Информация о статье

Проблема внедрения систем искусственного интеллекта в образовательный процесс

Авторы

Выпуск

2023, 1

Ключевые слова

геймификация обучения, интеллекту- альные образовательные платформы, искусственный интеллект, нейронные сети, системы искусственного интеллекта

Аннотация

Дана оценка необходимости внедрения систем искусственного интеллекта в образовательный процесс . Рассмотрены тенденции развития искусственного интеллекта в сфере образования и приведены примеры уже используемых систем в России и за рубежом . Отмечено , что современные уче- ные и педагоги возлагают большие надежды на самообучаемые программы , обнаруживая их образовательный и воспитатель - ный потенциал . Проанализированы возможные риски , связан - ные с влиянием интеллектуальных систем на участников обра - зовательного процесса в школе и вузе. Интерес к продуктам на основе искусственного интеллекта (ИИ) рас- тет во всем мире . Интеллектуальные системы нашли применение во мно- гих сферах жизни , и, безусловно , не обошли стороной такую чувствитель - ную к изменениям среду , как образование , оказав воздействие и на про- цесс обучения , и на его результаты . Необходимость использования систем ИИ в образовании обозначена на законодательном уровне . Указ Президен - та РФ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации » от 2019 г. определяет использование ИИ в социальной сфере как условие для улучшения уровня жизни населения , в том числе за счет повышения качества услуг в сфере образования [1]. Несмотря на объективную необходимость нововведений в образова - нии, процесс перестройки образовательной системы на каком -либо уровне требует времени , поскольку влечет за собой реформирование множества компонентов данной системы . Внедрение новых технологий предполагает совершенствование технической базы , апробацию новых программ , пере - Ряховская Анастасия Юрьевна – кандидат педагогических наук , доцент кафедры тео- рии английского языка и переводоведения , e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript., ФГБОУ ВО «Брянский государственный университет имени академика И. Г. Петровского », Брянск , Россия . ВОПРОСЫ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ И ПРАКТИКИ . 132 подготовку учительского или профессорско -преподавательского состава , изменение методов обучения и отношения к роли обучающегося и педаго - га. В связи с этим возникает противоречие между необходимостью быстро реагировать на новые вызовы и потребности общества и консервативным характером устоявшихся и доказавших свою эффективность дидактиче - ских принципов . Именно поэтому внедрение новых технологий в систему образования происходит с обоснованной , справедливой неспешностью . Необходимо взвесить все «за» и «против », объективно оценить дидактиче - ский потенциал технологии , проанализировать последствия ее интеграции с учетом особенностей нашей культуры и менталитета . Особенно остро ощущается это противоречие , когда речь заходит об использовании такой неоднозначной технологии , как ИИ. Искусственный интеллект определяется как комплекс технологиче - ских решений , позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгорит - ма) и получать при выполнении конкретных задач результаты , сопостави - мые, как минимум , с результатами интеллектуальной деятельности чело - века [1]. В философии ИИ есть гипотеза о существовании слабого и сильного ИИ. Согласно теории сильного ИИ, программа обладает самостоятельным сознанием , приобретает способность мыслить и успешно выполнять умст - венные задачи , посильные человеку : планировать , анализировать , делать логические выводы . Сильный ИИ или искусственный общий интеллект рассматривается не как эволюционная стадия развития ИИ, а нечто иное , связанное с построением неформализуемого и некаузального феноменоло - гического пространства [2]. Слабый ИИ объединяет системы , способные к самообучению , обладающие некоторой степенью автономности и спо- собностью анализировать данные . Под слабым искусственным интеллектом понимается алгоритм , способный решать узкоспециализированные пробле - мы [3]. К последним относятся системы распознавания образов , системы машинного перевода , системы распознавания и синтеза речи , экспертные системы , голосовые помощники , системы автопилота и т.д. Многие из перечисленных систем построены на использовании ис- кусственных нейронных сетей , математической модели , построенной по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей [4]. Различают нейросети различных видов и архитектур . Нейронные сети уже широко применяются в разных сферах жизнедеятельности чело - века: в медицине для диагностики заболеваний и сопровождения хирургиче - ских процедур , в сфере интернет -рекламы для более точной рекомендации товаров регулярным клиентам , в банковской сфере в целях выявления и пре- дотвращения мошеннических транзакций , в автомобильной , военной и авиа- ционной промышленности при создании автопилотируемых систем , в лин- гвистике с целью анализа массива текстов и автоматизации перевода и т.д. Возможность создания сильного интеллекта остается до сих пор предметом споров в научном сообществе . На данном этапе целесообразно говорить о внедрении в образовательную среду элементов слабого ИИ. Способные к анализу данных и самообучению автономные системы уже находят здесь свое применение

Как цитировать статью

Ряховская А. Ю. Проблема внедрения систем искусственного интеллекта в образовательный процесс // Вопросы современной науки и практики. — 2023. — № 1(87). — С. 131-138.

Скачать PDF

(Количество скачиваний:3)

DOI:

https://doi.org/10.17277/voprosy.2023.01.pp.131-138

Страницы:

131-138

Просмотров:

12