Школы и университеты осваивают технологию, которая приспосабливает образовательный контент к уровню способностей учеников и студентов и вытесняет педагога-лектора из учебной аудитории за ненужностью. Но хорошо ли это?
Когда осенью прошлого года Арниция Хокинз (Arnecia Hawkins} поступила в Университет штата Аризона, она не думала, что становится добровольцем-испытателем в эксперименте по модернизации высшего образования в США. Однако к концу весеннего семестра она все еще обучалась математике за компьютером. В тихой, прекрасно оборудованной лаборатории в городе Темпе, на территории университетского кампуса, она вместе со студенткой второго курса по имени Джессика решала задачи на расчет аннуитетных платежных схем. Пользуясь программным интерфейсом, они могли загружать и просматривать тексты и видео, лабораторные и контрольные работы, работая в удобном для себя темпе. По ходу дела ответы на задачи вместе с ворохом данных о том, каким путем студентки пришли к этим решениям, переправлялись на удаленные серверы. Прогнозирующие алгоритмы, разработанные командой специалистов по структурам данных, сравнивали эту статистику с данными, полученными от десятков тысяч других студентов. Эти алгоритмы должны были определить, что изучала Хокинз. с какими трудностями она сталкивалась, к каким темам ей следовало бы перейти дальше и как в точности она должна их изучать.
Компьютер вместо педагога — к такой замене Хокинз привыкла не сразу. «Не буду врать: поначалу меня это здорово раздражало», — говорит она. Такая организация обучения была в новинку и для ее преподавателя математики Дэвида Хекмана (David Heckman). Он привык вести занятия в группе, но ему также приходилось исполнять роль блуждающего наставника, реагируя на поднятые руки и дополнительно объясняя студентам те вопросы, на которых они спотыкались. Вскоре, однако, обе стороны разглядели некоторые преимущества. Студентке Хокинз понравилось учиться в приемлемом для нее темпе и заниматься в удобное время — либо в компьютерном классе, либо за ноутбуком. А Хекману стало легче следить за успехами студентов. Ему было достаточно открыть программную панель, чтобы в мельчайших деталях увидеть, как идут дела у каждого из студентов: кто успевает, кто не очень, и даже кто над чем работает в данное время. Хекман говорит, что читать лекции ему нравится больше, но, кажется, он все же привыкает к новой системе. Преподаватели получили одно несомненное преимущество: компьютер ставит за них большинство оценок.
В конце семестра Хокинз, закончив изучать, возможно, свой последний математический курс по программе колледжа, окинет взглядом свой опыт и решит, что машинное обучение, вещь пока что новая и неоднозначная, — это «нормальный» способ учебы в колледже. «А что, у нас здесь еще остались обычные занятия по математике?» — спросит она.
Большие данные управляют образованием
Решение перейти к компьютерному обучению было принято Университетом штата Аризона по необходимости, по крайней мере отчасти. Имея более 70 тыс. студентов, он представляет собой крупнейший государственный университет в Соединенных Штатах. Как и прочие учебные заведения на любом уровне образовательной системы США, он переживает период мучительных перемен. За последние пять лет университет потерял половину госфинансирования. Зато набор увеличивается, при этом пугающе большое число новых студентов имеют такую слабую подготовку, что не справляются с учебными курсами на уровне колледжа.
«Хлынул огромный поток желающих получить образование людей; мы никогда прежде не обучали студентов в таком количестве, — говорит декан математического факультета Университета штата Аризона Эл Боггис (Al Boggess). — Политики говорят: "Учите их! Требуется корректирующее обучение? Придумайте что-нибудь. Но мы хотим, чтобы вы их выпустили через четыре года. И, кстати, ваше финансирование урезается"».
Два года назад администрация университета начала думать, как бы эффективнее «дотянуть» студентов до стандарта базового общего образования, особенно по таким предметам, из-за которых они толпами бросают учебу, — по той же математике. И через несколько месяцев после того, как руководство услышало рекламное выступление Хосе Феррейры (Jose Ferreira), основателя и президента недавно созданной нью-йоркской компании по адаптивному обучению Knewton, Университет штата Аризона сделал решительный шаг. Той же осенью, без какого-либо обсуждения или предупреждения, вуз отправил 4,7 тыс. студентов на компьютерные курсы математики. Уже в прошлом году около 50 преподавателей обучали 7,6 тыс студентов трем математическим дисциплинам начального уровня с использованием программного обеспечения, разработанного фирмой Knewton. А к началу занятий в 2014 г. университет планирует адаптировать еще шесть предметов, за год пополнив ряды студентов на адаптивном обучении на 19 тыс. человек. (В мае фирма Knewton объявила о партнерстве с компанией Macmillan Education, сестринской компанией Scientific American.)
Университет штата Аризона — один из первых и наиболее смелых вузов, которые ввели систему машинного обучения, адаптированного к индивидуальным качествам студента. Однако образовательные учреждения всех уровней уже используют аналогичные возможности, чтобы справиться с растущим набором учащихся, бюджетными сокращениями и повышенными требованиями к успеваемости. Государственные начальные и средние школы в 45 штатах и округе Колумбия спешат ввести новые, более высокие образовательные стандарты по гуманитарным предметам и математике, преподаваемым на английском языке. Это так называемые общегосударственные стандарты единого ядра, для реализации которых школам понадобятся новые обучающие пособия и контрольно-измерительные материалы. Около половины контрольных работ будет проводиться онлайн в адаптивном режиме, т.е. компьютер будет подбирать задания в соответствии с уровнем каждого школьника. Школы экспериментируют с целым набором других адаптивных инструментов от программ, обучающих арифметике и чтению в начальных школах, до «тестирующих механизмов», которые помогают старшеклассникам подготовиться к экзаменам по системе Advanced Placement с целью дальнейшего поступления в университет.
Эта технология приживается и за рубежом. Раз в три года Организация экономического содействия и развития проводит среди 15-летних подростков (более чем в 70 странах мира) тестирование в рамках Международной программы по оценке образовательных достижений учащихся (PJSA). В 2015 г. варианты этого теста будут включать адаптивные компоненты для оценки навыков, с трудом поддающихся измерению, таких как умение работать в команде. Сторонники адаптивного обучения говорят, что развитие информационных технологий в конце концов даст каждому студенту возможность перейти на индивидуальное обучение по приемлемой цене — и отказаться от типовой модели обучения, которая последние два века доминировала в западной системе образования. Критики заявляют, что нетрадиционное обучение, а именно обучение под руководством компьютера угрожает превратить школы в образовательный конвейер. Они считают, что из-за растущей информатизации образование неоправданно отдается на откуп частным компаниям, которые навязывают педагогам и учащимся свои программные продукты под соусом «реформы». Компьютер еле-еле справляется с такими сложными по общему мнению задачами, как выявление сильных и слабых сторон ученика, подбор учебных материалов и методик, соответствующих уровню каждого обучающегося. Зато обычным учителям в течение сотен лет прекрасно это удавалось. Вместо того чтобы перекладывать такую работу на компьютер, говорят оппоненты, следует вкладывать больше ресурсов в подготовку и поиск хороших педагогов, в создание таких условий, чтобы одаренные учителя не уходили из профессии.
Компании-разработчики систем адаптивного обучения утверждают, что у них лишь одна цель — обеспечить лучшее будущее для американских детей. Однако никто не станет отрицать, что эта сфера потенциально прибыльна. Десятки фирм рвутся на бурно растущий рынок образовательных технологий. Сегодня в этой индустрии вращаются миллиарды долларов. Около 20% учебных материалов, используемых едиными образовательными комплексами К-12 (т.е. школами полного цикла — от детсада до 12-го класса), уже предоставляется в цифровом виде, говорит Адам Ньюман (Adam Newman), партнер-основатель фирмы по анализу рынка Education Growth Advisors. Хотя программы адаптивного обучения занимают лишь небольшую долю на рынке компьютерных программ (интегрированные школы типа К-12 тратят на них около $50 млн), их продажи могут быстро расти. Ньюман считает, что концепция адаптивности хорошо принимается в школах полного цикла. «Там годами уделяли внимание дифференцированному обучению, — говорит он. — Дифференцированное обучение, даже без использования информационных технологий, — это форма адаптации».
Руководство вузов тоже свыкается с идеей адаптивности. Согласно недавнему совместному исследованию компании Gallup и сетевого издания Inside Higher Ed, пишущего на темы высшего образования, 66% опрошенных президентов колледжей считают адаптивное обучение и адаптивные технологии тестирования перспективными. Фонд Билла и Мелинды Гейтс запустил Программу ускоренного развития рынка адаптивного обучения и планирует выдать десять грантов по $100 тыс. американским колледжам и университетам на развитие адаптивных курсов, на которые в течение учебного года (трех семестров) запишутся по меньшей мере 500 студентов. «Я предвижу, что в долгосрочном плане — через 20 лет — практически любой курс будет иметь тот или иной адаптивный компонент», — говорит эксперт по цифровым технологиям в образовании из Северо-Восточного университета Питер Стоукс (Peter Stokes). Применить практические исследования и когнитивные науки к образованию так, как это еще никогда не делалось, — это прекрасная перспектива, считает он. Лишь небольшой процент педагогов, особенно в высшем образовании, специально обучался преподаванию, говорит Стоукс. «Мы работаем, полагая, что работаем правильно. Но когда дело доходит до научной оценки нашей деятельности, понимаешь, что некоторые методики нашей работы объективно ни на чем не основаны».
Наука адаптивности
В общем и целом термин «адаптивный» относится к интерфейсу, обеспечивающему машинное обучение. Программа постоянно оценивает мыслительные навыки студента и автоматически подбирает учебный материал. Впрочем, неудивительно, что конкуренты яростно спорят, чей продукт претендует на звание подлинно адаптивного. Некоторые говорят, что тестирующая программа, которая всего лишь выбирает следующий вопрос в зависимости от того, получен ли правильный ответ на предыдущий, сегодня, в 2013 г., не может считаться вполне адаптивной, поскольку ее алгоритм построен на простейшей двоичной логике. Следовательно, адаптивность требует создания психометрического профиля каждого пользователя и непрерывной подстройки к его компетенции, которая меняется в процессе обучения. Чтобы этого добиться, разработчики адаптивного программного продукта должны в первую очередь составить схему связей между всеми понятиями, которые используются в данном фрагменте учебного материала. После этого каждый раз, когда студент просматривает видео, читает пояснение, решает задачу или пишет контрольную, на сервер поступает информация о том, насколько успешно работает студент, насколько удачно подобран для него контент и т.д. Затем запускаются алгоритмы, сравнивающие этого студента с тысячами или даже миллионами других. Неизбежно проявятся шаблонные ситуации. Не исключено, что студентам с некими общими психометрическими характеристиками не даются одни и те же темы. Программа будет знать, что больше подходит студентам с данным психотипом, и подберет для них соответствующий материал. Имея в распоряжении миллиарды цифровых «подсказок», собранных с миллионов студентов, и обладая достаточной вычислительной мощностью и базами знаний, эти алгоритмы смогут выполнить любой тип прогнозирования — вплоть до указания, что степенные функции вам лучше всего изучать с 09:42 до 10:03.
Они должны уметь также предсказывать, как наилучшим образом помочь вам усвоить изучаемый материал. Ульрик Юул Кристенсен (Ulrlk Juul Christensen), генеральный директор Area9, компании-разработчика программных комплексов по анализу данных, чья продукция лежит в основе адаптивных курсов под брендом LearnSmart, выпускаемых фирмой McGraw-Hill, подчеркивает, что его компания учитывает в своих разработках феномен затухания памяти. Сегодня более 2 млн студентов пользуются адаптивными приложениями LearnSmart для изучения десятков предметов — как самостоятельно, так и в рамках учебных курсов. Как показывают исследования, студенты (как, впрочем, и любой из нас) лучше всего запоминают новое слово или понятие, если, однажды выучив его, они затем повторяют его именно в тот момент, когда оно только-только начинает забываться. Обучающие программы от компании Area9 используют алгоритмы, строящие кривые затухания памяти для каждого уникального пользователя. Такая программа напомнит студенту о выученном на прошлой неделе факте как раз тогда, когда эта информация готова навсегда выскочить из памяти. Немногие педагоги смогут похвастаться такого рода предвидением. Тем не менее Кристенсен отвергает идею о том, что компьютеры смогут когда-либо заменить учителей. «Полагаю, мы не настолько глупы, чтобы целиком доверить машине образование наших детей», — говорит он.
Негативная реакция
В марте Джеральд Конти (Gerald J. Conti), преподаватель общественных наук из средней школы Уэстхилла в Сиракьюс, штат Нью-Йорк, разместил на свой странице в Facebook язвительное заявление об увольнении, которое стало сенсацией и мгновенно разошлось в Сети подобно вирусу. «В погоне за источниками федеральных налогов, — писал он, — наши законодатели предают нас, продавая наших детей частным компаниям, таким как Pearson Education (крупнейший издатель учебных пособий, сотрудничает с фирмой Knewton в разработке программных продуктов). Авторитет моей профессии подрывается всеобщей атмосферой недоверия, которая не позволяет учителям разрабатывать и проводить собственные тесты и контрольные работы (которые теперь именуются "типовыми вариантами оценки успеваемости") или ставить своим ученикам оценки на экзаменах». Конти уверен, что концепция больших данных (Big Data) ведет не к доступному персонифицированному обучению, а к образовательной монокультуре: «Наука, технология, инженерное дело и математика правят бал, и “управляемое данными" образование стремится лишь к унификации, стандартизации, тестированию и зомби-подобной приверженности пустому, но универсальному "единому ядру"».
Письмо Конти — лишь один из примеров растущего недовольства реформой образования, ориентированной на цифровые технологии и ставящей во главу угла тестирование. В январе учителя из средней школы Гарфилда в Сиэтле проголосовали за бойкот теста Measures of Academic Progress (MAP), проводимого в школьных округах по всей стране для оценки успеваемости учащихся. После стычки с начальником окружного управления образования и школьным советом учителя продолжили бойкот, который вскоре перекинулся на другие школы Сиэтла. Педагоги из Чикаго и других городов провели акции протеста в их поддержку. В середине мая было объявлено, что средние школы Сиэтла могут по желанию отказаться от теста МАР, заменив его другой формой оценки.
Поборники обучения, управляемого данными, могли бы с легкостью отбить эти атаки, если бы однозначно доказали, что их методики работают лучше традиционных. Но у них нет таких доказательств, по крайней мере, пока. Как пишет Даррелл Уэст (Darrell М. West), сторонник адаптивного обучения и создатель Центра поддержки инновационных технологий при Институте Брукингса, опытные данные об эффективности таких методик «предварительны и субъективны». Любой достоверный анализ адаптивного обучения потребовал бы выделить все возможные переменные и объяснить их динамику: растет или уменьшается число учащихся в группе; случился ли переход к «перевернутому» типу занятий (т.е. когда домашнюю работу студенты делают в классе, а лекции слушают на видео в удобное для себя время); как предоставляется учебный материал — в форме видео, текстов или игр, и т.д. По данным Университета штата Аризона, 78% студентов. изучавших математику с помощью экспериментальной технологии фирмы Knewton, успешно сдали экзамен по курсу — это на 22% больше, чем прежде. Впрочем, вполне возможно, что таких студентов становится больше не благодаря новой технологии, а вследствие изменения в правилах: теперь университет разрешает студентам пересдать экспериментальный курс математики или растянуть его изучение на два семестра, но без двойной платы за обучение.
Даже если сторонники адаптивного обучения докажут, что эта технология просто замечательна, им все же придется реагировать на опасения, связанные с проблемой конфиденциальности. Похоже, множество людей раздражены навязчивым сбором психометрической информации. Вспомним, какое негодование в начале этого года вызывало внедрение технологии inBloom. По сути дела, inBloom предлагает дистанционное цифровое хранилище информации об учащихся — имена, адреса, номера телефонов. посещаемость, оценки, справки о состоянии здоровья — в таком формате, который позволяет сторонним приложениям в образовательной системе обращаться к этим данным. Когда, запустив в феврале inBloom, компания-разработчик объявила о партнерстве со школьными округами в девяти штатах, родители пришли в ярость. Поползли тревожные слухи о создании «общенациональной базы данных» с информацией о школьниках. Критики говорили, что посредством inBloom школьные округа выдают конфиденциальную информацию о детях частным компаниям, желающим нажиться на решении несуществующей проблемы. С тех пор шесть из девяти упомянутых штатов вышли из проекта.
Такая реакция могла бы показаться чрезмерной, но справедливости ради надо отметить, что поборники адаптивного обучения уже поговаривают о цифровом досье учащегося, которое будет сопровождать его на протяжении всего курса обучения и даже по его окончании. Год назад инициаторы кампании в поддержку реформы образования «Электронное обучение — сегодня!» опубликовали документ, в котором предлагается завести на каждого дошкольника «информационный ранец» — электронный табель успеваемости, с которым дети будут переходить из класса в класс. В первый день учебного года дети будут приходить в школу с таким «ранцем», в нем будут храниться «данные об их образовательных предпочтениях, мотивациях, личных достижениях и подробное описание успеваемости за все время обучения». Когда придет время поступать в колледж или искать работу, оценки из «информационного ранца» можно было бы использовать в качестве анкетных данных. Что-то подобное уже делается в Японии: там для менеджеров стало обычным делом указывать в резюме оценку по адаптивному машинному курсу английского языка iKnow.
Это не тест
Далеко не ясно, хватит ли усилий обеспокоенных родителей и обиженных педагогов, чтобы остановить наступление больших данных на образование. «Жизнь такова, что нам придется переходить на адаптивное обучение, — говорит Эва Бейкер (Eva Baker), директор Центра по изучению методик оценивания при Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе. — Оно не будет довеском к образованию, оно будет значительной его частью. Адаптивное обучение займет подобающее ему место, в частности потому, что будет дешевле привычного профессионального образования».
Это не значит, что учителя больше не будут нужны или что школы все больше начнут полагаться только на машинное тестирование. Может случиться как раз противоположное. Достаточно углубленное тестирование неотделимо от преподавания. В классе с полностью адаптивным обучением успехи учащихся будут отслеживаться в непрерывном режиме. Каждый удар по клавишам клавиатуры, каждое нажатие кнопки мыши будет дополнять индивидуальный профиль ученика. Судьбоносные экзамены могут постепенно отмереть, их заменит интегральная оценка, полученная в результате непрерывного мониторинга.
Но задолго до того, как это произойдет, смена поколений, возможно, сделает машинные методы преподавания и контроля, которые сегодня кажутся столь чуждыми, обычным делом, каковым они стали для Арниции Хокинз и ее однокашников из Университета штата Аризона. Да и педагоги успокоятся. Заместитель исполнительного проректора Университета штата Аризона Фил Реджиер (Phil Regier) полагает, что они по крайней мере привыкнут: «Думаю, значительное большинство преподавателей скажут, что это был шаг в правильном направлении. И, кроме того, через три года 80% из них вряд ли придумают что-то еще».
(c) Сет Флетчер