влиянию ИИ на образование. Один из текстов, написанный Carla Aerts, был посвящен интересной теме —
гиперперсонализации. Давайте разберемся, что это такое и почему об этом важно подумать в контексте ИИ.
💬
ИИ может создать «эхо-камеры» в обучении.Если образовательная система подстраивается под интересы и поведение ученика слишком сильно, она может начать показывать ему только то, что он уже знает или с чем согласен.
💬
ИИ работает на статистике, а не на понимании.LLM не «понимают» человека по-настоящему — они просто замечают закономерности в поведении и делают предположения, что показать дальше. Поэтому чат-боты не учитывают социальный контекст и человеческие эмоции, которые важны в обучении.
💬
Геперперсонализация — явление, когда ИИ подстраивается под ученика постоянно и очень точно, на основе всех его действий. Такой подход может быть намного эффективнее старых систем, но он несет риски.
💬
Один из рисков — новые формы неравенства.Гиперперсонализация может усиливать разрыв между учениками из разных стран, культур и социальных групп. Особенно страдают регионы с ограниченными ресурсами и этнические меньшинства.
💬
Нужен новый подход — коллективный интеллект.Вместо того чтобы ИИ работал только «один на один» с учеником, важно развивать систему, где взаимодействуют ученики, преподаватели и ИИ вместе. Один из примеров — платформа MATHia. Она собирает данные учеников и помогает учителям понимать, где нужны дополнительные объяснения или корректировки. То есть преподаватель получает аналитику и может вмешиваться более точно,
опираясь на данные, а не только на интуицию.