Как стать автором
Обновить

Геймификация и оценка по 1500 параметрам: искусственный интеллект помогает детям учить инглиш

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров1.8K

За что мы любим обучение в онлайне? За удобство и свободу учиться где угодно и когда угодно. За воплощение концепции life-long learning. А еще за технологичность. Сегодня мой рассказ о том, как используются технологии ИИ в работе крупнейшей в Европе онлайн-платформы обучения детей английскому языку Novakid.

Оцениваем

Начав изучать что-то новое, рано или поздно человек спрашивает себя: «Какого прогресса я добился?». В нашем случае этим вопросом задаются родители учеников: в Novakid учатся дети и подростки. Их интерес закономерен вдвойне. Для родителей результаты ребенка – главная метрика оправданности инвестиций в обучение. 

На платформе Novakid прогресс каждого ученика измеряет ML-система и оценка строится на основе 1 500 микронавыков. Параметрический анализ учитывает даже мельчайшие детали. Например, насколько свободно ребенок овладел той или иной грамматической конструкцией.  

Здесь может возникнуть вопрос о роли преподавателей. Они, конечно ставят оценки - после прохождения блока занятий или курса. В зависимости от того, как педагог оценил ту или иную компетенцию (Speaking, Reading, Grammar и тд.) ребенку назначают дополнительные упражнения и занятия. То есть вместо школьной 5-балльной шкалы оценка, наоборот, происходит незаметно для ученика (stress free) и показывает, "освоил" он материал, или "нужно еще поработать".   

Почему это важно? Во-первых, учитель – тоже человек и может ошибиться. Во-вторых, на объективность оценки может повлиять плохое настроение ребенка. Наконец, на уроках иногда меняются учителя. Кто-то из детей моментально адаптируется к новому преподавателю, а кому-то нужно больше времени для налаживания доверительного контакта. 

Персонифицируем

Возможность персонифицировать образовательные программы – еще одно преимущество онлайн-образования. Качественная кастомизация обучения невозможна без отлаженной гранулярной системы оценки. 

Data-driven подход помогает выявить сильные и слабые стороны ученика. После анализа этой информации программу обучения изменяют в зависимости от потребностей ребенка. При таком подходе для прохождения одного курса разным детям требуется разное количество занятий. Зато у нас есть стопроцентная уверенность, что ребенок действительно усвоил необходимый материал. А не «выстрадал» положенное число уроков. 

Персонификация  помогает корректировать и наполнение самих уроков: в зависимости от того, как педагог оценил ту или иную компетенцию (Speaking, Reading, Grammar и тд.) ребенку предлагают дополнительные упражнения и уроки. При этом информация сохраняется даже при смене преподавателя. Еще один пример механизмов персонификации  - автогенерация слайдов: система убирает слайды, если ученик хорошо усвоил ту или иную тему.  Автоматическая сортировка пройденных и непройденных упражнений тоже подстраивает программу обучения под индивидуальные потребности учеников.

Геймифицируем

Геймификация – базовый принцип в основе платформы Novakid. Исследования показывают, что именно через игру ребенок легче всего усваивает новую информацию. Мы используем разные игровые элементы. 

  • Сторилайны – особенность человеческого восприятия такова, что мы лучше усваиваем новую информацию, когда ее преподносят в виде историй. С детьми этот принцип эффективен вдвойне. Поэтому мы вводим в обучение различных персонажей, со своими характеристиками и сюжетными линиями. 

  • Метаигры – игровые механики, располагающиеся над обучающим контентом. Каждое выполненное дополнительное задание – новый шаг в игре и новая ачивка. Метаигры становятся для ребенка серьезной мотивацией к прохождению курса.  

  • Обучающие игры – игровые упражнения, помогающие оттачивать нужную компетенцию или изучать конкретную тему. Отдельно стоит упомянуть мультиплеерные игры, о которых нередко забывают производители образовательного контента. Детям нравится играть вместе и соревноваться друг с другом. Поэтому многопользовательские игры отлично работают.

  • 3D-технологии – мы создали серию виртуальных экскурсий: по городам мира, лучшим музеям и достопримечательностям. Некое подобие Google Street View, только с привязкой к контексту урока. Эта механика получила хороший фидбэк от учеников и довольно востребована. 

Уже с момента запуска проекта игра была для Novakid важной составляющей образовательного процесса. Но если вначале геймификация больше выражалась во взаимодействии ученика и преподавателя, то затем мы начали добавлять отдельные игры и общую метаигру, связанные с целями обучения. 

Для проверки эффективности геймификации мы используем систему A-B тестирования. На мой взгляд, это единственная объективная возможность понять, работает та или иная игра или нет. С одним условием – у вас должно быть достаточное количество учеников (от нескольких тысяч). Но для нас это не является препятствием.

Основная проблема с жанром обучающих игр – его новизна, которая влечет за собой нехватку специалистов. Для создания механик недостаточно просто методиста и гемйдизайнера. Нужен методист, открытый к общению и умеющий доходчиво формулировать цели и ставить рамки. И геймдизайнер, готовый работать в этих рамках, зачастую отличающихся от тех, которые есть в остальном геймдеве. Наш опыт показывает, что собрать такую команду – большая удача.  

В обучающих играх помимо удержания пользователя (ритеншн) важен критерий эффективности обучения. Все-таки главная цель школы – научить, а не просто развлечь. Разрабатывать игры без привязки к образовательной цели бессмысленно. Допустим, на уроках оценку знаний можно отдать на откуп учителю. Но кто будет контролировать прогресс, когда ребенок самостоятельно работает с платформой? В основе внедрения геймификации должна лежать точная система оценки на основе машинного обучения. Только так можно понять, какие игры работают, а какие нет. 

Классические упражнения система назначает ребенку в соответствии с его персонализированной учебной программой. А мини-игры – как дополнительный контент в рамках курса, позволяющий дольше удерживать ученика на платформе. Здесь мы подходим к еще одной важной задаче геймификации. Игры помогают увеличить вовлеченность ребенка без увеличения количества времени, которое он проводит с учителем. А это одна из ключевых метрик. Сейчас на самостоятельную работу с платформой ученики Novakid тратят 40% обучающего времени. Для нас это означает снижение затрат на учителей без снижения качества образования. В идеале соотношение уроков с преподавателями и самостоятельно проводимого на платформе времени должно составлять 30/70. И мы стремимся к этому идеалу. 

Помогаем

Наборы алгоритмов избавляют учителя от рутинной работы и позволяют сосредоточиться на главном – самом процессе преподавания. На том, чтобы увлечь ребенка и удержать его интерес. 

Система напоминает учителю, на чем урок закончился в прошлый раз и подсказывает, на что стоит обратить внимание. Так, предлагаемые дополнительные упражнения будут направлены на улучшение определенной группы навыков: speaking, listening, reading. Например, для совершенствования навыка говорения система предложит дополнительный урок в категории speaking.

К слову, во многом благодаря такому принципу учителя в Novakid могут легко заменять друг друга. Необходимость «привязывать» ребенка к конкретному преподавателю – не более чем миф. Напротив, родителям рекомендуют выбирать, как минимум, двух постоянных учителей. Так ученик может взять все лучшее от каждого из них. При этом качество обучения не пострадает. 

В свою очередь, прозрачность платформы и оценочных механизмов позволяет родителям самостоятельно отслеживать прогресс своих детей в личном кабинете, смотреть, что изучали на уроках и наблюдать эффект от обучения. 

Теги:
Хабы:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии2

Публикации

Истории

Работа

Ближайшие события

Конференция «IT IS CONF 2024»
Дата20 июня
Время09:00 – 19:00
Место
Екатеринбург
Summer Merge
Дата28 – 30 июня
Время11:00
Место
Ульяновская область