Nekaj takega je izjavil Woody Allen, ko so ga vprašali o njegovih šolskih letih, saj naj bi imel menda težave pri učenju. Sistem Metis, plod interdisciplinarnega razvoja slovenskih strokovnjakov, bi mu verjetno pomagal, saj iz množice šolarje in dijakov najde tiste, pri katerih je verjetnost, da bodo konec leta zakoličili kakšnega od predmetov.

Strokovnjaki Inštituta Jožef Stefan, ponudnika splete storitve eAsistent, ki jo poznajo starši šoloobveznih otrok ter učiteljski kader dveh v projekt povabljenih šol (ena osnovna in ena srednja šola) so namreč pokazali plod sedemletnega dela. Ta pa je hkrati tudi prva uporaba metod umetne inteligence v širšem obsegu v Sloveniji. Ne skočiti v zrak. Niso kršili zasebnosti otrok in funkcija, ki je del prej omenjene storitve, ne bo na voljo vsem uporabnikom, temveč izključno nekaj strokovno najbolj usposobljenim kadrom na šoli. Od teh pa je odvisno, ali bodo možnost pri svojem delu uporabili. Bo pa vsaj pet let brezplačna, natančneje lahko jo bodo uporabljali v šolah, kjer že zdaj uporabljajo in plačujejo omenjeno storitev, kajti takšni so bili pogoji ministrstva, ki je projekt financiralo.

V osnovi je zadeva dokaj preprosta, a po drugi strani kompleksna za podrobnejše poznavanje, ki pa v tem primeru ni potrebno. Znano je, da lahko metode umetne inteligence prekosijo človeka v ozko specializiranih nalogah, kot so analize velike količine podatkov. V konkretnem primeru so na 30 milijonih simuliranih ocen in podatkov o prisotnosti otrok pri pouku algoritmi strojnega učenja našli vzorce, ki kažejo večjo ali manjšo verjetnost, da bo dotični učenec konec leta negativen pri enem ali več predmetov. Sicer so razvili tudi vzorce, ki kažejo poslabšanje ocen sicer do takrat stabilnega učenca, na primer bo njegova ocena iz štirice padla na tri, vendar ti (še) niso vključene v storitev.

Na predstavitvi nam sicer niso znali jasno in nedvoumno predočiti, kaj pomenijo simulirani podatki, je pa vsaj logično, zakaj so se zanje odločili? Skrbnik sistema eAsistent ne sme videti ocen otrok iz posameznih ali vseh šol, pa čeprav so ti shranjeni na strežniku. Imajo pa gotovo dovolj podatkov o aktivnostih v svojem sistemu, s pomočjo katerih so simulirali podatke. Je pa to pomembno. Medote umetne inteligence so toliko bolj učinkovite, kolikor bolj realni so podatki, na katerih se »učijo«. Ravno zaradi tega sta bili v projekt vključeni dve šoli, saj so med razvojem »dosežke« primerjali z realnimi podatki.

Kako deluje? Preprosto povedano »funkcija« bdi nad vsemi učenci dotične šole, spremlja njihove ocene in prisotnost pri pouku in v tej »zbirki« podatkov išče vzorce, ti so bili plod sedemletnega razvoja. Ali drugače. Sistem na podlagi starih »zgodovinskih« podatkov sklepa na težave v prihodnosti. Zaradi tega pa je tudi vse bolj natančen, bližje je konec šolskega leta. Jasen je tudi njegov namen. Svetovalce v šolah, ki poznajo učence, šolo, kakor tudi širše kontekste (karakter, družino, okolico, itd) in so hkrati usposobljeni za razumevanja opozoril, poskuša pravočasno opozoriti na morebitne učne težave pri določenem otroku. Zgolj zato, da mu lahko pomaga, da skupaj najdeta razlog težav s ciljem, da otrok konec leta izdela razred.

Avtor Marjan Kodelja
mm

Marjan se s tehnološkim novinarstvom ukvarja od leta 1997 in v tem času je videl že mnogo stvari, ki se nikoli niso uveljavile ali pa so imele kratek čas trajanja. Začel je pri računalniški reviji Moj mikro in ter 2000 postal njen urednik. Veliko kasneje je bil urednik naprej tednika Stop in nato še tednika Vklop, trenutno pa kruh služi s pisanjem tehnoloških člankov.

Marjan Kodelja - prispevki
Brez komentarjev

Dodaj odgovor

Vaš e-naslov ne bo objavljen. * označuje zahtevana polja