самой позиции ассистентов преподавателей компьютерных наук или даже самих преподавателей? Гоэл считает, что дело обстоит прямо противоположным образом. Когда на простые вопросы отвечает бот, у ассистентов есть возможность отвечать на более сложные. Фокусируя технологию на рутинных вопросах, Гоэл и его команда ориентируются на гуманистическое ближайшее будущее, в котором программы будут в основном помогать уже имеющимся преподавателям[186].
С другой стороны, каковы бы ни были намерения специалистов по компьютерным наукам, сильные политические и экономические мотивы заставляют такие инновации, как JW, развиваться в другом направлении, в сторону замены учителей и постоянного мониторинга студентов. Джорджия стала одним из многих штатов, в которых после экономического спада сократили финансирование государственного образования. Кризис, вызванный пандемией COVID-19, заставил университеты еще больше сократить расходы и увеличить долю преподавания онлайн. Сильные игроки в образовательной политике, начиная с глобальных фондов и заканчивая верхними эшелонами бюрократии в Вашингтоне или Брюсселе, также ставят перед собой задачу сокращения расходов. Вместо того чтобы поднять налоги для расширения уже существующих университетов, в Калифорнии в 2016 г. была внедрена плохо продуманная система сетевых курсов, которые должны были компенсировать нехватку курсов в колледжах[187]. ИИ (который занят обучением) и роботы (занятые мониторингом тестов) – вероятный следующий шаг, особенно если учесть то, что на таких курсах нужен мониторинг студентов, чтобы они не жульничали и не отвлекались.
В США передовые технологии наблюдения уже задействованы в отслеживании движения глаз и пальцев студентов на сетевых занятиях и сетевом тестировании. В Университете Содружества Виргинии студентов поощряли использовать сканы сетчатки вместо кредитных карт и для оплаты еды в столовой. По мере роста накопленных данных предприниматели надеются начать отслеживать движение студентов и многое другое, чтобы еще лучше соотносить определенные паттерны жизни с желаемыми результатами. Другими словами, машина непрестанного наблюдения, разработанная компанией Hikvision, – это не странное отклонение, представляющее «технологию ябедничества». Скорее она, возможно, предрекает будущее образования в эпоху все более конформистского ИИ.
Грубо говоря, нам надо решить, чего именно мы хотим: инвестировать в образовательный ИИ, который постоянно измеряет и оценивает учащихся, или сосредоточить наши усилия на продуктах, повышающих уровень образования, создавая креативную и способствующую обучению среду. Проблемой, которую следует действительно решать, является ограниченность способности учителя отвечать на вопросы и давать советы; но его небезграничная способность наблюдать и оценивать каждый момент жизни учащегося является, скорее, благословением, ценным аспектом человеческого образования, который необходимо сохранить и в более технологичном будущем. К сожалению, менедже-риальный подход колонизировал значительную часть технообразования, что привело к выпячиванию количественных измерений. Цели образования разнообразны: многие из них нельзя, да и не нужно сводить к количественным оценкам. Если мы позволим ИИ перевести наше внимание с актуального обучения на то, что компьютеры умеют лучше всего измерять и оптимизировать, то упустим крайне важную возможность. Хуже того, мы позволим технологии узурпировать наши ценности и в конечном счете диктовать их, вместо того чтобы служить нам инструментом, помогающим их достигать. В этой главе исследуются позитивные применения ИИ и роботов в образовании, причем упор делается на то, как легко они могут скатиться к жестоким формам социального контроля.
Разнообразие целей образования
Траектория развития образовательной робототехники будет определяться проблемами, которые мы пытаемся решить. Роботы и ИИ – это инструменты, а не самодостаточные цели. Как отметил исследователь Нейл Селвин, споры об объеме и интенсивности автоматизации классов обычно являются «удобным заместителем более пространных дискуссий о природе, форме и функции образования в XXI в.»[188]. Действительно, целями образования могут быть все пункты следующего списка, однако разработчики в области технообразования не преследуют все их в равной степени:
1. Обучение вербальным и математическим/логическим/количественным навыкам и фундаментальные познания в истории, социологии, искусстве, науке и других областях.
2. Подготовка к специальности или карьере путем тренировки навыков или к профессии путем приобретения фундаментальных знаний и критического суждения.
3. Конкуренция за лучшие возможности в обучении и найме.
4. Обучение социальным навыкам и эмоциональному интеллекту.
5. Подготовка к гражданской роли, в том числе к участию в гражданском обществе[189].
Но, с точки зрения менеджеров-технократов, как только цели заданы, следующий шаг – это измерить их достижение путем количественного тестирования или какой-либо иной оценки результатов. Рассмотрим второй тип целей, а именно подготовку к трудовой деятельности. Социологи могут провести всевозможные исследования, в которых определят, какие учебные заведения лучше всего готовят учащихся к работе или поступлению в колледж. Возможность найма и заработки можно измерить, также существуют грубые оценки удовлетворенности работой. В результате появились различные рейтинги колледжей, основанные на определенном комплексе факторов. В некоторых указывались колледжи, не отличающиеся высоким качеством образования. В более серьезных программах изучаются публикации и исследовательские профили членов преподавательского состава. Экономические оценки строятся на соотношении стоимости обучения для студентов и их будущих заработках[190]. Их базовая логика безошибочна: студентам необходимо выбрать программы, которые коррелируют с максимальным приростом потенциального заработка, дисконтируемым по стоимости такого образования.
Этот строго инструментальный взгляд отличается прямолинейностью, а потому в экономическом смысле он весьма привлекателен, особенно если вы рассматриваете рабочую силу в качестве товара, аналогичного соевым бобам или углю, то есть в качестве фактора производства, который в идеальном случае постепенно дешевеет. Так же как прогресс в горном деле может привести к удешевлению угля, технообразование, получается, способно заменить дорогостоящих учителей и преподавателей, чтобы рабочую силу было дешевле готовить, а потому и нанимать. Конечно, сторонники количественных измерений изображают свои намерения в несколько ином свете, заявляя, что они учат студентов тем навыкам, которые действительно нужны им для преуспевания[191]. Однако, когда успех определяется довольно узко – как доход и возможность найма, фокусировка на результатах ведет к радикально иным методам преподавания, начиная с виртуальных кибершкол и заканчивая лекциями на YouTube. Сторонники технологий рассуждают, что, если мы можем договориться о правильных вопросах тестов (для начального и среднего образования), а также о количественных показателях успешности выпускников вузов (для высшего образования), подойдет любой новый метод обучения, если студенты, которые учатся по нему, показывают такие же или даже лучшие результаты, чем аналогичные студенты, обучаемые людьми.
Методы искусственного интеллекта вполне соответствуют неолиберальной идее «учиться ради заработка», поскольку машинное обучение лучше всего умеет оптимизировать определенные количественные величины (такие как доход), основываясь на манипуляции тысячами других переменных. Однако подобная фокусировка на количественных измерениях не работает в области более мягких, то есть контекстуальных навыков, привычек, ценностей и установок. Как составить лучший тест социальных навыков? Где найти многовариантный тест хорошего гражданина, демократического участия или политической мудрости? В определенной мере традиционные методы обучения