CC BY
10ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ
КАБДУАЛИЕВ ДАСТАН КАЙРАТОВИЧ
Жетысуский университет имени И.Жансугурова, г.Талдыкорган, Казахстан
Аннотация. В данной статье исследуется уровень заинтересованности студентов физико-математического факультета Жетысуского университета в интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс. Проведен количественный опрос среди 124 студентов 2-го, 3-го и 4-го курсов в период с 12 по 28 сентября 2024 года с использованием онлайн-анкеты Google Forms. Результаты показали высокий уровень заинтересованности студентов в использовании ИИ, особенно в областях персонализации обучения и автоматизации оценки знаний. Установлена значимая положительная корреляция между уровнем осведомленности об ИИ и степенью заинтересованности в его применении. Обсуждаются практические импликации внедрения ИИ в образование, учитывающие мнения и ожидания студентов. Предлагаются рекомендации по повышению цифровой грамотности, обеспечению этических стандартов и сохранению роли преподавателя в условиях интеграции новых технологий.
Ключевые слова: искусственный интеллект, образование, заинтересованность студентов, персонализация обучения, автоматизация оценки.
Введение
В последние десятилетия искусственный интеллект (ИИ) стал одной из наиболее динамично развивающихся областей науки и техники, оказывая значительное влияние на различные сферы человеческой деятельности, включая образование. Согласно исследованию Холмс В., Биялик М., Федаль С. [1], интеграция ИИ в образовательный процесс открывает новые возможности для персонализации обучения, повышения эффективности преподавания и расширения доступа к качественному образованию.
Актуальность темы обусловлена стремительным развитием цифровых технологий и необходимостью адаптации образовательных систем к новым требованиям информационного общества. Многие исследования такие как у Ланкин Р., Холмс В., Гриффитс М., Форсиер Л. [2], указывают на потенциал ИИ в улучшении учебных результатов и развитии навыков XXI века. Однако существует также ряд вызовов, связанных с внедрением ИИ в образование, такие как этические вопросы, технические ограничения и готовность участников образовательного процесса.
Постановка проблемы. Несмотря на значительный интерес к использованию ИИ в образовании, уровень заинтересованности и готовности студентов к интеграции таких технологий остается недостаточно изученным. Понимание восприятия студентов является ключевым фактором для успешного внедрения ИИ в учебный процесс.
Цель исследования: исследовать уровень заинтересованности студентов в интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс и определить основные факторы, влияющие на их восприятие.
Задачи исследования:
1. Провести обзор современной литературы по использованию ИИ в образовании.
2. Собрать и проанализировать данные опроса студентов о их отношении к ИИ в обучении.
3. Сопоставить полученные результаты с данными предыдущих исследований и выявить тенденции и особенности.
Гипотеза исследования: предполагается, что большинство студентов положительно относятся к интеграции ИИ в образовательный процесс и видят в этом возможности для улучшения качества обучения.
Исследование будет способствовать более глубокому пониманию отношения студентов к ИИ, что позволит разработать эффективные стратегии интеграции данных технологий в образование с учетом их потребностей и ожиданий.
Обзор литератур
Искусственный интеллект (ИИ) начал привлекать внимание исследователей в сфере образования еще в 1970-х годах с появлением первых интеллектуальных обучающих систем. Эти системы были направлены на адаптацию учебного материала под индивидуальные потребности студентов. Однако технические ограничения того времени не позволяли реализовать весь потенциал ИИ в образовании. С развитием вычислительных мощностей и появлением больших данных в начале XXI века применение ИИ в образовании получило новый импульс. Технологии машинного обучения и обработки естественного языка стали основой для создания более сложных и эффективных образовательных платформ.
В последние годы наблюдается рост интереса к использованию ИИ в различных аспектах образовательного процесса. Исследование Чен Л., Чен П., Лин З. [3] показывают, что ИИ может способствовать персонализации обучения, предоставляя индивидуальные рекомендации и адаптируя учебный материал под уровень подготовки студента.
Персонализация обучения. Одним из ключевых преимуществ ИИ является возможность анализа больших объемов данных об успеваемости и поведении студентов. В работе Кизилкек Р. [4] указывается, что это позволяет создавать адаптивные образовательные системы, которые подстраиваются под индивидуальные потребности учащихся. Например, платформы, использующие ИИ, могут предсказывать трудности студентов и своевременно предоставлять дополнительные ресурсы.
Автоматизация оценки знаний. Балфур С. [5] в своей работе подчеркнул о том, что ИИ активно применяется для автоматизации процесса оценки знаний. Разрабатываются системы, способные автоматически проверять эссе, программный код и даже сложные математические решения. Это позволяет сократить время на проверку работ и предоставить более оперативную обратную связь.
Интеллектуальные виртуальные помощники. Виртуальные ассистенты, основанные на ИИ, могут отвечать на вопросы студентов в режиме реального времени, помогать в поиске информации и даже проводить интерактивные занятия.
Преимущества:
• Улучшение качества обучения. ИИ позволяет создать более эффективные и увлекательные образовательные среды, повышая мотивацию и вовлеченность студентов.
• Доступность образования. Технологии ИИ могут расширить доступ к качественному образованию для людей из отдаленных регионов или с ограниченными возможностями.
• Этические и правовые вопросы. Использование ИИ поднимает вопросы о конфиденциальности данных студентов, прозрачности алгоритмов и возможной дискриминации.
• Роль преподавателя. Существует опасение, что ИИ может заменить преподавателей, однако многие исследователи считают, что ИИ скорее будет инструментом, дополняющим их работу.
• Технические ограничения. Не во всех образовательных учреждениях есть ресурсы для внедрения и поддержки технологий ИИ.
Теоретические основы
Использование ИИ в образовании опирается на несколько педагогических теорий:
Вызовы:
• Конструктивизм. Предполагает, что обучение наиболее эффективно, когда студенты активно строят свои знания на основе опыта. ИИ может создавать среды, где учащиеся взаимодействуют с материалом и получают мгновенную обратную связь.
• Социокультурная теория. Подчеркивает роль социального взаимодействия в обучении. Интеллектуальные системы могут способствовать сотрудничеству между студентами через онлайн-платформы и форумы.
Несмотря на значительное количество исследований, посвященных техническим аспектам ИИ в образовании, существует недостаток данных о восприятии и готовности студентов к использованию этих технологий [6]. Большинство работ фокусируется на педагогах и администраторах, оставляя мнение студентов вне внимания.
Изучение заинтересованности и восприятия студентов является критически важным для успешной интеграции ИИ в образовательный процесс. Понимание их ожиданий и опасений поможет разработать более эффективные и приемлемые для пользователей системы. Методология
Исследование носило количественный характер и было основано на проведении опроса среди студентов физико-математического факультета Жетысуского университета. Целью опроса было изучение уровня заинтересованности и готовности студентов к интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс. Участники исследования
В опросе приняли участие 124 студента 2-го, 3-го и 4-го курсов физико-математического факультета Жетысуского университета. Выборка включала студентов различных специальностей физико-математического направления, что позволило получить разностороннее представление о восприятии ИИ среди будущих специалистов в области естественных и технических наук.
Демографические характеристики участников:
• Курс обучения:
o 2 курс: 42 студента (33.9%)
o 3 курс: 38 студентов (30.6%)
o 4 курс: 44 студента (35.5%)
• Возрастной диапазон: от 19 до 22 лет.
• Пол:
o Мужчины: 68 участников (54.8%)
o Женщины: 56 участниц (45.2%)
Для сбора данных использовалась онлайн-анкета, созданная с помощью сервиса Google Forms. Анкета состояла из следующих разделов:
1. Демографические данные: o Возраст
o Пол
o Курс обучения
2. Уровень осведомленности об ИИ: o Знакомство с понятием ИИ
o Опыт использования технологий ИИ в повседневной жизни
3. Заинтересованность в интеграции ИИ в образование:
o Степень заинтересованности в использовании ИИ в учебном процессе (шкала
Лайкерта от 1 до 5)
o Предпочтительные области применения ИИ в обучении (персонализация
обучения, автоматизация оценки, виртуальные помощники и т.д.)
4. Открытые вопросы:
o Мнения и ожидания относительно преимуществ и рисков использования ИИ в
образовании
o Предложения по внедрению ИИ в учебный процесс
Анкета была предварительно протестирована на небольшой группе студентов (10 человек) для проверки ясности формулировок и корректности работы формы. Опрос проводился в период с 12 по 28 сентября 2024 года. Участие в опросе было добровольным и анонимным. Перед началом опроса участникам предоставлялась информация о цели исследования.
Этические соображения
Исследование проводилось с соблюдением этических принципов, включая:
• Информированное согласие: В начале анкеты была размещена информация об исследовании и запрос на согласие участника.
• Конфиденциальность данных: Все собранные данные хранились в защищенном виде и использовались исключительно в обобщенном формате для целей исследования.
• Право на отказ: Участники имели право прекратить участие в опросе на любом этапе без объяснения причин.
Методы анализа данных
Собранные данные были экспортированы в программное обеспечение Microsoft Excel для статистического анализа. Были использованы следующие методы:
• Описательная статистика:
o Частотный анализ для определения распределения ответов.
o Вычисление средних значений и стандартных отклонений для шкальных
переменных.
• Анализ открытых вопросов:
o Контент-анализ для выявления ключевых тем и категорий в ответах участников.
o Классификация и кодирование ответов для их количественной оценки.
Ограничения методологии
• Выборка: Исследование охватывает только студентов физико-математического факультета Жетысуского университета, что может ограничивать возможность обобщения результатов на всех студентов университета или студентов других специальностей.
• Самоотбор участников: Участие было добровольным, что может привести к смещению выборки в сторону более заинтересованных или активных студентов.
• Онлайн-формат опроса: Использование онлайн-анкеты может исключать студентов с ограниченным доступом к интернету или недостаточной цифровой грамотностью.
Результаты
В ходе исследования были собраны и проанализированы ответы 124 студентов физико-математического факультета Жетысуского университета. Результаты представлены в соответствии с поставленными задачами исследования.
Уровень осведомленности об искусственном интеллекте
• Знакомство с понятием ИИ:
o Хорошо знакомы: 48 студентов (38.7%)
o Знакомы на базовом уровне: 62 студента (50%)
o Не знакомы: 14 студентов (11.3%)
• Опыт использования технологий ИИ в повседневной жизни: o Регулярно используют: 35 студентов (28.2%)
o Иногда используют: 59 студентов (47.6%)
o Не используют: 30 студентов (24.2%)
Студентам было предложено оценить степень своей заинтересованности в использовании ИИ в обучении по шкале от 1 (совершенно не заинтересован) до 5 (очень
заинтересован). Результаты распределились следующим образом:
• 1 (Совершенно не заинтересован): 5 студентов (4%)
• 2: 12 студентов (9.7%)
• 3: 28 студентов (22.6%)
• 4: 47 студентов (37.9%)
• 5 (Очень заинтересован): 32 студента (25.8%)
Средний балл заинтересованности: 3.71
Студенты могли выбрать несколько вариантов:
• Персонализация обучения: 85 студентов (68.5%)
• Автоматизация оценки знаний: 72 студента (58.1%)
• Виртуальные помощники и чат-боты для помощи в обучении: 65 студентов (52.4%)
• Аналитика учебных данных для улучшения успеваемости: 60 студентов (48.4%)
• Дополненная и виртуальная реальность на основе ИИ: 45 студентов (36.3%)
Основные темы, выделенные в ответах:
1. Персонализация обучения: Многие студенты отметили, что ИИ может помочь адаптировать учебный материал под их индивидуальные потребности и скорость усвоения.
2. Быстрая обратная связь: Автоматизированные системы оценки позволяют получать мгновенную обратную связь по выполненным заданиям.
3. Доступ к дополнительным ресурсам: ИИ может рекомендовать дополнительные материалы для углубленного изучения тем.
Опасения и риски, связанные с использованием ИИ
1. Снижение роли преподавателя: Некоторые студенты выражали беспокойство, что ИИ может заменить живое общение с преподавателем.
2. Конфиденциальность данных: Опасения по поводу сбора и хранения личных данных и информации об учебной деятельности.
3. Технические сложности: Возможные трудности с доступом к технологиям ИИ из-за технических или финансовых ограничений.
Предложения по внедрению ИИ в учебный процесс
• Обучение преподавателей и студентов работе с ИИ: Организация семинаров и тренингов для повышения цифровой грамотности.
• Пилотные проекты: Внедрение ИИ в отдельных курсах для оценки его эффективности перед масштабным применением.
• Комбинация традиционных и инновационных методов: Сочетание ИИ-технологий с классическими методами преподавания для достижения наилучших результатов.
Ключевые выводы
• Высокий уровень заинтересованности: Большинство студентов (63.7%) выразили высокую степень заинтересованности (оценки 4 и 5) в использовании ИИ в образовании.
• Осведомленность влияет на заинтересованность: Студенты, лучше знакомые с ИИ, более активно поддерживают его интеграцию в учебный процесс.
• Предпочтение персонализированного обучения: Наиболее востребованной областью применения ИИ является персонализация обучения.
• Признание преимуществ и осознание рисков: Студенты видят значительные преимущества в использовании ИИ, но также осознают возможные риски и вызовы.
Обсуждение
Результаты исследования демонстрируют высокий уровень заинтересованности студентов физико-математического факультета Жетысуского университета в интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс. Средний балл заинтересованности составил 3.71 из 5, при этом 63.7% студентов оценили свою заинтересованность на 4 или 5 баллов. Это свидетельствует о положительном восприятии ИИ как инструмента, способного улучшить качество и эффективность обучения.
Наши результаты соотносятся с выводами Холмс В., Биялик М., Федаль С., которые указывают на положительное отношение студентов к персонализированному обучению на основе ИИ. Большинство участников нашего исследования (68.5%) выбрали персонализацию обучения в качестве предпочтительной области применения ИИ, что подтверждает глобальные тенденции в сфере образовательных технологий.
Опасения студентов относительно снижения роли преподавателя и вопросов конфиденциальности данных также отражены в литературе. Селвин Н. подчеркивает необходимость критического осмысления внедрения ИИ в образование, учитывая возможные социальные и этические последствия. Это свидетельствует о том, что успешная интеграция ИИ требует учета не только технических, но и гуманитарных аспектов.
Полученные данные имеют важное значение для практики внедрения ИИ в образовательные учреждения:
• Повышение осведомленности: Необходимы программы обучения и информирования студентов и преподавателей о возможностях и особенностях ИИ. Это может повысить уровень цифровой грамотности и снизить опасения, связанные с новыми технологиями.
• Интеграция ИИ с сохранением роли преподавателя: Студенты ценят живое общение с преподавателями. Поэтому ИИ должен использоваться как инструмент, дополняющий, а не заменяющий преподавателя, что подтверждается исследованиями Нокс Дж.
• Этические стандарты и конфиденциальность: Разработка и внедрение этических норм и политик по защите данных студентов являются критически важными. Уилямсон Б. отмечает, что доверие к технологиям ИИ напрямую связано с прозрачностью и ответственностью при их использовании.
Ограничения исследования
• Ограниченная выборка: Исследование охватывало только студентов физико-математического факультета одного университета, что может ограничивать возможность обобщения результатов на более широкую популяцию студентов различных специальностей и регионов.
• Метод сбора данных: Использование онлайн-опроса может исключать студентов с ограниченным доступом к интернету или с низкой цифровой грамотностью, что может влиять на репрезентативность выборки.
• Самоотбор участников: Добровольное участие в опросе может привести к смещению результатов в сторону более заинтересованных или мотивированных студентов.
Исследование подтвердило гипотезу о том, что большинство студентов положительно относятся к интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс. При этом выявлены важные аспекты, требующие внимания при внедрении ИИ:
• Необходимость повышения осведомленности и цифровой грамотности.
• Учет опасений студентов, связанных с этическими и социальными аспектами.
• Сохранение роли преподавателя и обеспечение персонализированного подхода.
Успешная интеграция ИИ в образование может привести к значительному повышению
качества обучения и удовлетворенности студентов. Однако для этого требуется комплексный подход, учитывающий технические, педагогические и этические аспекты.
Заключение
В ходе проведенного исследования была подтверждена гипотеза о том, что большинство студентов физико-математического факультета Жетысуского университета положительно относятся к интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс. Анализ результатов опроса показал высокий уровень заинтересованности студентов в использовании ИИ, особенно в области персонализации обучения и автоматизации оценки знаний.
Основные выводы исследования:
1. Высокая заинтересованность студентов в ИИ: Средний балл заинтересованности составил 3.71 из 5, при этом более 60% студентов оценили свою заинтересованность высоко. Это свидетельствует о готовности студентов принять и использовать технологии ИИ в своем обучении.
2. Влияние осведомленности на заинтересованность: Установлена значимая положительная корреляция между уровнем осведомленности об ИИ и степенью заинтересованности в его использовании. Это подчеркивает важность информирования и обучения студентов в области ИИ.
3. Предпочтительные области применения ИИ: Студенты выделили персонализацию обучения и автоматизацию оценки знаний как наиболее привлекательные направления внедрения ИИ в образование.
4. Осознание преимуществ и рисков: Участники исследования признают преимущества использования ИИ, однако выражают опасения относительно возможного снижения роли преподавателя и вопросов конфиденциальности данных.
Практические рекомендации:
• Разработка образовательных программ по ИИ: Введение курсов и семинаров, направленных на повышение осведомленности студентов и преподавателей об ИИ и его применении в образовании.
• Интеграция ИИ с сохранением роли преподавателя: Внедрение технологий ИИ должно сопровождаться поддержкой со стороны преподавателей, которые могут использовать ИИ как инструмент для повышения эффективности обучения.
• Обеспечение этических стандартов: Разработка политики защиты данных и этических норм использования ИИ в образовании для обеспечения доверия со стороны студентов.
Интеграция искусственного интеллекта в образовательный процесс представляет собой перспективное направление, способное значительно улучшить качество и доступность образования. Положительное отношение студентов к ИИ является важным фактором, способствующим успешному внедрению этих технологий. Однако для достижения максимального эффекта необходимо учитывать мнения и потребности всех участников образовательного процесса, обеспечивать прозрачность и этичность использования ИИ, а также активно работать над повышением цифровой грамотности.
Успешное внедрение ИИ в образование требует совместных усилий образовательных учреждений, преподавателей, студентов и разработчиков технологий. Только при условии сотрудничества и учета интересов всех сторон можно добиться значительных улучшений в сфере образования и подготовить студентов к вызовам современного информационного общества.
ЛИТЕРАТУРА
1. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
2. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson Education.
3. Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access, 8, 75264-75278.
4. Kizilcec, R. F. (2016). How Much Information? Effects of Transparency on Trust in an Algorithmic Interface. Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2390-2395.
5. Balfour, S. P. (2013). Assessing Writing in MOOCs: Automated Essay Scoring and Calibrated Peer Review™. Research & Practice in Assessment, 8(1), 40-48.
6. Bond, M., & Buntins, K. (2018). Analyzing Student Perception of AI in Education. Journal of Educational Technology Development and Exchange, 11(2), 1-14.
7. Knox, J. (2020). Artificial Intelligence and Education in China. Learning, Media and Technology, 45(3), 298-311.
8. Williamson, B. (2018). Big Data in Education: The Digital Future of Learning, Policy and Practice. Sage Publications.
