CC BY
13
Вестник Прикамского социального института. 2023. № 2 (95). С. 133-139. Bulletin of Prikamsky Social Institute. 2023. No. 2 (95). Pp. 133-139.
Научная статья УДК 159.9:004.8
АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ Н ОГРАНИЧЕНИЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ
ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
Татьяна Викторовна Шершнёва
Белорусский национальный технический университет, Минск, Республика Беларусь, shershniova_t@mail.ru
Аннотация. В статье раскрываются возможности использования искусственного интеллекта в образовательном процессе технического университета, а также для автоматизации административных процедур. Оценивается влияние цифровых технологий на повышение качества профессионального образования. Проанализированы преимущества и возможные риски использования образовательных платформ и программного обеспечения, используемых в процессе преподавания в Белорусском национальном техническом университете. Указаны основные направления работы для преодоления ограничений по использованию AI-технологий в профессиональном образовании.
Ключевые слова: искусственный интеллект, AI-технологии, образовательная платформа, студент, преподаватель
Для цитирования: Шершнёва Т. В. Анализ возможностей и ограничений использования искусственного интеллекта в образовательном процессе технического университета // Вестник Прикамского социального института. 2023. № 2 (95). С. 133-139.
Original article
ANALYSIS OF THE POSSIBILITIES AND LIMITATIONS OF THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE EDUCATIONAL PROCESS OF THE TECHNICAL UNIVERSITY
Tatiana V. Shershniova
Belarusian National University of Technology, Minsk, Republic of Belarus, shershniova_t@mail.ru
Abstract. The article reveals the possibilities of using artificial intelligence in the educational process of a technical university, as well as for automating administrative procedures. The impact of digital technologies on improving the quality of vocational education is assessed. The advantages and possible risks of using educational platforms and software used in the teaching process at the Belarusian National University of Technology are analyzed. The main directions of work to overcome the limitations on the use of AI-technologies in vocational education are indicated.
Keywords: artificial intelligence, Al-technologies, educational platform, student, teacher For citation: Shershniova Т. Y. Analysis of the possibilities and limitations of the use of artificial intelligence in the educational process of the technical university. Bulletin of Prikamsky Social Institute, 2023, no. 2 (95), pp. 133-139. (In Russ.).
© Шешнёва Т. В., 2023
Существуют различные теории о функционировании искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), однако однозначного определения этого вида цифровых технологий до настоящего времени не существует [1]. Это может быть связано с его недолгим существованием, поскольку AI-технологиям едва исполнилось шестьдесят лет. Тем не менее его разработка позволила этим типам приложений оказать глубокое влияние на нашу жизнь. Искусственный интеллект в последние годы находит все более широкое применение в различных сферах человеческой деятельности, и образование не является исключением. В начале XXI в. были разработаны новые алгоритмы и архитектуры нейронных сетей, что привело к революции в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и автоматизации решения разнообразных задач. Возросшие инвестиции крупных технологических компаний Google, Facebook1, Amazon, Microsoft в исследования и разработки нейросетевых архитектур привели к тому, что они смогли впоследствии одержать победу над человеком в сложных играх-стратегиях. Самообучающиеся интеллектуальные системы широко применяются практически во всех сферах, особенно в промышленности, здравоохранении, банковском деле и других отраслях экономики. Пандемия COVID-19 и связанные с ней беспрецедентные меры социальной изоляции, вызвавшие острую необходимость в использовании технологий дистанционного обучения, ускорили интеграцию искусственного интеллекта в сферу высшего профессионального образования. Инструменты искусственного интеллекта уже реализованы во многих частях образовательного процесса, включая разработку содержания, методы обучения, оценку успешности обучения и коммуникацию преподавателя и студентов. 2023 год стал в некоторой степени революционным для развития AI-технологий и расширения их использования во всех сферах, поскольку ознаменовался существенным прогрессом в разработке генеративных сетей (GAN), создающих реалистичные изображения и видео, и больших языковых моделей (LLM), например, широко освещавшийся в медиа ChatGPT (Generative Pre-Trained Transformer) от компании OpenAI.
Эксперты по разработке образовательных платформ для онлайн-обучения единогласны в своих прогнозах по поводу ближайшего будущего: использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения станет ведущей характеристикой образовательной среды современного университета, поскольку они способствуют повышению качества и доступности образования, а также обеспечению индивидуализации и дифференциации обучения, построения оптимальной образовательной траектории в соответствии с потребностями студента. Современный преподаватель университета имеет возможность передать для выполнения все рутинные операции, отнимающие так много времени и сил, искусственному интеллекту, который справится с ними быстрее и практически безошибочно. Проанализируем подробнее существующие уже сегодня возможности и потенциальные ограничения в использовании искусственного интеллекта в образовательном процессе технического университета. Для анализа автором использовались данные с сайтов разработчиков приложений или образовательных платформ.
Искусственный интеллект дает широкие возможности для адаптивного обучения. Адаптивные образовательные платформы (Coursera, edX, Udacity и др.) используют А1-тех-нологии для предоставления персонализированных рекомендаций по курсам, учебным материалам, выбору заданий на основе анализа интересов студентов, их академической продуктивности и успешности, стиля обучения и индивидуальных предпочтений. Приложения - интеллектуальные тьюторы, такие как Khan Academy и Duolingo (используется для изучения иностранных языков), с помощью искусственного интеллекта адаптируют образовательный контент к навыкам и уровню знаний каждого обучающегося, что позволяет учиться в комфортном, оптимальном темпе и наиболее эффективным способом.
1 Принадлежит компании Meta, которая признана экстремистской организацией и запрещена в России.
С помощью искусственного интеллекта можно создавать инструменты для анализа результатов учебной деятельности студентов. Это проверка письменных работ, мультимедийных проектов, а также программного кода (для обучающихся по 1Т-специальностям), их эффективности и соответствия заданным критериям. Например, ТигпШп и «Антиплагиат.ВУЗ» используют возможности искусственного интеллекта для проверки любых письменных работ на плагиат, а Огаттаг1у не только позволяет выявлять неправомерные заимствования, но и является цифровым инструментом для выявления грамматических, орфографических и пунктуационных ошибок. Все перечисленные платформы также предоставляют возможность создания комментариев и обратной связи по тексту работы.
А1-технологии достаточно часто используются преподавателями для автоматической оценки проверочных и домашних работ, анализа ответов на тестовые задания множественного выбора с предоставлением статистики о том, какие вопросы были наиболее сложными для студентов. Например, платформа Огаёезсоре распознает почерк и предназначена для оценки отсканированных письменных работ и заданий с лаконичными ответами. Она также позволяет создавать рубрики для более согласованной и объективной оценки. Огаёевсоре предоставляет бесплатные аккаунты для педагогов. В автоматически генерируемом отчете для преподавателя указаны типы ошибок, а обучающемуся платформа отправляет дополнительные упражнения по теме, которая не была усвоена в полном объеме.
Искусственный интеллект позволяет быстро и объективно оценивать работу студентов, освобождая от этой задачи преподавателя и при этом формируя основанные на анализе результатов учебной деятельности детальные отчеты о производительности студентов, в том числе в разные периоды, а также рекомендации по ее повышению.
Потенциал искусственного интеллекта может использоваться также для отслеживания активности студентов в онлайн-среде и выявления паттернов поведения, которые могут указывать на потребности в дополнительной поддержке. Виртуальные тьюторы и чат-боты могут предоставлять необходимую информацию и помощь студентам в любой момент, а также интерактивные задания и упражнения, что делает обучение более увлекательным. В качестве помощи обучающемуся может быть предложен дополнительный материал по изучаемой теме, повторение ранее изученной темы, которая влияет на понимание текущей, или более простое задание. Основываясь на анализе накапливаемых данных, искусственный интеллект может выявлять ранние признаки трудностей в учебной деятельности отдельных обучающихся, оценивать эффективность программ обучения, что позволяет преподавателям и администрации университета своевременно реагировать и оптимизировать образовательные процессы.
На искусственный интеллект можно возложить функции по разработке персонализированных учебных планов: создавать индивидуальные учебные планы для каждого студента на основе его целей, интересов и текущего уровня знаний. Это поможет обучающимся выбирать курсы и материалы, которые наилучшим образом соответствуют их образовательным потребностям. Например, компании Кпе,№1;оп и БгеатВох представили образовательные платформы для онлайн-обучения, которые используют адаптивные алгоритмы искусственного интеллекта с целью персонализации образовательного контента. На основе анализа достижений и интересов обучающихся предлагаются рекомендации дополнительных учебных материалов, курсов, проектов, иных ресурсов, которые могут быть полезными для студентов.
При обучении студентов в техническом университете искусственный интеллект может использоваться для создания виртуальных лабораторий. Они позволяют экспериментировать, учиться и вырабатывать у обучающихся необходимые навыки без доступа к «физическим» лабораториям. Они могут применяться в процессе преподавания различных дисциплин: электроники, механики, робототехники и других инженерных дисциплин, химии,
биологии, медицины. Широко используются виртуальные лаборатории для анализа данных, машинного обучения и исследования в области искусственного интеллекта, для обучения программированию, сетевым возможностям, кибербезопасности и другим техническим аспектам IT.
Искусственный интеллект может разрабатывать симуляции и модели, которые точно имитируют физические процессы, позволяя студентам проводить виртуальные эксперименты, а также создавать интерактивные учебные средства, включая видеоуроки и геймифика-цию, чтобы сделать обучение более увлекательным. Существует несколько бесплатных платформ и инструментов для создания виртуальных лабораторий:
1) PhET Interactive Simulations, которая предоставляет бесплатные симуляции по физике, химии, биологии и математике, их можно интегрировать в образовательный процесс университета;
2) Labster - сервис, дающий доступ к бесплатным виртуальным лабораториям по многим научным дисциплинам;
3) ChemCollective - проект включает симуляции и виртуальные эксперименты по химии;
4) MIT OpenCourseWare - проект Массачусетского технологического института, платформа предоставляет бесплатные онлайн-курсы и ресурсы, включая виртуальные лаборатории.
Кроме того, некоторые образовательные платформы, такие как Moodle, предоставляют встроенные инструменты для создания виртуальных лабораторий.
Многие системы управления обучением (learning management system, LMS), такие как Blackboard и Canvas, начинают внедрять функции искусственного интеллекта для оптимизации управления учебными курсами и процессом обучения. Большинство исследователей сходятся во мнении, что наиболее эффективным является смешанное обучение, в котором совмещены традиционные формы обучения в аудитории и онлайн-обучение, поэтому LMS могут широко использоваться для взаимодействия преподавателя и студентов во внеаудиторное время. К тому же сервисы для дистанционного обучения нам уже хорошо знакомы и привычны, интеграция с Al-технологиями лишь оптимизирует их функционал:
1) Google Classroom - это образовательная платформа от Google, которая позволяет преподавателю создавать задания, прикреплять материалы (удобная интеграция с «Google Документами» для совместного редактирования и комментирования), указывать сроки выполнения заданий, оценивать их, обеспечивать обратную связь. Google Classroom бесплатно доступен преподавателям и студентам, использующим учетные записи Google;
2) Moodle - это популярная бесплатная и open-source (программное обеспечение с открытым исходным кодом) система управления обучением, которая предоставляет инструменты для создания электронных учебников, заданий, тестов, форумов и обмена информацией с обучающимися;
3) платформа Microsoft Teams позволяет создавать виртуальные классы и обмениваться материалами, обеспечивать обратную связь через чат и комментарии. Она также интегрирована с другими приложениями Microsoft, такими как Word, Excel и пр. Microsoft Teams доступна бесплатно с ограниченным функционалом. Однако образовательные организации могут иметь доступ к бесплатным версиям Office 365, которые включают в себя Microsoft Teams;
4) Blackboard - это еще одна достаточно популярная LMS, которая предоставляет инструменты для создания онлайн-курсов, оценки онлайн-тестов и заданий, поддержки обратной связи. Blackboard предоставляет LMS для университетов, ее доступность для преподавателей обеспечивается через их университетскую учетную запись;
5) Trello - облачная платформа для управления проектами небольших групп, здесь можно создавать доски для выдачи заданий, установки сроков их выполнения, организации обратной связи и отслеживания прогресса обучающихся. Trello предоставляет бесплатные аккаунты с базовыми функциями, но также имеет платные версии с расширенными возможностями;
6) VideoAnt - бесплатный инструмент, который позволяет преподавателям и студентам аннотировать видео и обмениваться комментариями.
Выбор конкретной платформы зависит от потребностей и предпочтений преподавателя, а также от того, какие типы заданий и обратной связи необходимы для изучения учебной дисциплины. Важно учесть, что интеграция технологий должна быть согласована с методикой и целями обучения.
Использование AI-технологий существенно повышает доступность университетского образования:
1) искусственный интеллект позволяет создавать и предоставлять онлайн-курсы и лекции в сети Интернет с использованием автоматизированных систем обучения. Это дает студентам возможность получать образование, не выходя из дома, и обеспечивает гибкость в выборе учебного времени. При этом MOOCs (massive open online courses, массовый открытый онлайн курс) предлагают как бесплатные, так и платные курсы, что дает студентам возможность выбрать обучение, которое соответствует их финансовым возможностям;
2) языковые сервисы могут транскрибировать лекции и осуществлять автоматический перевод текста на разные языки, что позволяет студентам более эффективно учиться, не имея языковых барьеров;
3) средства чтения вслух разрушают существующие ограничения для студентов с нарушениями зрения или дислексией, а технологии распознавания голоса могут помочь тем студентам, которым сложно набирать текст на клавиатуре, преодолеть трудности с письменными заданиями;
4) искусственный интеллект может облегчить совместное обучение, позволяя студентам в разных частях мира сотрудничать в режиме реального времени;
5) приложения мобильных устройств и веб-платформ используют AI-технологии для создания доступных и удобных решений для обучения вне аудитории.
Эти примеры демонстрируют, как ИИ может сделать образование более доступным, гибким и индивидуализированным для студентов, независимо от их местоположения, физических способностей и индивидуальных образовательных потребностей.
Опыт Белорусского национального технического университета показывает, что искусственный интеллект может автоматизировать административные задачи технического университета:
1) автоматизация регистрации и ведения документации (обработка и архивирование студенческих документов, включая заявления о приеме, академические свидетельства и др.);
2) разработка расписания учебных занятий с учетом санитарно-гигиенических требований, наличия аудиторий и необходимого оборудования, а также предпочтений преподавателей;
3) обработка и финансовый анализ документации для управления бюджетом университета;
4) обработка запросов и жалоб от студентов, преподавателей и персонала через виртуальных помощников и системы чат-ботов, генерирование ответов на типовые вопросы;
5) управление системой каталогизации и архивирования библиотечных ресурсов, более легкий поиск учебных материалов и доступ к ним, предоставление рекомендаций по литературе и исследовательским ресурсам для студентов и преподавателей;
6) поддержка НЯ и управления персоналом, включая наем, обучение, управление рабочими процессами, отбор и соотнесение кандидатов и вакансий, а также мониторинг производительности персонала;
7) автоматизация общения и рассылки уведомлений, напоминаний и обновлений студентам и преподавателям;
8) анализ данных о студентах, их успешности в обучении, прогнозирование тенденций в увеличении или уменьшении контингента, а также планирование программ и адаптация курсов под потребности рынка труда.
Таким образом, новые вызовы информационного общества требуют от университета серьезного изменения его жестких канонов обучения. Внедрение технологии искусственного интеллекта открывает множество возможностей для разработки массовых открытых онлайн-курсов. Оценка большого количества задач, выявление пробелов в обучении и преподавании больше не будут проблемой при внедрении интеллектуальных систем в образовательный процесс университета. Кроме того, измерение прогресса в обучении становится все более объективным. Использование искусственного интеллекта в образовании позволяет университетам создавать более гибкие и индивидуализированные образовательные планы, что в итоге способствует более эффективному обучению и повышению успеваемости студентов. Искусственный интеллект играет важную роль в расширении доступности образования, делая его персонализированным и создавая комфортную образовательную среду с эффективной обратной связью. А1-технологии обеспечивают создание более реалистичных и интерактивных виртуальных и смешанных обучающих сред, делая учебный материал наглядным и интересным. Автоматизация административных задач способствует снижению рутинной работы, уменьшению ошибок и оптимизации времени, что позволяет администрации и персоналу университета более эффективно управлять ресурсами и обеспечивать качество образовательного процесса. Использование А1-технологий повышает конкурентоспособность университета и позволяет предоставлять высококачественное образование с помощью эффективных учебных программ, систем онлайн-образования и стратегий цифрового маркетинга, адаптированных для целевой аудитории.
Однако существуют и определенные риски при использовании А1-технологий, которые необходимо исключить или минимизировать. Использование автоматических систем генерации образовательного контента может привести к появлению некачественных материалов, которые не соответствуют академическим стандартам и неизбежно приведут к снижению качества подготовки специалистов. Обработка и хранение большого объема персональных данных студентов и преподавателей требует высоких стандартов безопасности и защиты данных от утечек или злоупотреблений. В работе А1-систем могут наблюдаться сбои, их работоспособность может зависеть от доступности интернета и электроэнергии. Необходимо регулярно и своевременно обеспечивать обновления и техническую поддержку программных пакетов, а для использования некоторых технологий потребуются дорогостоящие вычислительные ресурсы, что создаст сложности для университета. Отдельной статьей расходов для университета может стать инвестирование в обучение и подготовку персонала для работы с А1-технологиями. К тому же не следует забывать, что приверженность к онлайн-обучению и автоматизированным системам может вызывать проблемы в межличностном взаимодействии, утрату навыков сотрудничества и групповой работы, снижение уровня развития эмоционального интеллекта, социально-коммуникативной компетентности и др. [2]. Необходимо помнить, что роль личности педагога и межличностное взаимодействие играют ключевую роль в образовании. Решение этих проблем требует поиска баланса между автоматизацией и ролью человеческого фактора, а также строгого контроля за качеством и безопасностью, соблюдением этических норм. Для успешного использования диджитал-технологий в образовании, включая искусственный интеллект, необходимо повышение цифровой гра-
мотности преподавателей и студентов. Главная задача университета нового тысячелетия заключается в необходимости планировать, проектировать, развивать и внедрять цифровые навыки, чтобы готовить современных специалистов, способных понимать и развивать технологическую среду в соответствии со своими потребностями, а также осуществлять универсализацию цифрового языка, поддерживаемого программными средами последних поколений.
Список источников
1. Воронов М. В., Пименов В. П., Небаев И. А. Системы искусственного интеллекта : учебник и практикум для вузов. М. : Юрайт, 2023. 268 с.
2. Шершнёва Т. В. Особенности психической деятельности личности в информационно-коммуникационном пространстве // Вестник Прикамского социального института. 2022. № 1 (91). С.163-168.
References
1. Voronov M. Y., Pimenov Y. I., Nebaev I. A. Sistemy iskusstvennogo intellekta [Artificial intelligence systems]. Moscow, Yurayt Publ., 2023, 268 p.
2. Shershniova T. Y. Osobennosti psikhicheskoy deyatel'nosti lichnosti v informatsionno-kommuni-katsionnom prostranstve [Features of the mental activity of the individual in the information and communication space]. Bulletin ofPrikamsky Social Institute, 2022, no. 1 (91), pp. 163-168. (In Russ.).
Информация об авторе Т. В. Шершнёва - кандидат психологических наук, доцент, заведующий кафедрой «Психология», Белорусский национальный техническийуниверситет.
Information about the author T. V. Shershniova - Candidate ofPsychological Sciences, Docent, Head ofthe Department of Psychology, Belarusian National University ofTechnology.
Статья поступила в редакцию 20.09.2023; одобрена после рецензирования 09.10.2022; принята к публикации 11.10.2022.
The article was submitted 20.09.2023; approved after reviewing 09.10.2022; accepted for publication 11.10.2022.
