Bu makalenin bir parçası sonradan başlamaendüstrilerindeki zorlukları çözmek için yeni bilim ve teknolojiden yararlanan şirketler hakkında bir dizi.
Sokrates Platon’a, Platon da Aristo’ya ders verdiğinden beri, insanlık en iyi eğitimin bire bir yetenekli bir eğitimciden alındığını biliyor. Ancak bu pahalı, emek yoğun ve ölçeklendirilmesi zor. Sonuç, bugün yaşadığımız kusurlu sınıf eğitimidir: kalabalık sınıflar, aşırı çalışan ve aşırı yüklenmiş öğretmenler, kaynak eksikliği. Eğitimciler kişisel ilgi için sahip oldukları çok az zamanı ya sınıfın en iyi ve en parlaklarına ya da en alt sıralarına odaklarlar. Geniş orta genellikle kendi haline bırakılır.
Eğitimciler, bu sorunları ele almak için yeni bir araca, yapay zekaya sahip olabilir. İnsan beynindeki nöron ağlarını taklit eden bilgisayar koduna dayalı yenilikçi teknoloji biçimleri, öğrenci performansındaki kalıpları ortaya çıkarabilir ve öğretmenlerin stratejilerini buna göre ayarlamasına yardımcı olabilir. Öğrencilerin çevrimiçi etkileşimde bulunduğu yazılım sistemleri olan “AI Tutors”, her öğrenciye bireysel ilgi göstermeyi ve potansiyel olarak bildiğimiz eğitimi yeniden şekillendirmeyi vaat ediyor.
Bu dönüşüme öncülük eden birkaç şirketten biri, Berkeley’deki California Üniversitesi Haas İşletme Okulu mezunu YJ Jang tarafından Kore’de kurulan bir girişim olan Riiiid’dir (“kurtulmak” olarak telaffuz edilir). Riiiid, iş için İngilizce yeterliliğini ölçen Uluslararası İletişim için İngilizce Testi’ne (TOEIC) yönelik test hazırlık uygulamaları için Asya pazarında zaten güçlü bir varlığa sahiptir. Şimdi Riiiid, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki SAT ve ACT hazırlık pazarına girmek üzere.
Bay Jang bir e-postada “Eğitim, biliş, motivasyon, akran etkileşimi vb. ile yakından ilgili karmaşık bir alandır” diye yazdı. “Zorlu ve zaman alan yinelemeli bir deney süreci için öğrenme bilimi, bilişsel biyoloji, veri bilimi ve diğer ilgili araştırma alanlarından bilgiler alıyoruz – bu nedenle piyasada çok az satıcı var.”
İlk bilgisayar öğretim sistemleri 1960’larda ortaya çıktı ve materyalleri kısa bölümler halinde sunarak öğrencilere sorular sordu ve cevaplar hakkında anında geri bildirim sağladı. Bu sistemlerin pahalı olması ve bilgisayarların her yerde bulunmaması nedeniyle, özellikle araştırma enstitüleri bundan yararlandı.
1970’lerde ve 1980’lerde, kural tabanlı yapay zeka ve bilişsel teori kullanan sistemler başladı. Bu yaklaşımlar, öğrencilere bir problemin her adımında rehberlik ederek uzman bilgi tabanlarından ipuçları sağlar. Ancak kurallara dayalı sistemler, ölçeklenemedikleri için başarısız oldu ve kapsamlı uzmanlık kodlaması pahalı ve sıkıcıydı.
Bay Jang, şu anda Wisconsin-Madison Üniversitesi’nde profesör olan bir arkadaşı Kangwook Lee, onu algoritmaların kendi kendine öğrendiği ve dağlar çizdiği çok daha güçlü bir yapay zeka biçimi olan derin öğrenmeyle tanıştırdığında, Berkeley’de bu tür sistemleri değerlendiriyordu. ondan veriler. Bay Jang, içeriği ve öğrenci davranışını zaman içinde öğrenen sistemlerle derin öğrenmenin sınıfa uygulanabileceğini gördü.
Kore’ye döndü ve 2014’te Riiiid’i kurdu ve burada öğrenci performansını izleyen, sonuçları tahmin eden ve öğrencilerin ilgisini kaybedip iptal etmek üzere olduklarında eksiklikleri tahmin eden bir yapay zeka algoritmaları paketi geliştirmek için bir veri bilimci ekibiyle birlikte çalıştı. Şirket, dünyanın önde gelen makine öğrenimi konferanslarından bazılarında bu çalışmaya katkıda bulunmuştur.
OpenAI’nin Yükselişi
San Francisco merkezli şirket, dünyanın en iddialı yapay zeka laboratuvarlarından biridir. İşte bazı son gelişmelere bir bakış.
Riiiid, teknolojisini doğrulamak ve algoritmalarını iyileştirmek için gereken verileri toplamak amacıyla Santa adlı bir TOEIC sınava hazırlık uygulaması başlattı (Noel Baba, elbette dünyanın her yerindeki çocuklar hakkında veri toplar). Kısa sürede Japonya ve Kore’de en çok satan eğitim uygulamalarından biri haline geldi.
Riiiid, uygulama aracılığıyla öğrenci etkileşimleri hakkında veri topladı ve şu anda dünyanın en büyük halk eğitimi veri kümelerinden biri olan EdNet’i oluşturdu. Ancak Riiiid, AI sistemini daha geniş bir eğitim alanına genellemek için yeterli veri toplamakta zorlanıyor.
Bay Jang, “Yapay zeka ile eğitilebilir, çok modlu verileri farklı öğrenme ortamlarında toplamak zordur” diye yazdı.
Şu anda şirket, verilerin toplanmasının daha kolay olduğu ve sınava hazırlık uygulamaları geliştirmek için dünyanın farklı yerlerindeki eğitim şirketleriyle ortaklık kurduğu 300 milyar dolarlık sınava hazırlık pazarına odaklanıyor. Bu yılın başlarında Riiiid, Kolombiya’daki öğrencilerin ülkenin Sabre 11 kolejine giriş sınavına hazırlanmasına yardımcı olmak için OE Sabre adlı bir uygulamayı başlatmak üzere Casa Grande ile ortaklık kurdu.
Riiiid’in başarısı, girişim sermayesi devi SoftBank’ın Vision Fund II’sinden 175 milyon dolarlık bir yatırım çekerek şirketin finansmanını yaklaşık 250 milyon dolara çıkardı.
Riiiid şimdi SAT ve ACT üniversite giriş sınavları için yapay zeka destekli bir hazırlık platformu sunuyor. Ocak ayında piyasaya sürülecek olan (fiyat açıklanacak) R.test ürünü, standartlaştırılmış sınav sonuçlarını tam bir deneme testi yapmak için gereken sürenin dörtte biri kadar sürede tahmin ediyor. Öğrenciler, 30 soruyu yanıtlayarak zayıflıklarının bir analizini ve AI küratörlüğünde ilgili uygulama sorularından oluşan bir seçki de dahil olmak üzere iyileştirme işaretlerini alırlar. Riiiid, amacın öğrencilerin uygulamayı kullanarak pratik yapmaları ve nihai sonuçlarına biraz güven duyarak gerçek sınava girmeleri olduğunu söylüyor.
Platformun erken bir sürümünü deneyen Gürcistanlı bir anne olan Esther Yi, “Bunu gerçekten beğendim çünkü bir öğretmen tutmak yerine evde kullanabiliyoruz” dedi. R.test analizini özellikle anlamlı buldu. 10. sınıf öğrencim kesinlikle bundan faydalanacak” dedi.
Chicago’da Riiiid’in sistemini deneyen bir lise matematik öğretmeni olan Oscar Torres, önceki test sonuçlarına bağlı olmadan öğrencilerin bilgilerini gerçek zamanlı olarak değerlendirdiği için R.test’i sevdiğini söyledi. “Yapay zeka geliştikçe bizim için daha iyi ve daha güçlü bir kaynak haline geldiğini görüyorum” dedi. “Öğretmenler olarak hataları gerçek zamanlı olarak düzeltmemiz gerekiyor ve yapay zeka bu konuda bize çok yardımcı olabilir.”
Ancak şirketin hedefi, test hazırlığından daha geniş olmaya devam ediyor. Bay Jang, R.test’in veri toplama ve algoritmalarının diğer alanlardaki etkinliğini kanıtlama çabasının bir parçası olduğunu söyledi. Pek çok araştırmacı, öğrenci davranışını takip edebilen, öğrenci bilgilerini takip edebilen ve herhangi bir zamanda öğrenilecek en iyi içeriği seçebilen yeni mimariler ve daha güçlü yapay zeka modelleri geliştirmeye devam ediyor.
“Algoritmalarımız, öğrenci test puanlarını inanılmaz bir doğrulukla, bir tür havuç görevi gören hareketli bir sayıyla tahmin edebilir” dedi. “Daha fazla öğrenci algoritmik önerileri takip ettikçe, tahmin edilen puanları artacaktır.”
Bay Jang, yakında öğretimin artık varsayımlara veya sezgilere değil, verilere dayalı olacağına inanıyor. Ve bu, şirketin en büyük zorluğu olabilir: Gizlilik endişeleri okullarda veri toplamayı karmaşık bir konu haline getirdiğinden, bu verileri toplamanın bir darboğaz olduğunu da sözlerine ekledi. (Riiid, uygulamalarının kullanıcılardan kişisel olarak tanımlanabilir herhangi bir bilgi toplamadığını söylüyor.)
Bu endişeleri gidermek için Riiiid, yapay zekanın eğitimde güvenli ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için karşılaştırma ölçütleri ve standartlar geliştirmek amacıyla eğitim teknolojisi şirketleri, kar amacı gütmeyen kuruluşlar ve derneklerin küresel, sektörler arası bir ittifakı olan EdSAFE AI Alliance’ın kurulmasına yardımcı oldu.
“Rüya,” dedi Bay Jang, “bu algoritmaları, herhangi bir konuyu herhangi bir kişiye, herhangi bir yerden öğretebilecek kapsamlı bir sisteme entegre etmektir.”
Sokrates Platon’a, Platon da Aristo’ya ders verdiğinden beri, insanlık en iyi eğitimin bire bir yetenekli bir eğitimciden alındığını biliyor. Ancak bu pahalı, emek yoğun ve ölçeklendirilmesi zor. Sonuç, bugün yaşadığımız kusurlu sınıf eğitimidir: kalabalık sınıflar, aşırı çalışan ve aşırı yüklenmiş öğretmenler, kaynak eksikliği. Eğitimciler kişisel ilgi için sahip oldukları çok az zamanı ya sınıfın en iyi ve en parlaklarına ya da en alt sıralarına odaklarlar. Geniş orta genellikle kendi haline bırakılır.
Eğitimciler, bu sorunları ele almak için yeni bir araca, yapay zekaya sahip olabilir. İnsan beynindeki nöron ağlarını taklit eden bilgisayar koduna dayalı yenilikçi teknoloji biçimleri, öğrenci performansındaki kalıpları ortaya çıkarabilir ve öğretmenlerin stratejilerini buna göre ayarlamasına yardımcı olabilir. Öğrencilerin çevrimiçi etkileşimde bulunduğu yazılım sistemleri olan “AI Tutors”, her öğrenciye bireysel ilgi göstermeyi ve potansiyel olarak bildiğimiz eğitimi yeniden şekillendirmeyi vaat ediyor.
Bu dönüşüme öncülük eden birkaç şirketten biri, Berkeley’deki California Üniversitesi Haas İşletme Okulu mezunu YJ Jang tarafından Kore’de kurulan bir girişim olan Riiiid’dir (“kurtulmak” olarak telaffuz edilir). Riiiid, iş için İngilizce yeterliliğini ölçen Uluslararası İletişim için İngilizce Testi’ne (TOEIC) yönelik test hazırlık uygulamaları için Asya pazarında zaten güçlü bir varlığa sahiptir. Şimdi Riiiid, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki SAT ve ACT hazırlık pazarına girmek üzere.
Bay Jang bir e-postada “Eğitim, biliş, motivasyon, akran etkileşimi vb. ile yakından ilgili karmaşık bir alandır” diye yazdı. “Zorlu ve zaman alan yinelemeli bir deney süreci için öğrenme bilimi, bilişsel biyoloji, veri bilimi ve diğer ilgili araştırma alanlarından bilgiler alıyoruz – bu nedenle piyasada çok az satıcı var.”
İlk bilgisayar öğretim sistemleri 1960’larda ortaya çıktı ve materyalleri kısa bölümler halinde sunarak öğrencilere sorular sordu ve cevaplar hakkında anında geri bildirim sağladı. Bu sistemlerin pahalı olması ve bilgisayarların her yerde bulunmaması nedeniyle, özellikle araştırma enstitüleri bundan yararlandı.
1970’lerde ve 1980’lerde, kural tabanlı yapay zeka ve bilişsel teori kullanan sistemler başladı. Bu yaklaşımlar, öğrencilere bir problemin her adımında rehberlik ederek uzman bilgi tabanlarından ipuçları sağlar. Ancak kurallara dayalı sistemler, ölçeklenemedikleri için başarısız oldu ve kapsamlı uzmanlık kodlaması pahalı ve sıkıcıydı.
Bay Jang, şu anda Wisconsin-Madison Üniversitesi’nde profesör olan bir arkadaşı Kangwook Lee, onu algoritmaların kendi kendine öğrendiği ve dağlar çizdiği çok daha güçlü bir yapay zeka biçimi olan derin öğrenmeyle tanıştırdığında, Berkeley’de bu tür sistemleri değerlendiriyordu. ondan veriler. Bay Jang, içeriği ve öğrenci davranışını zaman içinde öğrenen sistemlerle derin öğrenmenin sınıfa uygulanabileceğini gördü.
Kore’ye döndü ve 2014’te Riiiid’i kurdu ve burada öğrenci performansını izleyen, sonuçları tahmin eden ve öğrencilerin ilgisini kaybedip iptal etmek üzere olduklarında eksiklikleri tahmin eden bir yapay zeka algoritmaları paketi geliştirmek için bir veri bilimci ekibiyle birlikte çalıştı. Şirket, dünyanın önde gelen makine öğrenimi konferanslarından bazılarında bu çalışmaya katkıda bulunmuştur.
OpenAI’nin Yükselişi
San Francisco merkezli şirket, dünyanın en iddialı yapay zeka laboratuvarlarından biridir. İşte bazı son gelişmelere bir bakış.
Riiiid, teknolojisini doğrulamak ve algoritmalarını iyileştirmek için gereken verileri toplamak amacıyla Santa adlı bir TOEIC sınava hazırlık uygulaması başlattı (Noel Baba, elbette dünyanın her yerindeki çocuklar hakkında veri toplar). Kısa sürede Japonya ve Kore’de en çok satan eğitim uygulamalarından biri haline geldi.
Riiiid, uygulama aracılığıyla öğrenci etkileşimleri hakkında veri topladı ve şu anda dünyanın en büyük halk eğitimi veri kümelerinden biri olan EdNet’i oluşturdu. Ancak Riiiid, AI sistemini daha geniş bir eğitim alanına genellemek için yeterli veri toplamakta zorlanıyor.
Bay Jang, “Yapay zeka ile eğitilebilir, çok modlu verileri farklı öğrenme ortamlarında toplamak zordur” diye yazdı.
Şu anda şirket, verilerin toplanmasının daha kolay olduğu ve sınava hazırlık uygulamaları geliştirmek için dünyanın farklı yerlerindeki eğitim şirketleriyle ortaklık kurduğu 300 milyar dolarlık sınava hazırlık pazarına odaklanıyor. Bu yılın başlarında Riiiid, Kolombiya’daki öğrencilerin ülkenin Sabre 11 kolejine giriş sınavına hazırlanmasına yardımcı olmak için OE Sabre adlı bir uygulamayı başlatmak üzere Casa Grande ile ortaklık kurdu.
Riiiid’in başarısı, girişim sermayesi devi SoftBank’ın Vision Fund II’sinden 175 milyon dolarlık bir yatırım çekerek şirketin finansmanını yaklaşık 250 milyon dolara çıkardı.
Riiiid şimdi SAT ve ACT üniversite giriş sınavları için yapay zeka destekli bir hazırlık platformu sunuyor. Ocak ayında piyasaya sürülecek olan (fiyat açıklanacak) R.test ürünü, standartlaştırılmış sınav sonuçlarını tam bir deneme testi yapmak için gereken sürenin dörtte biri kadar sürede tahmin ediyor. Öğrenciler, 30 soruyu yanıtlayarak zayıflıklarının bir analizini ve AI küratörlüğünde ilgili uygulama sorularından oluşan bir seçki de dahil olmak üzere iyileştirme işaretlerini alırlar. Riiiid, amacın öğrencilerin uygulamayı kullanarak pratik yapmaları ve nihai sonuçlarına biraz güven duyarak gerçek sınava girmeleri olduğunu söylüyor.
Platformun erken bir sürümünü deneyen Gürcistanlı bir anne olan Esther Yi, “Bunu gerçekten beğendim çünkü bir öğretmen tutmak yerine evde kullanabiliyoruz” dedi. R.test analizini özellikle anlamlı buldu. 10. sınıf öğrencim kesinlikle bundan faydalanacak” dedi.
Chicago’da Riiiid’in sistemini deneyen bir lise matematik öğretmeni olan Oscar Torres, önceki test sonuçlarına bağlı olmadan öğrencilerin bilgilerini gerçek zamanlı olarak değerlendirdiği için R.test’i sevdiğini söyledi. “Yapay zeka geliştikçe bizim için daha iyi ve daha güçlü bir kaynak haline geldiğini görüyorum” dedi. “Öğretmenler olarak hataları gerçek zamanlı olarak düzeltmemiz gerekiyor ve yapay zeka bu konuda bize çok yardımcı olabilir.”
Ancak şirketin hedefi, test hazırlığından daha geniş olmaya devam ediyor. Bay Jang, R.test’in veri toplama ve algoritmalarının diğer alanlardaki etkinliğini kanıtlama çabasının bir parçası olduğunu söyledi. Pek çok araştırmacı, öğrenci davranışını takip edebilen, öğrenci bilgilerini takip edebilen ve herhangi bir zamanda öğrenilecek en iyi içeriği seçebilen yeni mimariler ve daha güçlü yapay zeka modelleri geliştirmeye devam ediyor.
“Algoritmalarımız, öğrenci test puanlarını inanılmaz bir doğrulukla, bir tür havuç görevi gören hareketli bir sayıyla tahmin edebilir” dedi. “Daha fazla öğrenci algoritmik önerileri takip ettikçe, tahmin edilen puanları artacaktır.”
Bay Jang, yakında öğretimin artık varsayımlara veya sezgilere değil, verilere dayalı olacağına inanıyor. Ve bu, şirketin en büyük zorluğu olabilir: Gizlilik endişeleri okullarda veri toplamayı karmaşık bir konu haline getirdiğinden, bu verileri toplamanın bir darboğaz olduğunu da sözlerine ekledi. (Riiid, uygulamalarının kullanıcılardan kişisel olarak tanımlanabilir herhangi bir bilgi toplamadığını söylüyor.)
Bu endişeleri gidermek için Riiiid, yapay zekanın eğitimde güvenli ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için karşılaştırma ölçütleri ve standartlar geliştirmek amacıyla eğitim teknolojisi şirketleri, kar amacı gütmeyen kuruluşlar ve derneklerin küresel, sektörler arası bir ittifakı olan EdSAFE AI Alliance’ın kurulmasına yardımcı oldu.
“Rüya,” dedi Bay Jang, “bu algoritmaları, herhangi bir konuyu herhangi bir kişiye, herhangi bir yerden öğretebilecek kapsamlı bir sisteme entegre etmektir.”