CC BY
180этой статье цепочка поставок были отобраны компании FMCG. Своевременное распределение и система доставки является одной из главных особенностей этой цепочки поставок. Таким образом, расширение интеллектуального ландшафта интеллектуальной цепочки поставок с использованием больших данных на основе датчиков имеет большой потенциал для содействия экологической устойчивости. С этой целью была разработана структура, которая предоставляет много информации об интеллектуальной цепочке поставок.
Одним из наиболее важных преимуществ использования этой структуры может быть производство оптимальных продуктов, основанных на предпочтениях клиентов. Эта структура обеспечивает основу для разработки исследовательских возможностей для интеграции этого типа цепочки поставок, а также обеспечивает аналитическую информацию для будущих исследований. Эта структура может быть расширена, и операционные решения в области аналитики и вычислительной техники могут быть адаптированы к различным отраслям промышленности [6, с. 189-190]. Кроме того, предоставление вычислительных решений и их точное включение в структуру могут обеспечить четкий путь для решения новых задач.
Список литературы
1. Евтодиева Т.Е., Чернова Д.В., Иванова Н.В., Вирт Дж. (2020) Интернет вещей: возможности применения в интеллектуальной цепочке поста-
вок управление. Цифровая трансформация экономики: вызовы, тренды и новые возможности. Серия: Достижения в области интеллектуальных систем. Стр. 237.
2. Вычислительная техника, том. 908 (С. Аш-марина, А. Мескита, М. Вохозка, ред.). Чам: Спрингер, стр. 395-403. Б01: 10.1007/978-3-030-11367-4_38.
3. Таджфар А.Х., Гейсари М. (2016) Анализ влияния технологии Интернета вещей на управление цепочкой поставок. Международный журнал Исследования в области информационных и коммуникационных технологий, том. 8, № 3, стр. 1525.
4. Гроссманн И.Е. (2018) Оптимизация и управление в технологии производства: совместная оптимизация ресурсов и управление через интернет вещей. Методы оптимизации и программное обеспечение, том. 34, № 1, стр. 220-223. Б01: 10.1080/10556788.2018.1527332.
5. Вазид М., Дас А.К., Хуссейн Р., Суччи Г., Родригес Ж.Дж.П.К. (2019) Аутентификация в облачной среде больших данных на основе 1оТ: Обзор и перспективы. Журнал системной архитектуры, вып. 97, стр. 185-196. Б01: 10.1016/^у8агс.2018.12.005.
6. Бибри С.Э. (2018) Формирование окружающего интеллекта и интернета вещей: историко-эпистемический, социокультурный, политико-институциональный и экологические аспекты. С. 189190. Пресс. DOI: 10.2991/978-94-6239-142-0.
УДК 371
Исламгереева Яхита Солтановна
ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет им. А. А. Кадырова»
Мерзликина Ирина Валерьевна ФГБНУ «Институт стратегии развития образования РАО» DOI: 10.24412/2520-6990-2022-31154-42-46 ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО РОЛЬ В ОБРАЗОВАНИИ
Islamgereeva Yakhita Soltanovna Merzlikina Irina Valerievna
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS ROLE IN EDUCATION
Аннотация:
Целью данного исследования является изучение роли приложений искусственного интеллекта (AIA) в образовании. Приложения ИИ во многом решают проблему экспоненциального роста современных проблем, которые создают трудности в доступе к образованию и обучению. Они играют существенную роль в создании социальных роботов (SR), умного обучения (SL) и интеллектуальных обучающих систем (ITS). Обзор показывает, что сектор образования также должен использовать современные методы обучения.
Abstract:
The purpose of this study is to study the role of artificial intelligence (AI) applications in education. Applications AI in many ways solve the problem of exponential growth of modern problems that create difficulties in accessing education and training. They play an essential role in the creation of social robots (SR), smart learning (SL) and intelligent learning systems (ITS). The review shows that the education sector should also use modern teaching methods. Looking into the flow, education sector organizations need to embrace AI technology as a necessity of the day and education.
Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ); социальные роботы (СР); интеллектуальное обучение (SL); интеллектуальное обучение система (ИТС); образование (Е).
Keywords: artificial intelligence (AI); social robots (SR); intelligent learning (SL); intelligent learning system (ITS); education (E).
Образование является одним из наиболее важных секторов общества. Он связан со всеми другими секторами и оказывает на них существенное влияние. Из-за этого значения образование необходимо для всех слоев общества вне всяких препятствий. Например, проблема, с которой столкнулся сектор образования вовремя СОУГО-19, очевидна и привлекательна для многих исследователей. Но социальные проблемы не ограничиваются такими пандемиями, поскольку некоторые из них присутствуют всегда; доступ к образованию, трудности с посещением реальных классов и финансовые проблемы — вот некоторые из них. Есть и будет много решений проблем; однако это исследование сосредоточено на решении, которое исходит от технологии в форме искусственного интеллекта (ИИ).
Искусственный интеллект меняет каждый сектор общества, и сектор образования не является исключением. Технологии вынудили многие страны внедрить потребление технологий в образовательный сектор, например, Сингапур, Малайзию и Южную Корею. Можно сказать, что будущее образования связано с технологиями и их достижениями. Более совершенные машины откроют новые возможности для сферы образования и будут более эффективно решать новые задачи. Сектор ИИ привлекает внимание экономистов, политологов, военных советников, экспертов по безопасности и специалистов в области образования.
Это исследование посвящено приложениям ИИ: обучающим системам (Т8), социальным роботам (8Я) и умному обучению (8Ь) и их влиянию на образование.
Он призван ответить на следующие вопросы:
1. Какова роль ИИ в образовании?
2. Обеспечивает ли ИИ решение трудностей, связанных с образованием?
3. Приносит ли пользу ИИ образование?
Искусственный интеллект
Интеллект, демонстрируемый машинами, а не людьми, известен как искусственный интеллект (ИИ). Интеллект, проявляемый людьми или животными, обладает сознанием и эмоциями, в то время как другие не имеют таких атрибутов. Термин ИИ был впервые использован Джоном МсКарти в 1955 году, и он определил его как «требование машины вести себя таким образом, который можно было бы назвать разумным, если бы так вел себя человек» [1, с. 38].
В 1950 году Алан Тьюринг популяризировал, что вычислительные машины могут когда-нибудь думать, как люди. Он считал, что в будущем автоматические машины будут производить такие расчеты, которые люди не могли бы делать рационально. Вычислительные машины работают с двоичными числами, и фундаментальный вопрос заключается в том, как двоичные вычисления будут иметь человеческий смысл.
Игры и доказательство теорем — это первоначальные попытки заставить компьютеры думать логически или разумно, как люди. ИИ часто относится к машинам, которые могут выполнять когни-
тивные функции способом, связанным с человеческим разумом, таким как решение проблем и обучение [2, с. 2]. Устройство, которое наблюдает за своим окружением и принимает решения таким образом, чтобы максимизировать вероятность достижения цели, называется искусственным агентом. С течением времени и развитием в области ИИ задачи, требующие интеллекта, часто исключаются из ИИ, но им дается название эффекта искусственного интеллекта, потому что выполняемые ими задачи стали их рутинной работой, и они стали рутинной технологией. Усовершенствованные машины, способные понимать человеческую речь, успешно реализуются в виде ИИ [3].
Фундаментальная цель исследований ИИ включает в себя представление знаний, рассуждения, планирование, обучение и обработку, а также способность использовать объекты [4, с. 15]. Для достижения целей ИИ практикуются многие типы подходов, такие как статистическое моделирование и вычислительный интеллект. ИИ не только влияет на область компьютерных наук, но также привлекает области математики, инженерии, лингвистики и многих других [5]. Понятно, что ИИ — это быстрорастущая область, охватывающая пустые границы междисциплинарных предметов от математики до инженерии и от компьютерных наук до философии и лингвистики. Из-за его междисциплинарного характера среди экспертов по ИИ наблюдается небольшое согласие в отношении его общего определения и понимания.
По мере расширения исследования у него будет несколько приложений в различных областях. Он способствует процессу эффективного принятия решений, в играх и т. д., а также расширяет свое применение в сфере образования и обучения. Имея в виду инструменты и услуги, связанные с ИИ, было отмечено его присутствие в высшем образовании. Интересно, что многие педагоги до сих пор не знают о его важности, масштабах и из чего он состоит [6]. Учитывая вышеупомянутую проблему, возникающую из-за неосведомленности учителей об использовании ИИ в образовании, это исследование направлено на дальнейшее изучение приложений ИИ в образовании, их масштабов в образовании и обучении.
Система обучения
Интеллектуальная система, которая взаимодействует с информацией и обеспечивает проверку знаний учащегося, известна как интеллектуальная система обучения (ИТС). Это один из сложных способов представления информации учащимся. Подобно учителю, он учит каждого ученика в соответствии с его уровнем знаний и приоритетами. ITS может обучать студентов следующим образом. Первоначально он учит и представляет теорию и т. Д. С примерами. Затем ИТ задает вопросы студентам. Он имеет возможность понимать ответы, данные учащимися, и определять их знания, что влияет на то, что следует представить и спросить у учащегося. Студент также может задавать вопросы, а система способна отвечать или решать проблемы в конкретной области знаний [7].
Исследователи проявляют интерес к разработке эффективных ИТС, которые могут обучать различным предметам, включая решение уравнений, физику, математику и грамматику. Интеллектуальная система обучения требует следующих входных данных:
1. Знание и понимание преподаваемого курса, стратегий обучения, неправильных представлений и возможных ошибок.
2. Опыт, приобретенный системой в результате взаимодействия со студентами. Он включает в себя ноу-хау студенческих ошибок, усилия студентов по обучению и их общую информацию.
3. Предпочтения или приоритеты каждой темы, необходимые для уровня успеваемости учащихся, и стоимость использования.
4. Наблюдение за взаимодействием студента и результатами тестирования.
Результатами ИОС являются представленная информация/материал, ответы на заданные вопросы, требуемый тест и отчеты для родителей и учителей. Дизайн ITS состоит из четырех этапов: оценка потребностей, анализ когнитивной задачи, реализация тьютора и оценка [7].
Первый этап включает анализ учащегося, консультацию эксперта или инструктора, а также развитие учащегося, эксперта и области знаний. Цели обучения, результаты, структура учебной программы и определение задач — вот вопросы, которые необходимо рассмотреть здесь. Имея в виду возможное поведение студентов при выполнении задания или взаимодействии с системой, все должно быть правильно спланировано.
На втором этапе анализ когнитивных задач включает в себя системное программирование с целью разработки корректной вычислительной модели в соответствии с требованиями. Интервьюирование экспертов, исследования с размышлениями вслух и наблюдение за обучающим поведением и обучением являются основными методами разработки модели предметной области. Первичная реализация репетитора происходит на третьем этапе проектирования ИТС и включает в себя разработку такой среды, которая может поддерживать процесс обучения аутентичным образом.
На последнем этапе идут процессы оценки, в том числе экспериментальное тестирование, формирующая оценка, параметрические исследования и итоговая оценка [4, с. 17].
Умное обучение
Умное обучение (УО) связано с разработкой интеллектуальных устройств на основе интеллектуальных технологий. Технологии связаны не только с другими сферами жизни, но и с образованием, и их можно использовать в образовательной среде, чтобы помочь учащимся в процессе обучения. Оно получило название «технологическое обучение».
Технология совершенствует способ обучения с помощью различных средств и инструментов для извлечения содержания обучения, общения, оценки и выражения в процессе обучения с использова-
нием технологий. Это направление решения образовательных проблем студентов привлекает многих исследователей [8].
Исследователи разных профессий определяют 8Ь по-разному. Некоторые считают его контекстно-зависимым, универсальным. Другое исследование считает, что он больше ориентирован на контент и учащихся, чем на свои технологии, хотя технологическая инфраструктура является продвинутой и интеллектуальной. Он считает, что роль технологий в поддержке процесса обучения неизбежна, но основное внимание следует уделять содержанию и учащимся, а не интеллектуальным устройствам. 8Ь сочетает в себе преимущества повсеместного обучения и социального обучения. Это ориентированная на услуги и ориентированная на учащихся образовательная парадигма, ориентированная как на технологии, так и на учащихся.
Его цель состоит в том, чтобы «улучшить качество обучения и результаты учащихся на протяжении всего образовательного процесса. Это фокусируется на контекстуальном, персонализированном и прозрачном обучении, способном способствовать развитию интеллекта учащихся и способствовать их способности решать проблемы в реальных условиях; учащимся предоставляется персонализированное образование, где они могут учиться гибко, в любом месте и в любое время и работать совместно» [10, с. 11].
Считается, что методы преподавания и обучения будут изменены с использованием умных технологий. Это также повлияет на стратегии, связанные с образованием и обучением. Поскольку 8Ь интегрирует интеллектуальные технологии с образованием и обучением, потребуются новые педагогические приемы, чтобы учащиеся и учителя научились интегрировать технологии со своими целями. Многие исследователи, как уже говорилось, изучали 8Ь под разными углами, однако не следует давать ему четкое определение. Он еще только формируется, как и его границы как технологически, так и содержательно [7].
Особенности 8Ь определяются как мотивированные, самонаправленные, адаптивные, технологически встроенные и ориентированные на ресурсы. Кроме того, в другом исследовании рассматриваются его особенности как формальное и неформальное, персонализированное и ситуативное, социальное и совместное обучение с упором на содержание и применение. Можно резюмировать, что 8Ь возможен благодаря использованию смарт-технологий и заложенного в них искусственного интеллекта. Более интеллектуальные технологии предоставят больше функций и возможностей. Это улучшит результаты обучения учащихся. Сосредоточив внимание на контекстуальном и персонализированном обучении, 8Ь повысит интеллект учащихся и навыки решения проблем в реальной среде. Студенты будут учиться без ограничений по времени и месту, в более совместной манере [9, с. 299].
Искусственный интеллект и образование
Поскольку применение ИИ играет важную роль во многих секторах, сектор образования также привлек к себе внимание в последние годы. ИТ-технологии и их приложения считаются одним из важных направлений развития образования. Образование приветствует технологии ИИ; его применение, связанное с обучением и преподаванием, увеличивается с каждым днем. Согласно отчету Horizon, опубликованному в 2018 году, количество приложений ИИ увеличится на 43% с 2018 по 2022 год. В отчете, опубликованном той же организацией, прогнозируется, что рост внедрения технологий ИИ будет даже больше, чем отмечалось ранее. Нельзя отрицать важность ИИ в образовании, и его роль в этой области связана с его будущим. Образование так или иначе приветствовало появление ИИ, но многие педагоги не знают, что это такое [2, с. 8]. ИИ неизбежен в образовании, и его применение существует, чтобы помочь преподавателям в достижении целей. Вопрос о том, как ИИ влияет на образование, остается открытым.
ИИ — это область машинного обучения, состоящая из программного обеспечения, способного распознавать образы, делать прогнозы и учиться создавать новые узоры или принимать решения самостоятельно [4, с. 20]. Другими словами, у него есть ноу-хау, чтобы реагировать в соответствии с ситуацией, чего не было в программе с их первоначальным замыслом. ИИ делает это через своих рациональных агентов, которые отвечают за целенаправленное поведение.
Термин «рациональный агент» ранее использовался в теории игр, экономике, теории принятия решений и т. д., имеет четкие предпочтения и предпочитает действовать таким образом, чтобы получить наилучший результат среди множества альтернатив. Исследователи показали, что обучение состоит из социальных упражнений, включающих сотрудничество и взаимодействие.
Обсуждение
Роль ИИ в образовании заключается в его интеллектуальных методах обучения, коммуникации, анализа, оценки и оценки учащегося или учащегося в дополнение к надзору, управлению процессами и оптимизации. Технология ИИ выполняет все задачи, необходимые учителю и ученику. Технология должна быть способна к общению таким образом, чтобы язык и т. д. со стороны пользователя был понятным и имел смысл. Использование ИИ в образовании и обучении имеет большое значение. Он оснащает метод обучения и воспитания новыми технологиями и процедурами. Он привлекает исследователей из разных дисциплин для изучения более широкого круга вопросов, связанных с образованием. Ясно, что ИИ и его роль в образовании являются междисциплинарными, и многие проблемы, выходящие за рамки традиционного образования, могут быть легко решены с помощью ИИ. Например, учащиеся могут получить доступ к обучению из места, где у них нет доступа к физическим классам в реальной среде, им просто нужна необходимая технология искусственного интеллекта,
чтобы учить их или общаться в соответствии с целями преподавания или обучения.
Короче говоря, как и любой другой сектор, образование также находится под влиянием современных технологий, и ИИ является одним из их типов. Многие проблемы, которые невозможно решить другими способами, можно решить с помощью ИИ в образовании. Доступ к классным комнатам, контенту, отсутствие учителя-эксперта и т. п. — вот некоторые из них. Закрытие учебных заведений во время пандемии С0УГО-19 — один из ярких примеров.
Технология искусственного интеллекта и ее применение во многом помогли этому сектору. Потребность в искусственном интеллекте широко признается, и было обнаружено, что эта технология полезна в ответ на вызов.
Мы заключаем ответы на вопросы, сформулированные в качестве целей этой статьи, следующим образом:
1. Какова роль ИИ в образовании?
2. Обеспечивает ли ИИ решение трудностей, связанных с образованием?
3. Приносит ли ИИ пользу образованию?
Какова роль ИИ в образовании?
ИИ сыграл огромную роль в образовании, которая еще больше усилилась из-за пандемии СОУГО. Возможно, интенсивность принятия и признания ИИ потенциально усилилась в секторе образования. ИИ играет много ролей в образовании, например, обеспечивает доступ и улучшает общение между учителями и учениками. Это изменило тенденции образования и обучения, введя персона-лизацию, когда обучение кого-либо зависит от уровня знаний учащегося, его / ее скорости обучения и целей, которые должны быть достигнуты в результате обучения или курса. В отличие от традиционного способа, история обучения каждого учащегося постоянно анализируется, чтобы оценить слабые стороны и предложить курсы, представляющие интерес и усовершенствование.
Еще одна важная роль ИИ в образовании — это обучение. Благодаря своим многочисленным приложениям и инструментам ИИ обеспечивает обучение, например, чат- бот или SR. Он оказывает дополнительную помощь учащимся за пределами классной комнаты. ИИ уменьшил нагрузку на многих учителей, у которых не так много свободного времени. Другими словами, он учит внутри и снаружи, чтобы покрыть слабые стороны учеников, если таковые имеются, в любое время и из любого места. Кроме того, ИИ также решил вопрос своевременного реагирования.
Он может отвечать на повторяющиеся и часто задаваемые вопросы за считанные секунды и преодолевать разочарование от длительных задержек. На вопросы, представляющие общий интерес, и на часто задаваемые вопросы теперь отвечают инструменты искусственного интеллекта, что сводит к минимуму время ожидания для студентов и ищущих информацию, а также бомбардировку такими вопросами со стороны преподавателей и кафедр. Получение образования с помощью А1А уменьшает
взаимодействие между учащимися и учителями и не дает учащимся опыта физической среды. Это самая большая слабость и требует дальнейшего изучения.
Обеспечивает ли ИИ решение проблем, связанных с образованием?
В образовании есть два типа трудностей в образовании: академические и административные трудности. Л1Л не только помогает соответствующему персоналу и отделу в выполнении этих задач, но и предлагает автоматические решения для большинства из них. Ведение документации и приемные отделения теперь используют инструменты искусственного интеллекта, чтобы свести к минимуму бремя задач. Точно так же ИИ также помогает академическому персоналу, эффективно выполняя свои задачи, такие как проверка заданий, оценка экзаменов, посещаемость и записи. Трудности обоих типов были решены за счет автоматизации задач и интеллектуального обучения. Со стороны учащегося основными трудностями являются доступ к образованию и обучению в соответствии с уровнем интеллекта учащегося.
Приносит ли ИИ пользу образованию?
Ответ: «Да». Помимо роли, обсуждаемой в вопросах 1 и 2, ИИ приносит пользу образованию во многих других отношениях. Например, научиться управлять самолетом нельзя только из книг и учителей. Нужно приобрести практический опыт того, как это чувствуется и работает. Л1Л через свою виртуальную среду предоставляет необходимые ситуации и опыт работы и т. Д.
Системы ИИ в различных формах могут проводить такие эксперименты без риска человеческих потерь. Такие эксперименты распространены в химии и физике. В области медицины различные анимации и виртуальные изображения создаются с помощью систем искусственного интеллекта, которые помогают учащимся узнавать о функциях и анатомии человеческого тела и органов легче, чем они могут узнать из книг. Преимущества, которые ИИ продемонстрировал во время недавней пандемии COVID-19, очевидны, и, возможно, образование и обучение остались неизменными благодаря ИИ.
Выводы
В заключение следует отметить, что искусственный интеллект повлиял на многие отрасли, и одним из них является образование. Это современный метод репетиторства или преподавания и обучения, который может решить многие проблемы, связанные с обучением. Это может решить такие проблемы, как доступность контента, нехватка учителей, когда учащийся может учиться без стресса и влияния на других. Внедрение и внедрение ИИ неизбежно в секторе образования.
Технологии искусственного интеллекта не ограничиваются интеллектуальным обучением, системами обучения и социальными роботами; существует множество других интеллектуальных технологий, таких как виртуальный фасилитатор, среды онлайн-обучения, системы управления обучением и аналитика обучения, которые также вносят значительный вклад в этот сектор.
Список литературы:
1. Хуа, MTA Обещания и угрозы: генеральный план iN2015 для всепроникающих вычислений в Сингапуре. науч. Технол. соц. 2012, 17, 37-56.
2. Ахмад, М.Ф.; Гапар, WRGWA Эра искусственного интеллекта в высшем образовании Малайзии: влияние и проблемы в материальной системе обучения смешанной реальности для обучения самоисследованию (SEE). Процедиа Компьютер. науч. 2019, 163, 2-10.
3. Министерство образования, науки и технологий Республики Корея (MEST). Стратегия продвижения умного образования; Президентский совет по национальным стратегиям в области ИКТ: Сеул, Корея, 2011 г.
4. Попеничи, ЮАР; Керр, С. Изучение влияния искусственного интеллекта на преподавание и обучение в высших учебных заведениях. Рез. Практика. Технол. Увеличить Учиться. 2017, с. 12-22.
5. Бартон, Д.; Ветцель, Дж.; Сон, Дж.; Тиан, К. Искусственный интеллект: значение для Китая; Дискуссионный документ, представленный на Форуме развития Китая 2017 года; Глобальный институт McKinsey: Вашингтон, округ Колумбия, США, 2017 г.
6. Кемпе, Ф. США отстают от Китая в решающей гонке за господство ИИ. Си-Эн-Би-Си. 2019.
7. Совет по оборонным инновациям (DIB). Принципы искусственного интеллекта: рекомендации по этичному использованию искусственного интеллекта Министерством обороны; Совет по оборонным инновациям: Вашингтон, округ Колумбия, США, 2019 г.
8. Аллен, Г.К. Понимание китайской стратегии искусственного интеллекта указывает на китайское стратегическое мышление в отношении искусственного интеллекта и национальной безопасности. Центр новой американской безопасности. 2019.
9. Нокс Дж. Искусственный интеллект и образование в Китае. Учиться. Медиа Техн. 2020, 45, 298-311.
10. Маккарти, Дж.; Минский, М.Л.; Рочестер, Н.; Шеннон, К.Э. Предложение для Дартмутского летнего исследовательского проекта по искусственному интеллекту. ИИ Маг. 1955, 27, 12-14.
