ИИ не может решить проблему мотивации учащихся

В 2023 году Сал Хан — основатель Khan Academy — пообещал, что искусственный интеллект принесет самую большую позитивную революцию в истории образования. Персональный репетитор для каждого ученика на планете, 24 часа в сутки, по любому предмету. Но всего год спустя сам Хан признал, что запуск Khanmigo, образовательного чат-бота его компании, стал «неудачей» для большинства детей. Несмотря на то, что за несколько месяцев количество пользователей увеличилось с 40 000 до почти миллиона, правда в том, что почти никто не использует его по-настоящему. И в этом заключается подвох: ИИ может предложить индивидуальные упражнения, персонализированные объяснения, блестящую анимацию, но он не может вызвать желание учиться. Ни один алгоритм, каким бы сложным он ни был, не может заставить ученика прилагать усилия, если он не видит в этом смысла. Кристен ДиЧербо, руководитель отдела обучения в Khan Academy, говорит об этом прямо: «Обучение — это умственное усилие, и часто оно не приносит удовольствия. Как нам заставить ребят захотеть с этим столкнуться?» Искусственный интеллект не может заполнить этот пробел в мотивации. Проблема не в доступе, а в желании. Ключевой факт: только треть американских учащихся действительно вовлечена в школьную жизнь, и эта доля остается стабильной в течение многих лет, несмотря на все новые цифровые инструменты. И даже среди этих немногих мотивированных людей только 5% действительно используют такие платформы, как Khanmigo, в достаточной степени, чтобы увидеть их преимущества. Это «правило пяти процентов», как его называет Лоуренс Холт: большинство использует мало или вообще ничего, а те, кто уже был впереди, продвигаются еще быстрее. Риск? Что технология увеличит разрыв, а не сократит его. Сам Сал Хан, после многих лет энтузиазма в отношении ИИ, сегодня признает, что настоящий рычаг — это инвестиции в людей. Потому что образование, в конце концов, остается социальным явлением. Рон Фергюсон из Гарварда изучил тысячи классов: учителя, которые действительно мотивируют, — это те, кто знает, как создать атмосферу сотрудничества и дискуссий между учениками. Дети учатся больше, когда они спорят, соревнуются и видят, что их одноклассникам тоже нелегко. Та же логика действует и в тренажерных залах: те, кто ненавидит физические упражнения, тренируются больше, если они в группе, чем в одиночку. Но есть парадокс: хотя лучшие учителя знают, как использовать групповую динамику для мотивации, их мало, и их трудно подготовить. А государственные школы часто выбирают учителей только на основании их квалификации и теоретических знаний, а не на основании того, насколько они действительно умеют пробудить интерес или удержать внимание класса. Фергюсон обнаружил, что учителя, которые побуждают учеников усердно работать и ставить перед собой высокие цели, обладают двумя характеристиками: они увлекают — им удается оживить даже самый сложный предмет — и дают каждому ребенку почувствовать, что его успех действительно имеет значение. Это не врожденные качества: им можно научиться с опытом, обратной связью и наблюдением за лучшими коллегами. Роланд Фрайер из Гарварда подтверждает это: коучинг и наблюдение за коллегами помогают учителям расти больше, чем любой теоретический курс. А Мэри Бернс, бывшая учительница, а ныне исследовательница, напоминает, что во время пандемии мы увидели, что происходит, когда недооценивают ценность группы: потеря обучения также стала психологической травмой. Многие дети, просто оказавшись в изоляции, перестали стараться. Аспект, который остается за рамками дискуссии о технологиях, заключается в том, что дети, в конце концов, учатся не ради ИИ, а ради людей: чтобы произвести впечатление на учителя, сотрудничать с друзьями или соревноваться с ними. Джастин Райх из Массачусетского технологического института четко говорит об этом: «Их интересуют люди, а не машина». И недостаточно сделать ботов более умными или масштабируемыми, пока никто не найдет способ сделать их источником мотивации. Если вы думаете, что алгоритма будет достаточно, чтобы изменить школу, вы ошибаетесь. ИИ не может решить проблему мотивации, потому что мотивация возникает из человеческих отношений. Если эта история заставила тебя взглянуть на школу по-другому, на Lara Notes ты можешь отметить это с помощью I'm In — это позволит тебе сказать, что эта идея теперь действительно тебя касается. А если тебе случится обсудить это с кем-то, ты можешь отметить его с помощью Shared Offline: это способ остановить поразивший тебя разговор, чтобы он не был упущен. Этот рассказ взят из The Atlantic, и он сэкономит тебе 1 минуту по сравнению с оригинальной статьей.