В отчете представлены исследования применений ИИ, которые могут помочь сформировать будущее образования.

Основные направления развития:

1. Персонализированное и адаптированное обучение: Благодаря недавним достижениям в области больших языковых моделей сложные задачи NLP становятся более выполнимыми при применении готовых алгоритмов, сопровождаемых адаптацией к предметной области. Исследователи в кампусе используют эти модели для разработки приложений на естественном языке, например, чат-ботов для удовлетворения потребностей в подготовке учителей и повышения квалификации учащихся.

2. Науки об обучении: Исследователи используют методы моделирования, чтобы помочь преподавателям понять как отдельные процессы обучения, так и способности различных групп учащихся, стремясь информировать организацию о будущей учебной программе и оценках, которые полезны в сценариях реального времени.

3. Инфраструктура обучения: Инфраструктура, поддерживающая среду для обучения, использует данные и искусственный интеллект не только для обеспечения более персонализированного взаимодействия в классе, но и для того, чтобы предлагать политику, соответствующую потсавленным целям (например, обеспечение выбора школьных заданий, максимизирующих разнообразие).