Buch lesen: «Гид GPT»

Дорогой читатель, ты держишь в руках третью книгу из серии методических материалов для преподавателей вузов и экспертов, которые принимают участие в образовательных программах и проектах. Серия книг разработана командой практиков и методологов, для того чтобы упростить труд преподавателя, дать простые и понятные алгоритмы для создания увлекательных продуктов.

Первая книга – «Гид преподавателя», выпущенная в 2022 г., – освещает образовательный процесс в вузах. Это путеводитель для преподавателя или того, кто только начинает соответствующую деятельность или имеет небольшой опыт в этой области.

Вторая книга – «Гид практик» – вышла в 2023 году. Здесь даны рекомендации, которые базируются на практическом опыте преподавателей корпоративных программ, реализуемых совместно с вузами. Также в ней представлены тренды и инструменты, которые позволяют разнообразить педагогическую деятельность.

2023 год можно смело назвать прорывным в развитии искусственного интеллекта (ИИ). Чат GPT стал одним из популярных инструментов для решения различных бизнес-задач.

Область образования не осталась в стороне. Одними из первых к образовательной сфере ИИ подключили студенты. Речь идет о написании дипломов, статей, изучении английского языка.

Затем появилось большое количество сервисов для преподавателей. Со скоростью развития технологий ИИ создается среда, в которой компетенции по его применению будут такой же базой, как умение работать на компьютере и, с недавнего времени, использовать цифровые средства для дистанционного обучения.

Методическое пособие «Гид GPT» познакомит вас с возможностями внедрения инструментов ИИ для создания и разработки образовательных продуктов. Основной фокус мы делаем на чат GPT, но также вы найдете большое количество сервисов, которыми его можно заменить и получить отличный результат.

Глава 1. Инструменты ИИ

В современном мире технологий термины «искусственный интеллект», «нейронные сети» и «машинное обучение» становятся все более распространенными и важными.

Искусственный интеллект описывает создание систем, которые имитируют человеческий разум, в то время как нейронные сети представляют собой математические модели, используемые для обработки информации.

Машинное обучение является подразделом ИИ, где модели и алгоритмы находят закономерности в данных.

Глубокое обучение включает в себя многослойные нейронные сети, а генеративный искусственный интеллект специализируется на создании контента на основе входных параметров.

Разберем эти термины более подробно для лучшего понимания их роли в современных технологиях.

Для повышения комфорта восприятия информации дадим технологическое определение этим концепциям и обозначим их функции.

Искусственный интеллект

Это область информатики, нацеленная на создание систем и программ, которые повторяют функционал человеческого интеллекта. Разработанные алгоритмы, методы и модели позволяют решать разнообразные задачи, такие как распознавание объектов, генерация контента, кластеризация и обработка данных, автоматизация процессов и прочий функционал.

Машинное обучение

Это подраздел искусственного интеллекта, в рамках которого модели и алгоритмы решают типовые задачи по поиску закономерностей в данных.

Далее мы рассмотрим, как инструменты ИИ помогают при разработке образовательных решений. Важно подчеркнуть, что рекомбинации, которые мы даем, применимы ко всем моделям.

Основной функционал:

1. Классификация данных – их разделение на предопределенные классы, группы на основе тех или иных признаков.

2. Регрессия – предсказание различных процессов на основе входных непрерывных данных.

3. Кластеризация – разделение данных на кластеры (отличается от классификации тем, что в ее задачах данные изначально не предопределены).

4. Компьютерное зрение – анализ и интерпретация изображений, включая распознавание объектов, их сегментацию и анализ видео.

5. Обработка естественного языка – анализ и обработка текстовых данных, таких как анализ тональности текста, его генерация или машинный перевод.

6. Обнаружение аномалий – выявление аномальных или необычных паттернов в данных.

Выполняемые задачи:

Сегментация клиентов на компании, прогнозирование цен на рынках, диагностика болезней, анализ покупок для выявления паттернов клиентов потребления и т. д.

Нейросети

Это математические модели, представляющие собой сети взаимосвязанных «искусственных нейронов», которые обрабатывают информацию и выполняют различного рода вычислительные задачи, в основном для обеспечения процессов машинного обучения.

Функционал

1. Обучение: модели способны обучаться, то есть улучшать выходные результаты на основе больших данных.

2. Адаптивность: нейронные сети адаптируются к новым данным и изменяющимся условиям.

3. Автоматическое извлечение признаков: нейронные сети могут автоматически извлекать полезные признаки из входных данных.

Решаемые задачи:

Кластеризация, классификация, регрессия, обнаружение аномалий, обработка естественного языка, компьютерное зрение.

Глубокое обучение

Это подраздел машинной подготовки, который базируется на создании и обучении нейронных сетей, состоящих из множества слоев.

Функционал

1. Многослойные нейронные сети: в глубоком обучении используются нейронные сети, состоящие из входного, скрытых и выходного слоев.

2. Извлечение признаков: глубокие нейронные сети способны автоматически извлекать признаки из данных на различных уровнях абстракции.

Выполняемые задачи:

Классификация, регрессия, кластеризация, сегментация изображений.

Генеративный искусственный интеллект

Это подраздел машинного обучения, специализирующийся на создании моделей, способных генерировать контент на основе входных данных.

Функционал:

1. Моделирование распределения данных – моделирование вероятностных распределений данных в обучающем наборе, и используют это распределение для генерации новых данных, которые имитируют входящие.

2. Обучение без учителя: обучаются на неразмеченных данных.

3. Минимизации функции потерь: генератор старается улучшить качество сгенерированных данных, а дискриминатор – способность различия между реальными и сгенерированными данными.

Решаемые задачи:

Генерация контента – создание текста, аудио, видео, изображений, повторяющих структуру входных данных.

Создание синтетических данных – генерация данных для обучения моделей, проверки алгоритмов и тестирование программного обеспечения.

Глава 2. ИИ в образовании

Инструменты искусственного интеллекта (ИИ) могут играть значительную роль в разработке образовательных программ.

Они имеют ряд преимуществ как для учащихся, так и для преподавателей.

Таким образом, использование инструментов ИИ в образовательных программах способствует более эффективному обучению, персонализации этого процесса.

ИИ и персонализированное обучение

Адаптивное обучение получит новый виток развития. ИИ сможет подстраиваться под каждого, исходя из анализа его личности.

Например:

В ходе опроса, проведенного СберУниверситетом в телеграм-канале EDUTech Club, были выявлены барьеры, с которыми сталкивается образовательное сообщество в ходе дизайна практики.

https://sberuniversity.ru/edutech-club/journals/praktiko-orientirovannoe-obuchenie-kogda-znaniya-stanovyatsya-navykami/

61 % не знает, какие новые и необычные форматы практики предложить.

46 % не знают, как быстро создавать практические упражнения, каким слушателям, чтобы они были вовлечены.

43 % теряются при персонализации практики: как учесть интересы всех слушателей.

32 % не знают, как соблюсти баланс теории и практики при проектировании.

14 % не знают, как поддержать слушателя после программы (при переносе опыта) и как эти приемы использовать.

Для решения перечисленных в опросе задач: форматов для вовлечения студентов, подготовки практических заданий, учета персональных интересов слушателей, соблюдения баланса теории и практики, постподдержки – помогает Chat GPT.

Кроме этого, можно создавать:

• виртуальные симуляции,

• персонализированные учебные материалы,

• интерактивные учебные материалы, задания, сценарии с возможностью применения знаний на практике.

Что помогает выбрать форматы практики для вашей целевой аудитории и сделать это быстро

Алгоритмы создания заданий

Пример задания, сгенерированного чатом GPT

Тема задания:

Управление рисками в проекте

Цель задания:

Разработать план управления рисками для конкретного проекта с использованием соответствующих инструментов и методов.

Задачи:

1. Выбрать реальный или вымышленный проект, для которого необходимо разработать план управления рисками.

2. Провести анализ рисков, идентифицировать потенциальные угрозы и возможности проекта.

3. Оценить вероятность возникновения каждого риска и его воздействие на проект.

4. Разработать стратегии управления рисками: избегание, снижение, передачу или принятие риска.

5. Определить ответственных за реализацию стратегий управления рисками и механизмы контроля.

6. Подготовить план действий по управлению рисками, включая шаги по мониторингу и обновлению плана.

7. Подготовить презентацию результатов анализа рисков и предложенного плана управления рисками.

Инструкции:

1. Используйте соответствующие инструменты анализа рисков, такие как матрица вероятности-воздействия или дерево решений.

2. Обоснуйте выбор стратегий управления рисками для каждого выявленного риска.

3. Укажите причины возникновения рисков и их связь с целями проекта.

4. Представьте план управления рисками в виде документа с четкой структурой и логическими связями.

Сроки выполнения:

Установите сроки для каждого этапа разработки плана управления рисками и срок подготовки презентации результатов.

Для успешного выполнения задания по управлению рисками в проекте рекомендуется использовать следующие инструменты:

• Матрица вероятности воздействия

Она позволяет оценить вероятность возникновения риска и его потенциальное воздействие на проект. Риски могут быть разделены на категории в зависимости от их приоритетности для управления.

• Дерево решений

С помощью него можно визуализировать последовательность событий, которые могут привести к возникновению рисков, и определить наилучшие стратегии управления этими рисками.

• SWOT-анализ

Он поможет выявить сильные и слабые стороны проекта, а также возможности и угрозы, которые могут повлиять на его успешное завершение. Это поможет определить основные риски и подходы к управлению ими.

Примеры промтов:

• Предложи пример практического задания по теме «Проектный менеджмент», распиши задание подробно, чтобы было понятно студентам.

• Сформулируй практическое задание для студентов третьего курса программы «Бизнес-анализ», дисциплина «Проектное управление», тема «Управление рисками» в проекте; дай рекомендации, какие инструменты необходимо применять для решения задач.