Распространение передовых навыков и технологий часто ограничивает способность человека приобретать новые знания. Ускорить этот процесс решили специалисты по искусственному интеллекту из агентства DARPA при Пентагоне. Они разработали алгоритм, радикально повышающий эффективность индивидуальных уроков.

Метод показал революционные результаты при тестировании его в военной академии. Если студенты на обычном обучении решали в среднем 38% тестовых задач, а опытные моряки — 52%, то у студентов, прошедших обучение у ИИ, показатель решенных задач составил 74%.

Американский психолог обучения Бенджамин Блум установил, что индивидуальные занятия на два стандартных отклонения эффективнее, чем обычные уроки в классах. Другими словами, связка наставник-ученик дает наилучший результат. Проблема лишь в том, что одновременно такой наставник может заниматься только с одним учеником, что ограничивает уже его эффективность как преподавателя.

Управление перспективных исследовательских проектов Минобороны США (DARPA) попыталось решить эту проблему, разработав инструмент Digital Tutor для курса информационных технологий ВМФ. Спустя 16 недель применения этой системы новые ученики превзошли занимавшихся дольше курсантов и профессионалов с 5-летним стажем.

Разница в показателях существенная: средний балл групп курсантов, занимавшихся по традиционной программе, оказался 1,41 (они успешно решили 38% задач). Средний балл опытных моряков — 2,0 (52%). У команд Digital Tutor успеваемость оказалась 3,78 балла (74% верно решенных задач).

Целью проекта была реализация в виде компьютерных технологий опыта и возможностей преподавателей-предметников, квалифицированных в обучении один на один, рассказывает ZME Science. Примерно половина выделенных на проект средств пошла на работу с этими специалистами: их просили рассказать о своих навыках и методиках в мельчайших подробностях, с ними проводили длительные интервью. Затем, на базе этих данных, был создан 16-недельный курс, который вел учитель-человек. Все разговоры между ним и учениками записывались и передавались искусственному интеллекту Digital Tutor для изучения и совершенствования алгоритма.

В результате была разработана система, в которой обучение преимущественно ведет ИИ, а человек ему ассистирует. Система основана на принципах проблемного обучения, то есть практического применения знаний для решения конкретных проблем, и согласует сложность материала с текущим уровнем знаний ученика.

Есть у Digital Tutor и ограничения — система может хорошо работать только в областях знаний, основанных на точных науках. По крайней мере, пока не будет разработана более адаптивная модель.