Instrument AI pentru lecții adaptate cultural în India
Un instrument bazat pe inteligență artificială le oferă profesorilor din sudul Indiei planuri de lecție adaptate contextului cultural local. Sistemul, numit Shiksha Copilot, a fost evaluat de cercetători de la Universitatea Cornell și Microsoft Research India în rândul a peste 1.000 de profesori din clasele a V-a până la a X-a din statul Karnataka.
Shiksha Copilot, al cărui nume provine din cuvântul sanscrit pentru „învățare”, generează planuri de lecție în engleză și în limba locală kannada. Profesorii au declarat că instrumentul le economisește timp și reduce stresul, permițându-le să înlocuiască prelegerea frontală cu activități practice.
„În engleză există deja multe resurse disponibile pe internet, dar nu este cazul pentru limbi precum kannada”, a explicat Deepak Varuvel Dennison, doctorand în știința informației și primul autor al cercetării. „Aici avem un instrument în care planurile de lecție au trecut deja printr-un proces de verificare de către profesori cu experiență, care se asigură că sunt de înaltă calitate și lipsite de erori.”
Sistemul reunește mai multe modele de inteligență artificială care transformă materialele din manuale în planuri de lecție potrivite nivelului clasei, în engleză, și le traduc în kannada, folosind constrângeri care garantează exemple relevante cultural — precum dosa în loc de pizza atunci când se vorbește despre alimente populare. O echipă de curatori verifică acuratețea planurilor, iar profesorii le personalizează ulterior pentru propriile clase.
Proiectul i-a reunit pe Aditya Vashistha, profesor asistent de știința informației la Cornell, și pe Tanuja Ganu, directoare de cercetare-inginerie la Microsoft Research India, în jurul interesului comun de a face tehnologiile AI — multe dezvoltate cu precădere pentru contexte occidentale — mai utile și mai accesibile oamenilor din India și din întreaga lume.
„Tehnologiile sunt concepute pentru primul miliard de utilizatori, iar pentru a le aduce la următorul miliard și încă unul este nevoie de un efort enorm”, a spus Vashistha.
Pentru a evalua tehnologia, cercetătorii au colaborat cu Fundația Sikshana, o organizație non-profit locală care lucrează la îmbunătățirea școlilor publice. Instrumentul trebuia să ofere planuri de lecție bine adaptate nuanțelor culturale, limbii locale, curriculumului local și resurselor disponibile.
Curatorii au raportat că vasta majoritate a planurilor de lecție în engleză au fost de înaltă calitate. Din 7.744 de planuri, au făcut ajustări minore la 3,53% și au respins doar 0,34% pentru erori tehnice. Planurile în kannada au fost mai puțin fiabile, 96% necesitând modificări — multe dintre acestea din cauza nuanțelor terminologice, precum înlocuirea termenului „oglinzi” cu „ochelari” sau a „cronologiei” cu „linia timpului”. Cu toate acestea, profesorii au considerat aproape 81% dintre aceste planuri „foarte bune”.
Conform interviurilor și sondajelor, profesorii au declarat că Shiksha Copilot le economisește în medie două ore pe săptămână și reduce povara sarcinilor administrative, precum depunerea copiilor fizice ale planurilor de lecție.
„De obicei, ori de câte ori apare ceva nou, ne crește volumul de muncă, dar acesta este un concept care ne ușurează povara”, a spus un profesor de științe cu 20 de ani de experiență.
Profesorii au mai relatat că instrumentul i-a ajutat să planifice mai multe activități practice, cum ar fi colectarea de frunze locale cu diferite tipuri de nervuri.
În prezent, echipa testează Shiksha Copilot pe o populație mai largă. În acest an, aproximativ 30.000 de profesori din statul Telangana folosesc instrumentul.
Această activitate face parte din eforturile mai ample ale lui Vashistha, Ganu și Varuvel Dennison de a încuraja dezvoltarea unor sisteme AI conștiente cultural, care să răspundă nevoilor din educație, sănătate, drept și agricultură în țările din Sudul Global. Analiza lor privind Shiksha Copilot și alte șapte sisteme AI pentru bine social implementate în diferite țări a arătat că aceste proiecte necesită o colaborare extinsă cu experți locali. Adaptarea unei aplicații pentru a se integra în sistemele locale și a răspunde eficient nevoilor locale poate reprezenta până la 80% din munca de dezvoltare.
