Avtošola prihodnosti: umetna inteligenca že pomaga kandidatom
Od prijave na CPP do zadnje vožnje pred izpitom. Kako bodo digitalna orodja spreminjala način, kako se vozniki učijo in spremljajo svoj napredek.
Prva stran dneva
Dnevni pregled najpomembnejših zgodb doma in po svetu.
Za hitre novice, aktualne teme in zanimive vsebine izberite Svet24 za svoj prednostni vir na Googlu.
Nastavi
Za kandidata, ki se prvič odloči za opravljanje vozniškega izpita, je pot do dovoljenja pogosto precej zapletena. Najprej mora opraviti tečaj cestnoprometnih predpisov (CPP), zdravniški pregled in prvo pomoč, nato sledijo prijave na teoretični in praktični del izpita. Vmes je treba usklajevati termine za ure vožnje, urediti drugo dokumentacijo in to seveda vse tudi plačati.
Vse to je za avtošolo sicer samoumevno, za kandidata pa pogosto ni. Prav zato se je pri avtošoli LMM Tilia digitalizacija začela z nekoliko drugačnim vprašanjem: kako kandidatu ves čas jasno pokazati, kje v postopku je in kaj mora storiti kot naslednje.
Vse na enem mestu
Tilia je razvila lastno aplikacijo za kandidate in inštruktorje. Po navedbah avtošole gre za prvo slovensko avtošolo z lastno aplikacijo pod svojo blagovno znamko. Kandidat lahko v njej spremlja svoj napredek, preverja čakalne dobe, izbira inštruktorja, spremlja opravljene in plačane ure ter ureja plačila. Ko izbere inštruktorja, ta prejme obvestilo, s čimer se zmanjša potreba po telefonskem usklajevanju.
Toda aplikacija je samo eden od delov širše digitalizacije. Kot pravijo na Tilii, pripravljajo tudi brezplačne spletne teste CPP, ki jih lahko uporablja vsakdo brez prijave in omejitev. Posebnost je simulator križišč, v katerem se prometne situacije generirajo na novo.
Pri klasičnih gradivih lahko kandidat hitro pride do tega, da si zapomni pravilno rešitev določene fotografije. Če se ista situacija pojavi z nekoliko drugače postavljenimi vozili, pa lahko nastane težava. Simulator zato ni namenjen učenju slik na pamet, ampak razumevanju pravil in prometne logike.
Potem pride na vrsto umetna inteligenca
Naslednji korak je UI-učitelj, ki je kandidatom stalno na voljo. Prednost tega pripomočka je predvsem v tem, da se lahko kandidat k istemu vprašanju vrne tolikokrat, kot želi. Nekdo potrebuje kratko razlago, drugemu pomaga primer, tretji pa želi pravilo, razloženo še drugače.
Tudi tu pa je pomembna meja. Umetna inteligenca ne nadomešča predavatelja CPP ali inštruktorja vožnje. Kandidatom so še vedno na voljo individualne inštrukcije s predavateljem. Umetna inteligenca je le dodatna pomoč za čas, ko učitelj ni dosegljiv, ali za kandidata, ki želi snov še enkrat predelati sam.
Pri Tilii UI uporabljajo tudi za samo delovanje avtošole. Na primer za urejanje dokumentacije, povezovanja plačil z evidencami, obdelavo sporočil ali hitrejšo pripravo odgovorov. Končne odločitve o učenju, napredku in pripravljenosti kandidata pa, kot sami pravijo, ostajajo v rokah usposobljenih ljudi.
Norvežani UI že poslali v simulator
Slovenija pri tem ni osamljen primer. Umetna inteligenca se v izobraževanju bodočih voznikov po svetu pojavlja v različnih oblikah. Zanimiv primer prihaja iz Norveške, kjer so razvili tako imenovanega virtualnega inštruktorja vožnje. Sistem v simulatorju spremlja kandidatovo vožnjo in mu daje prilagojene povratne informacije.
Raziskovalci so sistem uvedli v pet simulatorjev na treh lokacijah ene od avtošol. Prednost takšnega pristopa je tudi možnost, da en inštruktor hkrati spremlja več kandidatov. Leta 2022 je simulatorje za kategorijo B pri njih uporabljalo 623 kandidatov.
Pri tem ne gre samo za klepetalnega robota, ki odgovarja na vprašanja. Razvijalci so združili več vrst umetne inteligence, podatkovne modele in prometno znanje, da lahko sistem spremlja vedenje voznika ter posebej za vsakega kandidata prilagaja vaje. Raziskovalci so v drugem projektu pokazali tudi možnost generiranja individualiziranih učnih ur glede na znanje posameznega kandidata.
Od Velike Britanije do Avstralije
V Veliki Britaniji pa razvijajo aplikacije, ki po posamezni vožnji analizirajo kandidatov napredek, prepoznavajo šibka področja in predlagajo, na katerem področju bi moral še utrjevati znanje. Ena od takšnih rešitev spremlja pogovore med uro vožnje ter GPS podatke in nato pripravi poročilo o napredku.
Obstajajo tudi aplikacije, ki uporabljajo UI za simulacijo izpitne vožnje in ocenjujejo napake kandidata. Sistem lahko na podlagi posnetka pripravi poročilo o napakah ter oceno pripravljenosti na izpit.
V Avstraliji se umetna inteligenca uporablja tudi v simulatorjih, kjer lahko računalniško ustvarjeno okolje vključuje druga vozila, semaforje, pešce in različne prometne situacije. Prednost simulatorja je, da lahko kandidat nevarno situacijo vadi varno in jo nato večkrat ponovi.
UI ne sedi za volanom namesto človeka
Podobne trende je mogoče zaznati tudi na evropski ravni. Evropsko združenje avtošol je leta 2026 vključevanje umetne inteligence v usposabljanje voznikov uvrstilo med svoje strateške prednostne naloge. To kaže, da UI v avtošolah ni več zgolj eksperiment, temveč postaja del širše razprave o prihodnosti izobraževanja voznikov.
Vendar umetna inteligenca za zdaj ne pomeni, da bodo inštruktorji izginili. Ravno nasprotno, največji potencial se skriva v kombinaciji človeka in tehnologije. Umetna inteligenca lahko spremlja napredek, ponavlja razlage, pripravlja dodatne vaje in analizira podatke, inštruktor pa ostaja tisti, ki zna oceniti kandidata v resničnem prometu, opaziti njegove težave in navade ter se nanje odzvati.
Prihodnost avtošole zato ne bo pomenila avtomobila brez inštruktorja, temveč avtošolo, v kateri bo imel inštruktor ob sebi vse več digitalnih pomočnikov. Za kandidata pa bo najpomembnejše, da tehnologija ne bo nadomestila človeka, ampak mu bo pomagala bolje razumeti promet in nekoč varneje voziti.
Prva stran dneva
Dnevni izbor najpomembnejših zgodb doma in po svetu, dostavljen neposredno v vaš e-poštni nabiralnik.
