Роботы наступают - Мартин Форд

Одним из самых ярых противников машинного оценивания и одним из инициаторов протестной петиции 2013 г. является Лес Перельман, бывший директор программы обучения письменной речи в МIT. Перельману удалось ввести в заблуждение алгоритмы оценивания с помощью нескольких абсурдных эссе, некоторые из которых заслужили высокую оценку машин. Однако, по моему мнению, навыки, требуемые для составления бессмысленных текстов специально для того, чтобы обмануть ПО, в общем и целом сравнимы с навыками, необходимыми для написания логически выстроенного эссе. Это противоречит выводу Перельмана о том, что систему легко обмануть. На самом деле следовало бы задаться вопросом: а способен ли студент, который не владеет развитыми навыками письменной речи, обмануть ПО, используемое для оценивания? Исследование специалистов из Университета Акрона показывает, что это невозможно. Впрочем, одна из поднимаемых Перельманом проблем заслуживает внимания: опасение, что в будущем студентов будут учить так, чтобы их работы нравились алгоритмам, которые, по его мнению, «дают студентам непропорционально много баллов за длинные и вычурные высказывания»{181}.

Несмотря на все споры, у алгоритмического оценивания есть все шансы стать главным методом в школах, которые продолжают искать способы сокращения издержек. Этот подход имеет неоспоримые преимущества в ситуациях, когда требуется оценить большое количество эссе. И дело не только в скорости и низкой стоимости: алгоритмический подход обеспечивает такой уровень объективности и надежности, единственной альтернативой которому в случае с преподавателями-людьми является привлечение нескольких проверяющих. Например, многие языковые курсы предполагают ежедневное ведение дневника; при использовании алгоритма для оценки любой записи и, возможно, даже получения рекомендаций по улучшению текста будет достаточно простого щелчка мыши. Представляется разумным предположить, что автоматизированное оценивание — по крайней мере в ближайшем будущем — будет применяться во вводных курсах, посвященных базовым навыкам. Вряд ли преподающим английский профессорам стоит бояться вторжения алгоритмов в работу семинаров по писательскому мастерству для хорошо подготовленных студентов. При этом внедрение алгоритмов в рамках вводных курсов может привести к вытеснению ассистентов-преподавателей, выполняющих сейчас рутинную работу по оцениванию текстов.

Шумиха вокруг вопроса о привлечении роботов к оцениванию эссе представляет собой лишь небольшой пример ответной реакции, которая, несомненно, не заставит себя ждать, когда набирающий обороты рост информационных технологий в полной мере скажется на сфере образования. Значительное увеличение производительности, которое изменило до неузнаваемости многие отрасли, пока практически не коснулось колледжей и университетов. Преимущества информационных технологий до сих пор не нашли применения в высших учебных заведениях. Этим — по крайней мере отчасти — объясняется стремительный рост стоимости обучения в течение последних десятилетий.

Есть веские основания полагать, что в скором времени все будет по-другому. Одним из главных проводников изменений, конечно же, станут онлайн-курсы, которые ведут в Интернете преподаватели элитных учебных заведений. Нередко такие курсы привлекают огромное количество желающих, а значит, им суждено стать важным фактором распространения автоматизированных подходов к преподаванию и оцениванию. В начале 2013 г. консорциум элитных университетов edX, созданный с целью продвижения бесплатных онлайн-курсов, объявил о том, что он готов бесплатно предоставить ПО для оценивания эссе любому образовательному учреждению, которое обратиться к нему с соответствующим запросом{182}. Другими словами, алгоритмические системы оценивания стали еще одним примером доступного через Интернет тиражируемого ПО, которое будет способствовать ускорению неизбежного процесса автоматизации квалифицированного труда.

Взлет и падение массовых открытых онлайн-курсов

Бесплатные курсы в Интернете, подобные тем, которые предлагает консорциум edX, являются частью тенденции, связанной с ростом популярности массовых открытых онлайн-курсов (МООК), которые ворвались в общественное сознание в конце лета 2011 г., когда два специалиста в области компьютерных вычислений из Стэнфордского университета — Себастьян Трун и Питер Норвиг объявили о том, что любой сможет бесплатно пройти их вводный курс по искусственному интеллекту по Интернету. Оба этих человека были знаменитостями в своей области, и оба были тесно связаны с Google: Трун руководил в Google разработкой автономных автомобилей, а Норвиг занимал должность директора по научным исследованиям в этой компании, а также был одним из авторов наиболее авторитетного учебника по искусственному интеллекту. В течение нескольких дней после объявления более 10 000 человек подали заявку на прохождение курса. Когда корреспондент The New York Times Джон Маркофф опубликовал на первой полосе статью о курсе{183}, количество желающих превысило 160 000 человек более чем из 190 стран. Количество онлайн-студентов из одной только Литвы превышало общее количество студентов и аспирантов в Стэнфорде. Самому молодому было десять лет, а самому пожилому — семьдесят, и все они хотели воспользоваться уникальной возможностью познакомиться с основами теории искусственного интеллекта непосредственно от двух ведущих специалистов в этой области, что до того было доступно лишь приблизительно 200 студентам Стэнфорда{184}.

Десятинедельный курс был поделен на короткие сегменты продолжительностью по несколько минут, построенные приблизительно на тех же принципах, что и исключительно популярные видеоролики для учеников средней школы, созданные авторами онлайн-академии Khan Academy. Я ознакомился с несколькими разделами курса и убедился в том, насколько эффективен и привлекателен данный формат. В видеороликах не было никаких визуальных ухищрений — большую часть времени Трун или Норвиг излагали материал, используя для записей обычный блокнот. После каждого короткого сегмента следовал интерактивный тест, состоящий из вопросов с вариантами ответа. Этот метод обеспечивает эффективное усвоение ключевых идей курса по мере его прохождения. Всего курс просмотрели приблизительно 23 000 человек — это те, кто сдал заключительный экзамен и получил сертификат о прохождении курса от Стэнфордского университета.

Всего за несколько месяцев вокруг феномена МООК сформировалась абсолютно новая отрасль. Заручившись поддержкой венчурных инвесторов, Себастьян Трун основал новую компанию под названием Udacity для проведения бесплатных или недорогих онлайн-курсов. Лучшие университеты США и всего мира один за другим начали присоединяться к этой инициативе. Еще два профессора из Стэнфорда — Эндрю Нг и Дафни Коллер, получив $22 млн в виде первоначальных инвестиций, основали Coursera и начали сотрудничать со Стэнфордским, Мичиганским, Пенсильванским и Принстонским университетами. Гарвард и МIT оперативно инвестировали $60 млн в создание edX. В ответ на это основатели Coursera добавили к первоначальному списку Университет Джона Хопкинса и Калифорнийский технологический институт. Через восемнадцать месяцев с этим веб-ресурсом сотрудничали уже более ста учебных заведений со всего мира.

К началу 2013 г. ажиотаж вокруг МООК достиг своего апогея на фоне феноменального роста количества слушателей курсов. Все думали, что онлайн-курсы — провозвестник новой эпохи, которая откроет двери в мир элитарного образования всем желающим без всякой платы или за минимальное вознаграждение. Бедняки из Африки и Азии должны были получить доступ к университетам «Лиги плюща» посредством дешевых планшетов и смартфонов. Обозреватель The New York Times Томас Фридман назвал МООК «началом мировой революции в высшем онлайн-образовании» и предположил, что онлайн-курсы способны «подключить к решению самых больших проблем мирового масштаба еще один миллиард умов»{185}.

Но всему этому не суждено было сбыться, что стало понятно в конце 2013 г. после публикации учеными из Пенсильванского университета двух исследований. Авторы одного из них проанализировали участие миллиона человек, записавшихся на онлайн-курсы на сайте Coursera, и обнаружили, что у МООК «относительно немного активных участников; что активность заметно падает — в особенности после первых 1−2 недель курса — и что очень немногие из них добираются до конца курса»{186}. Лишь половина записавшихся просматривали хотя бы одну лекцию! Процент прошедших курс полностью варьировался в пределах 2−24, составляя в среднем 4 %. Также МООК не удалось привлечь существенное количество бедных и малообразованных студентов, которым, как все надеялись, они должны были принести наибольшую пользу: приблизительно 80 % записавшихся уже имели высшее образование.