nsmittechnologyreviewaieducation0126_1-13

Китай меняет то, как мир учится.

В последние годы Китай устремился к «интеллектуальному образованию». Теперь его технологические компании с оборотом в миллиард долларов планируют экспортировать свое видение за границу.

Карэн Хао

Чжоу И был ужасен в математике. Он рисковал никогда не попасть в институт. Затем компания под названием Squirrel AI пришла в его среднюю школу в Ханчжоу, Китай, пообещав индивидуальное обучение. Он уже пробовал воспользоваться услугами репетиторства, но этот был другим: вместо учителя-человека его уроки курировал алгоритм ИИ. 13-летний парень решил попробовать. К концу семестра его тестовые баллы выросли с 50% до 62,5%. Два года спустя он набрал 85% на выпускном экзамене в средней школе.

«Раньше я думал, что математика пугает», — говорит он. «Но благодаря репетиторству я понял, что на самом деле это не так уж и сложно. Это помогло мне сделать первый шаг по другому пути».

Эксперты сходятся во мнении, что искусственный интеллект будет важен в образовании 21 века, но как? В то время как ученые ломали голову над передовым опытом, Китай не стал ждать. В последние несколько лет инвестиции страны в обучение и обучение с использованием ИИ резко возросли. Технологические гиганты, стартапы и представители сферы образования — подключились все. Десятки миллионов студентов теперь используют ту или иную форму ИИ для обучения — будь то через внеклассные программы обучения, такие как Squirrel, через платформы цифрового обучения, такие как 17ZuoYe , или даже в своих основных классах. Это крупнейший в мире эксперимент по использованию ИИ в образовании, и никто не может предсказать результат.

Силиконовая долина тоже очень заинтересована. В мартовском отчете Инициатива Чана-Цукерберга и Фонд Билла и Мелинды Гейтс определили ИИ как образовательный инструмент, достойный инвестиций. В своей книге 2018 года Rewiring Education вице-президент Apple по образованию Джон Коуч высоко оценил ИИ Squirrel. (Китайская версия книги написана в соавторстве с основателем Squirrel Дереком Ли.) Squirrel также открыл в этом году совместную исследовательскую лабораторию с Университетом Карнеги-Меллона, чтобы изучать индивидуальное обучение в больших масштабах, а затем экспортировать его по всему миру.

Но эксперты обеспокоены тем, в каком направлении будет развиваться ИИ в образовании. В лучшем случае, говорят они, ИИ может помочь учителям развивать интересы и сильные стороны своих учеников. В худшем случае это может еще больше укрепить глобальную тенденцию к стандартизированному обучению и тестированию, в результате чего следующее поколение будет плохо подготовлено к адаптации в быстро меняющемся мире труда.

Squirrel, одна из крупнейших китайских образовательных компаний в области ИИ, подчеркивает эту напряженность. И как один из наиболее перспективных для распространения за границу, он дает возможность увидеть, как эксперименты Китая могут повлиять на остальной мир.

Учебный центр, который посещает Чжоу, один из первых, который открыл Squirrel, занимает второй этаж скромного здания на оживленной коммерческой дороге в Ханчжоу, городе второго уровня в провинции Чжэцзян. Награды компании украшают стены лестничной клетки. Кроме того, выставлены большие фотографии не менее дюжины мужчин: половина из них — руководители Squirrel AI, а остальные — мастера-учителя, звание, присвоенное лучшим учителям Китая, которые помогают разрабатывать учебную программу компании.

Внутреннее убранство школы скромное. Маленькое красочное фойе с акцентами зеленого лайма. Фотографии улыбающихся учеников висят вдоль коридора между шестью или около того классными комнатами. Внутри выцветшие наклейки с изображениями деревьев и простые лозунги, такие как «Будь скромным», оживляют стены. Здесь нет белых досок, проекторов или другого оборудования — только один стол на комнату, рассчитанный на шесть-восемь человек.

Средством обучения является ноутбук. И ученики, и учителя пристально смотрят на экраны. В одной комнате двое учеников в наушниках заняты уроком английского языка. В другом случае трое учеников, включая Чжоу, посещают три отдельных класса по математике. Они решают практические задачи на листках бумаги, прежде чем отправлять свои ответы в Интернете. В каждой комнате учитель наблюдает за учениками через приборную панель в реальном времени.

В разные моменты оба учителя замечают на экране что-то, что побуждает их подойти к стулу ученика и встать на колени. Они говорят приглушенным тоном, предположительно, чтобы ответить на вопрос, который не может решить система обучения. Хотя я всего в нескольких шагах от меня, я не могу разобрать их слова из-за тихого гула машин на улице внизу.

«Здесь так тихо», — шепчу я небольшой группе сотрудников школы и компании, собравшихся для моего тура. Региональный директор Ханчжоу улыбается, что я интерпретирую как намек на гордость: «Учителя не слышат лекций».

Образовательный бум в области искусственного интеллекта в Китае вызвал три фактора. Первый — это налоговые льготы и другие стимулы для предприятий с искусственным интеллектом, которые улучшают все — от обучения студентов до подготовки учителей и управления школой. Для венчурных капиталистов это означает, что такие предприятия — хорошая ставка. Согласно одной из оценок, в прошлом году Китай лидировал по объему инвестиций в образование с использованием искусственного интеллекта, вложив более 1 миллиарда долларов.

Во-вторых, академическая конкуренция в Китае очень высока. Десять миллионов студентов в год сдают вступительный экзамен в колледж, гаокао. Ваш балл определяет, сможете ли вы учиться на ученой степени и где, и это рассматривается как самый важный фактор успеха на всю оставшуюся жизнь. Родители охотно платят за репетиторство или что-нибудь еще, что помогает их детям добиться успеха.

Наконец, китайские предприниматели имеют в своем распоряжении массу данных для обучения и совершенствования своих алгоритмов. Население огромно, взгляды людей на конфиденциальность данных гораздо более слабые, чем на Западе (особенно если они могут получить взамен желанные выгоды, такие как академическая успеваемость), а родители твердо верят в потенциал технологий, увидев, насколько они полезны. преобразили страну всего за несколько десятилетий.

Squirrel фокусируется на том, чтобы помочь учащимся лучше сдать ежегодные стандартизированные тесты, которые прямо отражают национальную тревогу гаокао; По их словам, более 80% их студентов возвращаются из года в год. Они также спроектировал свою систему для сбора еще большего количества данных с самого начала, что сделало возможными все виды экспериментов по персонализации и прогнозированию. Они активно продвигают свои технические возможности через академические публикации, международное сотрудничество и награды, что сделало их любимцем местного правительства Шанхая.

Эта стратегия способствовала ошеломляющему росту. За пять лет, прошедших с момента основания, компания открыла 2000 учебных центров в 200 городах и зарегистрировала более миллиона студентов, что равно всей системе государственных школ Нью-Йорка. В течение года Squirrel планирует расширить свою деятельность на 2’000 центров внутри страны. На сегодняшний день компания также привлекла более 180 миллионов долларов финансирования. В конце прошлого года она получила статус единорога, превысив оценку в 1 миллиард долларов.

Штаб-квартира Squirrel AI в Шанхае.
Ной Шелдон

Squirrel — не первая компания, которая реализует концепцию наставника по ИИ. Первые попытки «воспроизвести» учителей относятся к 1970-м годам, когда компьютеры впервые начали использоваться в образовании. Затем, между 1982 и 1984 годами, несколько исследований в США показали, что ученики, которые получали индивидуальное обучение один на один, работали намного лучше, чем студенты, которые этого не делали. Это вызвало новую волну усилий по воссозданию такого индивидуального внимания в машине. Результатом стали адаптивные системы обучения, которые теперь можно найти повсюду, от детских садов до учебных центров на рабочем месте.

Инновация Squirrel заключается в её детализации и масштабе. Для каждого курса, который она предлагает, команда инженеров работает с группой ведущих учителей, чтобы разделить предмет на минимально возможные концептуальные части. Математика средней школы, например, разбита на более чем 10’000 атомарных элементов или «точек знания», таких как рациональные числа, свойства треугольника и теорема Пифагора. Цель состоит в том, чтобы как можно точнее диагностировать пробелы в понимании учащимися. Для сравнения: в учебнике один и тот же предмет можно разделить на 3000 пунктов; Платформа для адаптивного обучения ALEKS, разработанная американской компанией McGraw-Hill и вдохновившая Squirrel’s, делит ее примерно на 1000 точек.

После того, как точки знаний установлены, они объединяются с видеолекциями, заметками, рабочими примерами и практическими задачами. Их отношения — то, как они строятся друг на друге и пересекаются — закодированы в «графе знаний», также основанном на опыте ведущих учителей.

Инженеры Squirrel AI работают над созданием обучающей платформы компании.
Ной Шелдон

Студент начинает курс обучения с короткого диагностического теста, чтобы оценить, насколько хорошо она понимает ключевые концепции. Если он правильно ответит на первый вопрос, система предположит, что он знает связанные концепции, и перейдет к следующему. В рамках 10 вопросов система дает приблизительный набросок того, над чем ей нужно работать, и использует его для построения учебной программы. По мере того как человек учится, система обновляет свою модель его понимания и соответствующим образом корректирует учебный план. По мере того, как все больше студентов используют систему, она выявляет ранее нереализованные связи между концепциями. Затем алгоритмы машинного обучения обновляют отношения в графе знаний, чтобы учесть эти новые связи. В то время как ALEKS тоже делает кое-что из этого, Squirrel утверждает, что его оптимизации машинного обучения более ограничены, что теоретически делает его менее эффективным.

Squirrel предложила некоторую проверку своей системы. Например, в октябре 2017 года самофинансируемое четырехдневное исследование с участием 78 учеников средней школы показало, что система в среднем лучше справлялась с повышением результатов тестов по математике, чем опытные учителя, обучающие около десятка детей в традиционном классе.

Студенты, с которыми я общаюсь в учебном центре, также высоко оценивают программу репетиторства. Все заканчивают среднюю школу и приезжают в центр уже больше года. Одна девочка, Фу Вэйи, говорит мне, что она улучшается намного быстрее, чем когда она получала индивидуальное обучение у учителя-человека. «Здесь у меня есть учитель как в сети, так и вне ее», — говорит она. «Плюс инструкция очень адресная; система может напрямую выявить пробелы в моем понимании». Другой студент разделяет мнение: «С этой системой вам не нужно выполнять множество упражнений, но она по-прежнему эффективна. Это действительно экономит время».

Хотя мне приходится относиться к их словам с недоверием — студенты отбираются вручную и дают свои отзывы под пристальным наблюдением, — я все еще тронут их облегчением от того, что они нашли формулу, которая помогает улучшить зачастую жестокую академическую жизнь. История Чжоу И, возможно, не случайно, также прекрасно иллюстрирует, как Squirrel может помочь учащимся, испытывающим трудности.

Для основателя Squirrel Ли это видение не ограничивается обучением. У него есть амбиции вырваться за рамки внеклассного программирования и интегрировать свой учебный план непосредственно в основной класс. Squirrel уже ведет переговоры с несколькими школами в Китае, чтобы сделать свою систему основным методом обучения.

Я пытаюсь представить себе, на что может быть похож этот мир, и могли бы мы от него выиграть. Я задаю студентам последний вопрос: есть ли что-нибудь, что Squirrel может улучшить? Долгая пауза. Затем: «Я бы хотел, чтобы мы больше общались с нашими учителями-людьми», — говорит Фу.

Каждый эксперт в области образования, с которым я разговаривал при написании этой истории, начинал с одного и того же: чтобы понять, как ИИ может улучшить преподавание и обучение, вам нужно подумать о том, как он меняет характер работы.

По мере того, как машины станут лучше справляться с механическими задачами, люди должны будут сосредоточиться на тех навыках, которые остаются для них уникальными: творчество, сотрудничество, общение и решение проблем. Им также нужно будет быстро адаптироваться, поскольку все больше и больше навыков становятся жертвами автоматизации. Это означает, что классная комната 21-го века должна выявить сильные стороны и интересы каждого человека, а не передавать канонический набор знаний, более подходящий для индустриальной эпохи.

ИИ, теоретически, мог бы облегчить это. Он может взять на себя определенные механические задания в классе, позволяя учителям уделять больше внимания каждому ученику. Гипотезы расходятся относительно того, как это может выглядеть. Возможно, ИИ будет обучать определенным знаниям, в то время как люди будут учить другим; возможно, это поможет учителям отслеживать успеваемость учащихся или даст учащимся больше контроля над тем, как они учатся. Тем не менее, конечная цель — глубоко индивидуализированное обучение.

Подход Squirrel может дать отличные результаты в традиционном образовании, но он не готовит учащихся к гибкости в меняющемся мире, говорят эксперты, с которыми я говорил. «Есть разница между адаптивным обучением и персонализированным обучением», — говорит Крис Деде, профессор Гарвардского университета по программе «Технологии, инновации и образование». Squirrel занимается адаптивным обучением, которое заключается в «точном понимании того, что студенты знают, а что не знают». Но он не обращает внимания на то, что они хотят знать или как они учатся лучше всего. Персонализированное обучение учитывает их интересы и потребности, чтобы «организовать мотивацию и время для каждого учащегося, чтобы они могли добиться прогресса».

Ютта Тревиранус, профессор Колледжа искусств и дизайна Онтарио, которая стала пионером в области персонализированного обучения для повышения инклюзивности в образовании, еще раз анализирует это. «Персонализированное обучение имеет несколько уровней», — говорит она: она называет их темп, путь и пункт назначения.

Если темп обучения индивидуален, учащимся с разными способностями предоставляется разное количество времени для изучения одного и того же материала. Если путь индивидуализирован, учащимся могут быть предоставлены разные мотивы для достижения одних и тех же целей («Вот почему статистика имеет отношение к вашей любви к футболу») и предложены материалы в разных форматах (например, видео или текст). Если пункт назначения персонализирован, студенты могут выбирать, например, учиться в профессиональном училище или в университете.

«Нам нужно, чтобы студенты понимали, как они учатся. Нам нужны они, чтобы определить, чему они хотят научиться, и нам нужно, чтобы они научились учиться», — говорит Тревиранус. «ИИ Squirrel вообще не решает эти проблемы. Это только делает более эффективным приведение всех студентов в одно и то же стандартное место».

Это не значит, что адаптивным системам обучения не будет места в классе 21 века. Дэвид Доктерман, коллега Деде, считает, что их сила в обучении людей структурированным знаниям по-прежнему ценится. Но было бы ошибкой делать их преобладающими «учителями» в классе: «Виды механических действий — извлечение знаний, приобретение навыков, — которым легче научиться с умным наставником, также являются вещами, которые легче выполнить с помощью умной машины», — говорит он.

Дерек Ли, основатель Squirrel AI
Ной Шелдон

Ли, основатель Squirrel, высокий и долговязый, с серьезными скулами. Когда он говорит по-английски, он акцентирует каждые несколько предложений «Верно?», Поднимая брови, чтобы убедиться, что вы находитесь на одной странице. Когда он говорит по-китайски, его слова появляются вдвое быстрее.

Через неделю после моего визита в учебный центр я встретил его в штаб-квартире Squirrel в Шанхае. В стиле сдержанного шоумена он устроил мне грандиозный тур. Скромность учебного центра резко контрастирует с интерьером офиса: каждая стена может похвастаться различными деталями о компании и вехах, которых она достигла. Вот один со всеми упоминаниями в СМИ. Вот еще одна со всеми ее наградами. А вот несколько примеров студентов, которых сочли «безнадежными», а потом спасли.

Пройдя несколько шагов от первой двери, Ли показывает на экран слева от меня, на котором воспроизводится видеоклип. Это игровое шоу, показывающее поединок между системой обучения Squirrel и учителем-человеком — одним из лучших в Китае, говорит он. Трое учеников учителя, которых он обучал три года, стоят рядом с ним на сцене, решая задачи. Система и учитель соревнуются, чтобы предсказать, какие из них они сделают правильно.

Ли не дожидается окончания клипа, чтобы раскрыть его изюминку: «За три часа мы понимаем студентов больше, чем за три года, проведенные лучшими учителями».

На экране учитель выглядит все более удрученным и униженным. «Он выглядит таким грустным», — говорю я.

“Вы заметили!” Ли смеется.

Большая часть философии Squirrel проистекает из личного опыта Ли в детстве. По его словам, в молодости у него не было хорошего эмоционального интеллекта, и чтение книг на эту тему не помогало. Поэтому он потратил полгода, разделив навык на 27 различных компонентов и потренировался на каждом из них. Он приучил себя, например, быть более наблюдательным и интересным собеседником («Я потратил много времени на поиск 100 тем, поэтому у меня есть много материала, чтобы поговорить с другими», — говорит он). Он даже научился улыбаться, когда другие критиковали его. («После этого в моей жизни у меня не будет врагов».) Этот метод дал ему желаемые результаты, а также твердую веру в то, что таким образом можно научить чему угодно.

Ли использует аналогию, чтобы изложить свое окончательное видение. «Когда будет преобладать образование в области ИИ, — говорит он, — учителя-люди будут похожи на пилотов». Они будут следить за показаниями, пока алгоритм управляет самолетом, и по большей части будут играть пассивную роль. Но время от времени, когда появляется предупреждение и пассажир паникует (например, над студентом издеваются), они могут вмешаться, чтобы успокоить ситуацию. «Человеческие учителя будут сосредоточены на эмоциональном общении», — говорит он.

Ли считает, что это единственный способ, которым человечество сможет повысить свой коллективный разум. Доверив учителям что-либо еще, можно рискнуть «навредить гениям». Он разыгрывает эту философию на своих собственных детях, максимально используя систему Squirrel для их обучения. Он хвастается, что его восьмилетние мальчики-близнецы, которые учатся во втором классе, теперь изучают физику в восьмом классе, что свидетельствует о том, что его метод работает. «Только адаптивные системы могут творить такие чудеса», — говорит он.

Squirrel уже экспортирует свои технологии за границу. Он заработал свою международную репутацию, выступая на некоторых из крупнейших конференций по искусственному интеллекту по всему миру и привлекая авторитетных сотрудников, связанных с MIT, Гарвардом и другими престижными исследовательскими институтами. Ли также нанял несколько американцев в свою исполнительную команду с намерением в следующие два года продвинуться в США и Европе. Один из них — Том Митчелл, декан факультета информатики Карнеги-Меллона; другой — Дэн Биндман, который руководил группами пользователей и редакторов ALEKS.

Тревиранус обеспокоен тем, что образовательная философия Squirrel отражает более широкий недостаток в стремлении Китая к интеллектуальному образованию: его упор на стандартизованное обучение и тестирование. «Трагедия китайских экспериментов в том, что они выводят страну на уровень образования, от которого отказываются любой прогрессивный педагог или система образования», — говорит она.

Но она считает, что в Китае также есть одна из лучших возможностей для переосмысления более дружелюбной к учителям и ориентированной на учащихся среды в классе. Он менее укоренился, чем Запад, в старых моделях образования и гораздо более склонен пробовать новые идеи. «Китаю нужно взглянуть на совершенно другую форму ИИ», — говорит она. Вопрос в том, что это значит?

Ответ может лежать в дюжине миль к западу от штаб-квартиры Squirrel, напротив реки Хуанпу, протекающей через Шанхай. Там Пан Пэнкай, эксперт по вопросам образования детей, проводит эксперименты другого рода.

Пан размышлял о том, как использовать ИИ в образовании почти два десятилетия. Пятнадцать лет назад он основал свою первую технологическую компанию в Китае, получив докторскую степень в MIT Media Lab. Вдохновленный своим опытом учебы в аспирантуре, он сосредоточился на создании инструментов для изучения английского языка. «Инновации происходят от различий», — говорит он. «Это именно то, чего не хватает Китаю. Если вы говорите на нескольких языках, вы можете разговаривать с разными людьми; вы можете обмениваться разными идеями».

Сейчас Пан управляет Alo7, технологической компанией с той же миссией — обучать английскому языку. Однако, в отличие от многих других фирм, он стремится отойти от обучения, ориентированного на тестирование, и вместо этого способствует развитию творческих способностей, лидерства и других мягких навыков. Компания предлагает продукты и услуги как для физических, так и для цифровых классов. У него есть онлайн-платформа для обучения, в сочетании, например, с коллекцией учебников, которые помогают студентам изучать и практиковать свои языковые навыки. У него также есть служба, которая связывает до трех учеников через видео с преподавателями английского языка за рубежом для регулярных групповых занятий. На сегодняшний день он обслужил около 15 миллионов студентов и преподавателей и сотрудничал с 1500 учреждениями по всей стране.

В отличие от Squirrel, платформа онлайн-обучения Alo7 призвана дополнить традиционный класс. Знания, которые можно получить с помощью адаптивного обучения, например словарный запас, можно практиковать дома через приложение. То же самое и с такими навыками, как произношение, которое можно улучшить с помощью алгоритмов распознавания речи. Но все, что требует творчества, например письмо и беседа, изучается в классе. Вклад учителя жизненно важен. Пан предлагает параллель: «В больницах используется множество медицинских технологий, но мы не можем сказать, что аппарат лучше, чем врачи. Это все еще помощник врача».

Конечная цель Пэна в отношении ИИ в образовании — полностью избавиться от стандартизированных тестов. «Почему мы тестируем людей в течение двух или трех часов, чтобы определить, хорошие они или плохие?» он спрашивает. Он считает, что искусственный интеллект в конечном итоге создаст гибкую среду обучения, подходящую как для чувствительных и творческих студентов, так и для точных и аналитических. Он говорит, что образование больше не будет связано с конкуренцией.

В прошлом году Alo7 стал больше экспериментировать. Он добавил к своим сеансам видеоуроков анализ лиц и голоса для составления сводных отчетов по каждому уроку. Алгоритмы измеряют, сколько времени студенты говорили по-английски в классе, точность их английского произношения и основные показатели их вовлеченности и радости, например, количество раз, когда они открывали рот, чтобы говорить и смеяться. Ранее в этом году компания создала несколько физических классов, оборудованных камерами и микрофонами для проведения аналогичных анализов. Учителя также получают отчеты о своей работе.

Я иду посмотреть один из интеллектуальных классов Alo7. Он маленький, но разноцветный. На стенах изображены талисманы компании — пять мультяшных компаньонов с разными личностями, которые используются в учебных материалах компании. Нет ни столов, ни стульев, только скамья, идущая вдоль задней стены. Спереди — доска и два телевизора для отображения учебной программы дня.

На занятиях нет уроков, но сотрудник компании проигрывает мне короткие клипы с уроками начальной школы. В одном из них шесть учеников сидят на скамейке и тренируются произносить имена разных животных. «Птица, птица, птица!» они воспевают со своим учителем, когда она машет руками, как крылья. «Черепаха, черепаха, черепаха!» они продолжают, пока экран меняет свое отображение на мультяшную черепаху. На первый план выходит взаимодействие учителя и ученика; ИИ намеренно незаметно исчезает за спиной.

Студенты изучают английский в интеллектуальном классе Alo7.
Предоставлено Alo7

Деде говорит, что данные, генерируемые в интеллектуальном классе, могут быть полезны, но он предупреждает, что камеры и другие датчики также могут быть неправильно использованы для оценки эмоций или душевного состояния ученика, приложений, которые мало связаны с наукой и могут привести к чрезмерному наблюдение. Пан соглашается, что важно быть осторожным: «Вот почему мы предоставляем данные в основном учителям, а не студентам, потому что мы еще не проводили научных тестов».

Пан сказал мне, что у него нет планов расширять Alo7 за пределами Китая. Один только внутренний рынок может стать проблемой, когда он продает философию образования, идущую вразрез с общепринятой. Но он начал замечать сдвиг в национальном разговоре. По мере того как руководители правительства искали новые способы стимулирования инноваций, идея «качественно ориентированного образования», в котором упор делается на творчество и гуманитарные науки, набирает силу.

В феврале прошлого года министерство образования Китая провело серию реформ, в том числе более строгое лицензирование репетиторов, направленных на снижение одержимости тестированием. Ранее в этом месяце правительство также обнародовало ряд руководящих принципов, в которых больше внимания уделяется физическому, моральному и художественному воспитанию, а не экзаменам. Хотя критики отмечают, что гаокао до сих пор не устранили, Пан оптимистично настроен относительно его намерений к изменениям. Ало7 также готов помочь стране найти новые пути вперед.

«Мы хотим изменить будущее китайского образования с помощью технологий», — всегда говорит Пан. Текущий массовый эксперимент Китая в области образования с использованием искусственного интеллекта и выбор, который он должен сделать, также могут изменить образование во всем мире.

Полезно? Пожалуйста, поделитесь:
Поделиться в facebook
Facebook
Поделиться в twitter
Twitter
Поделиться в linkedin
LinkedIn
Поделиться в whatsapp
WhatsApp
Поделиться в vk
VK
Поделиться в telegram
Telegram

Приглашаем Вас оставить комментарии к данной теме публикации.
Это прекрасная возможность для дискуссий и общения.