Již nějaký čas různé informační zdroje přinášejí zprávy o tom, že Knewton přichází s něčím, co tu ještě nebylo (např. [1]). Zakladatel a výkonný ředitel této newyorské firmy s pobočkami v několika zemích světa, Jose Ferriera, o svém výukovém systému tvrdí, že za ním stojí „robot v oblacích (míněno v cloudu), který téměř umí číst myšlenky a je schopen s vysokou přesností zjistit vaše schopnosti i slabiny“ [2]. Na základě tohoto „inteligentního agenta“ pak buduje globální systém adaptivního personalizovaného učení, který by měl jednou sloužit podle Ferriery všem.
Musím přiznat, že i přes mou dlouhodobě ověřovanou nedůvěru k podobným vyjádřením mi to nedalo a jal jsem se vlastnosti volně dostupné části systému Knewton testovat. Myslím, že mohu jednoznačně prohlásit, že to, co jsem na Knewton.com našel, má zatím k citovanému „čtení myšlenek“ opravdu hodně daleko. Asi nejlépe realitu popsal Michael Feldstein, když řekl, že „Ferriera prodává hadí olej“ (selling snake oil), česky je asi nejblíže „staví vzdušné zámky“ [3]. A to je možná až příliš slušně řečeno.
S jistotou lze říci, že Ferriera je velmi úspěšným obchodníkem s iluzemi. Knewton na to, že se zabývá aplikací vzdělávacích technologií, získal již poměrně značně velké investice (téměř 150 milionů $) a jeho služeb využívá stále více podnikatelů na poli eLearningu i nakladatelů učebnic (např. Macmillan, Houghton Mifflin, indický Tata či i u nás již známý Pearson), kteří se snaží zajistit své pozice i v digitálním světě, kde je stále více výukových materiálů volně dostupných (OER) [4]. Jejich společnou snahou je budoucí zisky generovat v uzavřeném prostředí, v němž budou k dispozici kromě OER též digitální učební materiály placené (např. Pearson Online Learning Exchange, Tata ClassEdge, Florida Virtual School).
Hlavním cílem Knewtonu je dospět až do stavu, kdy se podstatná část veškeré online výuky bez ohledu na poskytovatele neobejde bez jedinečné funkce zajišťované jeho externí službou. Tento směr úvah je poměrně logický. Podaří-li se mu skutečně proniknout do většiny jinak konkurenčních systémů, bude mít Knewton k dispozici obrovskou výhodu v podobě skutečně velkých dat, která sama o sobě mohou mít obrovskou cenu. Stačí se podívat na přehled tiskových zpráv, abyste si udělali představu, s kým vším má již dnes Knewton smlouvu na zavedení adaptivní personalizované funkčnosti do jejich stávajícího eLearningu. Jsou jich desítky a šíří se po celém světě (Británie, Holandsko, Španělsko, Norsko, Japonsko, Korea, Čína, Indie, Brazílie ad.).
Knewton se od svého založení v roce 2008 věnuje poskytování služeb rozšiřujících statické digitalizované výukové materiály o interaktivní prvky usnadňující a ověřující pochopení učební látky. Tvrdí, že za tu dobu obohatil o interaktivitu asi 200 tisíc výukových objektů nacházejících se v mnoha různých eLearningových systémech, které byly využity 10 miliony žáků ve více než 20 zemích [2]. Z takto vygenerovaných dat je možné dělat různé závěry dotýkající se nejen vlastností uživatelů, ale i objektů samotných. Ferriera to v jednom ze svých interview přibližuje takto: „Daří-li se ti naučit se položku standardu č. 513 (povšimněte si potřeby existence přesně definovaných strukturovaných standardů majících podobu mapy učebního pokroku) za 32 minut nejlépe ráno od 8:20 do 9:35 pomocí materiálů obsahujících 80 % textu a 20 % médií, pak lze předpokládat, že to bude platit i pro 12 dalších velmi podobných položek.” [4]
To znamená, že by systém Knewton měl být schopen na základě dlouhodobého sledování výsledků každému v daném okamžiku najít pro něj právě tu nejvhodnější učební aktivitu. Je zřejmé, že podobný přístup může být minimálně u části kognitivně orientovaných výukových cílů přínosný. Pamatuje si mnohem lépe, co kdo dosud nezvládl a který výukový objekt má v dané situaci u žáků podobných vlastností největší naději na úspěch. Učitelům, jejichž úkolem je plnit i další výukové cíle, může velmi pomoci. Použijeme-li Ferreirův slovník, je pro ně něčím jako „zázračným lékem“ zlepšujícím výsledky [2].
V červenci 2015 Knewton oznámil, že svůj systém adaptivní personalizované výuky otevírá všem zájemcům. Přihlásit se můžete v roli učitele, žáka či rodiče. Vzdělávat se (zatím pouze v matematice, biologii či angličtině) máte možnost ve všech rolích. Jako učitel ale můžete pro své žáky generovat vlastní kurzy, vybírat do nich vhodné materiály a sledovat, co se již naučili. Můžete též vytvářet vlastní výukové materiály a testy. Zatím (leden 2016) je tento veřejný mód aplikace ve stadiu zrodu. Tvorba materiálů používá jednoduchý nástroj podobný editoru webových redakčních systémů, test umí jen otázku s výběrovou odpovědí. Vlastní výtvory zatím není možné ani zadávat ve vlastních kurzech vlastním žákům. Jste ale upozorňování, že to, co vkládáte, bude sdíleno se všemi uživateli. To znamená, že jednou snad bude možné zadávat ve vlastních kurzech materiály a testy vytvořené kterýmkoli uživatelem systému.
Má-li systém dokázat, co Ferreira slibuje, měl by nakonec být schopen každému studujícímu po určité době zjišťování, jak na tom je, předkládat pro něj nejvhodnější materiály sám. Náznak podobného chování lze objevit v hotových výukových modulech v systému již existujících (zmiňovaná matematika, biologie, angličtina), které adaptují cestu uživatele podle odpovědí na položené otázky. Očekávanou funkci automatické klasifikace výukových objektů podle účinnosti a využitelnosti v různých situacích jsem se snažil v této volně dostupné aplikaci identifikovat zatím bohužel marně. Dosud nenabízí nic výrazně dokonalejšího než třeba Khanova akademie nebo výukový systém nedávno zkrachovalé firmy Amplify (viz Komu patří velká data ve školství?), co by vykazovalo skutečné znaky umělé inteligence. Jednoduché adaptivní testování nakonec již zvládla dokonce i naše ČŠI.
Možná je docela dobře, že se zatím opravdu funkční adaptivní personalizovaný systém výuky nepodařilo vyvinout. Pokud se tak někdy stane, budeme řešit velmi závažný problém, do jaké míry mu dovolíme, aby zefektivňoval a zlevňoval výuku mas nahrazováním učitelů. Právě to je zřejmým cílem jednoho z partnerů firmy Knewton, nám již známého Clayton Christensen Institute (viz Teoretické možnosti kombinovaných forem vzdělávání). Z webu Knewtonu odkazovaný článek vědeckého pracovníka tohoto ústavu Thomase Arnetta naznačuje, jak si aplikaci technologií nejspíše máme představit. Popisuje úžasné výsledky nově zavedeného systému sledování hry v americké NBA SportVU, který průběžně zaznamenává pohyb všech hráčů i míče. Díky němu jsou trenéři schopni daleko lépe posoudit, které aktivity jsou efektivní, a je třeba je proto podporovat [5].
Takovou analogii však lze přijmout pouze do té míry, v níž jsme ochotni připustit analogii mezi vzděláváním a tréninkem basketu. SportVU vlastně jen analyzuje získaná data, příliš velkou inteligencí nedisponuje. I kdyby se podařilo ji do vzdělávacích systémů v dohledné době implementovat, nesmíme zapomenout, že umělá inteligence zatím rozhodně nebude schopná skutečného vcítění (viz Kdo z našich žáků nejspíše nenajde práci?).
Je jasné, že vývoj musíme nadále sledovat. Mám-li vyslovit svůj vlastní odhad, domnívám se, že Knewton nikdy nedopustí, aby veřejně dostupné služby systému konkurovaly jeho nasmlouvaným komerčním aktivitám. To znamená, že zdarma budeme moci pracovat tak nanejvýš s něčím na způsob demonstrační verze a sdílet vložená data budeme v první řadě s majitelem firmy Jose Ferrierou. O tom, že by takto koncipovaný záměr mohl jednou účinně pomáhat všem, dost pochybuji. O snižování rozdílů v přístupu ke vzdělání mezi lidmi si pravděpodobně budeme zatím muset nechat jen zdát. Docela rád bych se mýlil.
Všechny články jsou publikovány pod licencí Creative Commons BY-NC-ND.
Pro vložení komentáře je nutné se nejprve přihlásit.
Článek není zařazen do žádného seriálu.
