Google объявила о результатах новых исследований, которые показывают, как модель искусственного интеллекта Gemini помогает ученикам и учителям в классах в Великобритании и Италии. Исследования были сосредоточены на оценке эффективности инструментов искусственного интеллекта в оказании индивидуальной поддержки по математике и помощи учителям в планировании интерактивных уроков, повышающих вовлеченность учащихся.
В Великобритании было проведено 10-недельное рандомизированное контролируемое исследование, в котором приняли участие более 1100 учащихся в возрасте от 12 до 15 лет в сотрудничестве с учебной платформой Eedi. В эксперименте использовалась система, объединяющая возможности Gemini и ресурсы платформы, чтобы направлять учащихся к самостоятельному исправлению ошибок шаг за шагом. Результаты показали, что качество ответов модели Gemini улучшилось примерно на 25%, а уровень одобрения экспертами-рецензентами вырос до 95%, причем учащиеся, получавшие рекомендации от искусственного интеллекта, показали результаты, сопоставимые с результатами учащихся, занимавшихся с живыми учителями.
В Италии исследование продолжалось целый год в сотрудничестве с сетью школ Дона Боско и Папским салезианским университетом в Риме, охватив около 1600 учителей и более 24 500 учащихся. Gemini использовался в качестве помощника в разработке уроков, что привело к снижению доли традиционных лекций на 38% в пользу мастерских и групповых занятий, росту активного участия учащихся с 77% до 84%, а также к снижению ежедневной нагрузки на учителей.
Что это меняет на практике?
Эти результаты подчеркивают практический сдвиг в том, как искусственный интеллект интегрируется в образовательные учреждения: его роль не ограничивается предоставлением готовых ответов, он стимулирует критическое мышление у учащихся (включая направление их без предоставления прямого ответа примерно в 99% сессий). Он также помогает снизить полную зависимость от личной энергии учителя для поддержания взаимодействия в классе, предоставляя больше пространства для сосредоточения на индивидуальном наставничестве и руководстве.
Ограничения и проблемы, связанные с экспериментом
Несмотря на явное улучшение успеваемости учащихся при выполнении повседневных заданий и коротких тестов, эти успехи не проявились заметно в оценках стандартизированных тестов STAR за тот же короткий период времени эксперимента. По мнению исследователей, это связано с тем, что пошаговое руководство требует больше времени на каждый вопрос по сравнению с простыми визуальными подсказками, что уменьшило количество задач, решаемых учащимися за одну сессию, и это предстоит изучить на протяжении всего учебного года в будущем.