Будущее практики: Предоставление преподавателям возможности создавать интерактивные учебные материалы с помощью генеративного пользовательского интерфейса.
Мы изучаем, как можно использовать генеративный пользовательский интерфейс в сочетании с принципами проектирования обучения, чтобы дать преподавателям возможность создавать интерактивные симуляции с пошаговыми инструкциями для каждой темы и каждого ученика.
Быстрые ссылки
- Технический отчет
- Библиотека интерактивных обучающих материалов
- Пилотная программа Google для образования
- Делиться
Цифровые образовательные инструменты изменили способы доступа к информации для студентов по всему миру, от онлайн-учебников до видеотек. Однако, несмотря на все значительные технологические прорывы и доступность, цифровое обучение часто воспринимается как пассивный процесс. Интерактивные, увлекательные, мультимодальные формы практики, которые могут побудить студентов к самостоятельному мышлению и поиску решений, обладают огромным потенциалом для обучения, но остаются в значительной степени недоступными. Их создание обходится дорого, их количество ограничено, и зачастую они требуют от преподавателя гораздо больше усилий. Мы хотели выяснить, может ли искусственный интеллект помочь преодолеть этот разрыв.
Сегодня мы делимся результатами нашего последнего исследования, которое расширяет границы интерактивного обучения. Наш новый исследовательский эксперимент позволяет преподавателям создавать индивидуальные, интерактивные и управляемые образовательные симуляции. Эти интерактивные обучающие материалы адаптированы к целям и учебной программе учителя и генерируются динамически с использованием инновационного подхода к генеративным пользовательским интерфейсам (GenUI), оптимизированного нами для обучения.
Получив первоначальные положительные отзывы от проверенных учителей, мы также выпускаем библиотеку из более чем 30 интерактивных обучающих материалов на английском языке по предметам STEM, включая физику, химию, биологию и математику, с акцентом на среднюю и старшую школу. Все они созданы с помощью ИИ и проверены учителями. Школы, использующие Google Workspace for Education, могут зарегистрироваться для предоставления отзывов с целью улучшения обучающих интерактивных материалов в рамках пилотной программы Google for Education. Этот пилотный проект является первым шагом к разработке большего количества обучающих интерактивных материалов для общественного использования.
Библиотека открыта для общественного пользования и включает в себя интерактивные обучающие материалы по различным темам биологии, химии, информатики, наук о Земле, математики и физики.
Аргументы в пользу активного обучения
Обучение — это не пассивное наблюдение. Начиная с работ Джона Дьюи, одного из основоположников теории образования, который ещё в 1916 году утверждал, что нужно «дать ученикам что-нибудь сделать», и заканчивая работами Жана Пиаже, влиятельного психолога, чьи новаторские исследования показали, как учащиеся конструируют знания, хорошо известно, что студенты лучше учатся посредством активного участия. Современные когнитивные исследования, такие как модель ICAP, подтверждают, что интерактивное поведение неизменно приводит к более глубокому формированию схем и долговременному запоминанию, чем пассивное слушание или чтение. Короче говоря, студенты учатся на практике. Когда студенты активно экспериментируют, проверяют гипотезы и решают проблемы, они создают гораздо более полную ментальную модель.
Активное обучение — один из ключевых принципов науки об обучении, который мы оптимизируем в наших исследованиях. Он лежит в основе LearnLM, семейства генеративных моделей искусственного интеллекта от Google, разработанных специально для образования и выпущенных в 2024 году, и был исследован в рамках эксперимента Learn Your Way 2025 года, в котором классический учебник был переосмыслен с помощью генеративного ИИ. Опираясь на эти предыдущие исследования, мы поставили перед собой задачу изучить, как последние достижения в области генеративных моделей могут быть использованы для дальнейшего преобразования контента, помогая учителям создавать цифровые учебные материалы, которые будут гораздо более активными и увлекательными.
Адаптация генеративного пользовательского интерфейса для образования
Для этого мы обратились к генеративному пользовательскому интерфейсу — активной области исследований, в которой модели искусственного интеллекта динамически создают пользовательские интерфейсы, а не требуют предварительного кодирования этих интерфейсов.
Мы исследовали, как оптимизировать генеративные интерфейсы для более глубокого обучения, а не для быстрого взаимодействия. Используя тщательно продуманный подход к проектированию обучения и педагогические ограничения, мы хотим дать учителям возможность создавать собственные интерактивные среды, адаптированные к их учебной программе и контекстуальным данным.
Разработка учебных материалов
В первую очередь мы стремились определить, как выглядят качественные интерактивные учебные процессы. Опираясь на устоявшиеся научные данные об обучении, мы определили ряд ключевых педагогических принципов, соответствующих принципам разработки LearnLM:
- Соответствие учебной программе и утвержденным учителем целям обучения (например, в области наук о Земле — сравнение влияния различной степени облачности на местную температуру и прогнозирование влияния скорости и направления ветра на погодные условия).
- Содействие активному обучению на основе исследовательского подхода, для эффективности которого необходимы как мотивация, так и руководство.
- Обеспечение фактической точности каждой симуляции.
Эти принципы воплощаются в жизнь в нашей игровой модели обучения. Для повышения мотивации каждое интерактивное обучающее задание включает в себя серию постепенно усложняющихся задач, основанных на учебных целях (например, в упомянутом выше примере по наукам о Земле первый уровень посвящен температуре, а затем переходит к более сложным задачам, касающимся быстрого потепления и штормов). Это сочетается с набором вспомогательных подсказок, инструкций и обратной связи (например, указанием на соответствующую формулу или объяснением конкретного термина), чтобы обеспечить каждому учащемуся необходимую поддержку для прохождения каждого уровня.
Мы определяем требования к генерации, включающие в себя:
- Тщательная формулировка целей обучения: по замыслу, преподаватель играет ведущую роль и предлагает тему, на которой он хочет сосредоточиться. Затем мы формируем набор точных и согласованных целей обучения. Эти цели могут быть изменены и адаптированы к целям учебной программы. Они должны быть одобрены преподавателем и служат основой для создания интерактивных учебных материалов.
- Структурированные игровые уровни: Мы используем элементы игрового обучения и разбиваем каждую сложную тему на уровни с четкими целями, соответствующими учебным задачам. Студенты изучают тему, выполняя серию постепенно усложняющихся заданий (см. последовательность уровней в верхней части приведенной ниже схемы). Это способствует активному экспериментированию и поддерживает мотивацию учащихся, сочетая целенаправленную практику с выверенными задачами, что способствует росту чувства компетентности по мере того, как студенты осваивают все более сложные концепции.
- Искусственный интеллект создает вспомогательные средства: для эффективного сопровождения учащихся на разных уровнях мы генерируем набор вспомогательных средств. Как показано ниже, это включает в себя введение для подготовки знаний учащегося, набор инструментов с соответствующими формулами и теориями, несколько уровней подсказок, персонализированную обратную связь, объясняющую, почему тот или иной ответ работает или нет, а также готовые решения для закрепления понимания после самостоятельного изучения учащимся материала. Все эти средства были протестированы и доработаны совместно с учителями и учениками. Предоставляя контекстно-зависимые рекомендации в режиме реального времени, а не просто раскрывая ответы, мы поощряем критическое мышление и помогаем учащимся самостоятельно находить решения.
Интерактивный интерфейс обучения включает в себя подсказки, обратную связь и набор инструментов, помогающих студентам ориентироваться на различных уровнях.
Итеративное генерирование с педагогическими ограничениями
Для обеспечения контроля качества мы встроили в процесс генерации самокорректирующиеся циклы — это итеративный процесс, управляемый рядом педагогических ограничений. Хотя это увеличивает время, необходимое для генерации окончательных обучающих интерактивных материалов, агрессивный цикл подкрепления обеспечивает более строгое соблюдение критериев качества. Эти критерии включают педагогику (например, правильно ли уровни охватывают учебные цели и становятся ли они постепенно сложнее?), механику (например, работают ли кнопки? Можно ли пройти этот уровень?) и визуальные аспекты (например, есть ли на интерфейсе избыточные объекты, которые могут отвлекать?). Внутри самокорректирующихся циклов существуют процессы автоматической оценки, которые носят агентный характер (например, оценка разрешимости открывает экземпляр Chrome и взаимодействует с симуляцией, как если бы это был пользователь). Цель состоит не только в проверке достоверности конкретного решения, но и в попытке предпринять враждебные действия, такие как доведение параметров до крайних значений. Самокорректирующийся цикл повторяется до тех пор, пока сгенерированный результат не будет соответствовать всем необходимым критериям.
Блок-схема, иллюстрирующая различные этапы проверки, встроенные в процесс создания интерактивного обучающего материала.
Создано искусственным интеллектом, проверено учителями.
В ходе наших исследований основным руководящим принципом было то, что технологии должны служить педагогам и их целям. Учитель находится в центре любой классной комнаты и лучше всего понимает не только то, какие симуляции на основе ИИ заинтересуют учеников, но и когда и где они вписываются в учебную программу. Все интерактивные обучающие материалы, выпущенные в библиотеку и доступные сегодня, были проверены и одобрены учителями. К ним относятся темы из школьных программ, такие как законы Кеплера о движении планет, визуализация данных и движение снарядов.
Кроме того, набор интерактивных обучающих материалов был оценен учителями STEM-дисциплин в Великобритании. Результаты показывают, что общая оценка хорошая или отличная, при этом физика и химия оказались наиболее подходящими для создания симуляций. Полная информация и результаты доступны в нашем техническом отчете.
Средние оценки педагогических критериев, данные опытными преподавателями, для 40 интерактивных учебных материалов по STEM-дисциплинам.
Мы также провели предварительное исследование с участием 12 учителей в США. Каждый из этих учителей запросил три различных интерактивных элемента, созданных специально для их класса. Отзывы были очень положительными, средняя оценка учителей качества интерактивных элементов составила 8 из 10. Учителя подчеркнули, как динамическая генерация решает давнюю проблему в классе: невозможность дифференцировать обучение с помощью статических, готовых симуляций. Как объяснил один учитель естественных наук в средней школе: «Если бы я преподавал и мог ввести это [для любой темы учебной программы], и тогда сгенерировалась бы симуляция, это было бы потрясающе… Я никогда не мог дифференцировать обучение ни с помощью одной из симуляций, потому что это просто, ты получаешь то, что получаешь».
Педагоги также отметили, насколько точно созданные элементы дизайна соответствуют их учебным целям: «Поэтому было так здорово создавать и строить то, что идеально соответствует учебным целям и задачам обучения» (учитель естественных наук в средней школе). Они также высоко оценили встроенную поддержку учащихся, отметив, что многоуровневые подсказки и решения моделируют пошаговое руководство, которое они предоставляют при индивидуальной поддержке учащихся, и что прогрессия уровней хорошо соответствует аутентичным вопросам для оценки и практики.
Наши дальнейшие шаги в работе с учителями
По мере расширения библиотеки нам еще многое предстоит узнать и улучшить, и мы будем делать это в сотрудничестве с учителями.
В сотрудничестве с Google for Education мы проведем пилотное тестирование интерактивных обучающих материалов в школах и классах по всему миру. Школы могут зарегистрироваться для участия в предстоящем пилотном проекте через программу Google for Education Pilot Program, что даст их учителям возможность запрашивать симуляции по любой уникальной STEM-тематике, адаптированные к их учебной программе, целям обучения и уровню класса. Новые интерактивные обучающие материалы будут отправлены учителю, который их запросил, для проверки. Только после проверки и одобрения учителем новые интерактивные обучающие материалы будут добавлены в нашу библиотеку и станут доступны для публичного использования.
Кроме того, мы проведем UX-исследования и полевые исследования для оценки результатов обучения и вовлеченности студентов при использовании интерактивных учебных материалов в классах.
Оптимизируя генеративные технологии для обучения, мы приближаемся к будущему, где учебный процесс станет более активным, эффективным и адаптированным к каждому моменту. Мы благодарим учителей за сотрудничество в этом продолжающемся исследовании и с нетерпением ждем возможности создавать интерактивные учебные материалы, которые принесут пользу учащимся по всему миру.
Благодарности
Выражаем благодарность всем, кто внес свой вклад в эту работу: Алексу Мойю, Алисе Ковшов, Анише Чоудхури, Анне Юрченко, Айче Чакмакли, Айелет Шаше Эврон, Брит Меннути, Диане Акронг, Феми Олануби, Иану Ли, Идо Лереру, Юлии Вилковски, Лидан Хакмон, Михалу Гордону, Ниру Керему, Прити Сингх, Рене Левитт, Ротему Юльзари, Саре Смит, Шломи Бен Шимону, Софи Аллвейс, Трейси Ли-Джо, Цвике Штайну, Яниву Кармелю, Ишаю Мору и Юрию Леву. Особая благодарность нашим руководителям-кураторам: Ниву Эфрону, Авинатану Хассидиму, Морин Хейманс, Эми Килинг, Кэтрин Чоу, Ронит Левави Морад, Йосси Матиасу, Крису Филлипсу и Бену Гомесу.
Источник: research.google
Оцените материал:
