Programele de invatare speciale ar putea marca, in curand, sfarsitul testarilor traditionale. Oamenii de stiinta de la Universitatea Stanford impreuna cu Google din Calfornia au dezvoltat un nou algoritm care are scopul de a intelege abilitatile de invatare individuale ale elevilor. Sistemul poate prezice chiar si daca elevii vor raspunde corect sau gresit la intrebari si, pe masura ce dezvoltarea progreseaza, algoritmul ar putea avea posibilitatea de a identifica de ce elevii au ales un anumit raspuns.
Echipa, condusa de catre omul de stiinta Chris Piech de la Stanford, a folosit un program de invatare profund, astfel incat sa se analizeze in detaliu capacitatile elevilor si studentilor, dar si tipurile de intrebari la care trebuiau sa raspunda. Piech a declarat ca ar fi interesant ca „oamenii sa isi poata permite un tutore bine antrenat, care poate petrece timp suficient pentru a-si educa elevii”, insa acest lucru nu reprezinta ceva realist. In schimb, profesorul ar putea fi inlocuit cu un software, care ar fi mai accesibil si mai ieftin, si care ar putea identifica, cu usurinta, lipsurile dar si imbunatatirile inregistrate de studenti.
Educarea unui software
Astfel, echipa de oameni de stiinta au introdus mai bine de 1.4 milioane de raspunsuri de la studenti, dar si scorurile inregistrate de acestia la problemele de matematica, pe platforma de invatare online Khan Academy. De asemenea, cercetatorii au fost in stare sa invete Recurrent Neural Networks sa faca diferenta intre mai multe tipuri de probleme de matematica, inclusiv cele in care au fost implicate radacini patrate sau grafice.
Foarte putini oameni de stiinta au incercat sa invete un software sa urmareasca progresul elevilor, insa modelul aplicat de Piech face ca acest lucru sa fie posibil la o precizie extraordinara, reusind sa demonstreze daca un student se va descurca sau nu la rezolvarea unui exercitiu cu o precizie de 85%.
