В Московском городском педагогическом университете всегда интересно. Достаточно вспомнить «Пятницу 13-е», студенческую премию «Люди МГПУ», программу педагогической магистратуры «Развитие детской одаренности» и много чего еще.

А с нового учебного года в Московском городском откроются курсы обучения роботов. Это решение родилось во время стратегической сессии, посвященной определению основных направлений развития Института цифрового образования.

К слову, в МГПУ пользовались «услугами» роботизированных систем и раньше. Программы писали сами студенты. Они же займутся с нового учебного года повышением квалификации умных машин, и для них самих это будет невероятно полезным опытом.

Но обучать робота – это как?

(Далекому от программирования человеку не из поколения миллениалов сразу представляется человекоподобный «робот Вертер», сидящий за школьной партой.)

Этот вопрос «Вести образования» адресовали ректору МГПУ Игорю Реморенко.

И.Р.: «Есть традиционное представление о программировании обучающих программ, когда дается набор вопросов и варианты ответов к ним. Тестовая система оценивает, как отвечают респонденты, и дает заключение – выучил или не выучил школьник те или иные темы.

Это прошлое поколение роботизированных систем – традиционное программирование пока еще не роботов, а тестирующей системы.

Обучение роботов подразумевает отсутствие заранее готовых ответов. Когда нужно определенным образом набирать статистику и смотреть, как в большом объеме информации машина себя поведет. При этом робот в значительной мере обучается самостоятельно, распознавая реакции живых людей-пользователей. Здесь уже важна правильная навигация. Говоря языком образования – тьюториал для роботов.

Иными словами на знакомых примерах. Все мы периодически встречаем в Гугле задания: “Отметь картинку, на которой изображена автомобильная дорога/дорожный знак/автомобиль”. За счет накапливания ответов пользователей система самостоятельно учится распознавать подобные объекты. Схожие процессы и в образовании: при распознавании эмоций роботы делают выводы о благоприятной эмоциональной атмосфере на занятиях. Или при написании школьниками эссе нейросистема распознает различные стили, глубину и содержательность ответов. И так далее.

Предзаданных готовых решений нет. Ответы появляются по мере накопления данных. Роботизированная система должна этому специально научиться.

Каким образом ее обучать? Это и становится содержанием педагогического образования».

Очевидно, что умный робот – огромное подспорье в работе учителя. А вот у детей практически не остается шансов «создать видимость» глубоких познаний. Но разве это плохо?

И.Р.: «Действительно, умные роботы помогут в работе учителей и технического, и гуманитарного профиля.

Когда учитель дает задание в электронной среде (написать эссе, ответить на какие-то вопросы), тут же возникает семантический анализ того, что дети написали. Этот анализ надо правильно “настроить”. Настройка анализа – это обучение нейронных систем, которые в этом участвуют и делают выводы.

Обучение роботизированных систем – это их своеобразная навигация: в каком случае надо принимать те или иные решения, каким образом отсеивать возможные оптимальные и неоптимальные решения, которые систематизирует компьютер.

Мы сейчас вошли в новую эпоху, когда роботизированные системы накапливают опыт и по мере его накопления действуют все более эффективно. Как Siri или Алиса… Только в образовании».