из 115 AI решений для 9 отраслей, которые уже приносят прибыль компаниям!
Посмотрите все решения в нашем боте
Искусственный интеллект в обучении
В этой статье мы рассмотрим ключевые тенденции в сфере EdTech на 2024 год, оценим преимущества и недостатки использования ИИ в образовании, а также приведем успешные примеры внедрения искусственного интеллекта ведущими компаниями
Согласно данным Global Market Insights, рынок ИИ в образовании к 2022 году достиг 4 миллиардов долларов, и прогнозируется, что его рост составит более 10% ежегодно вплоть до 2032 года. Искусственный интеллект в обучении открывает новые горизонты, предоставляя образовательным учреждениям возможности для улучшения учебного процесса и достижения более высоких результатов.
Новейшие тенденции использования искусственного интеллекта в образовании
Рынок EdTech является высококонкурентным, и внедрение искусственного интеллекта в обучении стало необходимым шагом для компаний, стремящихся адаптироваться к изменяющимся условиям после пандемии. В 2024 году наблюдаются несколько ключевых тенденций, которые определяют развитие образования с использованием искусственного интеллекта.
Содержание
Согласно данным Global Market Insights, рынок ИИ в образовании к 2022 году достиг 4 миллиардов долларов, и прогнозируется, что его рост составит более 10% ежегодно вплоть до 2032 года. Искусственный интеллект в обучении открывает новые горизонты, предоставляя образовательным учреждениям возможности для улучшения учебного процесса и достижения более высоких результатов.
Новейшие тенденции использования искусственного интеллекта в образовании
Рынок EdTech является высококонкурентным, и внедрение искусственного интеллекта в обучении стало необходимым шагом для компаний, стремящихся адаптироваться к изменяющимся условиям после пандемии. В 2024 году наблюдаются несколько ключевых тенденций, которые определяют развитие образования с использованием искусственного интеллекта.
Персонализированный подход в обучении с помощью нейросетей
Одной из самых значимых тенденций является персонализация обучения с помощью нейросетей. Искусственный интеллект в обучении позволяет создавать адаптивные программы, которые учитывают индивидуальные особенности каждого ученика: его знания, темп обучения и предпочтения. Нейросети для обучения анализируют успехи студентов и предлагают задания, которые наилучшим образом соответствуют их уровню. Это повышает вовлеченность студентов и улучшает их результаты, поскольку каждый ученик может обучаться в своем собственном ритме, получая поддержку и обратную связь в реальном времени.
Аналитика учебного прогресса и данных пользователей
Использование искусственного интеллекта в образовании также позволяет проводить глубокий анализ учебных данных. ИИ в обучении выявляет, как студенты осваивают материал, с какими трудностями они сталкиваются, и как можно улучшить их процесс обучения. Аналитика помогает прогнозировать успехи студентов, предлагать индивидуальные задания и корректировать учебные планы для достижения наилучших результатов. Это приводит к созданию действительно персонализированных учебных планов, учитывающих потребности и возможности каждого учащегося.
Виртуальная и дополненная реальность с использованием нейросетей в обучении
Технологии виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности становятся всё более популярными в сфере образования. Нейросети для обучения интегрируются с VR и AR, создавая интерактивные учебные среды, которые делают процесс обучения более увлекательным и эффективным. Такие технологии особенно полезны для детей, которым трудно удерживать внимание в традиционной учебной среде. VR и AR позволяют студентам исследовать сложные понятия, такие как структура ДНК или исторические события, в интерактивной форме, что значительно улучшает усвоение материала.
В качестве примера можно привести программу Google Expeditions, которая позволяет студентам изучать анатомию растений и животных, исследовать музеи, исторические памятники и даже погружаться в виртуальные подводные миры. Хотя такие технологии требуют значительных инвестиций, их потенциал для улучшения учебного процесса огромен.
Активное внедрение ИИ чат-ботов в образовательные процессы
Искусственный интеллект для обучения также активно используется в чат-ботах, которые становятся важными цифровыми помощниками в образовательных платформах. ИИ чат-боты могут мгновенно отвечать на вопросы студентов, предоставлять круглосуточную поддержку и даже помогать управлять административными задачами. Они выполняют широкий спектр функций, от предоставления объяснений сложных понятий до предложения персонализированных советов по учебе и напоминаний о важных датах.
Использование ИИ в образовании через чат-боты имеет множество преимуществ:
Мгновенные ответы: Чат-боты предоставляют студентам доступ к информации в любое время суток, что особенно важно для тех, кто учится по гибкому графику.
Персонализированное обучение: Анализируя данные о поведении студентов, ИИ адаптирует учебные материалы и рекомендации в соответствии с индивидуальными потребностями каждого учащегося.
Международное образование: Чат-боты с поддержкой нескольких языков позволяют образовательным учреждениям расширять свою аудиторию, обеспечивая качественную поддержку студентам из разных стран.
Снижение затрат: Внедрение чат-ботов на основе искусственного интеллекта позволяет сократить операционные расходы, уменьшая потребность в большом количестве преподавателей и административного персонала.
Сбор данных: Чат-боты собирают данные о поведении и успехах студентов, предоставляя образовательным учреждениям ценную аналитику для оптимизации учебных программ и процессов.
Примеры успешных интеграций ИИ ботов
Задача: ML-модель анализирует поведение пользователя, включая историю просмотров и предпочтения, и на основе этих данных, а также сопоставления с поведением других пользователей, предлагает персонализированные рекомендации видео-уроков.
Результат: Среднее время, проведенное на сайте, увеличилось на 6 минут, а конверсия выросла на 7%.
Применение искусственного интеллекта в образовании имеет как свои преимущества, так и определенные вызовы, которые необходимо учитывать при интеграции этих технологий в учебные процессы.
Преимущества ИИ в образовании
Повышение успеваемости: Инструменты на базе ИИ помогают студентам лучше усваивать сложные концепции, что в конечном итоге приводит к повышению процента успешных выпускников.
Эффективность процессов:Искусственный интеллект автоматизирует рутинные задачи, такие как оценка заданий, что позволяет преподавателям сосредоточиться на более важных аспектах учебного процесса.
Экономическая эффективность:ИИ в обучении может значительно снизить затраты на образовательные ресурсы, особенно в условиях дистанционного обучения, где физические ресурсы ограничены.
Недостатки и вызовы ИИ в обучении
Надежность данных: Использование ИИ может привести к распространению неточных или устаревших данных, если не уделять должного внимания качеству и актуальности учебных материалов.
Ограничения базовых версий: Некоторые решения на базе ИИ, такие как ChatGPT, могут иметь ограниченные возможности в базовых тарифах, что сказывается на их производительности и качестве.
Безопасность данных: Вопросы конфиденциальности и безопасности данных становятся особенно актуальными при использовании ИИ в образовании, поскольку обработка личной информации студентов требует особой осторожности и защиты.
Искусственный интеллект в образовании и нейросети продолжают развиваться, открывая новые возможности для улучшения образовательных процессов. Хотя внедрение ИИ в обучении связано с определенными вызовами, его преимущества очевидны. Эти технологии могут значительно повысить качество образования, сделать его более доступным и персонализированным, адаптированным под потребности современных студентов. Важно, чтобы образовательные учреждения и компании EdTech осознавали как сильные стороны искусственного интеллекта, так и потенциальные риски, и принимали взвешенные решения при его интеграции в учебные процессы.
Мы реализовали множество успешных проектов, что подтверждает нашу высокую квалификацию
Экспертиза
Постоянно оцениваем результаты для повышения эффективности проектов
Проактивность
Опыт работы с крупнейшими клиентами позволяет нам адаптироваться к любым требованиям
Гибкий подход
Оптимизация процессов позволяет снизить затраты до 32%
Сокращение издержек
FlexiTech.ai — ваш надежный партнер для разработки и интеграции AI решений, обеспечивающий высокие результаты и выгодные условия сотрудничества
Мы применяем методологии Agile для быстрого и качественного выполнения задач
Эффективная команда
Применение AI решений может увеличить ваши продажи на 3,7%
Рост продаж
Пакетные предложения
Мы предлагаем различные пакеты для разработки ИИ на заказ, стоимость разработки зависит от сложности проекта и включает в себя:
Услуга;Описание;Срок;Стоимость
Консультация AI специалиста;2 Zoom звонка по 1 часу для обсуждения интеграции и внедрения AI процессов в бизнес;2 часа;от 15 000 ₽ / от 200 $;Заказать услугу button=#popup:table
Консалтинг AI (1 отдел);Взаимодействие с командой до 10 человек для формализации требований, оценки рисков и оптимизации;1-2 месяца;от 500 000 ₽ / от 5 000 $;Заказать услугу button=#popup:table
Интеграция с ChatGPT (базовый функционал);Интеграция и тестирование готового продукта с минимальными внешними сервисами;1-2 месяца;от 1 000 000 ₽ / от 10 000 $;Заказать услугу button=#popup:table
Интеграция с ChatGPT и упаковка решения;Интеграция и упаковка модели с последующим тестированием и доработкой;2 месяца;от 1 000 000 ₽ / от 10 000 $;Заказать услугу button=#popup:table
Разработка AI под ключ;Внедрение MVP, улучшение модели и её тестирование;3 месяца;от 3 000 000 ₽* / от 35 000 $*;Заказать услугу button=#popup:table
* Стоимость указана для моделей без дообучения. Наценка за дообучение существующей модели - 30%
Оставьте свои контакты
и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
С ВЕДУЩИМИ КОМПАНИЯМИ
СОТРУДНИЧЕСТВО
НАШИ КЛИЕНТЫ
КЕЙСЫ
ПОРТФОЛИО
>90%
Точность без обучающего набора данных
с 16% до 83%
Увеличение покрытия списком атрибутов
АТРИБУЦИЯ БОЛЕЕ ЧЕМ 100 МЛН ТОВАРОВ ТЕХНОЛОГИЯМИ ML БЕЗ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ
Инновационная ML-модель размечает атрибуты товара (цвет, размер, материал, длина платья, модель рукава и др.), сопоставляя текстовое описание и изображение. Такой подход может быть особенно полезен для сайтов интернет-магазинов, если обучающий набор данных ограничен или вообще не доступен.
РЕЗУЛЬТАТ
Технология успешно интегрирована во внутренний пайплайн крупнейшего китайского интернет-магазина и используется для более чем 100 миллионов товаров.
Улучшение расстановки товаров на полках с помощью AI
Мы предлагаем передовую ML-модель для распознавания изображений с видеокамер магазина для оптимизации размещения товаров.
Сотрудничая с одним из крупнейших производителей напитков, мы проводим анализ пути покупателей с видеокамер и статистики покупок, чтобы точно определить оптимальное расположение товаров на полках. Это позволяет улучшить визуальный маркетинг и повысить эффективность продаж.
Анализируя информацию о поведении пользователя, включая его историю просмотров и предпочтений, а также сопоставляя его поведение с поведением других пользователей на платформе, ML-модель предоставляет персонализированные рекомендации видео-уроков, которые отвечают его уникальным потребностям и предпочтениям.
РЕЗУЛЬТАТ
Также система может учитывать дополнительные данные, например, наличие спортивного инвентаря или уровень подготовки пользователя.
модельдля определения тональности обращения и тегирования сообщений
Для работы американской многонациональной финансовой технологической компании, управляющей системой онлайн-платежей, на иностранном рынке требовалось обязательное выполнение требований регулятора, а именно — обработка претензий от пользователей в отдельном порядке. Разработанная AI-модель автоматически распознает тему запроса в службу поддержки, готовит короткое описание для оператора и передает соответствующему сотруднику.
экономии на профессиональной съемке одной линейки товара
1 день
на подготовку сотни уникальных изображений
Подбор и замена фона rich-контента для производителей
РЕЗУЛЬТАТ
Компании тратят миллионы на создание rich контента, изготовление дизайнерских фотографий товара в подходящей обстановке — это всегда большие расходы на фотографов, аренду, логистику. Наше решение: нейронная сеть, подбирающая и генерирующая подходящий фон для любого товара позволит существенно снизить себестоимость этого процесса без потери качества.
Бизнес-анализ проекта, расстановка акцентов на задачах и возможных методах их решения.
Старт
Формулирование задачи в терминологии бизнес-value и технических задач.
Анализ данных
Подбор новейших подходов к решению поставленных технических заданий.
Разработка MVP
Разработка минимального продукта, решающего бизнес-задачу и демонстрирующее его эффективность.
Внедрение
Расширение MVP до полномасштабного решения, интегрированного в существующие системы.
Мы поможем оптимизировать ваши процессы. Напишите какая сфера или задача требует решения и мы подберем для вас решение
Где применить ИИ в вашей сфере?
FAQ
Искусственный интеллект в обучении позволяет адаптировать учебные программы под индивидуальные потребности студентов, анализируя их успехи и предпочтения. ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, такие как оценка заданий, и предоставляет персонализированные рекомендации, что делает учебный процесс более эффективным.
Нейросети для обучения способны анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности в поведении студентов. Это позволяет создавать адаптивные учебные программы, которые лучше соответствуют потребностям каждого учащегося, повышая их успеваемость и вовлеченность.
Искусственный интеллект — это широкое понятие, включающее различные технологии, включая нейросети. Нейросети являются одной из форм ИИ и часто используются для обработки данных и обучения систем, чтобы они могли адаптироваться и улучшаться на основе полученной информации.
Хотя ИИ в образовании открывает новые возможности, существуют и вызовы, такие как надежность данных, конфиденциальность и безопасность информации. Также могут возникать проблемы с точностью и актуальностью данных, на основе которых работают ИИ-системы.
Применение ИИ в обучении помогает улучшить образовательные результаты за счет персонализированного подхода, адаптации учебных материалов и предоставления мгновенной обратной связи. Это позволяет студентам учиться в комфортном ритме и получать необходимую поддержку в нужный момент.
Примеры включают использование ИИ чат-ботов для поддержки студентов, персонализированные рекомендации на основе анализа данных о поведении учащихся, а также интеграцию нейросетей в VR и AR технологии для создания интерактивных учебных сред. Эти примеры показывают, как искусственный интеллект может улучшить качество образования и увеличить вовлеченность студентов.
ИИ в образовании используется для анализа больших объемов данных о поведении студентов, что позволяет выявлять трудности в обучении и предлагать пути их решения. Искусственный интеллект помогает создавать персонализированные учебные планы и адаптировать методы обучения под индивидуальные потребности.
Искусственный интеллект продолжает развиваться и открывать новые возможности для улучшения учебного процесса. В будущем ИИ в обучении и нейросети для обучения могут стать еще более интегрированными в образовательные системы, предлагая новые инструменты и методы для повышения качества образования и адаптации под нужды каждого студента.
Автор статьи:
Ведущий эксперт компании FlexiTech с более чем 10-летним опытом в разработке и интеграции нейросетей для магазинов и e-commerce