Концепция использования искусственного интеллекта в дистанционном обучении

Научная статья

УДК 373

DOI:

КОНЦЕПЦИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДИСТАНЦИОННОМ ОБУЧЕНИИ[1]

Каменев Роман Владимирович

Новосибирский государственный педагогический университет, г. Новосибирск. E-mail: romank54.55@gmail.com

Классов Александр Борисович

Новосибирский государственный педагогический университет, г. Новосибирск. E-mail:alklas@mail.ru

Крашенинников Валерий Васильевич

Новосибирский государственный педагогический университет, г. Новосибирск. E-mail: vkrash48@mail.ru

 

В статье представлен анализ возможных направлений использования искусственного интеллекта в образовании. Показано, что искусственный интеллект в современном дистанционном образовании способствует его дальнейшему развитию в направлении модернизации и оказывает существенное влияние, особенно, на современную систему дистанционного обучения. Проанализированы требования к искусственному интеллекту со стороны образования и негативные последствия применения искусственного интеллекта и проблемы, которые могут повлиять на качество обучения. Рассмотрены возможные направления работы в плане развития искусственного интеллекта, связанные с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертной системы. Обращается внимание на то, что интеллектуальная обучающая система должна быть способна выполнять различные функции преподавателя (помогать в процессе решения задач, определять причину ошибок студентов, выбирать оптимальное учебное воздействие) почти так же разумно, как это делает человек. Уделено внимание и такому направлению, как использование интеллектуальных чат-ботов или разговорных агентов и их приложений.

Ключевые слова: искусственный интеллект, дистанционное обучение, экспертная система, интеллектуальный чат-бот, цифровая образовательная среда, электронное обучение, цифровое образование.

Текст

Для цитирования:

[1] Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства просвещения РФ в рамках исполнения государственного задания № 073-00072-21-01 по проекту «Цифровая трансформация образования: разработка, апробация моделей внедрения дистанционного обучения в образовательных организациях всех уровнях образования»

Список литературы

  1. Блинов В. И., Биленко П. Н., Дулинов М. В., Есенина Е. Ю., Кондаков А. М., Сергеев И. С. Педагогическая концепция цифрового профессионального образования и обучения / под науч. ред. В. И. Блинова. – М.: Издательский дом «Дело», РАНХиГС, 2020. – 112 с.
  2. Переверзева Н. А., Мордвинова Ж. С. К вопросу о перспективах внедрения технологий искусственного интеллекта в образовательную среду // Инновационное развитие науки и образования: сборник статей Международной научно-практической конференции. В 2 частях, Пенза, 15 февраля 2018 года. – Пенза: МЦНС «Наука и Просвещение», 2018. – С. 142–144.
  3. Авуза А. А. Системы искусственного интеллекта, как элемент современной военной образовательной среды // Проблемы современного педагогического образования. – 2017. – № 55–2. – С. 3–10.
  4. Швецов А. Н., Ржеуцкая С. Ю.,Сергушичева А. П., Суконщиков А. А. Архитектура интеллектуального агентно-ориентированного учебного комплекса для подготовки специалистов технического профиля // Открытое образование. – 2018. – Т. 22, № 3. – С. 14–24. DOI: 10.21686/1818-4243-2018-3-14-24.
  5. Борисова Е. В. Современный тренд образовательной среды – искусственный интеллект и цифровая педагогика // Традиции и новации в профессиональной подготовке и деятельности педагога: сборник научных трудов Всероссийской научно-практической конференции, Тверь, 29–30 марта 2018 года. – Тверь: Тверской государственный университет, 2018. – С. 84–87.
  6. Дружинина О. В., Карпачева И. А., Масина О. Н., Петров А. А. Разработка инструментально-методического обеспечения для оценивания знаний учащихся по математике в рамках гибридной интеллектуальной обучающей среды // Психология образования в поликультурном пространстве. – 2021. – № 2 (54). – С. 48–65. DOI: 10.24888/2073-8439-2021-54-2-48-65
  7. Хаперская А. В. Разработка комплекса мероприятий и программ для создания новой информационно-образовательной среды на основе искусственного интеллекта // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов V Международной научной конференции: в 2 частях, Томск, 17–21 декабря 2018 года / под редакцией О. Г. Берестневой, А. А. Мицеля, В. В. Спицына, Т. А. Гладковой. – Томск: Национальный исследовательский Томский политехнический университет, 2018. – С. 238–243.
  8. Baierle I. L. F., & Gluz J. C. Programming intelligent embodied pedagogical agents to teach the beginning of the industrial revolution // R. Nkambou, R. Azevedo, & J. Vassileva, (Eds.), Intelligent Tutoring Systems.– 2018. – ITS 201, pp. 3–12.
  9. Bebbington K., MacLeod C., Ellison M., & Fay N. The sky is falling: Evidence of negativity bias in the social transmission of information // Evolution and Human Behavior. – 2017. – Vol. 38 (1). – Pp. 92–101.
  10. Cannoni E., Scalis T. G., & Giangrande A. Indagine sui bambini di 5–6 anni cheusano quotidianamente i dispositivi mobili in ambito familiare: caratteristiche personali e contestuali e problematiche cognitive ed emotive // Rassegna Italiana di Psicologia. – 2018. – Vol. 35 (1). – pp. 41–56.
  11. Chakraborty B., Chakma K., & Mukherjee A. A density-based clustering algorithm and experiments on student dataset with noises using Rough set theory // IEEE International Conference on Engineering and Technology (ICETECH). – 2016. – pp. 431–436.
  12. Gebru T., Morgenstern J., Vecchione B., Vaughan J. W., Wallach H., Daumé H., & Crawford, K. Datasheets for Datasets. – 2019. https://arxiv.org/abs/1803.09010 (ver. 23.03.2020).
  13. Levendowski A. How copyright law can fix artificial intelligence’s implicit bias problem // Washington Law Review. – 2018. – Vol. 93 (2). – pp. 579–630.
  14. Maseleno A., Sabani N., Huda M., Ahmad R., Jasmi K. A., & Basiron, B. Demystifying learning analytics in personalised learning // International Journal of Engineering & Technology. – 2018. – Vol. 7 (3). – pp. 1124–1129.
  15. Nkambou R., Azevedo R., & Vassileva J. Intelligent Tutoring Systems // 14th International Conference. – 2018, ITS 2018. – Montreal, QC, Canada. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-91464-0 (ver. 23.03.2020).
  16. Penprase B. E. The fourth industrial revolution and higher education // N. W. Gleason (Ed.), Higher education in the era of the fourth industrial revolution. – Yale-NUS College, Singapore: Palgrave McMillan, 2018. – pp. 207–229.
  17. Zanetti M. Pregiudizio ed etichettamento: il ruolo dell’insegnante nello sviluppo di comportamenti deviant // Formazione & Insegnamento. – 2018. – Vol. 16 (2). – pp. 193–204.