Мировой рынок образования в области искусственного интеллекта (ИИ) для K-12: стратегический анализ политики, педагогики и будущих траекторий
Мировой сектор образования в области искусственного интеллекта (ИИ) для K-12 (от детского сада до 12-го класса) находится на переломном этапе. Это переход от простых технологических инноваций к глубокому образовательному сдвигу, призванному изменить то, как мы учим, учимся и оцениваем. В этом отчете представлен всесторонний анализ глобального развития этой формирующейся отрасли, предоставляющий информацию для принятия решений политиками, инвесторами и лидерами образования посредством стратегического обзора динамики рынка, геополитической политики, педагогических приложений, бизнес-экосистемы, основных проблем и будущих тенденций.
Основные выводы отчета включают в себя:
Рост рынка взрывоопасен, но прогнозы противоречивы: Мировой рынок образования в области ИИ быстро растет, со среднегодовым темпом роста (CAGR) более 30% и, как ожидается, достигнет десятков миллиардов долларов к 2030 году. Однако существуют значительные различия в прогнозах различных исследовательских институтов, что отражает раннюю стадию рынка, его неоднозначность и его весьма динамичный характер. Эта неопределенность создает как риски, так и возможности.
Геополитическая стратегическая дивергенция значительна: Существуют три различные модели глобальной политики в области образования в области ИИ. Китай внедряет нисходящую, управляемую государством модель, которая включает образование в области ИИ в национальную систему базового образования посредством обязательных курсов, чтобы быстро вырастить поколение “ИИ-аборигенов” и захватить глобальное технологическое лидерство. Соединенные Штаты, с другой стороны, используют децентрализованную, стимулирующую модель, которая опирается на федеральное руководство, государственно-частное партнерство и автономию на уровне штатов, что отражает их рыночно-ориентированные и локально-децентрализованные традиции, но также приводит к фрагментации и отсутствию стандартов во всей ее реализации в “Диком Западе”. Европейский союз, с другой стороны, продвигает ценностно-ориентированную структуру, которая подчеркивает этику, справедливость и цифровое гражданство, стремясь найти баланс между технологическим развитием и защитой прав человека. Соперничество между этими тремя моделями, по сути, является соревнованием между различными философиями управления в глобальной области научно-технического образования.
Основные противоречия существуют в рамках педагогических приложений: Приложения ИИ в классе в основном сосредоточены в трех областях: персонализированное адаптивное обучение, автоматизированные административные задачи и образование грамотности в области ИИ. Однако существует явное когнитивное несоответствие между ключевыми заинтересованными сторонами (учащимися, учителями и родителями). Учащиеся обычно рассматривают ИИ как “инструмент повышения производительности” для повышения эффективности своей домашней работы; учителя, как правило, используют его для снижения административной нагрузки по подготовке уроков и оценке, оставаясь при этом весьма настороженными в отношении “жульнического” поведения учащихся; а “педагогическая революция”, предусмотренная политиками и сторонниками технологий, направленная на развитие мышления высокого порядка, еще не стала мейнстримом.
Подготовка учителей представляет собой самое большое препятствие для развития отрасли: Несмотря на масштабные инвестиции в технологии и капитал, возможности учителей в области ИИ стали основным ограничением роста всей отрасли. Более половины учителей K-12 никогда не проходили никакого формального обучения в области ИИ, а курсы в педагогических колледжах сильно отстают. Это “узкое место, связанное с человеческим фактором”, затрудняет реализацию полного потенциала передовых инструментов обучения в области ИИ в классе, представляя собой самый большой оперативный риск для отрасли в целом.
Разрыв в равенстве расширяется: Вместо того, чтобы быть посредником в обеспечении равенства в образовании, распространение ИИ рискует усугубить неравенство. Хорошо обеспеченные школьные округа намного опережают другие с точки зрения закупок инструментов ИИ и подготовки учителей, в то время как школьные округа с высоким уровнем бедности сильно отстают. Этот цикл “богатые становятся богаче” превращает ИИ из потенциального уравнителя в мощный усилитель неравенства.
Будущий прогноз: сотрудничество человека и машины и новый раунд проблем: В долгосрочной перспективе конечной целью образования в области ИИ K-12 является не развитие программистов, а развитие будущих граждан, которые могут сотрудничать с ИИ, обладают навыками критического мышления, творческими способностями и эмпатией, а также другими “навыками 21-го века”. В то же время интеграция ИИ с иммерсивными технологиями, такими как Metaverse, предвещает следующий скачок вперед в образовательном опыте, но также может принести более серьезные проблемы с затратами и справедливостью.
Подводя итог, можно сказать, что мировая индустрия образования в области ИИ K-12 преобразует будущее образования беспрецедентными темпами и масштабами. Однако траектория ее развития будет зависеть не только от технологических достижений, но и, что более важно, от того, как мы решаем глубокие социальные проблемы, такие как укомплектование штата учителей, справедливость и управление. Те страны, регионы и предприятия, которые смогут эффективно решать эти вопросы, будут занимать лидирующие позиции на мировых рынках образования и труда будущего.
Часть 1: Обзор мирового рынка образования в области искусственного интеллекта для K-12
1.1 Размер рынка и прогнозы роста: взрывоопасные, но противоречивые прогнозы
Мировой сектор образования переживает сдвиг парадигмы, обусловленный ИИ, который переосмысливает фундаментальные модели обучения и преподавания. ИИ превращается из вспомогательного инструмента в основополагающий уровень образовательной системы во всем мире, с приложениями, варьирующимися от персонализированного обучения и автоматизации административного управления до оценки учащихся и новых интерактивных методов преподавания. Этот принципиально преобразующий шаг продвинул рынок образования в области ИИ в эпоху экспоненциального развития.
Однако проведение точного количественного анализа этого быстрорастущего рынка может оказаться сложным. Организации, занимающиеся маркетинговыми исследованиями, публикуют широко различающиеся цифры по размеру рынка и прогнозам темпов роста, демонстрируя ранние и плохо определенные характеристики рынка.
Макроэкономические прогнозы рынка:
В одном отчете прогнозировалось, что общий объем мирового рынка образования в области ИИ увеличится с 3,79 миллиарда долларов в 2022 году до 20,54 миллиарда долларов в 2027 году, со среднегодовым темпом роста (CAGR) 45,6% ¹.
В другом отчете оценивалось, что стоимость рынка составит 4,17 миллиарда долларов в 2023 году, и прогнозировалось, что к 2030 году он достигнет 53,02 миллиарда долларов, со среднегодовым темпом роста 43,8% ².
Другой анализ показал, что рынок вырастет с 4,7 миллиарда долларов в 2024 году до 26,43 миллиарда долларов в 2032 году при среднегодовом темпе роста 37,68% ³.
Данные рынка K-12:
- Анализ, посвященный сегменту K-12, показал, что объем мирового рынка образования в области ИИ K-12 составил 1,8392 миллиарда долларов в 2024 году и, по прогнозам, увеличится до 9,8142 миллиарда долларов к 2030 году, со среднегодовым темпом роста 32,2% ⁴.
Расхождения в этих цифрах обусловлены рядом факторов. Во-первых, сфера действия термина "образование в области ИИ" определяется по-разному разными организациями, причем некоторые сосредоточены на программном обеспечении и платформах, а другие включают в свою статистику интеллектуальное оборудование и системы управления бэкэндом. Во-вторых, весьма динамичный характер рынка затрудняет сбор данных и моделям прогнозирования успевать за быстрой итерацией технологий и приложений. Это расхождение и путаница в данных прогноза является наиболее точным отражением ранней стадии исследования рынка, который предлагает возможности, но также несет в себе высокий уровень неопределенности и риска для инвесторов и политиков.
1.2 Основные факторы роста и динамика рынка
Многочисленные взаимосвязанные силы стимулируют высокоскоростное расширение рынка образования в области ИИ K-12, становясь мощным двигателем роста.
Настоятельная потребность в персонализированном образовании: Самым важным фактором является это. Традиционные методы обучения "один размер подходит всем" больше не могут удовлетворять разнообразные потребности в обучении. Технологии ИИ позволяют осуществлять глубокую персонализацию обучения в масштабе ¹. Платформы адаптивного обучения на основе ИИ могут отслеживать прогресс и стили обучения учащихся в режиме реального времени, динамически изменяя содержание и сложность обучения для повышения вовлеченности учащихся и результатов обучения ⁵. Этот спрос со стороны преподавателей, родителей и образовательных учреждений формирует основу рынка.
Сильная поддержка со стороны правительств и рискового капитала: Правительства и организации частного сектора во всем мире вкладывают значительные средства в EdTech. Например, инвестиции в EdTech в Соединенных Штатах в последние годы превысили 3 миллиарда долларов, Европейский союз представил План действий в области цифрового образования, а Индия опубликовала Национальную политику в области образования на 2020 год ¹. Эти правительственные стратегические планы создают политические гарантии и финансовые стимулы для развития инфраструктуры образования в области ИИ и ее широкого внедрения. В то же время активное участие фирм венчурного капитала, корпораций и некоммерческих инкубаторов указывает на то, что рынок капитала рассматривает образование в области ИИ положительно в долгосрочной перспективе ¹.
Повышение операционной эффективности и снижение нагрузки на учителей: Приложения ИИ в образовании предназначены не только для повышения качества преподавания, но и для решения операционных проблем, с которыми сталкиваются системы образования. Преподаватели во всем мире сталкиваются с проблемами чрезмерной рабочей нагрузки, сложных административных обязанностей и нехватки персонала ¹. Инструменты ИИ могут автоматизировать повторяющиеся действия, такие как проверка домашнего задания, составление расписания занятий и создание отчетов, освобождая учителей от административных обязанностей и позволяя им уделять больше времени и энергии взаимодействию с учащимися, приносящему добавленную стоимость, и консультированию студентов ⁶. Этот стимул для повышения производительности труда учителей стал критически важным аргументом в пользу продуктов ИИ в школах.
Созревание и популярность технологической инфраструктуры: Технологические достижения проложили путь к широкому внедрению ИИ в сфере образования. В частности, широкое использование моделей развертывания на основе облачных технологий значительно снизило расходы и технические препятствия, связанные с внедрением и обслуживанием систем ИИ в школах, что позволило учреждениям с ограниченными ресурсами использовать передовые инструменты обучения ². На уровне базовых технологий особенно важны достижения в области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML) ². Технология NLP помогает создавать интеллектуальные системы обучения, чат-боты и автоматизированные оценки письменных работ.
Регуляризация смешанного обучения в постэпидемическую эпоху: Пандемия COVID-19 навсегда изменила образовательную среду, и модели смешанного обучения, сочетающие онлайн- и офлайн-компоненты, стали новой нормой ¹. Эта модель устанавливает более высокие стандарты гибкости и непрерывности образования. Виртуальные репетиторы на основе ИИ, автоматизированные системы оценки и инструменты для отслеживания участия учащихся обеспечивают надежную техническую поддержку смешанного обучения за счет плавного соединения различных контекстов обучения.
1.3 Углубленный анализ региональных рынков: мир с различными приоритетами
Глобальный рост рынка образования в области ИИ K-12 не является однородным, и различные регионы демонстрируют отчетливые региональные черты из-за различий в экономической основе, политическом руководстве и культурном контексте.
Северная Америка: Северная Америка, текущий крупнейший мировой рынок, доминирует благодаря своим надежным технологическим возможностям, значительным капиталовложениям и хорошо развитой инфраструктуре ¹. В этом регионе находятся штаб-квартиры технологических гигантов, таких как Microsoft, Google и IBM, и они продвигают внедрение ИИ через свои обширные образовательные экосистемы ¹. Открытость региона к передовым технологиям и их раннее внедрение сделали его лидером в развитии рынка.
Азиатско-Тихоокеанский регион (АТР): Это самый быстрорастущий рынок в мире ¹. Быстрое расширение региона обусловлено большой базой студентов, сильным желанием инвестировать в образование и программами цифровизации, возглавляемыми правительством.
Китай является лидером на рынке Азиатско-Тихоокеанского региона с ведущим в мире размером рынка и сильной государственной поддержкой ³. Между тем, с учетом значительного молодого населения и правительственных инициатив "Цифровая Индия", ожидается, что Индия будет входить в число стран с самым высоким среднегодовым темпом роста в ближайшие годы ³. Такие страны, как Южная Корея, также активно занимаются инициативами цифрового обучения.
Европа: Европейский рынок следует за Северной Америкой и Азиатско-Тихоокеанским регионом, и страны успешно интегрируют ИИ в национальные стратегии цифрового образования ¹. В отличие от Соединенных Штатов и Китая, которые стремятся к технологическому лидерству, Европа уделяет больше внимания развитию регулируемой, справедливой и ориентированной на человека экосистемы образования в области ИИ. В качестве примера можно привести то, что Национальная стратегия Германии National AI Strategy обещает выделить 5 миллиардов евро на внедрение ИИ к 2025 году, причем большая часть средств будет направлена в сектор образования через проект Schools Digitalization Agreement, что делает его крупнейшим в Европе рынком образования в области ИИ ¹⁰. Однако Европа также сталкивается с проблемами, касающимися политики и общественного мнения. Например, более 60% немцев выступают против использования ИИ в школах, что создает препятствия для реализации политики ¹⁰.
Часть 2: Игра трех стратегий: сравнительный анализ политики Китая, Соединенных Штатов и Европы
Развитие глобального образования в области ИИ K-12 не является чисто технологическим или рыночным поведением; оно неразрывно связано с великим повествованием о геополитике. Поскольку три крупнейших игрока в мире, Китай, Соединенные Штаты и Европейский союз, их различные политики определяют их внутренние промышленные экосистемы и предвещают конкуренцию за будущее глобального управления технологиями и образовательными идеями. Это не только образовательная политика, но и стратегическое развертывание будущей конкурентоспособности стран.
2.1 Директивы Китая: нисходящая, централизованная модель
Стратегия Китая в области образования в области ИИ отличается высокой административной властью, недвусмысленными целями и эффективным исполнением. Эта стратегия, нисходящая, управляемая государством модель, служит широкой цели страны стать крупнейшим в мире центром инноваций в области искусственного интеллекта к 2030 году ¹¹. Эта стратегия была создана не в одночасье, а скорее после многих лет подготовки политики, главным этапом которой был опубликованный в 2017 году Государственным советом *План развития искусственного интеллекта нового поколения*, который впервые четко рекомендовал включить курсы, связанные с ИИ, в начальные и средние школы ¹².
Основные политики и сроки: Министерство образования Китая объявило в апреле 2025 года, что общее образование в области ИИ будет полностью внедрено во всех начальных и средних школах по всей стране, начиная с *1 сентября 2025 года*, причем столица Пекин будет служить пилотным городом ¹¹. Масштаб этой политики, обязательный и общенациональный, беспрецедентен.
Структура и требования учебной программы: В соответствии с политикой, дети в начальной и средней школе должны участвовать *не менее 8 часов* курсовой работы по ИИ в течение каждого учебного года ¹¹. Учебная программа построена с использованием подхода "спирального обновления", с различными целями обучения в зависимости от возрастной группы ¹¹:
Фаза начальной школы (6-12 лет): Главный приоритет: культивирование опыта и интереса. Позволяет учащимся воспринимать ценность технологии ИИ (такой как распознавание речи и категоризация изображений) через связь с интеллектуальными устройствами, программами для роботов и сенсорным обучением, формируя первичное осознание и любопытство.
Фаза средней школы: Повышенное значение практических применений. В учебной программе используются примеры для обучения навыкам анализа данных и решения проблем, помогая учащимся понимать и применять технологии ИИ ¹¹.
Фаза старшей школы: Подчеркивает расширенные приложения, инновационные проекты и этическое осмысление. Поощряет обучение на основе проектов, позволяет продвигать сложные приложения ИИ и исследует социальные и этические последствия ИИ, чтобы развивать технические и инновационные навыки ¹¹.
Внедрение и защита: Для реализации политики правительство Китая предприняло несколько поддерживающих шагов. Обучение в области ИИ может проводиться как отдельный предмет или включаться в другие дисциплины, такие как наука и информационные технологии ¹¹. Правительство активно поддерживает подходы к совместному обучению "учитель-ученик-машина" и партнерские отношения между школами и предприятиями, исследовательскими организациями, а также создание практических баз ¹¹. Государство также разрабатывает *Национальную платформу интеллектуального образования для начальных и средних школ*, чтобы координировать высококачественные учебные ресурсы и составлять специализированные учебники по ИИ, чтобы обеспечить авторитет и универсальность академического содержания.
Рыночный эффект: Этот национальный план немедленно создал и определил огромный внутренний рынок. Ожидается, что к 2030 году объем китайского рынка образования в области ИИ достигнет 3,3 миллиарда долларов, со среднегодовым темпом роста 34,6% ⁹. Министерство образования планирует инвестировать примерно 2 триллиона юаней (около 275 миллиардов долларов США) в проекты, связанные с образованием, в течение следующих нескольких лет, причем значительная часть будет направлена на edTech и образование в области ИИ ¹⁷.
2.2 Головоломка Соединенных Штатов: модель стимулирования и децентра лизации
Стратегия образования в области ИИ в Соединенных Штатах определяется высокой степенью децентрализации, рыночной ориентацией и восходящим характером, в отличие от централизованной стратегии Китая. В Соединенных Штатах отсутствует общенациональная учебная программа, и власть над образованием в значительной степени децентрализована между штатами и местными школьными округами ¹². Эта образовательная традиция создала обстановку "Дикого Запада" в области образования в области ИИ, характеризующуюся отсутствием единого планирования и непоследовательностью стандартов ¹⁸.
Основные политические инструменты: Роль федерального правительства скорее заключается в руководстве и мотивации, чем в администрировании. Его основным политическим инструментом является *Указ о продвижении американской молодежи в сфере образования в области искусственного интеллекта*, подписанный в апреле 2025 года ¹⁴. Несмотря на то, что цель указа состоит в повышении грамотности учащихся в области ИИ по всей территории Соединенных Штатов, его отличительной особенностью является то, что он *не создал никакого нового целевого финансирования*, вместо этого подчеркивая использование существующих ресурсов и механизмов ¹⁴.
Ключевые инициативы:
Создание Целевой группы Белого дома по образованию в области ИИ: Возглавляемая Управлением научно-технической политики Белого дома вместе с рядом департаментов, включая Министерство образования, Министерство труда и Министерство энергетики, она отвечает за координацию усилий федерального образования в области ИИ ¹⁹.
Содействие государственно-частному партнерству (ГЧП): Ключевым подходом указа является поощрение федеральных властей к сотрудничеству с лидерами индустрии ИИ, академическими и некоммерческими организациями для создания образовательных ресурсов в области грамотности в области ИИ и критического мышления для учащихся K-12 ¹⁹.
Использование существующих программ грантов: Направляет такие организации, как Министерство образования, уделять приоритетное внимание обучению и приложениям, связанным с ИИ, в существующих программах дискреционных грантов, таких как подготовка учителей ¹⁹.
Проведение "Президентских задач по ИИ": Мотивирует и демонстрирует достижения учащихся и учителей в области ИИ посредством национальных соревнований для продвижения технологического образования ¹⁹.
Фрагментация действий на уровне штата: Из-за отсутствия обязательных требований на федеральном уровне действия штата варьируются по темпам и направлению. По состоянию на 2024 год 17 штатов приняли какую-либо форму законодательства, связанного с ИИ, но содержание варьируется ²¹. Например, Калифорния и Вирджиния создали рабочие группы по воздействию ИИ; Коннектикут и Флорида санкционировали пилотные программы ИИ, в то время как только Теннесси требует, чтобы округа разработали правила для студентов и учителей по использованию ИИ ²¹. Этот политический ландшафт "пазлов" является прямым результатом американской традиции децентрализации образования.
2.3 Структура Европы: модель совместного сотрудничества с приоритетом этики
Стратегия Европы в области образования в области ИИ идет альтернативным путем, подчеркивая принципы верховенства закона, демократии и уважения прав человека при внедрении технологий ²². Вместо того чтобы конкурировать с Соединенными Штатами и Китаем за технологическое доминирование, Европа больше сосредоточена на социальных последствиях ИИ, поэтому создает ответственную, инклюзивную и достойную доверия экосистему образования в области ИИ. Эта концепция интегрирована в *Закон об искусственном интеллекте* ЕС и *План действий в области цифрового образования на 2021-2027 годы*, среди прочих инициатив высшего уровня ²³.
Основные политические инструменты: Основой европейской модели является проект *Основ для грамотности в области ИИ в начальных и средних школах*, разработанный совместно *Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и Европейской комиссией* ²³. Вместо того чтобы быть обязательной программой обучения, он действует как справочный документ, чтобы помочь государствам-членам интегрировать образование в области грамотности в области ИИ в классы, учебные программы и сообщества. Ожидается, что окончательная версия рамочной программы будет выпущена в 2026 году.
Структура и принципы рамочной программы: Эта рамочная программа, озаглавленная *Расширение прав и возможностей учащихся в эпоху ИИ*, разделяет грамотность в области ИИ на четыре практические области: *Взаимодействие с ИИ, Создание с помощью ИИ, Управление ИИ и Проектирование ИИ* ²³. Ее основной принцип выходит далеко за рамки простого развития технических навыков, подчеркивая высокие уровни этики, инклюзивности и социальной ответственности. Рамочная программа призывает студентов:
- Ставить под сомнение точность результатов, сгенерированных ИИ.
- Оценивать алгоритмические предубеждения
- Взвешивать социальные и экологические последствия внедрения ИИ
- Понимать ограничения ИИ и то, как он отражает выбор человека в данных обучения, проектировании и реализации ²³.
Действия государств-членов и социальная напряженность: Государства-члены проявляют инициативу, руководствуясь рамочной программой ЕС. Как указывалось ранее, Германия выделила 5 миллиардов евро на свою национальную стратегию в области ИИ, при этом образование является ключевым направлением ¹⁰. Кроме того, европейская модель сталкивается с уникальной проблемой, связанной с несоответствием между общественным беспокойством и правительственными стимулами. Опросы в таких странах, как Ирландия, показывают, что многие родители и учителя чувствуют себя неподготовленными к тому, чтобы безопасно руководить детьми в использовании ИИ, с призывами к предоставлению дополнительной информации и обучению ²⁵. Этот акцент на голосах заинтересованных сторон делает разработку политики в Европе более осторожной и сложной.
Эти три отдельные стратегические линии представляют собой уникальные философские перспективы. Модель Китая отдает приоритет централизованному управлению с целью повышения эффективности и скорости, стремясь получить будущее технологическое лидерство путем реформирования системы образования. Модель Соединенных Штатов верит в рынок, свободу и конкуренцию для создания максимальных инноваций. А европейская модель рассматривает социальное благополучие как основное требование для внедрения технологий, пытаясь найти золотую середину между инновациями и контролем. В результате образование в области ИИ K-12 стало микрокосмом, изображающим основные представления этих трех сил о том, как спроектировать взаимоотношения между людьми и технологиями. Долгосрочные успехи и неудачи будут иметь далеко идущие последствия для глобальных технологических стандартов, трудовых навыков и будущих структур управления.
Часть 3: Интегрированные классы с ИИ: тенденции обучения, приложения и перспективы заинтересованных сторон
По мере того как технология ИИ переходит из концепции в реальность, она кардинально меняет облик классов K-12. Проникновение ИИ заметно во всех областях, от учебных материалов до взаимодействия учителя и ученика. Однако восприятие и ожидания различных заинтересованных сторон - учащихся, учителей и родителей - относительно этих изменений значительно различаются, создавая сложную и напряженную картину.
3.1 Рост грамотности в области ИИ: новая основная компетенция
Заметной тенденцией в современном образовании в области ИИ K-12 является смещение акцента с "обучения с помощью ИИ" на "обучение об ИИ". Грамотность в области ИИ больше не рассматривается как область компьютерных наук, а вместо этого повышается до статуса основного навыка, сопоставимого с чтением, письмом и арифметикой ²⁶.
Грамотность как таковая: Грамотность в области ИИ выходит далеко за рамки понимания того, как использовать инструменты ИИ. Она включает в себя получение учащимися полного представления о принципах, методах функционирования, пределах возможностей и потенциальных опасностях ИИ ²⁶. Согласно анализу глобальных курсов по ИИ, проведенному ЮНЕСКО, полная программа обучения грамотности в области ИИ часто имеет три взаимосвязанных компонента:
Основы ИИ (например, грамотность в области данных, алгоритмы), этика и социальное воздействие (например, предвзятость, конфиденциальность, справедливость) и понимание, использование и развитие технологий ИИ ²⁸.
Развитие основных навыков: Основной целью образования в области грамотности в области ИИ является развитие критического мышления у учащихся. Студентам жизненно важно научиться оценивать и проверять контент, сгенерированный ИИ, а не пассивно принимать его ²⁶. Им необходимо понимать, что итог ИИ "отражает данные, а не истину", которые могут показаться нейтральными, но содержать недостатки, предрассудки или вводящую в заблуждение информацию ²⁶. Это включает в себя выявление того, как алгоритмические предубеждения интегрируют социальную дискриминацию в якобы нейтральные системы, а также понимание их потенциального вреда для недостаточно представленных групп населения.
Глобальный консенсус: Выдвижение грамотности в области ИИ в качестве приоритета обучения является одной из немногих целей, разделяемых тремя основными стратегическими моделями Китая, Соединенных Штатов и Европы. Цели формирования морального облика и развития навыков согласуются с директивами США, подчеркивающими грамотность в области ИИ и критическое мышление, и европейскими рамочными программами, ориентированными на ответственное использование ИИ ²³. Здесь есть общая цель: создать следующее поколение с возможностью разумно контролировать технологию ИИ.
3.2 Механизм персонализации: адаптивное обучение на практике
Если грамотность в области ИИ - это "новое содержание" обучения, то персонализированное адаптивное обучение - это самое центральное применение технологии ИИ в "новом методе" обучения. В настоящее время это наиболее распространенный и потенциально значимый сценарий применения ИИ в классе ¹.
Основной механизм: Платформы адаптивного обучения на основе ИИ генерируют уникальные профили учащихся для каждого студента, отслеживая и анализируя их учебные данные в режиме реального времени. Прогресс учащихся и стили данных обучения включают в себя скорость решения задач, точность и частоту запросов на помощь. На основе этого технологии могут корректировать контент по мере необходимости для разработки наиболее подходящего материала для учащихся ⁵.
Основные формы приложения:
Интеллектуальные системы обучения (ITS): Типичный пример адаптивного обучения, когда ИИ выступает в качестве виртуального репетитора 24/7, предоставляя необходимую помощь и обратную связь отдельным лицам, исходя из их слабых мест ⁴.
Автоматизированная оценка и обратная связь: ИИ значительно повышает эффективность оценки. Он не только быстро оценивает объективные вопросы, но и оценивает субъективные вопросы, такие как эссе, путем оценки связности текста и логики ⁶. Это экономит время преподавателей и позволяет студентам своевременно понимать и оценивать свой прогресс в обучении.
Создание и предоставление контента: Системы распространения контента являются частью приложений для образования в области ИИ, которые в настоящее время приносят наибольший доход ³. ИИ также используется для генерации "интеллектуального материала", такого как абстрагирование тяжелых учебников в легкие для понимания объяснения 3¹.
Геймифицированное обучение: Некоторые платформы геймифицируют управление классом и обучение, используя ИИ. Например, платформа Classcraft использует ИИ для мониторинга поведения учащихся и предоставления стимулов в виде игр, тем самым влияя на приверженность учащихся и поддерживая позитивную атмосферу обучения ²⁹.
Содействие профессиональному развитию учителей: ИИ не только помогает студентам, но и служит "интеллектуальным тренером" для учителей. ИИ анализирует классные фильмы, чтобы предоставить преподавателям количественную оценку и обратную связь об их скорости преподавания, методах постановки вопросов, четкости инструкций и участии студентов.
3.3 Голоса с фронта: конфликты в трех перспективах
Несмотря на амбициозные стратегии образования в области ИИ, при переходе в школы и классы возникает конфликт, связанный с взглядами учащихся, учителей и родителей на отношение и то, как они используются.
Студенты: Широко принятые прагматики: Студенты внедряют технологии ИИ высокими темпами. Опрос показал, что около 89% студентов используют инструменты, чтобы помочь им выполнить свои задания ³⁰. Цели практичны:
Прежде всего проведение исследований, обобщение информации и создание учебных ресурсов, основной целью которых является повышение эффективности их обучения ³¹. Интересно, что студенты чаще, чем преподаватели, считают, что ИИ может создать более сбалансированную систему образования (41% против 33%) ³¹.
Учителя: Прагматики со многими сомнениями: Отношение преподавателей к ИИ является сложным и противоречивым. С одной стороны, они признают практическую значимость ИИ в образовательной работе, при этом 77% считают, что ИИ полезен для подготовки и выполнения административных задач ³⁰. По мере того как учителя больше привыкают к инструментам, которые им доступны, их отношение становится более благоприятным, и почти половина использует ИИ ³². С другой стороны, существует высокий уровень недоверия к использованию ИИ, при этом около 70% считают, что использование ИИ для выполнения заданий является плагиатом, и предпринимают шаги, направленные на то, чтобы избежать этого, а не внедрять инновационное обучение ³³. За этим стоит отсутствие достаточной подготовки и опасения по поводу неизвестных технологий ³².
Родители: Тревожные посторонние: Родители придерживаются наиболее неблагоприятных взглядов на образование в области ИИ по сравнению с использованием студентами и преподавателями. Около 70% родителей считают, что ИИ не вносит никакого полезного вклада в образование их детей, в основном из-за опасений по поводу повреждения критического мышления и самонаведения детей. Кроме того, большое количество родителей необразованно в отношении информации и способностей, связанных с руководством использованием ИИ их детьми, и они чувствуют себя неподготовленными для обеспечения безопасности ²⁵.
Несоответствие между этими тремя точками зрения подчеркивает конфликт эффективности и методологии. Цели студентов направлены на "повышение эффективности" и более быстрое выполнение заданий; преподаватели пытаются повысить "эффективность" в управлении и снизить свою рабочую нагрузку. Реализованные стратегии не соответствуют ожиданиям политиков с глубоким пониманием 3⁵.
С повсеместным распространением ИИ структура оценки сталкивается с разрушением на дом заданиях и тестах. Это вызывает глубокое изучение того, должны ли мы оценивать продукт работы или мыслительный процесс, интегрируя такую информацию, как классные дебаты и отчеты ¹⁵. Эти преобразования могут стать катализатором для модернизации образовательного процесса.
Часть 4: Бизнес-экосистема: архитектура образования в области ИИ
Сектор образования в области ИИ K-12 выигрывает от многоуровневой экосистемы. Эта экосистема состоит из огромных поставщиков базовых платформ, компаний, ориентированных на специальные области