CC BY
19- сравнивают содержание двух типовых образовательных программ по математике;
- делают краткий комментарий предложенного дидактического материала по теме «Часть. Дроби», «Нумерация в пределах 10, 100, 1000» по действующим учебникам по математике для начальной школы;
- составляют таблицу сравнительной характеристики типовых задач.
Среди наиболее часто используемых методов на занятиях следует назвать кейс-метод (метод ситуативных задач), метод проектов, деловые игры. Студенты, разрабатывая проекты, готовят и моделируют фрагменты уроков. Эта работа продолжается в ходе производственной педагогической практики. Перенос работы из университетской аудитории в начальную школу позволяет расширить спектр исследовательских умений, которыми овладевают студенты, а также более эффективно мотивировать исследовательскую деятельность. «Как свидетельствует практика, применение учебных проектов в процессе овладения студентами курса «Методика преподавания математики в начальной школе» является мощным средством мотивации учебно-познавательной и исследовательской деятельности студентов; от проекта к проекту возрастают качество разработки систем учебных задач и технический уровень создаваемых презентаций. Студенты более сознательно и заинтересованно относятся к изучению этого курса, стремятся создать совершенную презентацию» [1].
Рассматривая профессиональную направленность содержания дисциплины, предусматривающей использование в образовательном процессе высшего учебного заведения соответствующих технологий обучения, следует отметить, что наиболее востребованным является использование технологий проблемного, модульного, контекстного, игрового обучения. Так, на практических занятиях соискателям образования предлагается рассмотреть проблему с разных позиций; сделать сравнение, обобщение, выводы из предложенной ситуации; разрешить противоречие между возможными способами решения задач и практической несостоятельности избранного способа деятельности; задать конкретные вопросы по изученной теме.
Выводы. Ссылаясь на высказанные тезисы, мы определили условия для эффективного формирования исследовательских умений будущих учителей начальной школы в процессе изучения дисциплины «Методика преподавания математики в начальной школе». Следовательно, ими является создание соответствующей образовательной среды; профессиональная направленность содержания дисциплины, предполагающая использование в образовательном процессе вуза соответствующих технологий обучения. Целенаправленная организация занятий с использованием задач определенного направления позволит активизировать процесс формирования исследовательских умений у студентов, а именно систематизировать информацию, на практике применять новые методики и разработки, владеть методологическими приемами исследований.
Представленный материал не исчерпывает всех аспектов затронутой проблемы, и, несмотря на большое научное и практическое значение упомянутых исследований, отдельные аспекты рассматриваемой проблемы могут иметь дальнейшее развитие, а именно формирование исследовательских умений студентов посредством контекстного, ситуативного и модульного обучения.
Литература:
1. Глузман, Н.А. Система формирования методико-математической компетентности будущих учителей начальных классов / Н.А. Глузман // Казанский педагогический журнал. - 2014. - № 3 (104). - С. 73-80
2. Глузман, Н.А. Педагогические задачи как дидактическое средство формирования профессиональных умений будущих учителей начальных классов / Н.А. Глузман, Т.В. Неженская // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. - 2015. - № 1 (31). - С. 218-224
3. Математика. Примерные рабочие программы. Предметная линия учебников системы «Школа России». 1-4 классы: учеб. пособие для общеобразоват. организаций / [М.И. Моро и др.]. - М.: Просвещение, 2021. - 144 с.
4. Никитина, Л.А. Формирование исследовательских умений в методической подготовке педагогов начальной школы / Л.А. Никитина // Проблемы и перспективы развития образования в России. - 2011. - №7. - С. 116-125
5. Романов, В.А. Детерминанты развития творческой личности, релевантные профессиональному становлению будущего педагога / В.А. Романов // В сборнике: Реализация компетентностного подхода в системе профессионального образования педагога. Сборник материалов VIII Всероссийской научно-практической конференции. - Симферополь, 2021. -С. 28-37
6. Савенков, А.И. Психологические основы исследовательского подхода к обучению: учеб. пособие / А.И. Савенков. -М., 2006. - 480 с.
Педагогика
УДК 371
доктор педагогических наук, профессор, профессор РАО Горбунова Наталья Владимировна
Гуманитарно-педагогическая академия (филиал) Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования
«Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» (г. Ялта); аспирант Бойко Игорь
Гуманитарно-педагогическая академия (филиал) Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования
«Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» (г. Ялта)
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ПРОФЕССОРСКО-ПРЕПОДАВАТЕЛЬСКИМ СОСТАВОМ ВЫСШЕГО УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ
Аннотация. Активное внедрение инструментов искусственного интеллекта в ближайшее время будет только усиливаться. Многие исследователи считают искусственный интеллект главным трендом настоящего и будущего. Чем раньше учреждения системы образования встанут на путь использования в своей деятельности инноваций, тем увереннее они будут чувствовать себя на конкурентном рынке в будущем. Внедрение искусственного интеллекта может помочь в решении следующих проблемных вопросов: реализовать объективную систему оценки кандидатов на должности профессорско-преподавательского состава с учетом анализа результатов их научно-методической работы; решить проблему несбалансированности профессорско-преподавательского состава по профессиональным качествам и возрастным показателям, затрудняющую раскрытие кадрового потенциала вуза; изучить мотивацию, возможности ротации в
академической среде трудоустроенных и вновь принятых на работу преподавателей; применять метод экспертных оценок исключив влияние межличностного фактора, что делает процедуру оценки прозрачной и объективной.
Ключевые слова: цифровое образование, цифровое обучение, информационные технологии, управление.
Annotation. The active introduction of artificial intelligence tools will only increase in the near future. Many researchers consider artificial intelligence to be the main trend of the present and future. The sooner educational institutions embark on the path of using innovations in their activities, the more confident they will feel in a competitive market in the future. The introduction of artificial intelligence can help in solving the following problematic issues: to implement an objective system for evaluating candidates for the positions of the teaching staff, taking into account the analysis of the results of their scientific and methodological work; to solve the problem of the imbalance of the teaching staff by professional qualities and age indicators, which complicates the disclosure of the personnel potential of the university; to study motivation, rotation opportunities in the academic environment employed and newly hired teachers; apply the method of expert assessments excluding the influence of the interpersonal factor, which makes the evaluation procedure transparent and objective.
Key words: digital education, digital learning, information technology, management.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, программа «Приоритет - 2030»
Введение. Революционные компьютерные парадигмы с каждым днем все больше врастают в нашу реальность и изменяют наше мировоззрение. Этот процесс происходит во всех сферах жизни человека, общества и государства. Стремление к информатизации - основная отличительная черта современного общества. При этом, внедрение технологий искусственного интеллекта является информатизацией высшего порядка, перспективность и прогрессивность которой не вызывает сомнений.
Вопрос о возможности применения искусственного интеллекта в образовании, как правило, рассматривается в двух возможных аспектах: первый касается внедрения адаптивного персонализированного обучения абитуриентов, второй -применения искусственного интеллекта для оптимизации работы преподавателя, путем качественной трансформации его роли в образовательном процессе [4].
Однако есть еще одно направление использования интеллектуальных технологий в образовании. Речь идет о применении искусственного интеллекта в организации каждодневной деятельности профессорско-преподавательского состава вуза, которую необходимо рассматривать через призму науки управления персоналом.
Изложение основного материала статьи. Эффективное управление кадровым потенциалом является стратегическим фактором, определяющим успех любой организации в целом. Применительно к высшему учебному заведению такое управление позволяет повысить результативность образовательной деятельности, обеспечить ее стабильность, организовать повышение квалификации профессорско-преподавательского состава, оценить профессиональный вклад каждого сотрудника и применить меры морального и материального стимулирования адекватно этому вкладу [6].
Прежде чем перейти к рассмотрению возможностей использования инновационных технологий в системе управления профессорско-преподавательским составом вуза, следует сказать несколько слов о том, в чем состоят отличия, имеющиеся в системах управления персоналом зарубежных и отечественных вузов.
Система управления человеческими ресурсами западноевропейских и американских вузов уделяет большое внимание анализу соответствия работника занимаемой должности, повышению его квалификации, мотивации, карьерному росту, а также планированию потребностей в персонале.
Классические функции кадровой службы в отечественных вузах сведены главным образом к делопроизводству, ведению кадрового учета, созданию кадрового резерва, организации традиционного повышения квалификации профессорско-преподавательского состава и проведению процедуры конкурсного избрания профессорско-преподавательского состава [5].
Различия в указанных системах объясняются исторически сложившейся на постсоветском пространстве традицией формального отношения к управлению персоналом и недостаточным владением инструментами стратегического управления руководством вузов.
Чтобы лучше понимать суть того явления, которое необходимо внедрить в систему управления профессорско-преподавательским составом вуза, необходимо рассмотреть понятие «искусственный интеллект».
Искусственный интеллект - это система, которая обладает способностью к самообучению, используя имеющиеся у нее огромные объемы информации, обработка которых позволяет выявлять закономерности и прогнозировать тенденции. Две последние способности искусственного интеллекта являются своего рода имитацией человеческих способностей принимать решение и изменять линию поведения на основе анализа полученной информации. Самообучение системы достигается за счет обширного набора алгоритмов, с помощью которых обрабатываются данные. Получение желаемого результата работы искусственного интеллекта находится в зависимости от точности настройки таких алгоритмов.
Таким образом, понятие «искусственный интеллект» не имеет ничего общего с разумными человекоподобными созданиями из научной фантастики, многократно превосходящими человека и представляющими угрозу для его существования.
Достижение стратегических задач любого вуза неразрывно связано с внедрением ряда инновационных преобразований, к числу которых относится создание информационной системы управления кадровым потенциалом учреждения. Следует отметить, что многие вузы уже сейчас находятся в стадии активного внедрения информационных технологий, которые пусть пока и не относятся к искусственному интеллекту, однако являются свидетельством прогрессивных изменений в сфере образования.
Система управления человеческими ресурсами любой организации, в том числе высшего учебного заведения, включает в себя пять неразрывно связанных подсистем:
• подбор и сохранение персонала, соответствующего качественным и количественным требованиям организации;
• профессиональное обучение и повышение квалификации персонала;
• оценка эффективности деятельности каждого работника;
• вознаграждение персонала адекватно его трудовому вкладу;
• процесс информационного обмена между сотрудниками и организацией, непосредственно влияющий на их производственное поведение [5].
С точки зрения некоторых исследователей, подбор персонала является одной из сфер кадрового менеджмента, внедрение в которую технологий искусственного интеллекта представляется наиболее вероятным и перспективным [7].
Разберемся, каким образом поиск нового сотрудника профессорско-преподавательского состава высшего учебного заведения чаще всего происходит на практике. Прежде всего, для учреждений образования практически закрыт такой
действенный способ поиска персонала, как кадровые агентства, поскольку финансирование из государственного бюджета не предусматривает средства на подобные услуги. В отдельных случаях в комплектование вуза новыми кадрами происходит с помощью государственной службы занятости. В коммерческих организациях к услугам службы занятости не прибегают, в отличие от услуг кадровых агентств.
Наиболее распространенный источник новых кадров в вузах - прием на работу собственных аспирантов и студентов магистратуры либо ротации внутри учреждения образования при переводе сотрудников на более высокую должность, при защите диссертаций на подтверждение ученой степени и выдвижении на руководящие должности профессорско-преподавательского состава. Использование интернет-ресурсов для поиска и отбора кандидатов является скорее исключением, чем правилом.
Далее рассмотрим какие перспективы в области рекрутинга может предоставить искусственный интеллект.
Алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, могут проводить анализ резюме, выявляя наиболее подходящих кандидатов, предоставлять стенограммы видеозаписей интервью, чтобы помочь выбрать специалистов, которые, скорее всего, станут наиболее успешными. Системы с элементами искусственного интеллекта могут использовать методы сопоставления шаблонов для определения честности кандидатов, их настроения и даже личностных черт. Анализ проводится очень быстро, за считанные секунды миллионы разнородных источников информации категорируются и дают возможность работнику, занимающемуся кадровыми вопросами, получить результат, практически не прилагая усилий.
С развитием новых технологий и программных приложений важно понимать, что те, кто работает в области управления персоналом, должны быть знакомы с концепцией электронного управления персоналом (e-HRM). Данная технология предполагает планирование, внедрение и применение информационных технологий для создания сетей и поддержки при совместном осуществлении кадровой деятельности несколькими лицами.
Не секрет, что в вопросах подбора персонала, решения чаще всего принимаются интуитивно. Недавно проведенные исследования показывают, что большая часть HR-менеджеров при проведении собеседований обращают внимание на тембр голоса, манеру речи, внешний вид, стиль одежды, уверенность в себе и другие «внешние» факторы. Применение искусственного интеллекта при подборе кандидатов поможет выявлять лучших из них, основываясь на объективной оценке навыков и компетенций, без учета психоэмоциональной реакции интервьюера.
Профессиональное обучение и развитие профессорско-преподавательского состава вуза - еще одна сфера, где применение интеллектуальных технологий показывает свою эффективность.
Постоянно функционирующая корпоративная система обучения в форме E-learning, предоставляет целый ряд преимуществ:
• значительно снижает затраты на обучение персонала по сравнению с аудиторными занятиями. Приобретенный учебный курс может использоваться тысячами сотрудников на протяжении нескольких лет;
• единый стандарт знаний для сотрудников. Пройдя обучение по одной программе, сотрудники получают возможность лучше понимать друг друга при обсуждении профессиональных тем;
• экономия времени, затраченного на обучение, поскольку усвоение новых знаний может производиться прямо на рабочем месте;
• эффективный контроль хода и результатов обучения. Автоматизация этого процесса позволяет отказаться от специально организованных контрольных мероприятий, что создает дополнительную экономию времени и денег.
• возможность провести массовое повышение квалификации в короткие сроки.
Следующее направление для применения искусственного интеллекта при управлении персоналом - оценка эффективности работника. Для оценки эффективности сотрудника используется ряд критериев, которые могут варьироваться в зависимости от используемой методики. С учетом их обобщения критерии можно поделить на две основные группы:
- навыки, умения, компетенции сотрудников и способность их применять на практике. Иными словами, речь идет о профессиональных навыках, которые необходимы для выполнения должностных обязанностей (hard skills);
- гибкие или психологические навыки. Они не связаны с конкретным видом деятельности и необходимы для выполнения любой работы. Эти навыки, как правило, имеют отношение к социализации. Например, умение работать в команде, общительность, креативность, адаптивность, ответственность, способность убеждать (soft skills).
Применение технологий искусственного интеллекта для оценки эффективности работников позволяет быстро провести работу, которая неизбежно повлекла бы значительные трудовые и временные затраты.
Конкретный пример - разработка компанией Qualtrics программы EmployeeXM, которая позволяет непрерывно собирать обратную связь от каждого сотрудника в виде экспресс-тестов и опросов. Полученная информация используется для повышения вовлечённости сотрудников в трудовой процесс, увеличения эффективности их труда, внедрения инноваций, а также для учета их интересов руководителями [3].
Одна из передовых разработок в этой сфере - искусственный интеллект Yva.ai, который помогает анализировать эффективность сотрудников через призму субъективного восприятия коллегами результативности работы друг друга. Данные собираются с помощью проведения умных опросов. Затем программа формирует соответствующий отчёт, доступный для просмотра руководителями и менеджерами компании.
Нельзя обойти вниманием такой инструментарий в оценке эффективности работника как используемая в российских вузах система рейтинговой оценки деятельности преподавателя. Применение искусственного интеллекта в этой системе позволяет:
- измерить научно-педагогическую производительность деятельности преподавателей;
- выявить степень интенсивности разных видов профессиональной работы;
- провести сравнительный анализ деятельности преподавателей факультетов и институтов по отдельным категориям профессорско-преподавательского состава, а также определить возможности повышения ее качества [1].
Отметим, что программы, содержащие элементы искусственного интеллекта, не ограничиваются оптимизацией таких «классических» направлений как подбор персонала, повышение его квалификации и оценка эффективности работников. Такие программы способны оказать помощь в решении целого комплекса разнообразных задач.
Программы, которые представляют компании Microsoft, BluVision, SAP, IBM, Veriato позволяют реализовывать различные стратегии управления персоналом. Например, для повышения продуктивности управления персоналом немецкий производитель программного обеспечения SAP предлагает программы для обучения и повышения квалификации работников; подбор и адаптация персонала; основы управления; процессы планирования и анализа и т.д. [2]. Предлагаемое компанией программное обеспечение способно на треть сократить текучесть кадров. Например, облачное решение SAP позволяет оптимизировать управление персоналом и произвести расчет зарплаты. Решения по планированию и анализу рабочей силы способны улучшать эффективность управления персоналом. Благодаря возможности моделирования состава и затрат труда, становится возможным оценить финансовые последствия деятельности сотрудников. Использование
программного обеспечения данной компании позволяет не только сократить бумажную отчетность на 72%, но и увеличить доход примерно на 20%. Приложение Resume Matcher, выпущенное SAP осуществляет множество функций в сфере управления персоналом. Данное приложение позволяет оптимизировать изучение информации, которая касается обязанностей работника, его навыков, отбирает наиболее подходящие резюме, поступающие в компанию.
Программное обеспечение компании Veriato способно проводить анализ компьютерной активности сотрудника (частоты открывания документов, посещения веб-страниц, электронной почты и т.д.). Скриншоты страниц экрана передаются на специальный сервер и обрабатываются искусственным интеллектом. За счет проведенного анализа выявляется специфика активности сотрудника и устанавливаются его поведенческие характеристики, влияющие на снижение уровня эффективности. Например, если работник часто посещает личные страницы, просматривает интернет-сайты развлекательного характера, программа сигнализирует об этом руководству компании.
Алгоритмы искусственного интеллекта способны выявлять признаки эмоционального выгорания работников, которое снижает продуктивность деятельности компании в целом. Своевременно оказанная психологическая поддержка поможет предотвратить отток кадров и способствует увеличению жизненного цикла сотрудников в данной компании.
Искусственный интеллект помогает определить сферу, где работник может лучше раскрыть свой потенциал. Эта задача достигается путём комплексного анализа данных, собранных из различных источников: резюме, должностных инструкций, пройденного обучения, реализованных проектов и др. Фактически, анализу подвергается вся деятельность работника, включая неслужебную. Проведя анализ, искусственный интеллект определяет рекомендации по дальнейшему карьерному росту сотрудника с целью оптимального применения его навыков и способностей. В системе безопасности аналитические инструменты искусственного интеллекта могут выявлять признаки стресса и нарушения дисциплины и предупреждать об этом персонал или руководство организации.
Как уже отмечалось ранее, технологии искусственного интеллекта построены на анализе больших объемов информации (big data). Чем больше данных, тем более точным будет проведенный анализ и достоверней прогноз. В этой связи, можно условно определить 3 стадии развития компании, характеризующие уровень ее зрелости для внедрения искусственного интеллекта.
Первая стадия характеризуется преобладанием бумажных носителей информации в каждодневной деятельности организации, отсутствием автоматизированной системы постановки целей, фиксации результатов и т.д. Работа с персоналом находится на ручном управлении, требуя значительных трудозатрат [8]. Очевидно, что вести речь о внедрении искусственного интеллекта в организации, деятельность которой осуществляется без использования информационных систем, преждевременно.
Вторая стадия предполагает управление человеческим капиталом и бизнес-процессами с использованием информационных систем, с помощью которых появляется возможность хранить и накапливать данные в электронном виде.
Следующий уровень развития организации наступает тогда, когда автоматизированные системы трансформируются в глобальную информационную систему, где аккумулируется вся информация о персонале. На этой стадии и происходит внедрение технологий искусственного интеллекта с помощью машинного обучения и настройки алгоритмов.
В настоящее время большинство отечественных высших учебных заведений относится ко второй стадии внедрения искусственного интеллекта. Их переход на новую ступень эволюции - это вопрос времени и финансирования.
Выводы. Не вызывает сомнений тот факт, что активное внедрение инструментов искусственного интеллекта в ближайшее время будет только усиливаться. Многие исследователи считают искусственный интеллект главным трендом настоящего и будущего. Чем раньше учреждения системы образования встанут на путь использования в своей деятельности инноваций, тем увереннее они будут чувствовать себя на конкурентном рынке в будущем.
Существует прямая зависимость между эффективностью работы научно-педагогических кадров учреждения образования и результативностью его работы в целом. Внедрение искусственного интеллекта может помочь в решении следующих проблемных вопросов:
- на основе анализа существующей структуры вуза, ее особенностей и недостатков, сформировать оптимальную структуру должностей;
- реализовать объективную систему оценки кандидатов на должности профессорско-преподавательского состава с учетом анализа результатов их научно-методической работы;
- решить проблему несбалансированности профессорско-преподавательского состава по профессиональным качествам и возрастным показателям, затрудняющую раскрытие кадрового потенциала вуза;
- изучить мотивацию, возможности ротации в академической среде трудоустроенных и вновь принятых на работу преподавателей;
- применять метод экспертных оценок исключив влияние межличностного фактора, что делает процедуру оценки прозрачной и объективной.
Литература:
1. Анненкова, И. Система управления развитием профессионализма профессорско-преподавательского состава вузов / И. Анненкова. - 2013. - URL: https://chistenkoeschool.ru/estestvoznanie/sistema-upravleniya-razvitiem-professionalizma-professorsko-prepodavatelskogo-sostava-vuzov-sistema/
2. Климчук, Т.В. Искусственный интеллект в сфере управления персоналом / Т.В. Климчук, М.А. Уваров // Вестник науки и образования. - 2020. - №13(91). - С. 31-34
3. Новые технологии помогают измерить показатели эффективности сотрудников. - 2021. - URL: https://www.yva.ai/ru/blog/novye-tekhnologii-pomogayut-izmerit-pokazateli-ehffektivnosti-sotrudnikov?ysclid=l9gv0qdj6k438012010
4. Радугин, А.А. Применение искусственного интеллекта в образовательном процессе вуза / А.А. Радугин, О.А. Радугина // Вестник ВГУ. Серия: Проблемы высшего образования. - 2021. - № 4. - С. 84-87
5. Тирских, Е.В. Организация системы управления персоналом в высшем учебном заведении / Е.В. Тирских // Новый университет. - 2014. - № 5-6 (39-40). - С. 72-74
6. Тихомирова, Н.В. Управление персоналом в высшем учебном заведении (опыт внедрения в университете) / Н.В. Тихомирова, Н.Н. Шеленкова // Экономическая наука и образование. - 2009. - № 10 (59). - С. 436-440
7. Фадеева, И.М. Управление кадровым потенциалом исследовательского университета на основе информационных систем / И.М. Фадеева, П.А. Шаманаев, М.Ю. Соколова // Университетское управление: практика и анализ. - 2011. - №6. -С. 23-31
8. НЯоботы: как искусственный интеллект помогает решать 7 задач службы персонала - от поиска сотрудников до выдачи справок. - 2021. - URL: https://vc.ru/hr/307253-hroboty-kak-iskusstvennyy-intellekt-pomogaet-reshat-7-zadach-sluzhby-personala-ot-poiska-sotrudnikov-do-vydachi-spravok?ysclid=l9gv4a0ynx7474471
