Исследование проводилось совместно с классом журналистики средней школы на Северо-востоке страны. С тех пор исследователи распространили программу на классы средних школ во многих штатах, включая Северную Каролину. Исследователи штата Северная Каролина ищут партнеров с другими школами для совместной работы по внедрению учебной программы в классные комнаты.

"Мы хотим, чтобы студенты с самого раннего возраста открывали этот черный ящик, чтобы они не боялись искусственного интеллекта", - сказал ведущий автор исследования Шиян Цзян, доцент кафедры учебного дизайна и технологий в университете Северной Каролины. "Мы хотим, чтобы студенты знали о потенциале и проблемах искусственного интеллекта, и чтобы они думали о том, как они, следующее поколение, могут реагировать на меняющуюся роль искусственного интеллекта и общества. Мы хотим подготовить студентов к будущей трудовой деятельности".

Для исследования исследователи разработали компьютерную программу под названием StoryQ, которая позволяет студентам создавать свои собственные модели машинного обучения. Затем исследователи организовали семинар для преподавателей по учебной программе и технологиям машинного обучения, который длился полтора часа каждую неделю в течение месяца. Для учителей, которые зарегистрировались для дальнейшего участия, исследователи провели еще одно краткое изложение учебной программы для участвующих учителей и разработали логистику.

"Мы создали технологию StoryQ, чтобы позволить учащимся старших классов или бакалавриата создавать то, что мы называем моделями "классификации текстов", - сказал Цзян. "Мы хотели снизить барьеры, чтобы студенты могли действительно знать, что происходит в машинном обучении, вместо того, чтобы бороться с кодированием. Поэтому мы создали StoryQ, инструмент, который позволяет студентам понимать нюансы построения моделей машинного обучения и классификации текстов".

Учитель, решивший принять участие, провел 15-дневный урок журналистики, на котором они использовали StoryQ для оценки серии обзоров Yelp о магазинах мороженого. Студенты разработали модели, позволяющие предсказать, будут ли отзывы "положительными" или "отрицательными", в зависимости от языка.

"Учитель увидел актуальность программы для журналистики", - сказал Цзян. "Это был очень разнообразный класс со многими студентами, которые недостаточно представлены в STEM и вычислительной технике. В целом, мы обнаружили, что студентам очень понравились уроки, и они провели отличные дискуссии об использовании и механизме машинного обучения".

Исследователи увидели, что студенты выдвигали гипотезы о конкретных словах в обзорах Yelp, которые, по их мнению, могли предсказать, будет ли отзыв положительным или отрицательным. Например, они ожидали, что отзывы, содержащие слово "нравится", будут положительными. Затем учитель попросил студентов проанализировать, правильно ли их модели классифицировали отзывы. Например, студент, который использовал слово "нравится" для прогнозирования отзывов, обнаружил, что более половины отзывов, содержащих это слово, на самом деле были отрицательными. Затем исследователи сказали, что студенты использовали метод проб и ошибок, чтобы попытаться повысить точность своих моделей.

"Студенты узнали, как эти модели принимают решения, и о роли, которую люди могут играть в создании этих технологий, и о перспективах, которые можно использовать при создании технологии искусственного интеллекта", - сказал Цзян.

Из их обсуждений исследователи выяснили, что студенты неоднозначно реагировали на технологии искусственного интеллекта. Студенты были глубоко обеспокоены, например, возможностью использования искусственного интеллекта для автоматизации процессов отбора студентов или кандидатов для получения таких возможностей, как стипендии или программы.

Для будущих занятий исследователи создали более короткую, пятичасовую программу. Они запустили программу в двух средних школах Северной Каролины, а также в школах Джорджии, Мэриленда и Массачусетса. На следующем этапе своего исследования они намерены изучить, как преподаватели разных дисциплин сотрудничают, чтобы запустить программу, ориентированную на искусственный интеллект, и создать сообщество по обучению искусственному интеллекту.

"Мы хотим расширить внедрение в Северной Каролине", - сказал Цзян. "Если есть какие-либо заинтересованные школы, мы всегда готовы внедрить эту программу в ту или иную школу. Поскольку мы знаем, что учителя очень заняты, мы предлагаем более короткий курс повышения квалификации, а также предоставляем стипендию учителям. Мы войдем в класс, чтобы преподавать, если потребуется, или продемонстрируем, как мы будем преподавать учебную программу, чтобы учителя могли копировать, адаптировать и пересматривать ее. Мы будем поддерживать учителей всеми возможными способами".

Исследование "Методы и процессы моделирования данных старшеклассниками: от моделирования неструктурированных данных до оценки автоматизированных решений" было опубликовано онлайн 13 марта в журнале Обучение, средства массовой информации и технологии. Соавторами были Хенгтао Тан, Кансу Татар, Кэролин П. Розе и Цзе Чао. Работа была поддержана Национальным научным фондом в рамках гранта № 1949110.