Formularz został pomyślnie wysłany.
Dalsze informacje znajdziesz w swojej skrzynce e-mail.
Zatrudnij nas
O nasUsługiTechnologiePortfolio
Sztuczna inteligencja może pomagać uczniom podczas zajęć, zautomatyzować pracę nauczycieli lub zidentyfikować uczniów, którzy mogą mieć zaległości w szkole lub na uczelni. Oto kilka przykładów zastosowań sztucznej inteligencji w edukacji.
Uczniowie mają dostęp do bardziej spersonalizowanego nauczania, szybszych informacji zwrotnych oraz dodatkowego wsparcia, gdy mają trudności z danym tematem. Mogą ćwiczyć we własnym tempie i uzyskać pomoc poza regularnymi godzinami zajęć. Sztuczna inteligencja sprawia również, że nauka staje się bardziej dostępna dla osób o różnych potrzebach fizycznych, sensorycznych lub edukacyjnych dzięki napisom, funkcji zamiany tekstu na mowę, rozpoznawaniu mowy oraz dostosowanym treściom.
Nauczyciele poświęcają mniej czasu na rutynowe zadania, takie jak przygotowywanie lekcji, ocenianie, udzielanie informacji zwrotnych i sporządzanie sprawozdań. Sztuczna inteligencja zapewnia im również lepszy wgląd w postępy uczniów, luki w wiedzy oraz obszary, w których może być potrzebne dodatkowe wsparcie.
Sztuczna inteligencja ułatwia rodzicom śledzenie postępów dziecka, jego obecności, zaległych zadań oraz obszarów, które mogą wymagać większej uwagi. Może ona gromadzić te informacje, podkreślać istotne zmiany oraz wysyłać aktualizacje lub przypomnienia dotyczące zadań szkolnych, terminów i nadchodzących wydarzeń.
Sztuczna inteligencja pomaga placówkom edukacyjnym w załatwianiu rutynowych spraw administracyjnych, szybszym udzielaniu odpowiedzi na typowe pytania oraz w planowaniu kadry, harmonogramów, budżetów i liczby miejsc na kursach. Ułatwia również śledzenie zmian w zakresie rekrutacji, utrzymania studentów i popytu na kursy.
Te same sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji w edukacji mogą funkcjonować zupełnie inaczej w zależności od kontekstu. Po latach pracy nad projektami z zakresu sztucznej inteligencji opracowaliśmy proces wdrażania, który pozwala nam krok po kroku odpowiadać na główne pytania projektowe.
Zastanawianie się, w jaki sposób sztuczna inteligencja mogłaby okazać się przydatna w nauce, nauczaniu lub pracach administracyjnych.
Określenie, kto będzie z tego korzystał, jakie dane są dostępne oraz jaki jest oczekiwany wynik.
Porównanie przypadków użycia pod kątem wartości, nakładu pracy, ryzyka i dostępnych danych.
Wybór, od których zacząć.
Sprawdzanie, jakie dane są dostępne, skąd pochodzą i kto ma do nich dostęp.
Zaplanowanie sposobu integracji rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami oraz określenie miejsca przechowywania danych.
Określenie, jakie funkcje powinno spełniać rozwiązanie i w jaki sposób będą z niego korzystać użytkownicy.
Opracowywanie funkcji sztucznej inteligencji oraz interfejsu użytkownika.
Integracja rozwiązania z istniejącymi systemami i źródłami danych.
Testowanie integracji, wyników generowanych przez sztuczną inteligencję, bezpieczeństwa i wydajności.
Wdrożenie rozwiązania w grupie pilotażowej lub wśród wszystkich użytkowników.
Przedstawienie nauczycielom, pracownikom lub uczniom, jak z niego korzystać i jakich zasad należy przestrzegać.
Monitorowanie wykorzystania, jakości odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję, kosztów i wyników w czasie.
Aktualizacja danych, komunikatów, reguł i funkcji w oparciu o opinie użytkowników oraz analizę wyników.
Zastanawianie się, w jaki sposób sztuczna inteligencja mogłaby okazać się przydatna w nauce, nauczaniu lub pracach administracyjnych.
Określenie, kto będzie z tego korzystał, jakie dane są dostępne oraz jaki jest oczekiwany wynik.
Porównanie przypadków użycia pod kątem wartości, nakładu pracy, ryzyka i dostępnych danych.
Wybór, od których zacząć.
Sprawdzanie, jakie dane są dostępne, skąd pochodzą i kto ma do nich dostęp.
Zaplanowanie sposobu integracji rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami oraz określenie miejsca przechowywania danych.
Określenie, jakie funkcje powinno spełniać rozwiązanie i w jaki sposób będą z niego korzystać użytkownicy.
Opracowywanie funkcji sztucznej inteligencji oraz interfejsu użytkownika.
Integracja rozwiązania z istniejącymi systemami i źródłami danych.
Testowanie integracji, wyników generowanych przez sztuczną inteligencję, bezpieczeństwa i wydajności.
Wdrożenie rozwiązania w grupie pilotażowej lub wśród wszystkich użytkowników.
Przedstawienie nauczycielom, pracownikom lub uczniom, jak z niego korzystać i jakich zasad należy przestrzegać.
Monitorowanie wykorzystania, jakości odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję, kosztów i wyników w czasie.
Aktualizacja danych, komunikatów, reguł i funkcji w oparciu o opinie użytkowników oraz analizę wyników.
Proste rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji dla sektora edukacyjnego kosztuje zazwyczaj od $15000 do $20000+. Jest to jednak jedynie przybliżona wycena. Ostateczna cena zależy od funkcjonalności rozwiązania, rodzaju wykorzystywanych danych, potrzeb integracyjnych oraz tego, czy korzystasz z gotowych rozwiązań, czy z modeli tworzonych na zamówienie.
Jeśli potrzebujesz tutora opartego na sztucznej inteligencji zintegrowanego z systemami LMS lub SIS, funkcji głosowych, awatara opartego na sztucznej inteligencji oraz niestandardowej logiki nauczania, koszty będą wyższe. Ochrona danych uczniów oraz wymogi dotyczące zgodności z przepisami również mogą podwyższyć koszt.
W firmie Innowise przekonałem się, że jakość modelu sztucznej inteligencji to tylko jeden z elementów udanego projektu edukacyjnego. Dane, integracje, akceptacja użytkowników i wymierne wyniki mogą mieć równie duży wpływ na ostateczny rezultat. Poniżej przedstawiam wyzwania, z którymi najczęściej spotykam się podczas wdrażania rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji od etapu koncepcji do codziennego użytkowania.
Dane dotyczące studentów, oceny, frekwencja, aktywność na zajęciach i inne informacje są często przechowywane w oddzielnych systemach. Brakujące dane, duplikaty i różne formaty mogą obniżać dokładność wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.
Jak sobie z tym radzimy: Najpierw określamy, jakich danych faktycznie potrzebuje sztuczna inteligencja, a następnie je oczyszczamy, porządkujemy i łączymy wymagane źródła. Jeśli Twoje dane znajdują się w kilku systemach lub nie masz pewności, czy są gotowe do wykorzystania przez sztuczną inteligencję, nasi konsultanci mogą je ocenić i zaproponować kolejne kroki.
Instytucje edukacyjne często korzystają ze starszych systemów LMS, SIS oraz systemów wewnętrznych, które nie zostały zaprojektowane z myślą o współpracy z nowoczesnymi narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji. Może to utrudniać wymianę danych i integrację z rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji.
Jak sobie z tym radzimy: Analizujemy obecne systemy, oceniamy, które z nich można połączyć za pomocą interfejsów API, a gdy standardowe opcje okazują się niewystarczające, tworzymy integracje dostosowane do indywidualnych potrzeb. Jeśli istniejący system nie obsługuje nowych funkcji sztucznej inteligencji, możemy zalecić modernizację lub wymianę tych elementów, które stanowią główne ograniczenia.
Nauczyciele i pracownicy mogą mieć niewielkie doświadczenie w korzystaniu z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji i mogą nie wiedzieć, jak tworzyć skuteczne polecenia, weryfikować wyniki generowane przez sztuczną inteligencję ani zrozumieć, w jakich obszarach technologia ta może popełniać błędy.
Jak sobie z tym radzimy: Szkolimy nauczycieli i innych pracowników oświaty w zakresie korzystania ze sztucznej inteligencji, sprawdzania jej wyników oraz zrozumienia, w jakich obszarach nadal niezbędna jest ludzka ocena
Nawet przydatne aplikacje oparte na sztucznej inteligencji w edukacji mogą być trudne do wdrożenia, jeśli wymagają dodatkowych czynności lub nie pasują do sposobu pracy nauczycieli i personelu.
Jak sobie z tym radzimy: Najpierw analizujemy sposób pracy nauczycieli i personelu oraz określamy, gdzie sztuczna inteligencja powinna znaleźć zastosowanie w ich codziennych zadaniach. Następnie testujemy rozwiązanie z niewielką grupą przyszłych użytkowników, zbieramy opinie i dostosowujemy je przed szerszym wdrożeniem.
Uczniowie mogą korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji do wykonywania zadań, pisania esejów lub udzielania odpowiedzi na pytania bez samodzielnego wykonywania pracy. Może to utrudniać nauczycielom ocenę rzeczywistego poziomu wiedzy ucznia.
Jak sobie z tym radzimy: Współpracujemy z instytucjami edukacyjnymi, aby zdefiniować dopuszczalne sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji i uwzględnić te zasady w naszym rozwiązaniu. Może to obejmować ograniczenie roli sztucznej inteligencji do udzielania wskazówek i wyjaśnień, śledzenie sposobu korzystania z wbudowanej sztucznej inteligencji oraz dodanie funkcji sprawdzania pod kątem plagiatu.
Łatwo jest śledzić, jak często korzysta się z narzędzia opartego na sztucznej inteligencji, ale częste korzystanie nie zawsze oznacza, że rozwiązanie to działa dobrze. Instytucje edukacyjne muszą nadal sprawdzać, czy uczniowie uczą się lepiej, czy nauczyciele poświęcają mniej czasu na rutynowe zadania lub czy mniej uczniów ma zaległości.
Jak sobie z tym radzimy: Przed uruchomieniem wspólnie z klientem określamy wskaźniki sukcesu, a po wdrożeniu porównujemy wyniki. W zależności od projektu możemy śledzić oceny, ukończenie kursów, postępy uczniów, obciążenie pracą nauczycieli lub zgłoszenia o pomoc.
Wiele z powyższych wyzwań dotyczy również projektów związanych ze sztuczną inteligencją w innych branżach. Jednak w edukacji sztuczna inteligencja staje się integralną częścią procesu uczenia się uczniów oraz ich interakcji z treściami edukacyjnymi.
Systemy sztucznej inteligencji stosowane w edukacji mogą przetwarzać bardzo osobiste dane uczniów, w tym dane identyfikacyjne, informacje dotyczące zdrowia lub niepełnosprawności, zapisy dotyczące zachowania oraz historię nauki. Jeśli dane te zostaną ujawnione lub wykorzystane w sposób wykraczający poza pierwotny cel, szkoła może stracić kontrolę nad wrażliwymi informacjami dotyczącymi uczniów. Wymogi dotyczące ochrony prywatności są jeszcze bardziej rygorystyczne w przypadku osób niepełnoletnich, ponieważ przetwarzanie ich danych często wymaga dodatkowej zgody i zabezpieczeń.
1) Przestrzegamy przepisów mających zastosowanie do projektu, takich jak FERPA i COPPA w Stanach Zjednoczonych oraz RODO w UE. W przypadku korzystania ze sztucznej inteligencji przez uczniów z niepełnosprawnościami zastosowanie mają takie regulacje jak IDEA, sekcja 504 oraz ADA. Znaczenie mają również lokalne przepisy dotyczące edukacji i sztucznej inteligencji, ponieważ wymagania różnią się w zależności od rynku.
2) Określamy, kiedy wymagana jest zgoda rodzica lub ucznia, i uwzględniamy w rozwiązaniu odpowiednie etapy jej uzyskiwania.
3) Stosujemy podejście oparte na minimalizacji danych, tak aby sztuczna inteligencja otrzymywała wyłącznie te dane ucznia, które są jej potrzebne do wykonania konkretnego zadania, a nie miała dostępu do pełnej dokumentacji ucznia.
4) Ustalamy uprawnienia w oparciu o role użytkowników, tak aby nauczyciele, administratorzy, uczniowie i inni użytkownicy mieli dostęp wyłącznie do informacji niezbędnych w ramach ich ról.
5) Dokładnie sprawdzamy usługi AI zewnętrznych dostawców, w tym jakie dane otrzymują, gdzie są przetwarzane oraz czy przechowują one zapytania lub wyniki.
Sztuczna inteligencja może udzielić błędnej odpowiedzi, gdy brakuje jej kontekstu, dane są niekompletne lub nie ma dostępu do odpowiednich materiałów edukacyjnych. W takich przypadkach może mimo to wygenerować odpowiedź, która brzmi poprawnie. Jeśli uczniowie jej zaufają, mogą przyswoić sobie błędne informacje, źle zrozumieć dany temat lub powtórzyć ten sam błąd podczas przyszłych zadań.
A jeśli dane wykorzystywane do szkolenia lub wspierania sztucznej inteligencji zawierają stronniczość, niektóre grupy uczniów mogą otrzymywać mniej dokładne informacje zwrotne, oceny lub rekomendacje. Może to wpłynąć na ich oceny, dostęp do wsparcia lub ścieżkę nauki.
Zauważyłem, że w ramach Innowise dysponujemy już znaczną częścią niezbędnej wiedzy specjalistycznej. Wraz z kolegami pracowaliśmy nad projektami z zakresu generatywnej sztucznej inteligencji, modeli językowych (LLM), analityki predykcyjnej, wizji komputerowej, automatyzacji oraz oprogramowania edukacyjnego. Zazwyczaj nie zaczynamy więc od zera – zawsze mamy kogoś, kto już miał do czynienia z podobnym problemem technicznym.
Powiedziałbym, że nasz zespół jest naszym największym atutem. Zatrudniamy ponad 3 500 specjalistów w takich dziedzinach jak sztuczna inteligencja, dane, tworzenie oprogramowania, kontrola jakości, DevOps, projektowanie i inne. Daje nam to dużą elastyczność: możemy szybko skompletować zespół, w ciągu kilku dni wzbogacić go o nową wiedzę specjalistyczną lub zmienić jego skład w miarę rozwoju projektu, bez konieczności angażowania kolejnego dostawcy.
Jeśli zastanawiasz się nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji w swoim produkcie lub procesach edukacyjnych – czy to w celu wsparcia uczniów, zmniejszenia obciążenia nauczycieli, czy też automatyzacji rutynowych zadań – jesteśmy do Twojej dyspozycji.
Opinia klienta
Opinia klienta
Opinia klienta
Opinia klienta
Sztuczna inteligencja w edukacji oznacza wykorzystywanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do wspierania uczniów, nauczycieli i podmiotów świadczących usługi edukacyjne. Może ona pomagać w wyjaśnianiu zagadnień, sprawdzaniu zadań, odpowiadaniu na pytania, śledzeniu postępów uczniów oraz wykonywaniu rutynowych zadań administracyjnych.
Do typowych zastosowań sztucznej inteligencji w edukacji należą: wirtualni nauczyciele oparci na sztucznej inteligencji, nauczanie adaptacyjne, automatyczne ocenianie, planowanie lekcji, chatboty zapewniające wsparcie uczniom, nauka języków obcych, monitorowanie postępów oraz rutynowe zadania administracyjne.
Głównymi korzyściami wynikającymi z zastosowania sztucznej inteligencji w edukacji są: bardziej spersonalizowane nauczanie, szybsza informacja zwrotna, zmniejszenie nakładu pracy rutynowej nauczycieli, lepsze wsparcie dla uczniów oraz łatwiejszy dostęp do nauki dla osób o różnych potrzebach.
Przykłady wykorzystania sztucznej inteligencji w edukacji obejmują między innymi „Virtual Peer” Uniwersytetu Macquarie służący wsparciu studentów, Microsoft Copilot w szkole podstawowej w Aš wykorzystywany do nauczania i tłumaczeń oraz korepetycje z wykorzystaniem sztucznej inteligencji za pomocą Copilota dla uczniów szkół średnich w Nigerii.
Główne zagrożenia to naruszenie prywatności danych uczniów, błędne lub stronnicze odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję oraz nadmierne poleganie uczniów na sztucznej inteligencji zamiast samodzielnego przemyślenia zadań. Szkoły i uczelnie potrzebują również jasnych zasad dotyczących sposobu wykorzystania sztucznej inteligencji, momentu, w którym osoba powinna sprawdzić jej wyniki, oraz sposobu spełnienia wymogów takich jak FERPA, RODO i COPPA.
Szkoły i uczelnie zazwyczaj osiągają lepsze wyniki, gdy zaczynają od problemu, który sprawia najwięcej kłopotów. Jeśli głównym problemem jest obciążenie pracą nauczycieli, mogą skupić się na ocenianiu lub przygotowywaniu lekcji. Jeśli uczniowie potrzebują większego wsparcia, sensowniejszym rozwiązaniem mogą być korepetytorzy oparci na sztucznej inteligencji lub chatboty. Gdy już zostanie ustalony właściwy sposób wykorzystania sztucznej inteligencji w edukacji, kolejnym krokiem jest sprawdzenie danych, systemów, wymogów dotyczących prywatności oraz tego, jak rozwiązanie to wkomponuje się w codzienną pracę, zanim zostanie wdrożone na szerszą skalę. Pomocny w tym może być doświadczony partner programistyczny.
Przyszłość sztucznej inteligencji w edukacji będzie prawdopodobnie polegała na tym, by stała się ona stałym elementem procesu uczenia się i codziennej pracy. Przewiduje się, że rynek ten wzrośnie z $8,3 mld w 2025 r. do $57,2 mld do 2033 r., przy czym spersonalizowane nauczanie i korepetycje oparte na sztucznej inteligencji należą do głównych obszarów rozwoju. Nauczyciele nadal będą odgrywać kluczową rolę, a szkoły będą musiały inwestować w szkolenia z zakresu sztucznej inteligencji, jasne zasady oraz odpowiedzialne korzystanie z tej technologii. Stopień wdrożenia będzie zróżnicowany, ponieważ wiele placówek nadal boryka się z ograniczonymi budżetami, przestarzałymi systemami, wymogami dotyczącymi prywatności, obawami związanymi z rzetelnością naukową oraz brakiem umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji.
Początkowa inwestycja niezbędna do stworzenia prostego systemu sztucznej inteligencji przeznaczonego dla edukacji może wynosić od $15 000 do $20 000+. Ostateczna cena będzie zależała od kilku czynników, w tym od zakresu prac, możliwości sztucznej inteligencji, wstępnego przetwarzania danych, integracji z platformami LMS lub SIS, wykorzystania modeli niestandardowych, funkcji głosowych i awatarów oraz wymagań dotyczących bezpieczeństwa.
