CC BY
74Научная статья Original article УДК 33
doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_104
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО РОЛЬ В ПРЕПОДАВАНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДИСЦИПЛИН В ВУЗЕ ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS ROLE IN THE TEACHING OF ECONOMIC
DISCIPLINES AT THE UNIVERSITY
Ь й московский
■p ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ^Л ЖУРНАЛ
Ягудина Аэлита Радиковна,
кандидат социологических наук,Кафедра экономики и управления,Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета, [email protected]
Цилицкий Виталий Сергеевич, кандидат педагогических наук, начальник управления научной работы, доцент кафедры педагогики и психологии, ФГБОУ ВО «Южно-Уральский государственный гуманитарно-педагогический университет», [email protected]
Виноградова Ирина Владимировна, старший преподаватель кафедры иностранных языков, Санкт-Петербург, Пушкин, Петербургское шоссе,2 Санкт-Петербургский Государственный Аграрный университет, vino-grand@ mail. ru, sve tla_na66@inbox. ru
Кузнецова Светлана Борисовна, к.э.н., кафедра Экономика предприятий и организаций, Набережночелнинский институт (филиал) КФУ
Жарина Наталья Анатольевна, кафедра Экономика предприятий и организаций, Набережночелнинский институт (филиал) КФУ, к.э.н.,[email protected]
Yagudina Aelita Radikovna, Candidate of Sociological Sciences, Department of Economics and Management,Sterlitamak Branch of Bashkir State University,[email protected] Tsilitsky Vitaly Sergeevich,
Candidate of Pedagogical Sciences, Head of the Department of Scientific Work, Associate Professor of the Department of Pedagogy and Psychology, South Ural State Humanitarian Pedagogical University, [email protected]
Vinogradova Irina Vladimirovna, Senior Lecturer of the Department of Foreign Languages, St. Petersburg, Pushkin, Peterburgskoe Highway,2 St. Petersburg State Agrarian University, vino-grand@ mail.ru,[email protected]
Kuznetsova Svetlana Borisovna, PhD, Department of Economics of Enterprises and Organizations, Naberezhnye Chelny Institute (branch) of KFU
Zharina Natalia Anatolyevna,
Department of Economics of Enterprises and Organizations, PhD, Naberezhnye Chelny Institute (branch) of KFU, [email protected]
Аннотация. В статье проводится анализ роли искусственного интеллекта в преподавании экономических дисциплин в вузе. С этой целью проводится анализ исследований в области искусственного интеллекта и определения его роли в образовательном процессе, освещаются избранные технологии и приложения искусственного интеллекта, рассматриваются их доказанные и потенциальные преимущества для образования, обозначается роль тандема технических экспертов, создающих технологии с искусственным интеллектом, и преподавателей, реализующих инновации в области искусственного интеллекта в образовании.
По итогам исследования формулируется вывод о том, что для дальнейшего продвижения технологий ИИ в области образовательного процесса в вузах экономического профиля наиболее важной инициативой является привлечение преподавателей и исследователей в области образования к всестороннему участию в процессе технологических инноваций, активному поиску информации от образовательных сообществ и интеграции теоретических, концептуальных, практических и эмпирических данных.
Abstract. The article analyzes the role of artificial intelligence in the teaching of economic disciplines at the university. To this end, the analysis of research in the field of artificial intelligence and determining its role in the educational process is carried out, selected technologies and applications of artificial intelligence are highlighted, their proven and potential advantages for education are considered, the role of a tandem of technical experts creating
technologies with artificial intelligence and teachers implementing innovations in the field of artificial intelligence in education is indicated.
According to the results of the study, the conclusion is formulated that in order to further promote AI technologies in the field of the educational process in higher education institutions of an economic profile, the most important initiative is to involve teachers and researchers in the field of education to fully participate in the process of technological innovation, actively seek information from educational communities and integrate theoretical, conceptual, practical and empirical data.
Ключевые слова: искусственный интеллект, образовательные технологии, преподавание экономических дисциплин
Keywords: artificial intelligence, educational technologies, teaching of economic disciplines
На современном этапе цифровизация развивается достаточно высокими темпами. И это не может не сказаться на развитии сферы образования, где новые технологии также меняют способы преподавания и обучения [1]. Благодаря процветанию технологии искусственного интеллекта (ИИ), ее применение в образовании расширяется, обеспечивая возможности для организации индивидуального обучения, предоставления динамических оценок и облегчения значимого взаимодействия в онлайн, мобильном или смешанном обучении [2]. Растущее применение ИИ в образовании требует междисциплинарных подходов. Также стоит отметить, что инновации с использованием ИИ остаются на ранней, экспериментальной стадии, поэтому возможности данных технологий сегодня еще реализованы далеко не в полной мере. По этой причине исследователи сегодня предпринимают попытки решения ряда задач[3]:
— поводить подробный анализ технологий ИИ с целью систематизации их образовательных приложений и преимуществ;
— способствовать общению и сотрудничеству между заинтересованными сторонами в различных областях знаний;
— наладить плодотворное сотрудничество в области исследований, разработок, внедрения и оценки применение технологий ИИ в образовательном процессе.
На сегодняшний день технологии ИИ находят применение в самых разных предметных областях, таких, как экономика, медицина, искусство, спорт, инженерия, математика, иностранный язык, бизнес, история и пр [4].
Технология искусственного интеллекта открывает перед образованием практически неограниченные возможности. Исследователи указывают на широкий спектр приложений ИИ в образовании, включая следующие типы технологий обучения:
— чат-бот;
— экспертные системы;
— интеллектуальные наставники или агенты;
— машинное обучение;
— персонализированные системы обучения или среды и пр.
Указанные технологии также достаточно активно применяются при преподавании экономических дисциплин, однако их применение не всегда является резуьлтативным. Рассмотрим данный вопрос подробнее.
1. Чат-бот. Одно из исследований было посвящено исключительно чат-ботам в образовании и не было напрямую связано с результатами обучения. В ходе двенадцатинедельного эксперимента исследователи проверили влияние партнеров чат-ботов по сравнению с партнерами-людьми на интерес учащихся экономического факультета к курсам иностранного языка с участием 122 студентов [5]. Исследование показало, что интерес студентов упал через неделю с чат-ботом, а моделирование структурными уравнениями показало, что интерес к заданию предсказывал будущий интерес к курсу в условиях человеческого партнера, в то время как в условиях партнера с чат-ботом это не так. Хотя исследователи связывают снижение интереса с эффектом новизны, это требует дополнительных эмпирических исследований для изучения влияния чат-ботов на образование.
2. Экспертная система. Исследование применения технологий ИИ в преподавании экономических дисциплин показало, что динамические целостные экспертные системы могут помочь в педагогическом планировании и полностью раскрыть потенциал систем управления обучением. Так, структурные характеристики экспертной системы могут моделировать взаимодействие пользователей в рамках системы обучения и, таким образом, облегчать и улучшать процесс преподавания и обучения на экономических факультетах вузов.
3. Интеллектуальные наставники или агенты. Интеллектуальные преподаватели или агенты предоставляют учащимся индивидуальные, своевременные и подходящие материалы, рекомендации и отзывы. При этом, в литературе указывается на смешанные последствия его влияния на обучение. Был сделан вывод, что метакогнитивные подсказки, предоставляемые интеллектуальной системой обучения, не улучшают успеваемость учащихся, однако практика и действенная обратная связь имеют важное значение в интеллектуальной системе обучения для улучшения понимания изучаемого материала.
4. Машинное обучение. Отдельными авторами алгоритмы машинного обучения использовались для прогнозирования отношения студентов экономического факультета бакалавриата к образовательным приложениям облачных сервисов мобильных вычислений на основе их поведения при управлении информацией с точностью 74 % [6].
5. Персонализированные системы обучения или среды (PLS/E)
Большинство исследователей приходит к выводу, что персонализированные системы или среды обучения (PLS/E) облегчают взаимодействие и улучшают опыт электронного обучения. Отдельные авторы [7] изучали влияние PLS на 110 студентов бакалавриата в течение двух семестров на курсах компьютерного программирования. Они обнаружили, что система PLS помогла учащимся достичь желаемых результатов обучения и, как сообщается, также улучшила их учебный опыт.
В другом исследовании авторы также обнаружили, что персонализированное мобильное обучение с помощью ИИ и дополненной реальности (AR) улучшило учебный процесс, а также результаты обучения в открытом компьютерном образовании [8]. 6 . Визуализации и виртуальные среды обучения (VLE)/ Вместе с всплеском технологий виртуальной реальности (УЯ) исследования начали изучать потенциальные преимущества визуализации и VLE с ИИ в образовании. Студенты позитивно отнеслись к получению опыта обучения в VLE, и они сообщили, что это способствовало их сотрудничеству с преподавателями в процессе обучения.
Точно так же педагоги отметили, что студенты были лучше вовлечены в процесс обучения (Гриол, Молина и Кальехас). Технология, сочетающая искусственный интеллект и виртуальную реальность (VR), оказалась эффективной для улучшения учебного процесса и привлечения молодого поколения учащихся в Австралии [9].
Студенты бакалавриата, обучающиеся с использованием ИИ и виртуальной реальности, также показали лучшие результаты в понимании изучаемого материала. Применение VR также позволило заключить, что технология искусственного интеллекта с визуализацией помогает как детям, так и взрослым с аутизмом, выступая в качестве средства социальной коммуникации [10]. Однако дополнительная визуальная обратная связь в среде смешанной реальности (МЯ) приводит к когнитивной нагрузке для участников при изучении каллиграфии, но не влияет на пользовательский опыт [11]. Противоречивые результаты исследований призывают к улучшению этого типа технологии ИИ.
В целом, в последнее время все больше ученых отмечают, что ИИ дает преподавателям лучшие способы преподавания и обучения. Благодаря масштабируемым
приложениям ИИ меняет образовательную практику во всем мире. Сегодня применение находит множество приложений ИИ для различных целей, таких как профилирование учащихся, прогнозирование успеваемости, оценка обученности, персонализация, адаптивное обучение и многое другое. Очевидно, что системы искусственного интеллекта могут анализировать вводимые учащимися данные и мгновенно предоставлять корректирующую обратную связь, генерировать автоматический подсчет ответов и выставлять оценки и пр.
Интеллектуальные системы обучения могут помочь определить сильные стороны учащихся и студентов и пробелы в их текущей базе знаний. Машинное обучение, например, может с высокой точностью прогнозировать учащихся из групп риска, а также одаренных учащихся, что после позволяет преподавателям вмешиваться соответствующим образом в успехи учеников.
Продвижение ИИ требует дополнительных эмпирических исследований с особым акцентом на технологии ИИ в реальных условиях преподавания и обучения, отвечающих образовательным потребностям и целям. Как отмечают исследователи, существует серьезное несоответствие между потенциалом образовательных технологий на основе ИИ и их фактическим применением в образовании.
Благодаря широкому спектру технологий, возможностей и функций развитие искусственного интеллекта открывает перед образованием захватывающие возможности. Чтобы полностью реализовать его потенциал для образования, крайне важно устранить разрыв между технологическими инновациями ИИ и его образовательными приложениями. Для студентов экономических факультетов вузов ИИ может реализовать следующие функции: способствовать разнообразному взаимодействию, повышать их вовлеченность в учебный процесс, создавать адаптивные учебные материалы, предлагать метакогнитивные подсказки, обеспечивать обогащенную учебную среду и улучшать результаты обучения.
Для преподавателей ИИ может предоставлять прогностические модели, выявлять одаренных студентов или студентов из групп риска, отслеживать прогресс обучения, создавать персонализированные учебные материалы, оценки и отзывы, а также мгновенно анализировать масштабированные данные для оценки или административных целей. Учебные среды с применением ИИ могут генерировать визуальную обратную связь и обогащать процесс обучения с помощью технологий визуализации и иммерсивных технологий.
Разработчики технологий ИИ могут отметить его образовательные преимущества и сотрудничать с преподавателями, чтобы использовать технологии ИИ с конкретными целями для улучшения обучения и преподавания в больших масштабах. Недавние исследования показали, что вовлеченность учащихся в выполнение задач и их производительность повышаются, когда системы с поддержкой ИИ также уделяют внимание их аффективному статусу в дополнение к когнитивным аспектам.
Таким образом, для дальнейшего продвижения технологий ИИ в области образовательного процесса в вузах экономического профиля наиболее важной инициативой является привлечение преподавателей и исследователей в области образования к всестороннему участию в процессе технологических инноваций, активному поиску информации от образовательных сообществ и интеграции теоретических, концептуальных, практических и эмпирических данных.
Список источников
1. Бадыков Р.И., Лёхин А.С., Чернова С.В. Внедрение технологии искусственного интеллекта в образование // Скиф. 2019. №9 (37).
2. Елтунова И.Б., Нестеров А.С. Использование алгоритмов искусственного интеллекта в образовании // Современное педагогическое образование. 2021. №11.
3. Пырнова О.А., Зарипова Р.С. Технологии искусственного интеллекта в образовании // Russian Journal of Education and Psychology. 2019. №3.
4. Чулюков В.А., Дубов В.М. Искусственный интеллект и будущее образования // Современное педагогическое образование. 2020. №3.
5. K. Fryer, M. Ainley, A. Thompson, A. Gibson, Z. Sherlock Stimulating and sustaining interest in a language course: An experimental comparison of Chatbot and Human task partners Computers in Human Behavior, 75 (2017), pp. 461-46
6. Arpaci A hybrid modeling approach for predicting the educational use of mobile cloud computing services in higher education Computers in Human Behavior, 90 (2019), pp. 181-187
7. Kose, A. Arslan Intelligent e-learning system for improving students' academic achievements in computer programming courses International Journal of Engineering Education, 32 (2016), pp. 185-198
8. Kose An augmented-reality-based intelligent mobile application for open computer education Mobile Technologies and Augmented Reality in Open Education Advances in Educational Technologies and Instructional Design (2017), pp. 154-174
9. Ijaz, A. Bogdanovych, T. Trescak Virtual worlds vs books and videos in history education Interactive Learning Environments, 25 (7) (2017), pp. 904-929
10. U. Keshav, J.P. Salisbury, A. Vahabzadeh, N.T. Sahin Social communication coaching smartglasses: Well tolerated in a diverse sample of children and adults with autism JMIR MHealth and UHealth, 5 (9) (2017)
11. LoupEscande, R. Frenoy, G. Poplimont, I. Thouvenin, O. Gapenne, O. Megalakaki Contributions of mixed reality in a calligraphy learning task: Effects of supplementary visual feedback and expertise on cognitive load, user experience and gestural performance Computers in Human Behavior, 75 (2017), pp. 42-49
References
1. Badykov R.I., Lekhin A.S., Chernova S.V. Introduction of artificial intelligence technology in education // Skif. 2019. №9 (37).
2. Eltunova I.B., Nesterov A.S. The use of artificial intelligence algorithms in education // Modern pedagogical education. 2021. No.11.
3. Pyrnova O.A., Zaripova R.S. Artificial intelligence technologies in education // Russian Pedagogical and Psychological Journal. 2019. No.3.
4. Chulyukov V.A., Dubov V.M. Artificial intelligence and the future of education // Modern pedagogical education. 2020. №3.
5. L.K. Fryer, M. Ainley, A. Thompson, A. Gibson, Z. Sherlock Stimulating and maintaining interest in a language course: an experimental comparison of chatbots and partner computers on tasks in human behavior, 75 (2017), pp. 461-46
6. Ya. Arpachi Hybrid modeling approach for predicting the use of mobile cloud computing services in higher education institutions «Computers in human behavior», 90 (2019), pp. 181187
7. Have. Kese, A. Arslan Intelligent e-learning system to enhance the academic achievements of students in computer programming courses, international journal of engineering education, 32 (2016), pp. 185-198
8. U. Kose Intelligent mobile app based on augmented reality for open computer education, Mobile technologies and augmented reality in open education advances in educational technologies and instructional design (2017), pp. 154-174
9. To. Ejaz, A. Karlin, and T. Tresnak Virtual worlds against the books and video to interactive learning environments, historical education, 25 (7) (2017), p. 904-929
10. N.Have. Keshav, John.P. Salisbury, A. Vahabzadeh, N. T. Sahin Smart glasses for teaching social communication: well tolerated in a diverse sample of children and adults with autism JMIR mHealth and UHealth, 5 (9) (2017)
11. E. Lupeskande, R. Frenoy, G. Poplimont, I. Tuvenin, O. Gapenn, O. Megalakaki Contribution of mixed reality to the task of teaching calligraphy: The impact of additional visual feedback and experience on cognitive load, user experience and gesture performance, Computers in Human behavior, 75 (2017), pp. 42-49
Для цитирования: Ягудина А.Р., Цилицкий В.С., Виноградова И.В., Кузнецова С.Б., Жарина Н.А. Искусственный интеллект и его роль в преподавании экономических дисциплин в вузе // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje. su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij -ekonomicheskij -zhurnal-2-2022-38/ © Ягудина А.Р., Цилицкий В.С., Виноградова И.В., Кузнецова С.Б., Жарина Н.А., 2022.
Московский экономический журнал, 2022, № 2.
