CC BY
433Использование алгоритмов искусственного интеллекта в образовании
Елтунова Инга Баировна,
кандидат педагогических наук, доцент, Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики» Бурятский институт инфокоммуникаций (филиал)
E-mail: eltunova@biik.ru Нестеров Андрей Сергеевич,
кандидат технических наук, «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики» Бурятский институт инфокоммуникаций (филиал) E-mail: nesterov@biik.ru
Использование алгоритмов искусственного интеллекта широко применяется в различных сферах жизнедеятельности человека, в том числе в сфере образования. В статье рассматривается история возникновения электронного обучения в разных странах, приводится анализ дидактических возможностей средств, технологий и методов электронного обучения. В качестве наиболее перспективного направления дальнейшего развития и модернизации образовательных электронных систем рассматривается использование искусственного интеллекта. Системы машинного обучения и искусственного интеллекта, нейросети активно используются во всем мире в образовательном процессе. Наибольшее распространение получили системы обучения иностранным языкам с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. Возможности искусственного интеллекта в образовании сложно переоценить. В статье рассматриваются актуальные вопросы разработки и внедрения нейросетей для определения образовательной индивидуальной траектории обучающихся. Представлен алгоритм программной реализации, реализованной в виде приложения.
Ключевые слова: искусственный интеллект, алгоритмы искусственного интеллекта, индивидуальная образовательная траектория, цифровизация образования, нейросеть, программная реализация.
о с
CJ
Происходящие сегодня всемирные процессы глобализации, переход к цифровому обществу, повсеместное использование цифровых устройств, бурное развитие инновационных технологий - все эти процессы напрямую касаются и сферы образования.
Современные вызовы, стоящие перед человечеством сегодня: пандемия коронавирусной инфекции, связанная с этим проблема самоизоляции, дистанционного обучения требуют использования принципиально новых решений, интегрирования новейших 1Т-разработок в образовательный процесс.
Еще на рубеже ХХ-Х1 вв зародилось новое направление в обучении,основанное на использовании ИКТ-технологий - е-1еагтпд (применение электронных средств). Развитие электронного обучения от использования аудиозаписей, видеокурсов до использования компьютерного обучения - таков путь развития электронного обучения.
Так, впервые, Патриком Суписом (Стэнфорд-ский университет) в 1966 году проведен эксперимент по обучению чтению и арифметике с помощью компьютера. Практически одновременно с этим появляются первые обучающие компьютерные системы, так, Дон Битцер (Иллинойский университет) создала компьютерную систему для студентов высшей школы. Стоит отметить, что разработанная система имела достаточно высокий потенциал: использовался графический терминал, учебные игры и даже система обмена сообщениями.
Бурное развитие компьютерных технологий, повсеместное их распространение среди населения обусловили формирование новых образовательных платформ, в основном для целей дистанционного обучения. В 1969 году в Великобритании был открыт первый Открытый университет заочного образования, в 90-е годы в Испании и Италии открываются подобные университеты. Изобретение Интернет способствовало еще более активному развитию систем дистанционного электронного обучения.
Первый отечественный опыт с этой сфере принято связывать с разработками, использующимися в МЭСИ, ИНЖЭКОН. Были разработаны первые HTML-учебники. В начале 2000х годов развитию электронного обучения в России способствовали в основном частные компании, использующие новые технологии в обучении своих сотрудников. К середине 2000х годов все большее количество работодателей использовало возможности электронного обучения для создания корпоративных обучающих курсов повышения квалификации.
Все возрастающие потребности рынка труда побудили к разработке и формированию новых
образовательных форм электронного обучения, встраивания подобных модулей в существующие программы обучения специалистов. Система профессионального образования, подстраиваясь под требования заказчиков, практически для каждой крупной компании создавала специализированные структуры, занимающиеся профессиональной подготовкой и переподготовкой работников.
Реалии сегодняшнего дня таковы, что человечество не мыслит себя без ежедневого повсеместного использования различного рода гаджетов, пользуясь всеми технологическими новинками, обеспечивающими не только доступ к разнообразному контенту, но и обеспечивающими быструю связь, в т.ч. с помощью различных мессенджеров и т.п. Целое поколение детей, digital natives, в основном не воспринимает традиционные формы обучения, требуя развития и внедрения инновационных форм обучения, напрямую связанных с возможностями современных ИКТ-технологий.
Таким образом, электронное обучение обладает огромным дидактическим потенциалом, возможности которого сложно оценить. Многообразие технологий и инструментов электронного образования способствуют открытости образовательного процесса, стирают географические, возрастные рамки. Эти возможности электронного обучения позволяют рассматривать его не только как одну из форм обучения, но и как наиболее емкую концепцию использования разнообразных ин-фокоммуникационных технологий в сфере образования.
Наиболее перспективным направлением дальнейшего развития и модернизации образовательных электронных систем является использование искусственного интеллекта.
Существует много трактовок понятия искусственный интеллект, так, наиболее корректное определение приводится на узле www.ai-depot. com: Искусственный интеллект - это научное направление, изучающее методы решения с помощью машин сложных задач, подобные методам, которые используются для решения таких задач людьми [11].
Такой подход рассматривает искусственный интеллект как совокупность технологий и методик, применяемых не только с целью моделирования человеческого интеллекта, но и для решения обширного перечня разнообразных задач. Алгоритмы искусственного интеллекта сегодня используются практически повсеместно, основными сферы применения на сегодня является медици-на,бизнес, наука, развлечения, образование и т.д.
Стремительное развитие искусственного интеллекта обусловлено двумя основными причинами: во-первых, искусственный интеллект способен автоматизировать практически все процессы, в т.ч. те, которые ранее требовали участия человека, во-вторых, способен обрабатывать огромные объемы информации, что в условиях современного информационного общества является важнейшим условием развития.
Следует отметить, что огромные потоки информации не только обрабатываются, но и анализируются, с помощью искусственного интеллекта просчитываются и предлагаются различные варианты дальнейшего развития событий. Кроме того, использование искусственного интеллекта существенно уменьшает вероятность ошибок или некорректной работы, поскольку полностью исключается человеческий фактор.
В связи с вышеперечисленным, актуальность использования искусственного интеллекта в образовании, становится очевидной. Более 30 лет ведутся научные изыскания в области использования алгоритмов искусственного интеллекта в образовании. Использование искусственного интеллекта в образовательных информационных системах обусловлено, в основном, тем, что данные технологии предоставляют возможность обучающемуся более глубокое и полное понимание процесса обучения, более широкие возможности реализации творческого и интеллектуального потенциала человека.
Искусственный интеллект позволяет не только проводить глубокий анализ взаимодействия обучающегося и системы, но и обеспечивает точную оценку текущего состояния, способствует построению индивидуальной траектории обучения в зависимости от продемонстрированных способностей человека. Таким образом, использование искусственного интеллекта решает одну из проблем образования - универсальность, позволяя изменить подходы к обучению, предлагая различные варианты обучения в зависимости от индивидуальных особенностей каждого обучающегося.
Особенностями ИИ в образовании является использование ключевых моделей: педагогической, образовательной (различные образовательные платформы, системы, обучающие тренажеры и т.п.), модель ученика. Возможности искусственного интеллекта в области анализа и прогноза используются для:
• анализа взаимодействия учителя и обучающегося,
• формирования индивидуальной образовательной траектории обучающегося,
• оценки текущей успеваемости обучающихся,
• мониторинга образовательной деятельности как обучающегося, так и учителя. Активные процессы внедрения искусственного интеллекта в образование идут во всем мире. Наиболее продвинулся в этом направлении Китай. В стране активно используется искусственный интеллект в повседневной жизни: начавшаяся в конце 2019 пандемия коронавирусной инфекции и последующая борьба Китая с ее распространением, показала всему миру эффективность использующихся алгоритмов распознавания лиц.
Страна внедряет алгоритмы искусственного интеллекта и в различные образовательные программы, в основном с целью контроля, кроме того, начиная с 2018 года в школах начали изучение нового предмета по изучению искусственного ин-
сз о со "О
1=1 А
—I
о
сз т; о m О от
З
ы о со
теллекта, что, несомненно, существенно повысит качество школьного образования.
Рассматривая процессы внедрения алгоритмов искусственного интеллекта в наиболее развитых странах мира следует отметить США, так, в докладе «Рынок искусственного интеллекта в образовании в США 2018-2022» (Artificial Intelligence Market in the US Education Sector 2018-2022) [1], планируется многократное увеличение доли применения искусственного интеллекта в образовании до 48% к 2022 году.
Европейские страны также активно используют технологии искусственного интеллекта в образовании всех уровней. Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют решать и основную проблему дистанционного обучения: возможность «списывания», так, разработаны решения, контролирующие и анализирующие направление взгляда человека, выявляющие подозрительные действия. Подобная система Nestor успешно используется некоторыми университетами во Франции.
Все большее распространение получают инновационные решения в области ИИ в сфере общего образования. Наиболее показателен в этом смысле пример Бельгии: при сотрудничестве с ИИ-платформой Century Tech в 700 бельгийских школах будут развернуты системы для персонального обучения. Эти системы на основе использования нейрофизиологии и обработки больших данных, выстраивает индивидуальную траекторию обучения каждого обучающегося [12].
Отечественные разработки искусственного интеллекта в образовании в настоящее время в основном решают локальные задачи: используются в качестве «приложения-репетитора», для автоматизации контроля знаний и т.п. На государственном уровне принято решение о внедрении предмета «Искусственный интеллект» с 2021 года в школьную программу, что свидетельствует об интересе государства в развитии этого направления.
Повсеместное использование в 2020-2021 учебном году дистанционного обучения, в связи с введенными карантинными мерами, выявили проблемные места современного отечественного образования, вместе с тем, стимулировали к поиску путей их решения. Так, в условиях дистанционного обучения наиболее остро стоит вопрос индивидуализации образовательной траектории обучающегося. В связи с этим использование алгоритмов искусственного интеллекта при построении индивидуальной образовательной траектории обучающегося, является особенно актуальным.
Бурятский институт инфокоммуникаций СибГУ-ТИ осуществляет подготовку специалистов в области информационных технологий и программирования. Возросшие требования к компетенциям ° выпускников в области IT, мотивируют к поиску " решений, способствующих обеспечению компе-§ тенций, востребованных рынком труда.
В рамках изучения учебных дисциплин даются Ü базовые знания, формируются ключевые компе-
тенции, однако, глубоких знаний в узкой предметной области обучающиеся не успевают получать в рамках освоения учебного плана. Для решения данной проблемы институтом предлагаются дополнительные образовательные курсы по различным направлениям: от веб-разработки, разработки мобильных приложений, до программирования, в т.ч. 1С, изучения Big Data, изучения нейросетей и т.п.
Основная проблема - это определение направления, в котором перспективнее развиваться студенту. Причем для решения данной проблемы просто тесты профессиональной пригодности не подходят, т.к. общее направление студенты уже выбрали, нужно только определиться с направлениями внутри IT-сферы.
Для решения данной проблемы была реализована следующая модель. В качестве инструмента для построения модели была выбрана нейронная сеть от Yandex - Catboost. Реализованный Yandex машинный метод способен учитывать категориальные признаки и обладает достаточно большой точностью. В Catboost реализован градиентный бустинг, основанный на дереве принятия решений. Модели, обученные с его помощью, могут использовать все многообразие данных, не переводя их в числовую форму.
Нейронная сеть была реализована с использованием библиотеки Catboost. CatBoost - открытая программная библиотека, разработанная компанией Яндекс и реализующая уникальный патентованный алгоритм построения моделей машинного обучения, использующий одну из оригинальных схем градиентного бустинга. Основное API для работы с библиотекой реализовано для языка Python, также существует реализация для языка программирования R.
Выбор Catboost среди большого количества фреймворков для написания нейросети обоснован несколькими причинами:
1) Opensource. Библиотека машинного обучения выложена в открытый доступ.
2) Простота интеграции с языками программирования (в нашем случае Python)
3) Достаточное количество документации
4) Точность обучения/вычисления
5) Наличие программы визуализации CatBoost Viewer, позволяющей отслеживать процесс обучения с помощью графиков.
В результате проделанной работы группой разработчиков реализован программный продукт.
В качестве входных данных для нейронной сети выступают результаты разработанного теста, который проходят студенты. Тест разработан ведущими преподавателями кафедры информатики и вычислительной техники БИИК СибГУТИ по различным IT-направлениям. Вопросы сформулированы в соответствии с четкими требованиями, отражающими уровень сформированности профессиональных компетенций в той или иной сфере. Для обучения нейронной сети были разработаны входные данные по образцу и результирующие данные к ним.
После получения входных данных начинает работу скрипт, запускающий работу нейросети, результатом работы которой является численный номер направления в котором необходимо продолжить развитие тестирующемуся.
Реализация серверной части программного продукта производилась с использованием языка программирования Python. В качестве основной библиотеки для реализации нейронной сети использовался CatBoostRegressor.
Клиентская часть реализована с применением языка программирования C#. При запуске программы открывается окно с главным меню. Вверху находится кнопка для входа в аккаунт. Вход не является обязательным, тесты можно проходить в режиме гостя. При нажатии на кнопку входа в ак-каунт открывается окно авторизации.
В меню программы можно выбрать разные тесты для прохождения, если такие имеются.
Помимо прохождения теста в главном меню можно открыть окно с доступными курсами. При открытии данного окна срабатывает функция, которая добавляет изображения и названия курсов. Сначала из файла построчно считываются название курса и название его изображения. Далее идет цикл по количеству курсов, в котором на каждой итерации создается элемент image, в нем будет изображение курса, и элемент label, в нем будет название курса. К этим элементам применяются стили и они добавляются в окно.
Предложенное решение протестировано и апробировано на признанных профессионалах в различных отраслях IT-сферы, в настоящее время данное решение дорабатывается, расширяется функционал. На примере вышеописанного приложения был продемонстрирован один из примеров использования алгоритмов искусственного интеллекта при построении образовательной траектории обучающегося.
Сфера приложения искусственного интеллекта в образовании очень обширна, практически ничем не ограничена, обладает огромным потенциалом, поскольку именно сфера образования является областью получения информации, с большими объемами которой прекрасно справляется искусственный интеллект.
Таким образом, внедрение искусственного интеллекта в образовательные процессы является одним из способов повысить эффективность не только образовательного процесса, но и качество образовательных услуг.
Литература
1. Artificial Intelligence Market in the US Education Sector 2018-2022 // technavio URL: https:// www.technavio.com/report/artificial-intelligence-market-in-the-us-education-sector-analysis-share-201 8?utm_source = usa1 & utm_ medium=bw_wk41&utm_campaign=businesswire (дата обращения: 10.04.2019).
2. Aylin Ozturk, Sinan Aydin Segmenting Learners in Online Learning Environments // The Online, Open and Flexible Higher Education Conference 2015 - Proceedings. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.researchgate.net/ publication/293175413_Segmenting_Learners_ in_Online_Learning_Environments
3. China to push for AI courses to be offered at primary, secondary schools // China Daily URL: http://www.chinadaily.com.cn/a/201903/14/ WS5c89bda6a3106c65c34ee983.html (дата обращения: 10.04.2019).
4. Robert F. Murphy. Artificial Intelligence Applications to Support K-12 Teachers and Teaching A Review of Promising Applications, Challenges, and Risks. RAND Corporation, 2018. - 20 pp. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.rand. org/content/dam/rand/pubs/perspectives/PE300/ PE315/RAND_PE315.pdf
5. World Artificial Intelligence Competition for Youth 2019 // ReadyAI URL: https://www.readyai.org/ waicy-2019 (дата обращения: 10.04.2019).
6. Калинин И.А., Самылкина Н.Н. Информатика. Углублённый уровень: учебник для 11 класса. М.: БИНОМ, 2013. - 4 Гл
7. Официальный сайт группы AI4K12 URL: https:// github.com/touretzkyds/ai4k12/wiki (дата обращения: 10.04.2019)
8. Роберт И.В. Теория и методика информатизации образования. Психолого-педагогический и технологический аспекты. М.: БИНОМ, 2014. - 400 с.
9. Салахова Алёна Антоновна ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ШКОЛЕ В РОССИИ И США, Международной научно-практической интернет-конференции «Актуальные проблемы методики обучения информатике и математике в современной школе» (Россия, г. Москва, МПГУ, 22-26 апреля 2019 г.) http://news. scienceland.ru/2019/04/21/искусственный-интеллект-в-школе-в-рос/
10. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект. Элективный курс: учебное пособие. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2012. - 197 с.: ил.
11. http://www.aiportal.ru/articles/introduction/ai-in-computer-games.htm, дата обращения 20.11.20
12. https://zen.yandex.ru/media/ id/5f68bb899ba82a7f71d02281/iskusstvennyi-intellekt-v-obrazovanii - pochemu-liudi-hotiat-uchitsia-ponovomu-5f6e05dbfde6297ce3b0f865? utm_source=serp
CREATION OF ACCOUNTS USERS OF THE DOMAIN OF THE LOCAL AREA NETWORK BURYAT INSTITUTE INFOKOMMUNIKATSY
Eltunova I.B., Nesterov A.S.
"Siberian state university telecommunications and informatics" Buryat institute infokommunikatsy (branch)
The use of artificial intelligence algorithms is widely used in various spheres of human life, including education. The article examines the history of the emergence of e-learning in different countries, provides an analysis of the didactic capabilities of means, technologies and methods of e-learning. The use of artificial intelligence is
C3
о
CO
-a
I=i А
—I
о
C3 t; о m О от
З
ы о со
considered as the most promising direction for the further development and modernization of educational electronic systems. Machine learning and artificial intelligence systems, neural networks are actively used all over the world in the educational process. The most widespread are systems for teaching foreign languages using artificial intelligence algorithms. It is difficult to overestimate the capabilities of artificial intelligence in education. The article discusses topical issues of development and implementation of neural networks to determine the individual educational trajectory of students. An algorithm for software implementation, implemented as an application, is presented.
Keywords: artificial intelligence, artificial intelligence algorithms, individual educational trajectory, digitalization of education, neural network, software implementation.
References
1. Artificial Intelligence Market in the US Education Sector 2018-2022 // technavio URL: https://www.technavio.com/re-port/artificial-intelligence-market-in-the-us-education-sector-analysis-share- 2018? Utm_source = usal & utm_medium = bw_wk41 & utm_campaign = businesswire (date accessed: 04/10/2019).
2. Aylin Ozturk, Sinan Aydin Segmenting Learners in Online Learning Environments // The Online, Open and Flexible Higher Education Conference 2015 - Proceedings. [Electronic resource] Access mode: https://www.researchgate.net/publica-tion/293175413_Segmenting_Learners_in_Online_Learning_ Environments
3. China to push for AI courses to be offered at primary, secondary schools // China Daily URL: http://www.chinadaily.com.
cn/a/201903/14/WS5c89bda6a3106c65c34ee983.html (accessed 10.04.2019).
4. Robert F. Murphy. Artificial Intelligence Applications to Support K - 12 Teachers and Teaching A Review of Promising Applications, Challenges, and Risks. RAND Corporation, 2018. - 20 pp. [Electronic resource] Access mode: https://www.rand.org/con-tent/dam/rand/pubs/perspectives/PE300/PE315/RAND_PE315. pdf
5. World Artificial Intelligence Competition for Youth 2019 // ReadyAI URL: https://www.readyai.org/waicy-2019 (date accessed: 10.04.2019).
6. Kalinin I.A., Samylkina N.N. Computer science. Advanced level: textbook for grade 11. M .: BINOM, 2013. - 4 Ch.
7. Official site of the AI4K12 group URL: https://github.com/touretz-kyds/ai4k12/wiki (date accessed: 10.04.2019)
8. Robert I.V. Theory and methodology of informatization of education. Psychological, pedagogical and technological aspects. M .: BINOM, 2014. - 400 p.
9. Salakhova Alena Antonovna ARTIFICIAL INTELLIGENCE AT SCHOOL IN RUSSIA AND THE USA, International scientific and practical Internet conference "Actual problems of teaching methods of computer science and mathematics in a modern school" (Russia, Moscow, Moscow State Pedagogical University, April 22-26, 2019) http: //news.scienceland.ru/2019/04/21/ artificial-intelligence-in-school-ev-ros/
10. Yasnitsky L.N. Artificial intelligence. Elective course: a tutorial. -M .: Binom. Knowledge Laboratory, 2012. - 197 p.: ill.
11. http://www.aiportal.ru/articles/introduction/ai-in-computer-games.htm, accessed20.11.20
12. https://zen.yandex.ru/media/id/5f68bb899ba82a7f71d02281/ iskusstvennyi-intellekt-v-obrazovanii - pochemu-liudi-hotiat-uchitsia-ponovomu-5f6e05dbfde6297ce3b0source=ource?utm
o d
u
