Jak AI posouvá hranice vzdělávání: Využití AI v e-learningu a inovace v LMS iTutor

Shrnutí: AI nachází postupné využití v řadě oblastí e-learningu. Článek shrnuje obvykle citované způsoby využití AI v e-learningu a popisuje praktickou implementaci AI pro Just In Time a Mikro Learning. V závěru je popsána implementace AI v LMS, ukazující, že AI ve firemním vzdělávání může jít dále, než jen pomáhat s trénováním lidských zdrojů.

Využití AI v e-learningu

Umělá inteligence (AI) v e-learningu nachází stále rostoucí využití. Obvykle se AI postupně prosazuje v následujících oblastech:

Tvorba obsahu

Jedním z úzkých míst v e-learningu je tvorba obsahu. Původní představa o e-learningu, že v jeho rámci získají zaměstnanci velké množství poutavých, interaktivních, multimediálních e-kurzů, obsahujících know-how konkrétní firmy, čelí dlouhým a nákladným produkčním cyklům výroby takových kurzů, s vysokými didaktickými a technickými nároky na tvůrce. Od AI se očekává, že s tvorbou e-kurzů zásadně pomůže, řada autorských nástrojů již má AI nějak implementované. V multijazyčných firmách AI dokáže zajistit překlad a lokalizaci materiálů do jiných jazyků.

Virtuální asistenti

Pomocí AI lze vytvářet chatboty, kteří poskytují okamžité odpovědi na otázky studentů k látce, pomáhají v navigaci v LMS, s technickými problémy studentů, jsou dostupní 24/7 a tím zvyšují dostupnost podpory a zapojení studentů.

Automatizace hodnocení

AI automaticky vyhodnocuje otevřené odpovědí v testech či zadané úkoly, dává studentům okamžitou zpětnou vazbu, provádí plagiátorskou kontrolu a pod.

Analýza dat, adaptivní učení

AI analyzuje data o chování studentů, která ukládá LMS, jako jsou např. časy strávené v učebních jednotkách, počty spuštění lekcí či SCO (Shareable Content Objects), chyby v odpovědích v testech. Na základě toho AI nabízí studentům doplňující materiály, opakuje látku podle jejich slabin, lektorům identifikuje studenty angažované a studenty v riziku, doporučuje intervence lektora, nebo naopak identifikuje problematický obsah k přepracování.

Virtuální realita (VR) a rozšířená realita (AR)

V kombinaci s AI umožňuje vytvoření komplexních inteligentních simulací např. pro medicínu, strojírenství, či jazykové kurzy, kde AI řídí např. chování postav a prostředí.

Implementace AI v LMS iTutor pro JIT learning, mikro-learning a zástup lidských zdrojů

V Kontis vyvíjíme e-learningové systémy pro podnikovou sféru více jak 25 let a po celou dobu se snažíme v této oblasti udávat trendy. Implementaci AI do e-learningu a systémů pro řízení výuky (LMS) se proto věnujeme dlouhodobě ve všech výše zmíněných oblastech. Níže najdete možnosti využití AI v jiných než obvykle citovaných oblastech, v JIT, mikro learningu a náhradě lidských zdrojů (HR), včetně popisu konkrétní implementace takovéto AI v LMS.

Pokud si představíme LMS jako platformu obsahující veškeré firemní vzdělávací podklady a know-how, na základě čehož firma vzdělává své spolupracovníky a poskytuje jim znalosti potřebné k efektivnímu výkonu jejich pracovní pozice, AI implementovaná v takovémto LMS může výrazně pomoci i v následujících oblastech.

Just In Time learning a mikro-learning

Vzdělávání je nejúčinnější, pokud vzdělávaná osoba má silnou potřebu vyučovanou látku zvládnout. Absolventi předepsaného e-learningového kurzu či naplánovaného tréninku na učebně často vykazují v čase strmě klesající křivku zapamatování látky jednoduše proto, že ve chvíli studia byl absolvent zahrnut množstvím informací, aniž cítil potřebu vyučovanou látku detailně znát. Tuto potřebu cítí až ve chvíli, kdy má detailní znalost látky aplikovat v konkrétní pracovní činnosti. To byl důvod vniku Just In Time (JIT) learningu, učení přesně tehdy, když to potřebuji, spojeného s mikro-learningem, učení v krátkém formátu přesně toho, co potřebuji. Do příchodu AI efektivní praktické realizaci bránil zejména problém snadno vyhledat přesně to, co se potřebuji naučit. Pomocí AI může pracovník přirozeným jazykem zformulovat svůj požadavek a AI dokáže z velkého množství kurzů, návodů, dokumentace, směrnic apod. najít v LMS přesně to, co student v dané chvíli potřebuje nastudovat, syntetizovat a shrnout mu nalezené informace do krátkého bloku s odkazy do zdrojových kurzů a materiálů.

Náhrada lidských zdrojů

V řadě specifických úkonů může AI dokonce zastoupit některé zaměstnance. Místo dodání učebních podkladů zaměstnanci pro jeho zvládnutí pracovního úkolu může AI tento úkol vyřešit sama. Např. zákazník vznese na podpoře požadavek na řešení problému s produktem. AI buď může pracovníkovi podpory poskytnou rychlou syntézu všech informací související s požadavkem a produktem, pracovník podpory se to Just In Time „mikro-doučí“ a vyřeší požadavek zákazníka. Nebo vznesený požadavek zákazníka AI přímo vyřeší v chatbotu podpory a na pracovníky podpory předá jen požadavky vyžadující komplexní řešení s lidským kontaktem. Druhý způsob významně zvýší kapacitu oddělení podpory a zefektivní práci lidských zdrojů v oddělení podpory. Obdobně si lze představit služby AI pro řadu dalších pracovních pozic ve firmě, např. AI chatboty, pomáhající obchodnímu oddělení, oddělení obsluhujícímu partnery či dodavatele, HR oddělení, kde řeší denní požadavky zaměstnanců nebo nábor nových zaměstnanců apod.

Pro implementaci JIT/mikro learningu a náhradu HR s využitím AI v námi dodávaném LMS iTutor jsme realizovali následující body.

Centralizace vzdělávacích dokumentů

Jádro LMS iTutor je integrované se systémem správy dokumentů (DMS) iTutor Documents. Firmy mají obvykle výukové materiály zpracované nejen ve formě e-kurzů, ale díky výše zmíněným nákladům na tvorbu takovýchto e-kurzů také v řadě prostých dokumentů obsahujících směrnice, výrobní postupy, návody, pravidla atd. Tyto dokumenty jsou v řadě formátů od textových jako jsou PDF, HTML, MS Word, Excel, PowerPoint, přes grafické formáty až po zvukové a video soubory. Tyto soubory jsou obvykle rozsety na řadě míst na diskovém prostoru firmy, na jejích webových stránkách, či v různých firemních úložištích. LMS iTutor umí jako ostatní obvyklé LMS pracovat s takto rozsetými podklady na různých místech formou odkazů. Díky iTutor Documents lze však všechny tyto výukové/know-how informace navíc centralizovat v jediném DMS úložišti integrovaném v iTutor. Takováto centralizace v iTtutor Documents vedle obecně známých výhod správy dokumentů v DMS umožňuje jejich efektivní zpracování pomocí AI implementované v LMS, s využitím jednotného řízení oprávnění k obsahu informací pro studenty.

Převod e-kurzů na dokumenty

Informace v e-learningových kurzech jsou obvykle v kurzu podávané poutavě a interaktivně pro studenta. Pro AI jsou bohužel v této formě informace hůře pochopitelné. V iTutor integrovaný týmový vývojový nástroj e-kurzů iTutor Publisher má interface, který přenáší obsah v něm vytvořených e-kurzů také do iTutor Documents. V rámci přenosu převádí interaktivní e-kurzy automaticky do pro AI čitelnější podoby ve formě PDF. Např. informace, které v iniciální podobě nejsou v kurzu zobrazeny a student se na ně musí proklikat či dost nějakou komplexnější interakcí, jsou převedeny do PDF se všemi texty již viditelnými, což AI pak lehce přečte a pochopí, aniž by se musela pokoušet s kurzem sama nějak interagovat pro odkrytí takovýchto informací.

iTutor AI pro řešení požadavků studentů

Předchozí dva body zajišťují, že veškeré vzdělávací a know-how podklady firmy jsou k dispozici v centrálním skladu iTutor Documents ve formě dokumentů, s jednotným řízením práv konkrétních uživatelů ke konkrétním informacím. V iTutor byl implementován modul iTutor AI, který řeší JIT Learning a mikro learning následně:

Převádí automaticky informace v nově vydaných verzích dokumentů do prostého textu, formy, se kterou dokáží současné velké jazykové modely (LLM) nejlépe pracovat pro analýzu a syntézu informací

Nařeže z převedených textů menší části a z nich vyrobí tzv. embedingy. Embeding je číselné vyjádření sémantického významu textu, tzn. o čem se v textu pojednává, reprezentované multidimenzionálními číselnými vektory s tisíci rozměry, které číselně reprezentují vzdálenost (příbuznost) jednotlivých textů.

Ukládá vyrobené embedingy do vektorové databáze. To je úložiště multidimenzionálních vektorů, kde v uložených vektorech lze hledat dle různých matematických metod vektory sobě nejbližší.

Zpracovává uživatelské požadavky na studium formulované v přirozeném jazyce tak, že požadavek převede na embeding a ve vektorové databázi vyhledá embedingy nejbližší požadavku. Tím získá odkazy na informace pravděpodobně řešící téma požadavku. Ověří, zda na texty odpovídající vyhledaným embedingům má tazatel právo čtení. Pokud ne, vyhledá iteraktivní metodou jiné blízké embedingy, s právem uživatele na obsah textů, z nichž jsou nalezené embedingy vyrobené. Texty odpovídající vyhledaným embedingům spolu s požadavkem uživatele v přirozením jazyce zpracuje iTutor AI pomocí vybraného nejvhodnějšího LLM a poskytne uživateli odpověď v přirozeném jazyce tazatele včetně odkazů, z kterých dokumentů byla odpověď zkonstruována. Uživatel si může odpověď nastudovat, je to krátká syntéza výukových materiálů, tzn. mikro-learning studovaný metodou JIT. Případně si může uživatel otevřít v odpovědi dodané odkazy na zdroje. Pokud je zdrojem dokument, otevře či stáhne si dokument, pokud je zdrojem webová stránka, uživatel může jít na www stránku, pokud byl zdrojem e-kurz, uživatel může v LMS spustit tento e-kurz a dostudovat si látku interaktivně a multimediálně.

Uvedený popis je zjednodušený pro účely tohoto článku. Do popsaného procesu vstupují prostředky na udržení kontextu debaty, nastavování skóre podobnosti embedingů, určení vhodného LLM, automatický překlad zdrojových podkladů do jazyka tazatele a řada dalších aspektů, přesahují rámec tohoto článku.

iTutor AI chatboty

iTutor AI umožňuje vytvářet automatické AI chatboty, které lze umísťovat na jakékoliv HTML stránky. Pro vytvoření iTutor AI chatbota je potřeba pouze v iTutor LMS vytvořit virtuálního uživatele a přidělit mu příslušná oprávnění na dokumenty v iTutor Documents. Modul iTutor AI vygeneruje potřebného chatbota, jehož JS kód lze umístí na libovolnou firemní stránku v intranetu či internetu.

Například lze v LMS iTutor vytvořit virtuálního uživatele a přidělit mu podobná oprávnění k dokumentům, jako mají v LMS iTutor zaměstnanci na pracovní pozici „Obchodník“. Chatbota vygenerovaného pro tohoto uživatele lze umístit např. na webové stránky firmy, kde případným návštěvníkům bude zodpovídal dotazy o produktech a službách firmy obdobně jako obchodníci.. Díky centrálnímu řízení práv v iTutor Documents jde chatbota přesně naladit, co má znát. Pravděpodobně tento chatbot nebude mít přístup k ceníkům produktů firmy, který mají skuteční obchodníci. To by vedlo k tomu, že chatbot bude vytvářet konkrétní cenové nabídky zákazníkům, což by asi neměl mít svěřeno, to je práce živého obchodníka. Ale může mu být udělen přístup k dokumentům, popisujícím základní princip konstrukce ceny, a navíc se mu zpřístupní dokument s instrukcemi, které obchodníky a jak kontaktovat pro cenovou nabídku konkrétního produktu či služby. Chatbot pak při dotazu na cenu jen tazateli popíše, z čeho se cena obvykle počítá, a dá odkaz na konkrétní osobu ve firmě pro získání přesné cenové nabídky.

iTutor AI má své vlastní API, kromě výše popsaných automaticky vytvořených chatbotů lze programovat vlastní komplexní chatboty, podporující například zvukový vstup/výstup, video či animovaného avatara a jakékoliv další představitelné funkce používané v chatbotech. iTutor AI ukazuje administrátorům záznamy uživatelských dotazů a odpovědí chatbota s hodnocením odpovědí od tazatelů. To umožňuje postupně vylepšovat podklady, na základě kterých chatbot odpovídá, a tím zlepšovat odpovědi chatbota.

Praktická ukázka

Na závěr ukázka jednoho jednouchého chatbota, zodpovídajícího základní dotazy o naší firmě a jejích produktech a službách na základě informací načerpaných z webu, na kterém je chatbot umístěn. Chatbot má k dispozici navíc jen několik málo doplňujících podkladových dokumentů, nahraných do iTutor Documents pro činnost tohoto chatbota. Vytvoření takovéhoto chatbota je v LMS iTutor otázkou několika minut.

https://www.kontis.cz/