CC BY
41технологий, позволяет сделать процесс обучения быстрым, интересным и максимально практичным. Повышение уровня финансовой грамотности молодежи с помощью цифровых технологий, способствуют не только ее повышению у всех участников процесса обучения, но и дальнейшую заинтересованность в вопросах изучения и развития финансовой и экономической сфер. Но стоит отметить, что во время разработки данных курсов и программ, необходимо учитывать возрастные особенности аудитории, для которой создается программа. Это позволит максимально быстро развить навыки финансовой грамотности у обучающихся и даст возможность применять их на практике, что способствует развитию возможности принятия самостоятельных финансовых решений молодежи [5].
Литература:
1. Банк России: сайт. - Москва, 2021. - URL: http://cbr.ru/analytics/inside/2021// (дата обращения: 18.04.2022).
2. Винникова, И.С. Особенности применения цифровых технологий на уроках финансовой грамотности / И.С. Винникова, Ю.О. Полякова, Д.А. Леонтьева // Проблемы современного педагогического образования. - 2021. - №72-4. - С. 64-68.
3. Голованенко, М.Е. Интернет мошенничество: финансовые пирамиды / М.Е. Голованенко, А.Е. Григорьева // StudNet. - 2020. - №12.
4. Козлова, Н.Ш. Цифровые технологии в образовании / Н.Ш. Козлова // Вестник Майкопского государственного технологического университета. - 2019. - №1.
5. Лаврентьев, В.А. Совершенствование системы преподавания экономическо-финансовых дисциплин с целью повышения финансовой грамотности молодежи / В.А. Лаврентьев, Л.В. Лаврентьева, А.И. Курылев // Проблемы современного педагогического образования. - 2018. - №59-2. - С. 149-152.
6. Мальцева, С.М. Финансовые пирамиды: современное состояние и способы борьбы / С.М. Мальцева, Е.С. Балашова, Е.А. Ершова, В.М. Корнусова // АНИ: экономика и управление. - 2021. - №1 (34).
7. Медведь, И.В. К вопросу о финансовой грамотности школьников / И.В. Медведь // Проблемы современного педагогического образования. - 2018. - №58-4.
8. Попова, Е.М. Финансовая грамотность в эпоху цифровизации: новые возможности и вызовы / Е.М. Попова, Т.В. Никитина // Финансы и управление. - 2021. - №4.
9. Сенченков, Н.П. К вопросу о трактовке понятия "финансовая грамотность" / Н.П. Сенченков, А.Н. Цыганкова // Вестник Череповецкого государственного университета. - 2021. - №3 (102).
10. Судакова, А.Е. Финансовая грамотность: теоретическое осмысление и практическое исследование / А.Е. Судакова // Финансы и кредит. - 2017. - №26 (746).
Педагогика
УДК 377
кандидат экономических наук, доцент Винникова Ирина Сергеевна
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина» (г. Нижний Новгород); старший преподаватель Кузнецова Екатерина Андреевна
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина» (г. Нижний Новгород); студент Сидоров Андрей Николаевич
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина» (г. Нижний Новгород)
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ФИНАНСОВОМ ОБРАЗОВАНИИ СТУДЕНТОВ НЕЭКОНОМИЧЕСКИХ
СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ
Аннотация. В данной статье авторами рассматриваются вопросы применения искусственного интеллекта в финансовом образовании студентов неэкономических специальностей. В частности, затрагиваются общие теоретические положения, связанные с внедрением искусственного интеллекта в практику образования, актуализируются функции и особенности течения данных процессов. Кроме того, обобщаются основные особенности обучения студентов неэкономических специальностей в разрезе дисциплин экономического и финансового цикла, а также приводятся характерные направления совершенствования практики образовательных процессов за счет использования искусственного интеллекта. Так, в результате проведенного теоретического анализа, авторами были выявлены основные направления внедрения искусственного интеллекта, а также сформированы концептуально-прогностические пути совершенствования дальнейшей практики образования в сторону полной автономизации и автоматизации педагогических систем.
Ключевые слова: искусственный интеллект, финансовое образование, обучение, дистанционное образование, современные технологии образования, информационно-коммуникационные технологии, цифровизация.
Annotation. In this article, the authors consider the issues of using artificial intelligence in the financial education of students of non-economic specialties. In particular, the general theoretical provisions related to the introduction of artificial intelligence into the practice of education are touched upon, the functions and features of the flow of these processes are updated. In addition, the main features of teaching students of non-economic specialties in the context of the disciplines of the economic and financial cycle are touched upon, as well as characteristic directions for improving the practice of educational processes through the use of artificial intelligence. Thus, as a result of the theoretical analysis, the authors identified the main directions for the introduction of artificial intelligence, as well as formed conceptual and prognostic ways to improve the further practice of education towards complete autonomy and automation of pedagogical systems.
Key words: artificial intelligence, financial education, training, distance education, modern education technologies, information and communication technologies, digitalization.
Введение. На современном этапе вопросы активного реформирования и сопутствующего развития образования выступают в качестве одних из наиболее актуальных. Так, подчеркивая значимость современных достижений научно-технического прогресса, влияния цифровизации и диджитализации на образование, необходимо заметить, что текущие реформы изменяют собственный вектор на автоматизацию и реорганизацию образовательной деятельности посредством внедрения ряда функциональных механизмов и системных решений. Говоря про достижение максимальных результатов в сфере образования с применением инновационных технологий обучения, можно выделить такое концептуальное направление как массовое внедрение искусственного интеллекта в практику преподавания отдельных учебных дисциплин,
курсов и образовательных программ. Так, например, вопросы внедрения искусственного интеллекта в финансовое образование студентов неэкономических специальностей имеет довольно малоизученных характер, что подчеркивает значимость систематизации теоретических аспектов и актуализации практики внедрения данных информационных технологий в образовательный процесс.
Таким образом, формулирование цели статьи - произвести комплексный теоретический анализ вопросов внедрения и применения искусственного интеллекта в практике финансового образования студентов неэкономических специальностей и выявить особенности течения данных процессов.
Изложение основного материала статьи. Последние изменения, связанные с резким ростом значимости цифровых технологий, образовательных платформ, а также дистанционного обучения в целом, как альтернатив традиционного образования, подчеркивают, что особую важность приобрели те направления, которые затрагивают ряд вопросов автоматизации и автономизации образовательных процессов. Причем если автоматизация является достаточно изученным компонентом, предполагающим использование простых компьютерных алгоритмов для реализации ряда функций преподавателя в условиях дистанционного образования; то автономизация - это более сложное понятие, обусловленное частичным, или, при должной организации данных аспектов, полным исключением преподавателя из практики регулирования образовательного процесса.
Как правило, в данном контексте, ряд авторов подчеркивает перспективу внедрения искусственного интеллекта в практику обучения как способа частичной замены преподавателя. Например, в работе Ху Юэ выделяется, что пандемия стала главным из источников актуализации внедрения искусственного интеллекта в практику преподавания в дистанционном формате обучения [11, С. 53-54]. А.Н. Дробахина же в своем исследовании выделила основные функции, которые могут выполняться со стороны искусственного интеллекта (Рис. 1):
ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ
ПОГРУЖЕНИЕ В УЧЕБНЫЙ МАТЕРИАЛ С ПОМОЩЬЮ ТЕХНОЛОГИЙ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ
АДАПТАЦИЯ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ
СОСТАВЛЕНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ И ИХ СОПРОВОЖДЕНИЕ
ПРОВЕДЕНИЕ ЭКЗАМЕНОВ
ОРГАНИЗАЦИЯ ГРУППОВОЙ РАБОТЫ
ПРОВЕРКА ВЫПОЛНЕННЫХ ЗАДАНИЙ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОСТИЖЕНИЙ ОБУЧАЮЩИХСЯ
ОРГАНИЗАЦИЯ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ
Рисунок 1. Функции технологии искусственного интеллекта в современном образовании [4, С 126].
Обращаясь к рис. 1. можно заметить, что большая часть функций тесно соотносится именно с процессами автоматизации образовательных процессов - это подчеркивается текущими возможностями искусственного интеллекта в сфере образования.
И.Б. Елтунова и А.С. Нестеров же отметили, что помимо функций автоматизации, искусственный интеллект может выступать в качестве контрольно-мониторингового источника, затрагивающего вопросы взаимодействия обучающегося и педагога, а также отслеживания успеваемости [5, C. 151]. Т.С. Саяпина более углубленно описала вопросы отслеживания действий обучающегося и педагога посредством использования искусственного интеллекта; в частности, автор подчеркивает, что внедрение и настройка специальных алгоритмов могут позволять отслеживать эмоции, выявлять интерес, а также факт «эмоционального» участия обучающегося в образовательном процессе [10, С. 5]. В тоже время, несмотря на перспективность данного направления развития образования, важно понимать, что внедрение массовой практики применения искусственного интеллекта требует не только законодательного регулирования [12], но и учета текущих возможностей образовательной системы. По мнению В.В. Казариной, существует как минимум четыре основных барьера к внедрению искусственного интеллекта в практику образовательных процессов, одним из которых является отсутствие конкретных механизмов и методов реализации данных аспектов [6].
Несмотря на вышеизложенное, вопросы рассмотрения потенциальных возможностей внедрения искусственного интеллекта в рамках отдельных направлений и учебных дисциплин выступают в качестве основы установления инновационных векторов развития образования. В таком случае, достаточно эффективным становится соотношение функций искусственного интеллекта с направлениями образовательной деятельности в рамках конкретной педагогической ситуации. Подчеркивая возможности внедрения искусственного интеллекта в финансовое образование студентов неэкономических специальностей, важно отметить, что здесь особую значимость приобретают функции индивидуального сопровождения, адаптации обучающегося в рамках педагогического процесса, а также организации системы обратного взаимодействия. По сути, искусственный интеллект в таком случае рассматривается как достаточно эффективный
инструмент индивидуализации образовательного процесса с учетом текущих знаний обучающегося в области финансовых дисциплин.
Так, например, искусственный интеллект может осуществлять сбор количественной и качественной информации на основе данных заполненных анкет, выявлять и фиксировать наиболее проблемные моменты для обучающегося - это позволяет сформировать основу дальнейшего построения индивидуальной траектории обучения через компенсацию «пробелов» в знаниях с последующим уравниванием теоретической базы. При этом, помимо теоретического обучения, искусственный интеллект может достаточно эффективно моделировать какие-либо ситуации из повседневной практики, связанной с финансовой активностью, воспроизводить практические примеры и параллельно с этим погружать обучающегося в образовательный процесс. К тому же, искусственный интеллект может осуществлять целый комплекс процессов одновременно, что в разы повышает скорость отзывчивости системы дистанционного обучения, ориентированной на получение максимально качественных результатов образовательной деятельности [1].
Важно понимать, что финансовое образование студентов неэкономических специальностей строится, зачастую, на обобщенном уровне изучения некоторых учебных дисциплин; сложности обучения студентов (разный уровень знаний, наличия интереса, практического опыта и так далее) достаточно точечно могут быть компенсированы за счет грамотного применения искусственного интеллекта [2, 3]. В тоже время, конкретные механизмы управления данными процессами в современной литературе изучены недостаточно. Как показал анализ проведенных исследований, большая часть авторов склонна причислять искусственному интеллекту функции автоматизации, а также некоторые возможности в реализации более сложных механизмов, связанных с использованием самообучающихся нейронных сетей. Лишь малая часть авторов затрагивает возможности автономизации применения искусственного интеллекта в образовательном процессе за счет реализации функций преподавателя. На концептуальном уровне, при развитии технологий, возможно полное исключение деятельности преподавателя из дистанционных образовательных курсов и, соответственно, их полная автономизация.
Главная специфическая особенность финансового образования студентов неэкономических специальностей, это не только разный уровень теоретических знаний, но и разная степень заинтересованности в изучении непрофильных учебных дисциплин; в таком случае искусственный интеллект является источником коррекции образовательного процесса, служит инструментом наглядности и практико-ориентированности - он позволяет проецировать действительно значимые для человека знания и формировать опыт осуществления «полезной» деятельности. При этом, благодаря внедрению алгоритмов отслеживания эмоций, искусственный интеллект может выявить наиболее «скучные» для обучающегося способы образовательной деятельности и строить образовательную систему исключительно на наиболее значимых для студента моментах. В то же время, искусственный интеллект может активно сочетаться и с другими технологиями обучения; как отмечалось выше, здесь могут включаться VR-технологии, формы коллективно-творческой работы, игровой деятельности, а также воссоздаваться условия исследовательского обучения и так далее [8].
Задачи преподавателя в условиях финансового образования студентов неэкономических специальностей - это довольно сложные для достижения ориентиры, связанные с формированием в довольно сжатые сроки как минимум ряда экономических компетенций, основ экономической культуры, поведения, знания истории, основной терминологии и ориентации в экономическом пространстве с пониманием и осмыслением протекающих в нем процессов [9].
Концептуально, искусственный интеллект имеет безграничные возможности в сфере расширения образовательных практик; в тоже время он ограничивается лишь функционально-алгоритмическими и системно-мощностными представлениями, а его использование в основном сводится к автоматизации многих образовательных практик. Автономизация же рассматривается в меньшей части случаев, что является достаточно значимой проблемой, сильно сужающей предельные функциональные возможности применения искусственного интеллекта.
Одним из эффективных примеров автономизации является уже протестированная и зарекомендованная на будущую перспективу практика использования прокторинга - внедрения специального алгоритма, основанного на нейронной сети, позволяющего идентифицировать на основе биометрических данных конкретного обучающегося и отслеживать самостоятельность выполнения им каких-либо контрольно-оценочных, проверочных и экзаменационных работ и заданий. При этом, формы контроля проводятся дистанционно, а алгоритм анализирует поведение человека, его действия и учитывает возможные штрафные мероприятия при выявлении соответствующих нарушений [7]. Такой подход исключает наблюдение преподавателя за ходом выполнения контрольных заданий и рационализирует процесс проведения соответствующих мероприятий, повышая при этом эффективность онлайн-обучения.
Основываясь на вышеизложенном, необходимо подчеркнуть, что внедрение искусственного интеллекта в практику финансового образования студентов неэкономических специальностей предполагает реализацию нескольких актуальных направлений деятельности:
1. Управление знаниями через проведение входных тестирований, сбора данных посредством анкет и их анализа в динамике, в том числе с учетом изменений.
2. Построение индивидуального образовательного маршрута, учитывающего данные, полученные из анкет, а также подстраивающего всю систему обучения под темп конкретного обучающегося с возможностью учета его личных психофизиологических особенностей.
3. Учет траекторий личного и профессионального развития, основанный на отслеживании результатов деятельности.
4. Возможность более углубленного погружения в содержание образования за счет выявления предпочтений студента.
5. Активное автоматическое сочетание и использование наиболее результативных инновационных технологий обучения.
Важно понимать, что функции искусственного интеллекта могут быть безграничны; соответственно, это требует воссоздания специальных условий его формирования, укрупнения и отладки. Однако, как направление развития дистанционного образования, а также смешанных форматов обучения с применением цифровых технологий, искусственный интеллект является достаточно перспективным инструментом последующего улучшения качественных характеристик образовательных систем, повышения результативности образовательной деятельности, а также качественного расширения компетенций, формируемых по результатам прохождения учебного материала посредством дистанционных технологий обучения.
Выводы. Таким образом, на современном этапе практика применения искусственного интеллекта в образовательной деятельности имеет достаточно малоизученный и специфичный характер, проявляющийся в использовании лишь функций автоматизации части действий преподавателя. Перспективным же направлением развития образовательных практик становится полная автономизация отдельных курсов учебных дисциплин, предполагающая исключение преподавателя из образовательной практики. В тоже время, сегодня практические алгоритмы развиты недостаточно, что усложняет возможность подобного внедрения искусственного интеллекта.
Литература:
1. Аверков, М.С. Наука о данных и искусственный интеллект как инструменты практической реализации философии открытого образования / М.С. Аверков, А.А. Дерябин, А.А. Попов // Вестн. Том. гос. ун-та. Философия. Социология. Политология. - 2020. - №56. - С. 63-84.
2. Вайндорф-Сысоева М.Е., Пчелякова В.В. Перспективы использования цифрового следа в образовательном и научном процессах // Вестник Мининского университета. - 2021. - № 3. - Том 9. - URL: 10.26795/2307-1281-2021-9-3-1 (дата обращения 5.04.22). DOI: 10.26795/2307-1281-2021-9-3-1(
3. Винникова И.С., Кузнецова Е.А. Применение информационных технологий при обучении финансовой грамотности студентов вуза // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). - 2018. -Т. 9. № 6-2. - С. 11-14.
4. Дробахина, А.Н. Информационные технологии в образовании: искусственный интеллект / А.Н. Дробахина // Проблемы современного педагогического образования. - 2021. - №70-1. - С. 125-128.
5. Елтунова, И.Б. Использование алгоритмов искусственного интеллекта в образовании / И.Б. Елтунова, А.С. Нестеров // Современное педагогическое образование. - 2021. - №11. - С. 150-154.
6. Казарина, В.В. Барьеры внедрения искусственного интеллекта в образование: мифы и реальность / В.В. Казарина // Педагогический ИМИДЖ. - 2021. - №4 (53). - С. 392-397.
7. Корчагин, С.А. Анализ тенденций применения технологий искусственного интеллекта в образовательной сфере / С.А. Корчагин // Изв. Сарат. ун-та Нов. сер. Сер. Социология. Политология. - 2021. - №1. - С. 37-42.
8. Лебедева, М.Л. Цифровизация как новый тренд образования будущего / М. Л. Лебедева // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. - 2022. - №1-1. - С. 153-157.
9. Мамедов, О.Ю. О концептуальной специфике экономического образования студентов неэкономических специальностей / О.Ю. Мамедов // Пространство экономики. - 2004. - №1. - C. 5-9.
10. Саяпина, Т.С. Искусственный интеллект и его место в системе образования / Т.С. Саяпина // Вестник экспериментального образования. - 2021. - №4 (29). - С. 1-9.
11. Ху, Юэ Интеграция образования и искусственного интеллекта в эпоху COVID-19: новые возможности и проблемы / Юэ Ху // Теория и практика общественного развития. - 2022. - №2 (168). - С. 50-55.
12. Чижик, А.П. Тенденции развития правового регулирования искусственного интеллекта / А.П. Чижик, Т.С. Саяпина // Юридическая наука. - 2022. - №1. - С. 82-84.
Педагогика
УДК 372.881.1
кандидат педагогических наук, доцент кафедры иностранных языков Владимирова Елена Николаевна
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Вятский государственный агротехнологический университет» (г. Киров)
КОНЦЕПТУАЛЬНЫЙ КОМПОНЕНТ МЕТОДИКИ ОБУЧЕНИЯ ШКОЛЬНИКОВ ИНОЯЗЫЧНОМУ АУДИРОВАНИЮ НА ОСНОВЕ УНИВЕРСАЛЬНЫХ УЧЕБНЫХ ДЕЙСТВИЙ
Аннотация. В статье автор раскрывает сущность концептуального компонента созданной методики обучения восприятию и пониманию иноязычной речи на слух и усвоению школьниками совокупности универсальных учебных действий. Особое внимание уделяется системно-функциональному подходу. Он является основополагающим для рассмотрения методики обучения как системы. Последняя включает взаимосвязанные и взаимодействующие между собой элементы определенного качества, количества с соблюдением их последовательности. Отбор содержания этих составляющих определяется внутренними и внешними условиями обучения названному речевому умению и универсальным учебным действиям. Это приводит методику как прочную, устойчивую систему на уровень ее функционирования с целью достижения цели-результата оптимальным путем. Принципиальными подходом концептуального компонента автор видит личностно ориентированный деятельностный с позиции учителя и с позиции ученика. Для реализации данного подхода автором выделяются специальные методические принципы. Таковыми являются учет индивидуальности обучающегося, организация и управление учебной деятельностью школьника, личностная значимость информации сообщения для него и адекватность аудитивно-мыслительных и универсальных учебных действий ученика на каждой фазе учебной деятельности по овладению аудированием. Завершает представление концептуального компонента методики обучения коммуникативно-когнитивный подход. В нем автор статьи раскрывает принцип обучения аудированию в условиях устного иноязычного общения и принцип сознательного выполнения аудитивно-мыслительных и универсальных учебных действий для овладения этим речевым умением как его средством. Названные подходы и выделенные принципы легли в основу создания других компонентов методики обучения иноязычному аудированию на основе универсальных учебных действий.
Ключевые слова: иноязычное аудирование, универсальные учебные действия, методика, система, подходы и принципы.
Annotation. In the article, the author shows the essence of the conceptual component of the created teaching methodology in foreign language listening comprehension and the assimilation by middle school students of universal educational actions. Special attention is paid to the system-functional approach. It is fundamental for considering the teaching methodology as a system. The latter includes interrelated and interacting elements of a certain quality, quantity in compliance with their sequence. The selection of the content of these components is determined by the internal and external conditions of learning the named speech skill and universal educational actions. This brings the methodology as a solid, stable system to the level of its functioning in order to achieve the goal-result in an optimal way. The author sees the principal approach of the conceptual component as a personality-oriented activity approach from the position of a teacher and from the position of a student. To implement this approach, we have identified special methodological principles. These are the consideration of the student's individuality, the organization and management of the student's educational activities, the personal significance of the message information and the adequacy of the student's auditivemental actions and universal educational actions at each phase of the learning activity for mastering listening comprehension. The presentation of the conceptual component of the teaching methodology is completed by the communicative-cognitive approach which reveals the principle of teaching listening comprehension in the conditions of oral foreign language communication and the principle of conscious performance of auditive-mental actions and universal educational actions for mastering this speech skill as its means. These approaches and the highlighted principles formed the basis for the creation of other components of the methodology of teaching foreign language listening comprehension on the basis of universal learning activities.
