Photo by Joshua Hoehne
Трудности с математикой знакомы многим школьникам, но теперь искусственный интеллект может помочь им лучше понимать числа. Ученые из Технического университета Мюнхена и Университета Кельна разработали систему KI-ALF, которая отслеживает движения глаз учеников во время решения математических задач и анализирует их стратегию. Исследование финансировалось Министерством образования и науки Германии (BMBF) и направлено на поддержку детей, испытывающих трудности с арифметикой.
Технология основана на принципе анализа тепловых карт (heatmaps). Веб-камера фиксирует, на какие части задачи ребенок смотрит чаще — они отмечены красным — и какие пропускает или рассматривает мельком — это зеленые зоны. На основе этих данных система распознает стратегии решения задач, определяя, как именно ученик воспринимает информацию.
Кроме того, она выявляет ошибки в подходе. Например, детям предлагают подсчитать количество точек в таблице из десяти строк, при этом в нижней строке не хватает нескольких точек. Ученики, которые быстро улавливают суть решения такой задачи, сразу переходят к нижней строке и начинают считать в обратном порядке. А те, кто считает строки и точки по отдельности, нуждаются в помощи, так как, вероятно, у них есть определенные пробелы в знаниях, — эти дети не владеют эффективными методами счета.
После анализа система подбирает персональные задания, адаптируя обучение под индивидуальные особенности ученика.
Первой школой, где протестировали KI-ALF, стала Wulfen Comprehensive School в Германии. В ходе тестирования было выявлено, что у 30% пятиклассников наблюдаются проблемы с арифметикой. Система позволила выявить индивидуальные затруднения учеников и предложить каждому персонализированную программу обучения. Технология дала несколько значимых преимуществ.
Повысила точность диагностики ошибок. Учителя получили детализированные отчеты о проблемах каждого ученика.
Ускорила процесс обучения. Дети, использовавшие систему, быстрее осваивали новые стратегии счета.
Разгрузила учителей. Вместо индивидуальной помощи каждому ученику преподаватель мог работать сразу с несколькими детьми, которые занимались по персональным программам.
В отличие от обычных тестов, которые фиксируют лишь итоговый ответ, эта система оценивает сам ход рассуждений. В перспективе подобные технологии могут применяться не только в математике, но и в других предметах, помогая школьникам осваивать материал быстрее и с меньшим стрессом.
Знаменитый нейробиолог о своей картине мира
Как заниматься спортом, чтобы достичь лучшего результата