Люся Ширшова

Вашингтонский профессор проверяет учебные методики с помощью видеоигр

Исследования в области образования — дело долгое и недешёвое. А что, если из длинной цепочки проведения исследований убрать студентов и заменить их компьютером?

Время чтения: 3 минуты
Вашингтонский профессор проверяет учебные методики с помощью видеоигр

Ричард Лэмб, профессор Университета Вашингтона, предлагает революционное решение в области проведения исследований в сфере образования. Вооружившись возможностями компьютерной симуляции и самообучающихся систем искусственного интеллекта, Лэмб моделирует поведение студента, сталкивающегося с научными задачами, с помощью компьютерных технологий. Как он себе это представляет?

Искусственная нейросеть — это тренд

Термин «искусственная нейросеть» сегодня встречается в интернете почти так же часто, как «селфи» или Google Glass. Если не вдаваться в подробности, искусственная нейросеть — это самообучающаяся система искусственного интеллекта, симулирующая деятельность человеческого мозга. 

Лэмб со своими коллегами создал и протестировал собственную искусственную нейросеть, которая моделировала процесс познания и выполнения студентами заданий. 

Для начала студентам было предложено поучаствовать в небольшой компьютерной викторине. Вопросы викторины касались различных областей наук, и программа предлагала несколько вариантов ответа. С помощью статистических методов команда Лэмба отслеживала результаты и прогресс каждого участника. Поскольку нейросеть запоминает и анализирует ответы всех участников, впоследствии она может предсказать, как среднестатистический студент ответит на вопрос, подобный уже заданным. Таким образом, модели, построенные нейросетью, могут заменить нам всех потенциальных участников возможного исследования.

Источник: http://news.wsu.edu.

Представьте, как искусственная нейросеть анализирует ответы учащихся на учебные тесты, например, по химии, а потом воссоздаёт и предсказывает их поведение в других аналогичных тестах. Это позволит изучить эффективность того или иного подхода к обучению не после того, как её проверят на учебной группе, а до. 

«Обычно при изучении эффективности новой учебной программы или теории обучения мы привязаны к учебным аудиториям. На наблюдение, тестирование и поиск нужной учебной модели тратятся месяцы…  Но сейчас, вместо того, чтобы набирать тестовые группы и тыкать пальцем в небо, мы можем провести первичную проверку на компьютере, и только потом выходить на поле действий». 

А если студенты будут играть не в викторину, а в Call of Duty? 

Лэмб утверждает, что развлекательные видеоигры построены на тех же принципах, что и образовательные. Если развлекательная видеоигра требует от студента решения одной задачи, она прекрасно подойдёт для тестирования поведения студента. Скажем, в исследовательских целях отлично можно использовать типичные «стрелялки» — Call of Duty, Halo, Doom. 

Источник: http://i.imgur.com/dEh4xIg.jpg.

— Здравствуйте! Нам нужно провести исследование студентов второго курса на предмет эффективности новой методики. 

— Вот вам диски с Call of Duty, не благодарите. 

Даже если в нашем распоряжении есть крупная команда исследователей, по-прежнему сложно тестировать более одной методики или одного изменения одновременно. А нейросеть может обработать множество предлагаемых методик и спрогнозировать, какая из них будет наиболее эффективной. После этого мы можем протестировать наиболее успешную и на студентах.

Посчитайте сами: на оплату участия 100 000 студентов, сотен учителей для проведения тестов, сотен профессоров для обработки результатов понадобится около 3,5 миллионов долларов. Теперь прибавьте к этому пару часов игры в Call of Duty, вычтите пару сотен учителей и пятьдесят профессоров. Ровно столько вы сэкономите, если будете использовать возможности нейросетей для предсказания результатов применения той или иной методики. 

Источник: Washington State University

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.
13 октября 2014, 12:00

Оставайтесь в курсе


У вас есть интересная новость или материал из сферы образования или популярной науки?
Расскажите нам!
Присылайте материалы на hello@newtonew.com
--