Trendy ve výuce: Umělá inteligence ve vzdělávání
Zapojení umělé inteligence do českého vzdělávacího kurikula
Jedním z aktuálních trendů, kterému se v blízké době nejspíše nevyhneme je využívání umělé inteligence ve vzdělávání. Již dnes používáme různé technologie, jako je např. virtuální realita nebo různé programy na zkvalitnění výuky. Existují i různé projekty, které se snaží pomáhat učitelům v opravování písemných prací nebo studentům v rámci adaptativního učení.
Definice umělé inteligence je velmi složitá, protože žádná jednotná definice, která by jí klasifikovala není, přitom termín umělé inteligence byl zmíněn v roce 1955 Johnem McCarthem.[1] Nicméně se předpokládá, že umělá inteligence by měla mít vlastnosti jako jsou autonomie a přizpůsobivost. Umělá inteligence se úzce pojí s těmito obory:
Strojové učení (Machine learning)
Hluboké učení (Deep learning)
Věda o datech (Data science)
Robotika (Robotics)
Informace o tom, že se v budoucnosti s umělou inteligencí budeme více setkávat a bude ovlivňovat systém vzdělávání, nám může poskytnout to, že již 29. června 2017 ve Velké Británii byl jmenován Výběrový výbor pro umělou inteligenci. Zpráva zveřejněná výborem v roce 2018 navrhla, že bez ohledu na tempo rozvoje umělé inteligence je nevyhnutelné, že umělá inteligence ovlivní budoucí generace, proto se musí vzdělávací systém Velké Británie tomuto trendu přizpůsobit. Zpráva by se dala shrnout do tří nejdůležitějších cílů, kterými by se měla vláda zabývat. Prvním bodem je připravení mladší generace pro život s umělou inteligencí a jejímu možnému vlivu na trhu práce. Druhým cílem je pomoci studentům pochopit, jak umělá inteligence funguje a vynaložit potřebné prostředky ke zvýšení počtů softwarových vývojářů a umělé inteligence. Posledním bodem je proškolení všech profesí napříč všemi obory, aby měli o umělé inteligenci povědomí a dokázali jí eticky a bezpečně do své profese integrovat.[2]
Velká Británie nám ukazuje směr, kterým je možné se ubírat. Velmi se mi líbí, že jsou ve zprávě uváděna konkrétní doporučení a obavy, kterými by se měla vláda zabývat v rámci rozvoje umělé inteligence.
V ČR je umělá inteligence ve vzdělávání zabudována v koncepčním dokumentu vlády „Národní strategii umělé inteligence v České republice“, a to konkrétně ve čtvrté kapitole. Zde je uvedena predikce, že v ČR umělá inteligence bude moct nahradit 1,3 milionů zaměstnanců. Strategie je rozdělena do tří fází. V krátkodobé fází, tedy do roku 2021 by měla být zavedena a podporována výuka oborů, které se týkají umělé inteligence na vysokých školách. Ve střednědobé fázi by už prvky umělé inteligence měly být zavedeny na všech základních a středních školách a měly by vznikat pilotní projekty řízení vysokých škol s využitím umělé inteligence a také rekvalifikační kurzy pro zaměstnance. V dlouhodobém horizontu by se měla dokončit transformace školství, včetně plně funkční výuky.[3]
Tento dokument se mi zdá, ale velmi obecný. Docela konkrétní je v rámci zavedení výuky umělé inteligence na vysokých školách a vytváření oborů, které se na ní specializují, což je dobře, protože poté nám zde může vznikat hodně zajímavých projektů, které nám můžou ulehčit život. Navíc se zde pro tuto oblast objeví spoustu kvalifikovaných odborníků. To je nezbytné vzhledem k předpokládanému většímu zavedení umělé inteligence do firem.
Důraz na rekvalifikaci zaměstnanců je také velmi důležitý. Podle průzkumu z ledna 2019 společností Gartner, počet společností používající umělou inteligenci vzrostl za poslední čtyři roky o 270 procent. Chatbota používá až 52 % oslovených firem.[4] Podle mezinárodního průzkumu pro společnost Microsoft se ukázalo, že čeští manažeři společností jsou ze všech zemí zúčastněných v průzkumu velmi skeptičtější vůči využití umělé inteligence ve svých firmách. Letos by v České republice mělo zavádět umělou inteligenci pouhých 17 % firem kdy světový průměr byl 40 %. Celosvětově však chce umělou inteligenci zavést do tří let 87 % světových společností.[5] Nicméně aktuálně nás zasáhla globální koronavirová epidemie a je otázkou, jaký dopad to bude mít na implementaci umělé inteligence ve firmách. V průzkumu z roku 2018 české firmy uvedly, že 42 % firem má potíže připravit své zaměstnance na změny digitální transformace. [6]
Celková podprůměrnost v rámci zavádění umělé inteligence do firem může být důsledkem nízkého povědomí o umělé inteligenci u nás. Přitom nemusí být tak složité a finančně náročné obyvatele Česka o umělé inteligenci informovat. Například na univerzitě v Helsinkách si daly za úkol informovat o umělé inteligenci pomocí bezplatného online kurzu minimálně 1 % populace všech evropských zemí.
Je škoda, že v rámci „Národní strategii umělé inteligence v České republice“ není zmíněna žádná konkrétnější strategie k vyučování a zavedení umělé inteligence do základního a středoškolského vzdělávání. Podle mě by zavedení umělé inteligence do těchto typu škol, mělo být co nejdříve, a nejen do škol, ale částečně i do mateřských školek. Příkladem může být tabulka č. 1 která vznikla na základě CSTA (sdružení učitelů informatiky) a programu Scientists in School. V této tabulce můžeme vidět rozdělení žáků do třech věkových kategoriích, kde v každé kategorii jsou vypsané předpoklady počítačového myšlení, které by měl žák znát, jaký zvolit přístup výuky umělé inteligence a co by žák měl v rámci umělé inteligence zvládat.
Od mateřské školky by se mělo s dětmi učit o umělé inteligenci především v rámci her a seznámení se s umělou inteligencí, jak se dá využít v běžném životě. V tomto věku jsou děti schopny formování pohledu na svět a zvládají se vyvíjet v oblasti technologických schopností a dovedností.
Ve druhé skupině žáků, kteří již začali chodit do základní školy, by měli být seznámení s programováním a měli by být schopni upravit již poskládaný algoritmus. Také by měli umět poskládat v rámci sekvencí a podmínek jednoduchý program. Pomocníkem při výuce může být pro učitele platforma Cognimates, kde se žáci seznamují pomocí her a projektů s umělou inteligencí a základy programování. Také by se žáci měli více seznámit s etickými problémy umělé inteligence, jako jsou například problémy s autonomními vozidly.
Třetí skupinou jsou žáci od 11 let, kteří by již měli být schopni sami vymyslet různé algoritmy a kriticky je vyhodnocovat, seznámit se s konceptem neuronové sítě nebo s Turingovým testem, který spočívá v tom, jestli člověk dokáže identifikovat komunikaci se strojem nebo s živou bystrostí. V tomto věku už je kladen větší důraz na individuální schopnosti studentů, kteří by se hlouběji měli dostat k dané problematice a začít si uvědomovat možné globální dopady umělé inteligence na život.
Iniciativa umělé inteligence pro vyučování K-12 (ai4k12) vyhlásila v roce 2010 pět klíčových bodů, kterými by se měla výuka řídit v rámci všech tří uvedených skupin.:
Vnímání umělé inteligence
Zastoupení a odůvodnění umělé inteligence ve vzdělávání
Strojové učení
Přirozená interakce mezi umělou inteligencí a člověkem
Společenský dopad umělé inteligence [7]
Podobná implementace umělé inteligence do výuky, by podle mě, byla aktuálně proveditelná i pro Česko. Byl by to, ale velký skok a vidím zde dva body, které by bylo potřebné zajistit:
1) Financování
Financování je jednou z důležitých položek, o které se mluví v rámci vzdělávání téměř pořád. Peníze do vzdělání by mělo být jednou z priorit každé vlády, protože vzdělaní lidé, dokážou vytvářet nové projekty a pracovní místa a tím zvyšovat i ekonomický výnos státu. Příkladem může být Austrálie, USA a Japonsko nebo Singapur. Finanční pomoc se dá využít třeba ke tvorbě nebo zakoupení různých platforem pro virtuální inteligenci. Pro menší děti může být zajímavé třeba pořízení ozobotů, kde děti naprogramují (nakreslí) pomocí fixek různé pokyny a cesty a poté ozobot dané pokyny plní. Pro děti to může být velmi motivující a zábavné a zároveň pro učitele skvělý prostředek, jak žáky naučit základy programování a robotiky. Také ve střednědobé fázi bude potřebné učitelům nabídnout takové finanční ohodnocení a zázemí, aby absolventi oboru umělé inteligence měli motivaci učit ostatní a neodcházeli všichni do firem.
2) Motivace učitelů
Problém vidím i s motivací našich učitelů se vzdělávat v tomto oboru. Vzhledem k faktu, že doteď umělá inteligence nebyla zařazena do vzdělávacího kurikula a pro mnoho učitelů je tato technologie nová, budou se muset tuto technologii doučit a prakticky jí pak využívat. Podle průzkumu české národní inspekce zahrnuje digitální technologie (též informační a komunikační technologie, ICT) do koncepce rozvoje 70 % škol, které navštívila. 80 % škol je technicky vybavena ve většině svých učeben ale pouhých 15 % učitelů např. systém řízení výuky (LMS) dovolující kombinovat prezenční a distanční formy výuky. V loňském roce navštívilo školení ohledně ICT v jakékoliv podobě pouhých 25 % učitelů. [8]
Z tohoto vyplývá, že i když máme technologie, které by měli zlepšit výuku, tak učitelé nejsou ochotni ji využívat. Také na školení chodí jen třetina učitelů, což může mít vliv na nízké využívání LMS, protože učitelé si nejsou tak sebevědomí a bojí se toho nebo to nepovažují za něco, co by bylo užitečné. Kamarádka dělala průzkum učitelů, zda využívají podcast ve výuce a třetina učitelů vůbec nevěděla, co podcast je. Přitom to není žádná nová technologie. Z toho mi vyplývá, že pokud budeme opravdu chtít zapojit umělou inteligenci do výuky musíme k ní udělat celý předmět. Bohužel zde může být problém s výběrem vyučujícího. Nejpravděpodobnějším učitelem této technologie jsou učitelé informatiky, kterých ale v českém školním prostředí je nedostatek. Další možností jsou povinná roční školení ohledně technologií a umělé inteligence pro učitele.
Dnes již máme plno komerčních nástrojů a platforem založené na umělé inteligenci, které pomáhají učitelům a studentům se vzděláváním.
Podle zprávy z Educ-AI -tion Rebooted od Tobyho Bakera a Laurii Smithovou by měla být umělá inteligence ve vzdělávání rozdělená do třech kategorií.
1. Zaměřená pro studenta
Do této kategorie spadá veškeré adaptivní učení nebo personifikované učení. Tyto systémy mají za úkol pomoci studentovi pohodlněji a lépe studovat. Zaměřují se na studentovi silné a slabé stránky a vyhledávají k němu vhodný materiál. Upozorňují na studentovi nedostatky a usnadňují spolupráci mezi studenty. Studenti tedy pracují s materiálem, kde se jeho struktura a obsah mění v závislosti na studentových schopnostech a dovednostech. [10]
Century: Platforma pro adaptivní učení
Geniebook — je nástroj ze Singapuru (stát, který se drží na horních místech ve vzdělanosti v rámci zemí OECD), spustili dva singapurští učitelé, kde využívají umělé inteligence k adaptivnímu učení žáka. Nástroj vhodně vyhledává úkoly vhodné pro žáky podle jeho schopnosti plnit správně dané úkoly.
I mnoho velkých společností jako je Facebook, Google, Microsoft nebo Netflix se zaměřuje na umělou inteligenci ve vzdělávání. Společnost Netflix vyvinula vzdělávací program DreamBoxLearning, který je zaměřený na adaptivní výuku matematiky, a to nejen v angličtině, ale i ve španělštině.[10] Dalším zajímavou společností je zabývající se vzděláváním je například společnost Knewton, která také využívá data od svých studentů, které pak využívá k tvorbě vzdělávacích balíčků, které jsou v průběhu studia upravovány. Společnost Google odkoupila DeepMind, která se zabývá umělou inteligencí nejen ve vzdělávání. [11]
2) Zaměřená pro učitele
Umělá inteligence zaměřená na učitele by měla učitelovi pomáhat dělat různé rutinní práce, jako je hodnocení detekce plagiátů nebo třeba zpětná vazba. Dále pak by měla získávat o studentech informace potřebné ke zlepšení výuky a k větší personifikaci a v neposlední řadě by měla zatraktivnit výuku. Je ale důležité říct, že umělá inteligence by neměla roli učitele zcela nahradit, ale naopak mu pomoct.
ClassCharts — jedná se o nástroj, který dokáže z dat vyčíst, kteří studenti by měli sedět vedle sebe, aby se předcházelo k problémům s chováním. Platforma podává učiteli informace o úspěšnostech a chování žáků a vyhodnotí, kteří studenti by vedle sebe sedět neměli a kteří naopak ano.
Gradescope — tento nástroj pomáhá učitelům spravovat všechna hodnocení, které učitel udělil svým žákům.
Bizzy chat bot — tento chat bot odpovídá na otázky týkající se univerzitních knihoven [12]
3) Zaměření na školní inspekci
Zde slouží umělá inteligence k zjišťovaní, na kterou školu se má inspekce předčasně zaměřit. Je propojená se všemi školami a obsahuje datové sady, které zahrnují recenze rodičů, úspěšnost studentů při studiu a jejích uplatitelnost v práci nebo např. data získaná ze sčítání lidu. [13]
Zavěr
Tímto článkem jsem chtěl upozornit., že umělá inteligence ve vzdělávání má budoucnost a již dnes máme spousty možností využití. O tom, do jaké míry můžou být různé projekty a nástroje využívající umělou inteligenci úspěšné se však dozvíme z různých odborných výzkumů. V českém prostředí se s výukou založenou na využití umělé inteligence počítá ale až ve střednědobé nebo dlouhodobé fáze. Je ale otázkou, zda by to nemělo být rychleji.
Zdroje
[1] WONG, Gary K. W., Xiaojuan MA, Pierre DILLENBOURG a John HUAN. Broadening artificial intelligence education in K-12: where to start? ACM Inroads [online]. 2020, 11(1), 20–29 [cit. 2020–05–16]. DOI: 10.1145/3381884. ISSN 21532184. Dostupné z http://ezproxy.muni.cz/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&AuthType=ip,cookie,uid&db=edb&AN=141723383&lang=cs&site=eds-live&scope=site.
[2] AI in the UK: ready, willing and able? [online]. The Authority of the House of Lords, 2018 [cit. 2020–05–13]. Dostupné z: https://publications.parliament.uk/pa/ld201719/ldselect/ldai/100/100.pdf
[3]Národní strategie umělé inteligence [online]. Ministerstvo průmyslu a obchodu, 2019 [cit. 2020–05–13]. Dostupné z: https://www.vlada.cz/assets/evropske-zalezitosti/umela-inteligence/NAIS_kveten_2019.pdf
[4] STAMFORD, Conn. Gartner Survey Shows 37 Percent of Organizations Have Implemented AI in Some Form. Gartner [online]. 2019 [cit. 2020–05–19]. Dostupné z: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-01-21-gartner-survey-shows-37-percent-of-organizations-have
[5] Závod o využití umělé inteligence začal. České firmy stojí na křižovatce. Microsoft news [online]. 2019 [cit. 2020–05–19]. Dostupné z: https://news.microsoft.com/cs-cz/2019/04/30/zavod-o-vyuziti-umele-inteligence-zacal-ceske-firmy-stoji-na-krizovatce/
[6] Jen jedna z deseti českých firem věří, že bude motorem změn ve svém odvětví, zjistil nový průzkum. Microsoft news [online]. 2018 [cit. 2020–05–19]. Dostupné z: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-01-21-gartner-survey-shows-37-percent-of-organizations-have
[7] WONG, Gary K. W., Xiaojuan MA, Pierre DILLENBOURG a John HUAN. Broadening artificial intelligence education in K-12: where to start? ACM Inroads [online]. 2020, 11(1), 20–29 [cit. 2020–05–16]. DOI: 10.1145/3381884. ISSN 21532184. Dostupné z http://ezproxy.muni.cz/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&AuthType=ip,cookie,uid&db=edb&AN=141723383&lang=cs&site=eds-live&scope=site.
[8] Rozvoj informační gramotnosti na středních školách ve školním roce 2018/2019 [online]. Praha: Česká školní inspekce, 2019 [cit. 2020–05–20]. Dostupné z: https://www.csicr.cz/Csicr/media/Prilohy/PDF_el._publikace/Tematick%c3%a9%20zpr%c3%a1vy/TZ_informacni-gramotnost_2018-2019.pdf
[9] RENZ, André a Romy HILBIG. Prerequisites for artificial intelligence in further education: identification of drivers, barriers, and business models of educational technology companies. International Journal of Educational Technology in Higher Education [online]. 2020, 17(1), 1–21 [cit. 2020–05–17]. DOI: 10.1186/s41239–020–00193–3. ISSN 23659440. Dostupné z: http://ezproxy.muni.cz/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&AuthType=ip,cookie,uid&db=edsdoj&AN=edsdoj.3971089e68eb41bbb042cbd5115b5cea&lang=cs&site=eds-live&scope=site
[10] Educ-AI-tion Rebooted?: Exploring the future of artificial intelligence in schools and colleges [online]. London: Nesta, 2019 [cit. 2020–05–17]. Dostupné z: https://media.nesta.org.uk/documents/Future_of_AI_and_education_v5_WEB.pdf
[11] Taméž
[12] Tamtéž
[13] tamtéž
Tabulky
Our proposed program structure for K-9 AI education [tabulka 1]. In: WONG, Gary K. W., Xiaojuan MA, Pierre DILLENBOURG a John HUAN. Broadening artificial intelligence education in K-12: where to start?. ACM Inroads [online]. 2020, 11(1), 20–29 [cit. 2020–05–16]. DOI: 10.1145/3381884. ISSN 21532184. Dostupné z http://ezproxy.muni.cz/login?
