Қазіргі заманғы жасанды интеллект (ЖИ) технологиялары білім беру саласында жаңа мүмкіндіктер ашып, әрбір оқушының жеке қажеттіліктеріне бейімделетін дербестендірілген білім беру орталарын құруға мүмкіндік береді. Дәстүрлі оқыту әдістерінен айырмашылығы, онда барлық оқушылар үшін бірыңғай бағдарлама қолданылады, ЖИ әрбір оқушы туралы деректерді талдап, жеке оқыту жолдарын ұсына алады.

Жекелендірілген оқуға тарихи шолу
Жекелендірілген оқу идеясы жаңа емес. XX ғасырдың басында америкалық педагог Джон Дьюи стандартты оқу әдістерінен ауытқып, оқушының қажеттіліктері мен қызығушылықтарына негізделген жеке тұрғыдан тәсіл ұсынды. Кейінірек, 1950-жылдарда Б. Ф. Скиннер оқушының жауаптарына байланысты материалдарды ұсынатын бағдарламаланған оқу концепциясын әзірледі, бұл бейімделген тәсілдің иллюзиясын тудырды.1970–1980-жылдарда компьютерлік технологиялардың дамуына байланысты бейімделудің қарапайым алгоритмдерін қолданатын алғашқы оқу бағдарламалары пайда болды. 1990-жылдарда оқушылардың қателерін талдап, сәйкес түсіндірулер ұсына алатын интеллектуалды оқыту жүйелері (Intelligent Tutoring Systems, ITS) енгізіле бастады.2010-жылдарда нейрондық желілердің дамуына байланысты машиналық оқу және үлкен деректерді талдау негізіндегі заманауи ЖИ жүйелері пайда болды. Олар оқу үдерісін нақты уақытта бейімдеуге ғана емес, сонымен қатар оқу стилінен бастап оқушының эмоционалды жағдайына дейінгі кең спектрді есепке алуға мүмкіндік береді.

ЖИ оқушының қажеттіліктеріне қалай бейімделеді?
ЖИ білім беру процесін әрбір оқушыға бейімдеу үшін күрделі машиналық оқыту алгоритмдері мен деректерді өңдеу әдістерін пайдаланады. Бұл процесс бірнеше негізгі кезеңдерден тұрады:

• Деректерді жинау және талдау

Жасанды интеллект оқушы туралы ақпарат жинайды, соның ішінде білім деңгейін, оқудың оңтайлы стилін (визуалды, аудиалды, кинестетикалық), материалды меңгеру жылдамдығын және қызығушылық деңгейін талдайды. Кейбір жүйелер тіпті эмоционалды жағдайды бағалау үшін бет әлпетін тану немесе биометриялық көрсеткіштерді пайдаланады.

• Жеке білім беру бағытын құру

Деректерді талдау негізінде ЖИ жеке оқу бағытын құрады, тақырыптар мен материалдарды ыңғайлы форматта ұсынады. Мысалы, егер оқушы ақпаратты бейне арқылы жақсы меңгерсе, жүйе бейнелекцияларды ұсынады, ал егер практика арқылы болса, интерактивті тапсырмалар мен тесттерді ұсынады.

• Материалды ұсынудың икемділігі

ЖИ тапсырмалардың қиындығын оқушының жетістіктеріне байланысты динамикалық түрде өзгерте алады. Егер оқушы тапсырмаларды оңай орындаса, жүйе күрделірек есептерді ұсынады. Егер қиындықтар туындаса, алгоритм қосымша түсіндірулер, мысалдар немесе тақырыпты түсіндірудің балама тәсілдерін ұсынады.

• Интерактивті кері байланыс

Жасанды интеллект нәтижелерді ғана емес, сонымен қатар қателерді талдап, оқушыға олардың себептерін түсінуге көмектеседі. Кейбір жүйелер сұрақтарға жауап беретін, қателерді талдап, жақсарту бойынша ұсыныстар беретін чат-боттар мен виртуалды көмекшілерді қолданады.

• Оқу үдерісіндегі өзгерістерге бейімделу

Білім беру ЖИ оқушыны бір сценарий шегінде бекітпей, үнемі ұсыныстарды жаңартады. Мысалы, егер оқушы математикада прогресс көрсетсе, бірақ логикада қиындықтарға тап болса, ЖИ тақырыптардың балансын өзгертуі мүмкін, логика бойынша көбірек тапсырмалар ұсынады.

• Эмоционалды жағдайды есепке алу

Кейбір заманауи ЖИ жүйелері оқушының эмоционалды жағдайын талдай алады, бұл бет әлпетін, дауыс ырғағын немесе мәтінді терудің стилін бақылау арқылы жүзеге асырылады. Егер жүйе мотивацияның төмендеуін немесе шаршау белгілерін байқаса, ол сабақ форматын өзгертуге, үзіліс жасауға немесе қызығушылықты қалпына келтіру үшін жеңіл тапсырмалар ұсынуға мүмкіндік береді.

• Арнайы мақсаттарға бейімделу

ЖИ сонымен қатар оқудың түпкілікті мақсаттарын есепке алады. Мысалы, егер оқушы емтиханға дайындалып жатса, жүйе мақсатты түрде жаттығу тесттерін ұсына алады. Егер адам жұмыс үшін тіл үйренсе, ЖИ кәсіби лексика мен практикалық кейстерді қоса отырып, бағдарламаны бейімдейді.
Аффективті есептеулер (Affective Computing) саласындағы зерттеулер көрсеткендей, егер жүйе эмоцияларды тану және оларға бейімделу мүмкіндігіне ие болса, оқу тиімділігі артады. Мысалы, егер оқушы күйзеліске ұшыраса немесе шаршаса, ЖИ үзіліс ұсынуы немесе оқыту форматын өзгертуі мүмкін.

Білім беру платформаларындағы ЖИ икемділігі
Заманауи білім беру платформалары ЖИ-ді жекелендірілген оқу үшін пайдаланады. Мысалы:

• Coursera және Udemy – пайдаланушының қалауына байланысты курстардың жекелендірілген таңдаулары.
• DreamBox Learning – математиканы оқуға арналған платформа, жеке оқу жоспарын құру үшін бейімделген технологияларды қолданады.
• Duolingo – білім деңгейіне байланысты тапсырмалардың қиындығын жекелендіреді.

Қорытынды
ЖИ икемділігі жекелендірілген оқуды қолжетімді, тиімді және қызықты етеді. Бейімделген алгоритмдер арқылы ЖИ әрбір оқушыға өз потенциалын ашуға көмектеседі, білімді ыңғайлы форматта және жылдамдықта алуға мүмкіндік береді. Болашақта мұндай технологиялар одан да жетіліп, білім беру үдерісін одан да нақты және терең жекелендіруді қамтамасыз етеді. ЖИ-ді оқуда қолдану білім беру жүйелеріне жаңа көкжиектер ашып, оларды инклюзивті, бейімделген және тиімді етеді.