“Tehisarumudeli treenimisel tuleb arvestada õpilaste emotsiooniga, motivatsiooniga ning metakognitiivsete ja vaimse võimekuse andmetega,” ütleb TLÜ tehisintellekti professor Danial Hooshyar. Oma uurimisrühmaga püüab Hooshyar arendada ja analüüsida tehisarul põhinevat algoritmi, mis eelnimetatud aspekte arvesse võtab.

Viis aastat kestev projekt annab digitaalsetele õpikeskkondadele võimaluse kasutada ära tehisaru potentsiaal, mis ei hõlma vaid suuri keelemudeleid. Projekti käigus keskenduvad nad esialgu 8. klassi matemaatikale, testides digitaalses õpikeskkonnas erinevaid tööriistu ja mõõdikuid: “Kogu projekti eesmärk on aidata õpilastel enda õppimist reguleerida, mitte lihtsalt anda neile tehisaru vastuste otsimiseks,” selgitab professor.

Ühes hiljutises uuringus katsetasid nad tehisarul põhineva algoritmi ennustusvõimet USA More õpilastelt kogutud andmestiku peal, võrreldes loodud algoritmi LLM-iga. “Meie mudel tegi märgatavalt vähem vigu kui LLM, mis on väga hea. Sealjuures tegi LLM teadmiste ennustamisel ebaloogilisi otsuseid – neid mudeleid ei ole treenitud andmestikel, mis põhinevad õpilaste õppimisel,” meenutab Hooshyar.

Eesti teadlastelt Eesti õpilastele

Selle aasta alguses uuris Danial Hooshyari uurimisrühm emotsiooni, motivatsiooni ja kognitsiooni ehk tunnetuse reguleerimist toetavate tööriistade mõju õppimisele. Ligi 700 Eesti 8. klasside õpilast sai proovida kolme Opiqu keskkonna versiooni, millest ükski veel tehisaru ei kasuta. Ühes variandis olid sees kõik uued tööriistad, teises vaid kognitsiooniga seotud lisad ja kolmas oli traditsiooniline digiõpik.

“Uuringu eesmärk oli näha eneseregulatsiooniga õpitööriistade mõju. Kogusime logiandmeid selle kohta, kuidas õpilased digikeskkonnas õppides tegutsevad,” selgitab professor. Edaspidi treenib uurimisrühm nende logiandmete põhjal tehisarumudelit, mis suudab ennustada oskuste taset, võttes arvesse ka õpilaste enda hinnanguid oma õpieesmärkidele, samuti emotsiooni ja motivatsiooniga seotud aspekte, mis võivad õppimist mõjutada.

Mudeli ennustamisvõimekust kasutatakse enesereguleeritud õppimise toetamiseks, kusjuures väljatöötamisel on kolm erinevat režiimi. Esimene neist hõlmab täielikult tehisaru antud soovitusi ja suuniseid. Teine režiim kombineerib tehisaru ja õppija, andes õppijale küll soovitusi, kuid lõpliku otsuse teeb inimene. Kolmandas režiimis teeb kõik õppimisega seotud otsused õppija ise. Kogu protsessi toetab avatud õppija mudel, mis annab reaalajas infot süsteemi kasutaja õppimise kohta.

Arendamisel olevale mudelile lisab Hooshyari sõnul väärtust asjaolu, et seda treeniti just Eesti õpilaste andmetel ja see ei kasuta olemassolevat suurt keelemudelit (LLM-i). Järgmise kahe aasta jooksul plaanivad nad loodud algoritmi koolides testida. “Katsetame nutikaks muudetud digiõppekeskkonda koolides, et näha selle mõju ilma LLM-ita,” avab professor tulevikuplaane.

Tehisaru vajab läbipaistvust ja koostööd

Danial Hooshyari sõnul tuleb koolis kasutamiseks mõeldud tehisaru arendamisel olla aga väga ettevaatlik. “Seda võiks võrrelda uue nutika autoga, mis on kiirem, targem ja mugavam, kuid päris liiklusesse jõudes hakkab süsteem käituma ettearvamatult ning tekivad probleemid, mida püütakse ükshaaval parandada. Kuigi pärast iga parandust muutub auto paremaks, võivad sellega kaasneda uued mured,” piltlikustab ta.

Auto näite abil rõhutab ta, et ka LLM-i ei tohiks kasutada kiireks turule toomiseks ja üldiseks kasutamiseks, kui seda pole algusest peale vastutustundlikult turvaliseks arendatud. Hariduski ei ole lihtsalt järjekordne turg, mistõttu ei saa lükata vastutust hilisematele parandustele. Ühe peamise ohukohana toob Hooshyar välja n-ö LLM-i musta kasti, mis ei põhjenda, kuidas otsused tehtud on. Oma arendustöösse uurimisrühm praegu LLM-i lisada ei plaani. “Meie loodud n-ö valge kasti ehk tõlgendatavad mudelid suudavad andmetele tuginedes oma ennustusi selgitada,” märgib ta.

Viimaks peab professor oluliseks sedagi, et koolihariduses kasutatavate tehisarulahenduste arendusse oleksid algusest lõpuni kaasatud sotsiaalteadlased, aga ka praktikud koolidest. “Kui me ei tee nendega koostööd, siis sealt vead sisse tulevadki. Vaid ühiselt saame olla kindlad, et mudeleid arendatakse ja kasutatakse vastutustundlikult ning õigesti,” sõnab Hooshyar.