Основные идеи ИИ-ассистента изложены в отдельном посте, а здесь рассмотрим функции, связанные с онбордингом и сопровождением студента в процессе обучения.
.
1. Цели и задачи
Основные цели:
- Формирование образовательной среды с учетом индивидуальных особенностей студента перед стартом и в процессе обучения.
- Создание условий для адаптивного саморазвития через сопровождение, мотивацию и мониторинг.
- Развитие ключевых личностных характеристик, таких как агентность, антихрупкость, эволюционируемость и другие.
Ключевые задачи:
Реализовать следующие функциональности ИИ-ассистента:
- Оценка ожиданий студента перед началом обучения и их соотношения с реальными результатами курса.
- Первичная диагностика личностных характеристик, уровня знаний и предпочтений студента.
- Разработка и динамическая корректировка персональной образовательной траектории.
- Непрерывное сопровождение и поддержка студента, включая мотивацию и помощь в управлении эмоциональными состояниями.
2. Функциональные этапы работы ИИ-ассистента
Этап 1: Онбординг и проверка ожиданий
- Оценка ожиданий:
- Вводная сессия для анализа целей студента: чего он ожидает от обучения и как это соотносится с результатами курса.
- Определение потенциальных несоответствий между ожиданиями и возможностями курса.
- Объяснение образовательного процесса:
- Использование ИИ для предоставления интерактивного описания структуры курса, ключевых навыков, которые будут развиваться, и предполагаемых результатов.
- Индивидуальная настройка рекомендаций о том, как лучше подходить к обучению с учетом особенностей студента.
- Коррекция ожиданий:
- Рекомендации по переработке личных целей студента и выстраиванию реалистичного плана обучения.
- Фокус на мотивации к длительному обучению, включающему создание внешних систем, а не только решение личных неудовлетворенностей.
Этап 2: Первичное тестирование
- Методы диагностики, включая использование ChatGPT или подобные:
- Комплексные опросники и интерактивные тесты для оценки характеристик: эмоциональной стабильности, способности к эволюции, желания создавать внешние системы, а также агентности, антихрупкости и других личностных качеств.
- Симуляции, направленные на выявление поведенческих моделей и когнитивных стилей.
- Обработка данных:
- Алгоритмы машинного обучения для анализа личностных характеристик, уровня готовности к обучению и потенциала студента.
- Составление профиля (цифровая тень студента), включающего сильные стороны, области для развития и рекомендации по успешному прохождению курса.
Этап 3: Создание индивидуальной траектории обучения
- Разработка персонального плана:
- Учет исходного уровня подготовки, целей обучения, времени, доступного для обучения, и предпочтений студента.
- Формирование рекомендованных активностей (курсы, проекты, ресурсы, упражнения) и расписания, в том числе в будущем формирование специально собранного курса (курсов).
- Интеграция с системой обучения:
- Автоматическая настройка задач и рекомендаций в другие подсистемы Aisystant.
- Предложение обучающих материалов, подходящих под текущие задачи и состояние студента.
Этап 4: Постоянное сопровождение
- Мониторинг прогресса:
- Постоянный сбор и анализ данных о выполнении заданий, динамике личностного роста и учебной мотивации.
- Формативная оценка (на основе микроанализов успехов и ошибок).
- Корректировка образовательного маршрута:
- Гибкая настройка учебного плана при изменении уровня подготовки, целей и психоэмоционального состояния.
- Рекомендации по управлению стрессом, развитию эмоционального интеллекта и антихрупкости.
- Мотивационная поддержка:
- Интерактивные уведомления и подсказки с элементами геймификации.
- Напоминания о личных целях и их связи с долгосрочными результатами.
3. Технологическая реализация
- ИИ-движок:
- Алгоритмы анализа данных с элементами нейросетей для обработки поведения и предпочтений студентов.
- Генерация персонализированных рекомендаций на основе динамических данных.
- Интерфейс:
- Чат-бот с возможностями текстового и голосового взаимодействия.
- Визуальные дашборды с графиками прогресса, достижениями и рекомендациями.
- Интеграция:
- Подключение к подсистемам Aisystant для автоматизации сбора данных.
- Возможность подключения внешних ресурсов и тренажеров для расширения образовательных возможностей.
4. Этика и конфиденциальность
- Полная анонимизация данных для защиты конфиденциальности.
- Объяснимость алгоритмов, прозрачное описание логики формирования рекомендаций.
- Согласие студентов на использование их данных для улучшения системы.
5. Ожидаемые результаты
- Системное развитие студентов:
- Усиление навыков системного саморазвития, включая стратегирования, планирования и саморефлексии через мышление письмом.
- Повышение эффективности обучения:
- Улучшение успеваемости за счет индивидуального подхода.
- Мотивация и удержание внимание на обучении:
- Увеличение вовлеченности и удержание внимания студентов благодаря системному подходу к работе с ожиданиями и мотивацией.
- Личностное развитие:
- Повышение агентности, антихрупкости и готовности создавать внешние системы, выходя за рамки устранения личных неудовлетворенностей.
Хотелось бы реализовать полноценный цикл взаимодействия с ИИ, начиная с анализа ожиданий студента и закладывая базу для его вовлеченности в обучение, вплоть до поддержания внимания на длительных образовательных траекториях.
