Революция в образовании долгое время буксовала на месте, несмотря на цифровизацию. Пока финтех и медицина осваивали нейросети, обучение оставалось консервативным и фрагментированным. Дэвид И и Йохан Ли из Riiid Labs рассказывают, как ИИ-тьюторство может заменить многочасовые тесты минутным анализом и обеспечить персонализированный подход для каждого ученика в мире.
🎓 Демократизация и цели Riiid Labs 2:05
Компания Riiid Labs, базирующаяся в Кремниевой долине, является глобальной штаб-квартирой корейского стартапа Riiid. По словам генерального директора Riiid Labs Дэвида И, их миссия заключается в демократизации образования через персонализацию обучения для любого человека с доступом в интернет .
Дэвид И пришел в сферу образования после работы в Корпусе мира в Китае и руководства азиатскими подразделениями крупных образовательных компаний, таких как ACT и K12.com . Он отмечает, что образование — это одновременно самая благородная и самая «грязная» сфера, так как она часто перегружена политикой, личными амбициями учителей и финансовыми интересами .
Йохан Ли, руководитель отдела стратегии Riiid Labs, имеет академический бэкграунд в нейробиологии и геномике (PhD в UCLA). До присоединения к стартапу он работал в Booz Allen Hamilton и Google Brain, занимаясь внедрением систем машинного обучения в медицину и оборону .
Основные проблемы современного образования, которые выделяют спикеры:
- Диспропорция ресурсов: В США наблюдается неравенство доступа, в Азии — «перегрев» и избыточные траты, в Африке и Латинской Америке — критически низкий уровень грамотности .
- Стагнация системы: Несмотря на то, что математика и науки везде изучаются примерно одинаково, методы оценки (тесты типа SAT или ACT) не менялись десятилетиями .
⏱️ От трехчасовых экзаменов к минутным прогнозам 7:04
Ключевая технология Riiid позволяет сократить время прохождения диагностического теста с трех часов до 10 минут . При этом точность предсказания итогового балла студента достигает 98% .
По мнению Дэвида И, стандартизированные экзамены в их нынешнем виде бесполезны, так как они представляют собой лишь «снимок» мгновения, к которому ученики годами натаскиваются . Вместо этого Riiid предлагает концепцию непрерывного микро-оценивания.
Преимущества ИИ-оценивания:
- Формирующее обучение: Оценка становится не «приговором» (учил/не учил), а инструментом навигации. Система понимает, где ученик слаб, когда он устает и какой вопрос он, скорее всего, выберет неверно еще до того, как он нажмет на кнопку .
- Мотивация: Когда ученик видит, как его прогнозный балл меняется с «C» на «C+» после выполнения конкретных рекомендаций, это создает петлю положительной обратной связи .
- Беспристрастность: ИИ нейтрален и бесконечно терпелив, что исключает субъективные факторы и неуверенность учителей-людей .
Флагманским продуктом компании является мобильное приложение Santa TOEIC (для подготовки к экзамену по английскому языку для профессиональной коммуникации), активное в Японии, Корее и Вьетнаме .
🧠 Семейство алгоритмов и открытые данные 30:33
Одной из главных проблем ИИ в образовании спикеры называют замкнутость данных. Йохан Ли утверждает, что «для человечества постыдно», когда небольшой стартап владеет крупнейшим в мире открытым датасетом образовательных взаимодействий .
В 2020 году компания выпустила EdNet — базу данных, содержащую более 130 миллионов взаимодействий 783 тысяч студентов . На базе этого датасета был запущен конкурс на Kaggle с призовым фондом в $100 000, в котором приняли участие более 2500 команд и 28 гранд-мастеров Kaggle (это каждый седьмой гранд-мастер в мире) .
Технологический стек Riiid включает около шести основных семейств алгоритмов :
- Collaborative Filtering: Использовался на ранних этапах для рекомендаций по аналогии с другими пользователями .
- RNN и LSTM: Пришли на смену фильтрации, показав значительный рост вовлеченности и точности прогнозов .
- Трансформеры: Модели с механизмом внимания (multi-head attention), адаптированные из наработок Google Brain, позволили значительно ускорить обучение и эффективно работать с неразмеченными данными (проблема «холодного старта») .
🌍 Социальная ответственность и «траектория в тюрьму» 21:12
Riiid активно сотрудничает со Стэнфордским проектом SMILE (Stanford Mobile Inquiry-based Learning Environment). Идея заключается в том, что искусственный интеллект может оценивать креативность и критическое мышление ребенка не по ответам, а по качеству вопросов, которые он задает .
Компания также ведет переговоры с государственными структурами о замене национальных экзаменов системой непрерывного обучения. Один из самых резонансных кейсов, упомянутых Дэвидом И, связан с запросом от властей одного из штатов США :
- Прогнозирование асоциального поведения: На основе данных о грамотности в третьем классе ИИ может предсказать вероятность попадания ребенка в тюрьму в будущем.
- Раннее вмешательство: По мнению Дэвида, это не инструмент клеймления, а возможность выявить проблемы на ранней стадии и изменить траекторию жизни ребенка через адресную поддержку .
📱 Образование в эпоху смартфонов и этика 39:12
Спикеры признают, что для «поколения большого пальца» (thumb generation) смартфон всегда был отвлекающим фактором. Однако Riiid стремится превратить его в инструмент обучения, используя «подталкивания» (nudges): система может предложить решить пару задач, пока ребенок ждет ужина .
Йохан Ли уделяет особое внимание этике и приватности данных:
- Право быть забытым: Студенты и родители должны иметь полный контроль над своими данными и возможность их удаления .
- Прозрачность: Важно, чтобы ИИ-оценка не превратилась в «черный ящик», который мешает поступлению в вуз из-за прошлых ошибок. Система должна помогать расти, а не создавать новые формы неравенства .
Компания позиционирует себя не как конкурент традиционным школам, а как технологический партнер для издательств, правительств и учителей, предоставляющий им инструменты персонализации «под ключ» .
