В различных отраслевых сообществах сейчас идет активная дискуссия — стоит ли применять технологии ИИ и машинного обучения в сфере образования. Есть мнение, что скоро нейросети полностью заменят разработчиков курсов и других образовательных продуктов. Но это не так. ИИ — инструмент, который помогает и работает только в опытных руках, без «проводника» от него мало пользы.

Как технологии повлияют на качество обучения, каким образом их используют уже сегодня разработчики EdTech-решений и какие есть препятствия для повсеместного внедрения ИИ в образование, рассказывает Татьяна Галкина, директор академии iSpring.

Можно выделить два важных момента, которые нейросети помогут улучшить в процессе обучения.

• Во-первых, нейросети избавят сферу от излишнего консерватизма и неповоротливости — ИИ становится хорошим стимулом для изучения и использования новых технологий.
• Во-вторых, ИИ может ускорить слишком долгий процесс создания образовательных продуктов. Нередко курсы устаревают еще в процессе разработки, поэтому скорость имеет большое значение. Сокращение сроков подготовки контента сделает обучение актуальнее и своевременнее.

Мы ожидаем, что в самое ближайшее время нейросети позволят корпоративным университетам, онлайн-школам и вузам ускорить разработку курсов — возьмут на себя функцию упаковки контента. Уже сейчас им можно поручить часть подготовительных задач.

Задача номер один — генерация изображений и текстов

Разрабатывая курсы, мы используем ИИ для поиска интересных идей, упаковки контента, генерации продающих, вовлекающих названий для курса, изображений. С нейросетями работают эксперты, опытные дизайнеры, методисты.

Обычно достаточно сложно найти на стоках готовое изображение, соответствующее всем запросам. Например, разработчик ищет иллюстрацию для обложки курса про компетенции лидера. Ему нужен образ сильного, волевого пилота за штурвалом самолета.

ИИ может предложить свои варианты или скорректировать готовую картинку: поменять ракурс, цвета, какие-то детали, и таким образом сгенерировать уникальную иллюстрацию, которую можно дальше использовать в работе.

Главное — не забывать, что искусственный интеллект — это все-таки не эксперт, и достоверность создаваемого им контента всегда нуждается в проверке. Ведь нейросеть, как художник, может изобразить все, что угодно, хоть джунгли на Марсе, по-своему интерпретировать элементы одежды того же пилота самолета, рисовать несуществующие в реальности детали.

Поэтому, разрабатывая учебные курсы с помощью нейросетей нужно быть предельно внимательными.

С изображениями работают:

• Adobe Remove Background (аналоги: Clippingmagic, Pixlr) — удалит фон, сделает ретушь, изменит размер, добавит художественные эффекты.
• AI Image Enlarger (аналоги: Waifu2x, BigJPG, Topaz Gigapixel AI) — улучшит качество, изменит размер, удалит шумы и т. п.
• Deepart — превратит фотографию в картину.
• Lama Cleaner (аналог — AiPainter) — уберетлишние объекты с изображения.
• Kandinsky (аналоги: Midjourney, Stable Diffusion, Dall-E 2) — сгенерирует изображения в разных стилях по текстовому описанию. 

Искусственный интеллект способен помочь с генерацией идеи, темы, структуры, метафоры курса, может написать диалог менеджера с клиентом или придумать тестовый вопрос с вариантами ответа. Можно сравнить это с мозговым штурмом целой команды, только на него уйдет в разы меньше времени и сил.

Но в этом случае работа эксперта должна быть еще более кропотливой и вдумчивой, чем с изображениями. Нейросетям нельзя верить беспрекословно — они вполне могут придумать несуществующие факты.

Полный текст на сайте Rusbase