CC BY
40
References
1. Ivanov V. D., Sal'kova N. A. Fitnes-programmy v sisteme zanjatij po fizicheskoj kul'ture v vuze [Fitness programs in the system of physical culture classes at the university], Fizicheskaja kul'tura. Sport. Turizm. Dvigatel'naja rekreacija [Physical culture. Sport. Tourism. Motor recreation], 2019, vol. 4, no. 2, pp. 49-59. (In Russian)
2. Suchkov S. L., Krasnobaeva A. V. Innovacionnye i sovremennye podhody k organizacii zanjatij fizicheskoj kul'tury v vuze [Innovative and modern approaches to the organization of physical culture classes at the university], Nauchnyj aspect [Scientific aspect], 2019, vol. 8, no. 1, pp. 861-870. (In Russian)
3. Nucalov N. M., Zadirjaka A. E., Margarjan G. A., Abdulaev A. A. Metody i novye tehnologii, podgotovki studentov v vuze po fizicheskoj kul'ture [Methods and new technologies, training of students in the university in physical culture], Sovremennoe pedagogicheskoe obrazovanie [Modern Pedagogical Education], 2018, no. 3, pp. 26-32. (In Russian)
4. Shestakova T. A., Borisova V. V., Demchenskaja L. G. Perspektivy razvitija zdorov'eorientirovannyh fitnes-tehnologij v fizicheskom vospitanii studentov vuza [Prospects for the development of health-oriented fitness technologies in the physical education of university students], Izvestija Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Fizicheskaja kul'tura. Sport [Bulletin of the Tula State University. Physical education. Sport], 2019, no. 7, pp. 70-76. (In Russian)
5. Ermakova E. G. Pedagogicheskie tehnologii, primenjajushhiesja na zanjatijah fizicheskoj kul'tury v vuze [Pedagogical technologies used in physical education classes at the university], Je-poha nauki [Epoch of science], 2020, no. 24, pp. 296-300. (In Russian)
6. Moroz A. V., Korichko Ju. V. Fitnes na jelektivnyh zanjatijah po fizicheskoj kul'ture i sportu v vuze [Fitness in elective classes in physical culture and sports at the university], XXII Vserossijskaja nauchno-prakticheskaja konferencija Nizhnevartovskogo gosudarstvennogo universiteta. Ch. 1. Estestvennye i tehnicheskie nauki [XXII All-Russian Scientific and Practical Conference of Nizhnevartovsk State University. Part 1. Natural and technical sciences], ed. D. A. Pogonyshev. Nizhnevartovsk, 2020, pp. 166-168. (In Russian)
7. Menhin, Ju. V., Menhin A. V. Ozdorovitel'naja gimnastika: teorija imetodika [Improving gymnastics: theory and methodology]. Rostov n/D., Phoenix, 2002, 384 p., ISBN 5-222-02298-6. (In Russian)
8. Lisickaja T. S., Sidneva L. V., Mjakichenko E. B., Shestakov N. B. Ajerobika: ucheb. posobie. V 2 t. T. 1: Teorija i metodika [Aerobics: textbook. allowance. In 2 vol. Vol. 1: Theory and methods]. Moscow, Sport. Akademija Press, 2002, 232 p., ISBN 5-9500020-2-4. (In Russian)
Кашигина Екатерина Алексеевна, преподаватель ГБПОУ «Южно-Уральский государственный колледж», Российская Федерация, г. Челябинск, e-mail: eakashigina@mail.ru
Kashigina Ekaterina Alekseevna, Lecturer at South Ural State College, Russian Federation, Chelyabinsk, e-mail: eakashigina@mail.ru
Сведения для цитирования: Липс, Н. И. Искусственный интеллект как индикатор изменения информационных потоков в учебной деятельности студентов / Н. И. Липс // Инновационное развитие профессионального образования. — 2022. — № 1 (33). — С. 53-61.
УДК 377 ББК 74.47/16.6
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ИНДИКАТОР ИЗМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ В УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛьНОСТИ СТУДЕНТОВ
Н. И. Липс
В статье рассматриваются особенности учебной деятельности студентов с учетом требований к современному профессиональному образованию. Автор обращает особое внимание на изменение содержания и характер отношений субъектов образования в процессе учебной
деятельности на основе использования различных технологии, в том числе адаптивных, сетевых, и внедрения сети Интернет, которые раскрывают образовательные возможности при создании интеллектуальной обучающей системы. Актуальность содержания статьи обусловлена необходимостью выявления ряда теоретических оснований организации учебной деятельности студентов в контексте развития искусственных информационных потоков. Управление деятельностью обучаемых при использовании искусственных образовательных систем с учетом цифровой трансформации образовательной среды учебного занятия позволит адаптировать учебный материал к индивидуальным возможностям и стартовому уровню знаний обучаемых с инвариантностью к предметной области. При этом, считает автор, необходимо исходить из многомерности способов подачи дидактического материала. В результате этого автор делает вывод, что внедрение искусственного интеллекта в образование в виде разработанной модели информационно-образовательной среды (ИОС) дает возможность ориентироваться в потоке цифровой информации, работать с ней, обрабатывать и встраивать в новую технологию преподавания, отражает востребованность оптимизации образования, индивидуализирует каждого субъекта образования в процессе обучения с учетом уровня освоенных им знаний и его психофизиологических особенностей, а также устраняет допущенные ошибки в процессе усвоения учебного материала.
Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровая образовательная среда, информационные потоки в образовании, цифровые образовательные ресурсы.
Технический прогресс настолько стремительно движется в различных сферах человеческого бытия, что глубоко изменяет интеллектуальную деятельность людей. Несомненным вопросом для человека сегодня становится проблема исследования искусственного интеллекта (ИИ), который, как и ранее, имел довольно широкую научную популярность. Еще в 90-х годах XX столетия разноплановая научная среда стояла на пороге активного исследования ИИ и интернета. История данного феномена подходит к рубежу 1956 года. Его понимание с точки зрения науки таково: intelligence означает умение рассуждать разумно и не сводится лишь к сути самого понятия «интеллект», для которого есть термин intellect.
Но и с этим обычный человек сталкивался лишь при просмотре научно-популярных и фантастических фильмов. Так, из фантастического фильма «Аватар», где герой управляет человекоподобным роботом силой мысли с помощью нейрокомпьютерного интерфейса и интернета, он узнает о возможности связи мысли человека с роботом. Современный NeuroNet (сеть, объединяющая людей, а также людей и машины через нейроинтерфейсы) хотя очень далек от идеи авторов фильма «Аватар», но уже предоставляет пользователю большие возможности для управления различными устройствами с применением силы мысли. Не секрет и не фантастика, а реальность века, когда управление автомобилем, управление элементами «умного дома» и другими подобными объектами осуществляется с помощью устройств, в основе которых заложены интеллектуальные программы или системы.
Нейроинтерфейсы (зачастую используется сокращение НКИ — нейрокомпьютерный интерфейс) осуществляют связь между человеческим мозгом и техникой. Обмен информацией между человеком и устройством ведет к частичному взаимодействию. К нейроинтерфейсам относят различные устройства, например, гадже-ты, представляющие собой обруч, надеваемый на голову и позволяющий считывать импульсы головного мозга человека и ускорять за счет этого реакцию электронного устройства на команды, передаваемые через интернет. Поэтому, несомненно, на этапе двадцать первого века велика актуальность этих двух коррелятов общественной жизни, в результате применения которых меняются способы и формы социальной и межличностной коммуникации, требующие вносить коррективы в культуру и традиции. В связи с этим становятся более заметны процессы возникновения новых материальных и духовных реалий бытия, а также создаются новые принципы, новая реальность, которая сопровождает повседневную деятельность людей. Трудно сегодня, когда так быстро внедряются и развиваются информационно-коммуникативные технологии, на основе которых выросло целое «digital-поко-ление», представить человека без нейроинтер-фейсов. Неотъемлемой реалией в жизни каждого человека становится приобретение различных смарт-устройств и гаджетов как определяющих элементов жизненного пространства в системе искусственного интеллекта. Заданный временем прогресс в сфере искусственного интеллекта дает основание для перехода к беспроводной сети, распространению «умных» терминалов,
расширению мобильного офиса. Все это должно изменять и психическую деятельность человека, в том числе мыслительную.
Искусственный интеллект как система, предназначенная для решения интеллектуальных задач, в какой-то мере становится помощником для человека. Нейроинтерфейсы позволяют проводить исследования по изучению благоприятной для человека среды с целью лучшего понимания эргономики и предпочтений человека не только в бизнесе потребительских технологий, но и в обучении — использование нейроинтерфейса на основе электроэнцефалограмм, машинного обучения и нейронных сетей открывает новые возможности в развитии любого творческого и практического навыка. Однако следует заметить, что до появления систем ИИ единственным примером интеллекта был интеллект человеческий, который в своей интерпретации находил понимание психического качества, определяющее способность личности к познанию, осмыслению и разрешению задач. Поэтому ученые — специалисты в области человекозна-ния сознательно уходят от определения понятия «интеллект». Но все же многие из них, в частности Ю. Ю. Петрунин, М. А. Рязанов, А. В. Савельев и др., исходя из теоретических положений философии ИИ, указывают, что понятие «интеллект» можно рассматривать как способность решать те или иные интеллектуальные задачи при условии отсутствия известного алгоритма их решения. По их мнению, если следовать логике аналитического подхода к исследованию данной категории, то можно вести речь о реакции мыслительного процесса на внешние раздражители на уровне нейронов [1]. Нейронная сеть — это модель, структурированная из совокупности нейронов, через которые проходят сигналы, позволяющие получать результат при определенных условиях. Ряд других ученых, в числе которых А. Н. Аверкин, М. Г. Гаазе-Рапопорт, Д. А. Поспелов, отмечали, что искусственный интеллект — это определенного рода механизм с формами моделирования интеллектуальных систем по подобию деятельности человека. С их точки зрения, интеллектуальная система — это прежде всего автоматизированная система, обогащенная заданным комплексом программных, логико-математических средств, необходимых, с одной стороны, для решения основной задачи как определяющей в осуществлении поддержки деятельности человека, с другой — для поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке, которая хранится в памяти такой системы [2].
Внедрение ИИ и применение его в разных сферах жизни человека показывает, что это новое качество общества, в котором применение людьми технических средств, сервисов и интернета приводит к качественным изменениям во взаимодействии всего мирового сообщества, позволяющим получать новые эффекты: социальные, экономические, образовательные. Мнение в решении данной проблемы В. В. Путина: «Время задает нам не только темп перемен. Наши цели должны соответствовать невиданному прежде масштабу, содержанию и скорости технологического развития. В наступающее десятилетие нам предстоит провести цифровую трансформацию всей страны, всей России, повсеместно внедрить технологии искусственного интеллекта...» [3]. Вызов времени в развитии как самого общества, так и современной системы образования выводит на новые педагогические идеи в плане создания таких обучающих программ, которые должны отражать оптимальный баланс цифрового и классического образования. Становится очевидной необходимость изменения содержания предметных областей и характера отношений между участниками учебного процесса системы среднего профессионального образования, направленных на формирование профессиональной позиции студента как активного субъекта учебной деятельности в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта к профессиональной подготовке: будущий педагог должен уметь управлять процессами постижения нового.
Как замечено, проблема ИИ с наибольшей быстротой внедряется в сферу отечественного образования и изменяет его, поэтому сегодня выдвигаются требования и к организации процесса формирования познавательной самостоятельности студентов с помощью информационно-коммуникационных технологий. Способность человека самостоятельно изучать сущность вещей, их признаков и свойств как обязательная составляющая познавательной самостоятельности не исключает возможности работать самостоятельно и в образовательном пространстве, основанном на элементах ИИ, значит, им присуще идентичные качества, позволяющие по всем меркам системы включаться в учебно-познавательный процесс автономно. Этому есть подтверждение в трудах отечественных и зарубежных исследователей (Н. Бостром, И. И. Гарин, Дж. Маркофф, Д. А. Поспелов, Р. Хэмминг и др.), которые не отрицают значимости применения ИИ в образовании. По их мнению, столкновение обучаемого
с системами искусственного интеллекта при решении учебных задач имеет степень допустимости в получении положительного эффекта, поскольку человек располагает всеми природными возможностями, их интегративными связями. Однако все это должно быть основано на более новых научно-педагогических концепциях, соответствующих приоритетам глобальной техногенной цивилизации с выявлением ее сущности в свете взаимопроникновения «машина — человеческий мозг».
Целью настоящего исследования является обоснование педагогических перспектив разработки адаптивных технологий с применением ИИ, эквивалентных по своим функциональным, коммуникативным свойствам человеческому интеллекту, включенных в организацию процесса образовательной деятельности студентов. Для решения поставленной сверхзадачи был проведен научно-педагогический эксперимент, предполагающий определение соотношения возможностей ИИ и естественного интеллекта человека посредством измененных педагогических парадигм. Их концептуальной основой будут являться гуманистический и информационно-технологический подходы. Благодаря этому будет обеспечена реализация адаптивных искусственных образовательных систем при цифровой трансформации учебного занятия путем преобразования его элементов по формату нелинейной конструкции.
В качестве методологической базы исследования была взята комплексная модель управления и оценки результативности общеобразовательной деятельности обучающихся с элементами ИИ на разных ступенях образования, а в качестве объекта анализа — организационно-педагогическая система образовательного процесса.
Отражение новых идей современного образования, базируемых на приоритетах лич-ностно ориентированных, соразмерно связанных с логическим, агентно-ориентированным и интуитивным подходами, сопряжено с внедрением искусственной образовательной системы (ИОС) в процесс обучения. Все это, несомненно, отвечают интерактивным системам управления образовательной деятельностью обучаемых среднего специального образования, а также оценки качества их учебных достижений. Следовательно, предлагаемая нами модель управления обучением будущих специалистов при введении ИОС с учетом цифровой трансформации учебного занятия путем изменения его элементов по формату нелинейной
конструкции позволит адаптировать учебный материал к индивидуальным психологическим характеристикам и исходному уровню знаний обучаемых с инвариантностью к предметной области. Ее эффективность по результату реализации возможна при соблюдении следующих педагогических условий: ориентированность на многомерность способа подачи дидактического материала с учетом психофизиологических особенностей обучаемого; обязательное использование методик входного, промежуточного и выходного контроля знаний; разработка онтологии предметной области и процедуры ее использования в ИОС.
Организационно-функциональная модель управления учебной деятельностью студентов в новом формате обучения представлена на рисунке 1.
Дадим более подробное пояснение структурным элементам представленной модели.
1. Обязательным элементом как любой целостной образовательной системы, так и системы управления процессом обучения в частности, является содержательная компонента, предусматривающая определение цели и содержания в соответствии с программой обучения с последующей реализацией в составлении технологической сопроводительной алгоритмической карты.
2. Операционально-технологическая компонента выражена механизмом функционально-управленческих действий со стороны учителя:
- учитывая общепринятую структуру образовательной деятельности обучаемых, мы не исключаем заданных элементов, но управление этим видом деятельности обусловлено выполнением функций действия контроля знаний на входе в учебный процесс. Позиция обучаемого при принятии установки на обучение во многом зависит от его стартового уровня интеллектуального и психофизического развития. Выявление входных позиций студентов происходит с помощью диагностических методик;
- изменения в содержании и характере взаимоотношений субъектов образовательной деятельности на основе использования различных технологий, в том числе адаптивных, сетевых и внедрения сети Интернет, дают основание для создания следующего элемента — «экспертная система» (ЭС). В нашем случае под экспертной системой понимается информационная система, обеспечивающая реализацию образовательной цели посредством знаний эксперта относительно его предметной области, управляющая процессом обучения студентов на
основе принципа педагогического сотрудничества и осуществляющая диагностику по степени готовности их к обучению и результату учебных достижений. В общем виде базовая структура ЭС представлена на рисунке 2. Учитывая связующие звенья в ее структуре, мы определили путь решения учебных задач обучаемыми.
Итак, реализация образовательных целей в данном процессе осуществляется на основе знаний эксперта и субъектного опыта обучающихся, которые выступают пользователями. Связь между участниками образования субъектная — равновесного значения: S1 ^ О ^ S2, где субъектом S1 выступает учитель, субъектом S2 — обучаемые, между которыми определена единая цель, направленная на преобразование предмета О учебной деятельности, реализация которой требует выполнения следующих функций по звеньевому составу:
1) уровень стартовых знаний (необходимый объем информации, согласно которой принимается то или иное решение);
2) концепция логических выводов (решение задачи с учетом имеющихся знаний на основе цепочки рассуждений логического вывода);
3) пользовательский интерфейс (через интерфейс пользователь, в нашем случае студент, получает правильный ответ);
4) способ приобретения знаний (получение подтверждения правильности пути решения от эксперта, пополнение базы знаний);
5) представление результатов решения (формирование заключения и представление различных комментариев, касающихся достижения поставленной учебной задачи и нахождения путей преобразования предмета деятельности).
Таким образом, за счет поступательной взаимосвязанной переходности от одного звена, составляющего ядро ЭС, к другому, происходят изменения информационных потоков в ИОС с применением цифровых образовательных ресурсов (ЦОР).
3. Результативно-определяющая компонента модели управления процессом учебной деятельности студентов.
В рамках вышеобозначенной компоненты требуется выполнение функций действия контроля знаний, но уже на выходе учебного процесса. В результате их выполнения определится достигнутый уровень обученности студентов. Оценка результата учебных достижений студентов определяется индикатором выходных позиций, основной единицей которого является динамика интеллектуального и психофизического развития. Выявление выходных позиций обучаемого, как и на входе учебного процесса, проверяется с помощью диагностических методик.
Рис. 1. Комбинированная модель управления процессом учебной деятельности студентов в искусственной образовательной системе
Рис. 2. Процессуальность учебной деятельности обучаемых в искусственной образовательной системе по элементу ЭС
Положительным резонансом при управлении процессом учебной деятельности студентов в ИОС будут выступать такие факторы, как учет природных, внутренних, интеллектуальных, возможностей обучаемых; установление предметной взаимосвязи и взаимообусловленности между субъектами учебного процесса. Они должны быть связаны с правом выбора (каждым обучаемым) собственной технологии осваивания предметной области. Не менее важно учитывать и то условие, при котором продуктивность коммуникативного общения между субъектами образования и интеллектуальной обучающей системой будет обеспечена за счет алгоритмизации процесса обучения. Обязательным элементом при организации учебной деятельности обучающихся и руководстве ею является выбор соответствующих методов измерений: при входе и на выходе проводится обследование интеллектуальных и психофизических состояний субъектов образования, результаты которых являются ориентиром в подборе объектов обучения.
Современное использование технологических решений, связанных с организацией учебного процесса, а также внедрение технологий на базе искусственного интеллекта, в нашем случае — предлагаемая модель управления процессом учебной деятельности студентов в ИОС, ставит вопрос о том, насколько она будет принята преподавателем и студентом в процессе обучения.
В целях получения оценки результативности управления процессом учебной деятельности студентов в ИОС с применением цифровых образовательных ресурсов по показателям эффективности и удовлетворенности процессом обучения нами был применен диагностический метод — анкетный опрос. Перед студентами первого, второго, третьего и четвертого курсов
была поставлена задача: дать оценку оптимизации учебного процесса, организационную основу которого составили ориентиры ИОС с применением ЦОР при сравнении с технократической моделью обучения. В определении понятия «технократическая модель» мы исходили из анализа научных исследований И. А. Колесниковой и понимаем ее сущность относительно организации процесса обучения, который строится по принципу «черного ящика» (ввод и выход информации). Взаимодействие участников учебного процесса устанавливается также согласно принципу информационного сообщения от субъекта к объекту в режиме педагогического монолога [4].
Результаты, полученные в ходе диагностирования по анкетному опросу обучаемых, обрабатывались с помощью анализа методом математической статистики обработки данных с применением произвольных таблиц сопряженности по критерию х2 [5]. При подсчете полученных экспериментальных данных учитывались все необходимые условия реализации данного метода, подтверждающие достоверность и надежность результатов. На основе числовой эквивалентности экспериментальных данных возможно было оценить эффективность управления учебной деятельностью в ИИ с применением ЦОР и ее влияния на достигнутый уровень профессиональных компетенций студентов. Результаты экспериментальных данных представлены в таблице 1.
Применяя педагогический измерительный инструмент как определенную оценочную форму в получении численной величины, позволяющей установить соотношение между испытуемыми по изучаемому свойству, мы предусматривали выявление отношения студентов к организации учебного процесса в разных моделях обучения: ИОС с применением ЦОР
и технократической. Результаты экспериментальных данных, полученные в процессе диагностирования и приведенные в таблице 1, показывают, что с изменением информационных потоков в учебной деятельности, определенных моделью ИОС при создании ЦОР, проявляется положительный эффект: удовлетворенность студентов организацией и руководством процесса
Эффект результативности управления процессом учебной деятельности обучаемых в соразмерности двух моделей обучения оценивался и преподавателями. Исходя из их анализа, где учитывались методологические основы, определяющие организацию учебного процесса в ИОС с применением ЦОР, было установлено, что обучение студентов достигло эффективности по следующему ряду показателей: продуктивности и результативности. Это объясняется действием закона обусловленности результатов обучения характером деятельности и влиянием установленных способов взаимодействия субъектов образования. Благодаря этому, как отражено в анализе, наблюдается достигнутый уровень сформированности учебных и профессиональных компетенций студентов. Кроме того, умение ориентироваться в потоке цифровой информации, работать с ней, обрабатывать и встраивать в новую технологию преподавания отражает востребованность как оптимизации образования, так и нового практико-ориентированного подхода к управлению процессом учебной деятельности, что не наблюдается в рамках второй модели обучения. Последующий анализ образовательной ситуации, складывающейся в рамках технократической модели обучения, позволил на основе теоретических положений и практического опыта сделать вывод о проблематичности одновременного существования двух субъектов учебной деятельности, поскольку вторая модель отличается от первой прежде всего логикой технократического смысла действий: определением алгоритма, согласно которому с невероятно большей точностью нормативное содержание
обучения значительно выше по числовому коэффициенту, чем при технократической модели обучения. Положительной характеристикой при анализе первой модели выступала оценка степени проявленного студентами интереса к учению, в которой видны изменения в динамике развития мотивационной потребности в познавательной деятельности.
учебного материала предметной области вводится в сознание обучаемого и обеспечивается полное его воспроизведение. Здесь реализуется общепринятый принцип передачи информационного опыта в системе — О» (от субъекта — к объекту, где субъектом выступает педагог, а объектом — обучаемый) в режиме педагогического монолога. Вследствие этого в идеале выстраивается следующая цепочка: «информация — посредник — обучаемый». Поэтому о качестве образовательных достижений каждого участника учебного процесса, личностном развитии в условиях обучения можно говорить неутешительно: они являются той физиологической, психологической, нравственной ценой, которую платит обучаемый за усвоение учебного материала, моменты деформации разума [4].
В заключение подчеркнем следующее: внедрение ИИ в образование в виде разработанной модели ИОС приводит к изменению информационных потоков в учебной деятельности, синтезирует для каждого субъекта индивидуальную траекторию обучения с учетом уровня его текущих знаний и психофизиологических особенностей, что непременно оказывает особое влияние на изменение интеллектуальной деятельности обучаемых по восходящей линии достижений в генерировании учебных идей, созданию уникального плана личностного развития, раскрывающего способности и интерес к познанию картины научного мира с учетом перспектив выбора профессии, и, возможно, при необходимости корректирует индивидуальное поле образования для устранения пробелов в знаниях обучаемого [6].
Таблица 1
Оценка эффективности продуктивности учебной деятельности студентов и их удовлетворенности моделями: ИОС с применением ЦОР и технократической
Модели обучения Результаты анкетирования (ответы) студентов по выборке
I курс II курс III курс IV Курс
У* П** У* П** У* П** У* П**
ИОС с применением ЦОР 5,23 5,23 8,23 8,96 8,906 8,96 9,161 9,61
Технократическая 3,26 3,63 3,12 3,13 3,23 3,26 3,23 3,26
* удовлетворенность ** продуктивность
Библиографический список
1. Петрунин, Ю. Ю. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук / Ю. Ю. Петрунин, М. А. Рязанов, А. В. Савельев. — Москва : Макс Прейс, 2010. — 78 с. — ISBN 978-5-315-03251-7.
2. Аверкин, А. Н. Толковый словарь по искусственному интеллекту / А. Н. Авер-кин, М. Г. Гаазе-Рапопорт, Д. А. Поспелов. — Москва : Радио и связь, 1992. — 256 с. — ISBN 5-256-00605-3.
3. Выступление В. В. Путина на конференции по искусственному интеллекту (4 декабря 2020 г., Московская обл., Ново-Огарево) // Президент РФ : [офиц. сайт]. — 2022. — URL: http:// kremlin.ru/events/president/news/64545 (дата обращения: 17.11.2021.
4. Колесникова, И. А. Педагогическая реальность в зеркале межпарадигмальной рефлексии / И. А. Колесникова. — Санкт-Петербург, 1999. — 242 с. — ISBN 5-7434-0014-8.
5. Бондарчук, С. С. Статобработка экспериментальных данных в MS Excel : учеб. пособие / С. С. Бондарчук, И. С. Бондарчук. — Томск : Изд-во Томского гос. пед. ун-та, 2018. — 433 с. — ISBN 978-5-89428-861-1.
6. Большаков, А. А. Контроль знаний в интеллектуальной обучающей системе по курсу «Надежность систем автоматизации» / А. А. Большаков, А. Ю. Маркелов // Вестник Саратовского государственного технического университета. — 2010. — № 4 (50). — С. 153-156.
For citation: Lips, N. I. Artificial intellect as indicator changes in information flows in the educational students activity / N. I. Lips // Innovative development of vocational education. — 2022. — № 1 (33). — P. 53-61.
ARTIFICIAL INTELLECT AS INDICATOR CHANGES IN INFORMATION FLOWS IN THE EDUCATIONAL STUDENTS ACTIVITY
N. I. Lips
The article discusses the features of students' educational activities, taking into account the requirements for modern professional education. The author pays special attention to the change in the content and nature of the relations of subjects of education in the process of educational activities based on the use of various technologies, including adaptive, network and the introduction of the Internet, which reveal educational opportunities when creating an intelligent learning system. The relevance of the content of the article is due to the need to identify a number of theoretical foundations for the organization of educational activities of students in the context of the development of artificial information flows. Managing the activities of students, when using artificial educational systems, taking into account the digital transformation of the educational environment of the lesson, will allow adapting the educational material to the individual capabilities and the starting level of knowledge of students with invariance to the subject area. At the same time, the author believes, it is necessary to proceed from the multidimensionality of the methods of presenting didactic material. As a result, the author concludes that the introduction of artificial intellect in education in the form of a developed model of the informational and educational environment (IEE) makes it possible to navigate in the flow of digital information, work with it, process and integrate it into a new teaching technology, reflects the demand for education optimization, individualizes of each subject of education in the learning process, taking into account the level of knowledge mastered by him and his psychophysiological characteristics, and also eliminates the mistakes made in the process of mastering the educational material.
Key words: artificial intellect, digital educational environment, information flows in education, digital educational resources.
References
1. Petrunin Yu. Yu., Ryazanov M. A., Savel'ev A. V. Filosofiya iskusstvennogo intellekta vkontseptsiyakh neyronauk [Philosophy of artificial intelligence in the concepts of neuroscience]. Moscow, Max Preis, 2010, 78 p., ISBN 978-5-315-03251-7. (In Russian)
2. Averkin A. N., Gaaze-Rapoport M. G., Pospelov D. A. Tolkovyy slovar' po iskusstvennomu intellektu [Explanatory Dictionary of Artificial Intelligence]. Moscow, Radio and communication, 1992, 256 p., ISBN 5-256-00605-3. (In Russian)
3. Vystuplenie V. V. Putina na konferentsii po iskusstvennomu intellektu (4 dekabrya 2020 g., Moskovskaya obl., Novo-Ogarevo), Prezident RF, 2022, available at: http://kremlin.ru/events/presi-dent/news/64545 (accessed: 17.11.2021). (In Russian)
4. Kolesnikova I. A. Pedagogicheskaya real'nost' v zerkale mezhparadigmal'noy reflek-sii [Pedagogical reality in the mirror of interparadigm reflection]. St. Petersburg, 1999, 242 p., ISBN 5-7434-0014-8. (In Russian)
5. Bondarchuk S. S., Bondarchuk I. S. Statobrabotka eksperimental'nykh dannykh v MS Excel: ucheb. posobie [Statistical processing of experimental data in MS Excel: textbook. allowance].Tomsk, Izd-vo Tomskogo gos. ped. un-ta, 2018, 433 s., ISBN 978-5-89428-861-1. (In Russian)
6. Bol'shakov A. A., Markelov A. Yu. Kontrol' znaniy v intellektual'noy obuchayushchey sisteme po kursu «Nadezhnost' sistem avtomatizatsii» [Knowledge control in an intelligent learning system at the course "Reliability of automation systems"], Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of the Saratov State Technical University], 2010, no. 4 (50), pp. 153-156. (In Russian)
Липс Надежда Ивановна, преподаватель ГБПОУ «Челябинский педагогический колледж № 2», кандидат педагогических наук, Российская Федерация, г. Челябинск, e-mail: lips.n@yandex.ru
Lips Nadezhda Ivanovna, lecturer, Chelyabinsk Pedagogical College no. 2, Candidate of Pedagogical Sciences, Russian Federation, Chelyabinsk, e-mail: lips.n@yandex.ru
Сведения для цитирования: Чарикова, И. Н. Студенческий стартап в контексте реализации концепции развития образовательной проектности / И. Н. Чарикова // Инновационное развитие профессионального образования. — 2022. — № 1 (33). — С. 61-66.
УДК 377 ББК 74.47
СТУДЕНЧЕСКИЙ СТАРТАП В КОНТЕКСТЕ РЕАЛИЗАЦИИ КОНЦЕПЦИИ
развития образовательной проектности
И. Н. Чарикова
В реалиях современного стремительно изменяющегося мира одной из главных проблем обучения студентов технических специальностей становится подготовка высококлассных специалистов, не только обладающих всем спектром профессиональных знаний, но и способных к самостоятельному самосовершенствованию, умению творчески и неординарно мыслить, принимать нестандартные технически обоснованные и экономически целесообразные решения, в том числе с учетом последних достижений науки и техники. Предметом обсуждения данного исследования является обоснование роли студенческого стартапа как элемента образовательного процесса в вузе в контексте реализации концептуальных идей процесса развития образовательной проектности будущих инженеров. Дефиниция «образовательная проектность» определяется как совокупность профессионально-личностных качеств и результат профессионального образования, проявляющиеся в проектной деятельности и обретении опыта созидательного преобразования техносферы. Студенческий стартап в исследовании рассматривается как совокупность научно-исследовательских планируемых и скоординированных действий по созданию, продвижению и реализации инновационного продукта, в том числе для привлечения инвестиций. В исследовании обоснованы принципы организации работы над стартапом, сделан вывод о том, что для достижения успешности студенческого стартапа при его выполнении целесообразно базироваться на концептуальных идеях развития образовательной проектности, объединяющих в себе способы решения проблемных задач, информационный метод поиска оптимального решения и, как результат, полноценное познание обучающимися как профессиональных знаний, так и процессов усовершенствования техносферы и самого себя. Основное внимание в работе автор акцентирует на конкретных примерах реализации
