CC BY
326. Супрунов, С.И. Индивидуальный подход в обучении посредством педагогики неформального общения / С.И. Супрунов // Биологический вестник Мелитопольского государственного педагогического университета им. Богдана Хмельницкого. - 2015. - Т. 5. - № 1а (14). - С. 141-143
7. Тимофеева, Е.В. О некоторых аспектах активизации самостоятельной учебной деятельности студентов вуза / Е.В. Тимофеева, Ю.А. Бахмутская, О.Е. Лебедева, М.Н. Клейменова // Современные наукоемкие технологии. - 2022. - № 4. - С. 246-250
Педагогика
УДК 378
кандидат философских наук, доцент Тимохин Александр Михайлович
Институт медиакоммуникаций, медиатехнологий и дизайна Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» (г. Симферополь)
МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ
Аннотация. В статье рассматриваются различные методы и системы, связанные с формированием, развитием и применением искусственного интеллекта. Выявлены классификационные подходы к определению основных направлений и методов искусственного интеллекта в отечественной научной мысли. Обращается внимание на взаимосвязь процесса использования методов и систем искусственного интеллекта при принятии решений, решении задач, построении современных технологий, обслуживании образовательных процессов. Следовательно, искусственный интеллект изучаемкак метод, позволяющий компьютеру, управляемому компьютером роботу или программному обеспечению мыслить разумно, подобно человеческому разуму. Искусственный интеллект достигается путем изучения моделей человеческого мозга и анализа когнитивного процесса. В результате этих исследований разрабатывается интеллектуальное программное обеспечение и системы.
Ключевые слова: искусственный интеллект, концептуальные модели, приемы, инновационные технологии, информационные системы.
Annotation. The article discusses various methods and systems related to the formation, development and application of artificial intelligence. Classification approaches to the definition of the main directions and methods of artificial intelligence in domestic scientific thought are revealed. Attention is drawn to the relationship between the process of using methods and systems of artificial intelligence in decision-making, problem solving, building modern technologies, servicing educational processes. Therefore, artificial intelligence is being studied as a method that allows a computer, computer-controlled robot or software to think intelligently, similar to the human mind. Artificial intelligence is achieved by studying models of the human brain and analyzing the cognitive process. As a result of these studies, intelligent software and systems are being developed.
Key words: artificial intelligence, conceptual models, techniques, innovative technologies, information systems.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, программа «Приоритет-2030» № 075-15-2021-1323
Введение. В настоящее время, в условиях информационного общества, преимущества в конкурентной борьбе уже не определяются ни размерами страны, ни ее природными ресурсами. Сейчас все решает уровень образования и объем знаний, накопленных обществом. В недалеком будущем, а в отдельных случаях уже сейчас, процветать будут государства, которые сумеют превзойти другие в создании и освоении новых знаний. Особую роль в этом играют информационно-коммуникационные технологии, в частности методы и средства искусственного интеллекта.
На сегодняшний день существует положительная динамика разработки и внедрение элементов искусственного интеллекта в большинство типов программное обеспечение: мобильные приложения, информационные системы, электронные устройства и т.д. Этот процесс «интеллектуализации» позволяет говорить о постепенном повышении интеллекта современных компьютерных систем, способных выполнять функции, которые традиционно считаются интеллектуальными: понимание языка, логическое заключение, использование накопленных знаний, обучения, распознавания образов, а также учиться и объяснять свои решения.
Искусственный интеллект в настоящее время является одним из самых модных направлений в области технологий, и на то есть веские причины. За последние несколько лет несколько нововведений и достижений, которые ранее были исключительно в сфере научной фантастики, постепенно превращаются в реальность.
Эксперты рассматривают искусственный интеллект как фактор производства, который может создать новые источники роста и изменить способ работы в разных отраслях.
В данной статье рассматриваем искусственный интеллект как метод, позволяющий компьютеру, управляемому компьютером роботу или программному обеспечению мыслить разумно, подобно человеческому разуму. Искусственный интеллект достигается путем изучения моделей человеческого мозга и анализа когнитивного процесса. В результате этих исследований разрабатывается интеллектуальное программное обеспечение и системы.
Изложение основного материла статьи. Технический прогресс вызывает изменения во многих отраслях. Интернет и мобильные телефоны - это две взаимосвязанные технологии, которые влияют на нашу повседневную жизнь. В то время как среди психологов, педагогов и родителей ведутся активные дебаты о количестве времени, которое дети должны проводить у экрана. Есть еще одна быстро развивающаяся технология, способная значительно изменить облик образовательного сектора.
Искусственный интеллект может гарантировать, что образовательное программное обеспечение будет персонализировано для отдельных лиц. Уже есть адаптивное обучающее ПО, игры и программы для обучающихся. Такое использование искусственного интеллекта, вероятно, является одним из наиболее значимых в образовании, поскольку обучение становится более удобным и плавным, а также затрагивает личные знания [3].
Эта система подчеркивает потребности каждого учащегося, выделяя конкретные темы, в которых учащиеся слабы, и повторяя предметы, которые они не освоили.
С помощью инструментов искусственного интеллекта образовательные классы могут стать глобально доступными для всех учащихся, даже для тех, кто имеет нарушения слуха или зрения или говорит на разных языках. С помощью подключаемого модуля PowerPoint, такого как Presentation Translator, учащиеся получают субтитры в реальном времени ко всему, что говорит учитель. Это открывает новые возможности для учащихся, которым необходимо учиться на разных
уровнях, которые хотят изучать предмет, недоступный в их школе, или болеют и отсутствуют в школах. Искусственный интеллект может разрушить разрозненность между традиционными классами и школами [5].
Это позволит создать индивидуальное обучение с помощью искусственного интеллекта. Педагог будет рядом, чтобы предложить поддержку и помощь только тогда, когда ученики в этом нуждаются.
Искусственный интеллект может помочь педагогам создавать интеллектуальный контент, который делает преподавание и обучение более комфортным для них и учащихся соответственно [1]. Анализ материалов дал возможность классифицировать методы применения искусственного интеллекта:
1. Цифровые уроки. Искусственный интеллект может помочь в создании небольших учебных пособий, учебных пособий, цифровых учебников - и все это в рамках цифрового обучения.
2. Визуализация информации. Моделирование, визуализация и учебная среда в Интернете - это разные способы восприятия информации, которые может использовать искусственный интеллект.
3. Обновления обучающего контента. Учебный контент можно создавать и регулярно обновлять с помощью искусственного интеллекта. Это гарантирует актуальность информации.
В образовании важно, чтобы педагог не полагался на свои старые, остаточные знания. Есть и другие факты, которые им необходимо знать и учить студентов. Не говоря уже о том, что они учатся и преподают в ограниченном объеме, и есть много других вещей, которым они еще могут научиться.
С помощью искусственного интеллекта педагог повышает свою квалификацию. Это позволяет им получать образование в вещах, которых они не знали, или улучшать свои прошлые знания. Благодаря этому они будут более разносторонними и будут иметь более глубокую и широкую базу знаний, которую можно будет использовать вместе со студентами 21-го века [4].
Искусственный интеллект не является совершенно новой технологией и не подлежит обсуждению. Многие романисты прошлого и научно-фантастические фильмы предсказывали его рост популярности. Хотя все пошло не так, как они ожидали, тем не менее, сама технология уже здесь и вызывает изменения во всех отраслях. Нечасто внедряются технологии, затрагивающие все отрасли, включая образование. Но это то, что касается искусственного интеллекта.
Исследование и понимание искусственного интеллекта является актуальным направлением отечественной и зарубежной науки. Системы искусственного интеллекта активно внедряются в различные сферы общественной жизни, совершенствуют технологические процессы и позволяют решать сложные интеллектуальные задачи. Определение методов и систем искусственного интеллекта позволяет более подробно рассмотреть сущностные характеристики этой научной области и сформировать концептуальные модели и приемы реализации полученных знаний на практике.
Анализ литературы позволяет сформировать типы искусственного интеллекта:
1. Реактивный. У этих машин нет памяти или данных для работы, они специализируются только на одной сфере деятельности. Например, в шахматной игре машина наблюдает за ходами и принимает наилучшее возможное решение для победы.
2. Ограниченная память. Эти машины собирают предыдущие данные и продолжают добавлять их в свою память. У них достаточно памяти или опыта, чтобы принимать правильные решения, но память минимальна. Например, эта машина может предложить ресторан на основе собранных данных о местоположении.
3. Теория разума. Этот тип искусственного интеллекта, который может понимать мысли и эмоции, а также взаимодействовать в социальных сетях. Однако машину на базе этого типа еще предстоит построить.
4. Самосознание. Самосознательные машины - это будущее поколение этих новых технологий. Они будут разумными, разумными и сознательными [5].
Проще говоря, системы искусственного интеллекта работают, объединяя большие объемы данных с интеллектуальными итеративными алгоритмами обработки. Эта комбинация позволяет искусственного интеллекта учиться на закономерностях и особенностях проанализированных данных. Каждый раз, когда система искусственного интеллекта выполняет цикл обработки данных, она проверяет и измеряет свою производительность и использует результаты для получения дополнительных знаний.
Искусственный интеллект делает упор на три когнитивных навыка: обучение, рассуждение и самокоррекцию - навыки, которыми в той или иной степени обладает человеческий мозг. Мы определяем их в контексте искусственного интеллекта как:
1. Обучение: получение информации и правил, необходимых для использования этой информации.
2. Рассуждение: использование информационных правил для получения определенных или приблизительных выводов.
3. Самокоррекция: процесс постоянной тонкой настройки алгоритмов искусственного интеллекта и обеспечения максимально точных результатов.
4. Однако исследователи и программисты расширили и доработали цели искусственного интеллекта до следующего [2].
Следовательно, можем утверждать, что искусственный интеллект становится следующим большим прорывом в технологиях. Организации внедряют искусственный интеллект и бюджетирование для сертифицированных специалистов в этой области, что приводит к растущему спросу на обученных и сертифицированных специалистов. Поскольку эта новая область продолжает расти, она окажет влияние на повседневную жизнь и приведет к значительным последствиям для многих отраслей.
Необходимость высокоэффективных исследований и внедрения инновационных технологий требуют четкого понимания и совершенствования существующих методов и систем искусственного интеллекта, поскольку от этого зависит развитие различных сфер общественной жизни. Учитывая положительную динамику внедрения элементов искусственного интеллекта в развитие современных технологий, изучение фундаментальных вопросов искусственного интеллекта, интеллектуальных систем останется важным направлением научных исследований.
Методы искусственного интеллекта объединяют методы анализа и синтеза, методы вычислительного интеллекта, моделирования и прогнозирования, методы поиска решений и постановки задач и многое другое. Понятие и особенности систем искусственного интеллекта, в свою очередь, раскрываются через нейронные сети, системы нечеткой логики, экспертные системы, системы моделирования мышления.
Методы и системы искусственного интеллекта важны при создании и приобретении новых знаний, разработке информационных систем, совершенствовании и конструировании электронных устройств и роботов. Современные требования к развитию интеллектуальных технологий включают высокие стандарты организации и применения систем на основе искусственного интеллекта, его методов и алгоритмов.
Изучение данного вопроса свидетельствует о том, что существующие методы искусственного интеллекта не имеют четкого определения, поскольку искусственный интеллект находится в постоянном процессе развития и выполнения
интеллектуальных функций. Обобщение основных направлений, методов и систем искусственного интеллекта позволит проследить динамику развития информационных систем и технологий.
Выводы. Таким образом, стремительное развитие информационных технологий и вычислительных процессов обуславливает необходимость четкого понимания и обоснования современных направлений науки и техники. Мощным инструментом принятия решений, играющих значение для прогрессивного научно-технического развития государства, искусственный интеллект. Решение сверхсложных задач, связанных с применением технологических процессов и научных решений напрямую зависит от эффективного использования алгоритмов и систем искусственного интеллекта.
Литература:
1. Люгер, Дж. О. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Дж.О. Люгер. - М.: Диалектика, 2016. - 864 с.
2. Нильсон, Н. Принципы искусственного интеллекта / Н. Нильсон. - М.: Радио и связь, 2015. - 373 с.
3. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. - М.: Вильямс, 2016. - 578 с.
4. Слэйгл, Дж. Искусственный интеллект / Дж. Слэйгл. - М.: Мир, 2016. - 320 с.
5. Тей, А. Логический подход к искусственному интеллекту / А. Тей, П. Грибомон и др. - М.: Мир, 2015. - 432 с.
Педагогика
УДК 378.1
кандидат психологических наук, доцент Томчук Светлана Алексеевна
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
«Ярославский государственный педагогический университет имени К.Д. Ушинского» (г. Ярославль)
ФОРМИРОВАНИЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНО-ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ БУДУЩЕГО УЧИТЕЛЯ
МУЗЫКИ В ВУЗЕ
Аннотация. Статья посвящена реализации компетентностного подхода в высшем музыкальном образовании. Представлен анализ подходов к понятию «компетентность». В статье раскрыты особенности образовательной программы по направлению 44.03.01 Педагогическое образование, профиль «Музыкальная культура и исполнительское искусство», разработанной на основе ядра высшего педагогического образования. Дана характеристика модулей учебного плана, направленных на формирование компетенций. Определены универсальные, общепрофессиональные и предметные компетенции, формируемые по данной образовательной программе. В работе обоснованы компетентностный, рефлексивно-деятельностный подходы по формированию профессионально-педагогической компетентности будущего учителя музыки. На основе анализа научно-теоретической литературы представлена модель формирования профессионально-педагогической компетентности будущего учителя музыки. Раскрыто назначение ценностно-мотивационного, когнитивно-деятельностного, личностно-творческого и оценочно-рефлексивного компонентов модели. В статье представлены критерии сформированности профессионально-педагогической компетентности будущих учителей музыки. Обоснована целостность и системность представленной модели, которая обеспечивается взаимосвязью и взаимодополнением всех структурных компонентов.
Ключевые слова: музыкальное образование, вуз, профессионально-педагогическая компетентность, структурно-функциональная модель, учитель музыки.
An^tatton. The article is devoted to the implementation of the competence approach in higher music education. The analysis of approaches to the concept of "competence" is presented. The article reveals the features of the educational program in the direction of 44.03.01 Pedagogical education, the profile "Musical culture and performing arts", developed on the basis of the core of higher pedagogical education. The characteristics of the curriculum modules aimed at the formation of competencies are given. The universal, general professional and subject competencies formed according to this educational program are defined. The paper substantiates competence-based, reflexive-activity approaches to the formation of professional and pedagogical competence of a future music teacher. Based on the analysis of scientific and theoretical literature, a model of the formation of professional and pedagogical competence of a future music teacher is presented. The purpose of value-motivational, content-activity, personal-creative and evaluative-reflexive components of the model is revealed. The article presents the criteria for the formation of professional and pedagogical competence of future music teachers. The integrity and consistency of the presented model is substantiated, which is provided by the interconnection and complementarity of all structural components.
Key words: music education, university, professional and pedagogical competence, structural and functional model, music teacher.
Введение. Президент Российской Федерации В.В. Путин объявил 2023 год Годом педагога и наставника в России, что еще раз подтверждает заинтересованность всего прогрессивного общества в улучшении качества образования в России, подчеркивает высокий статус профессии учителя и педагога.
Улучшение качества педагогического образования на базе компетентностного подхода является одной из актуальных проблем современного российского образования, которой уделяется пристальное внимание всей педагогической общественности, в том числе и в Ярославском государственном педагогическом университете им. К.Д. Ушинского. В вузе определены стратегические приоритеты повышения качества педагогического образования в вузе, такие как: овладение современной методикой, в том числе в рамках цифровой трансформации образования; проведение независимой оценки качества образования; управление качеством содержания и условий реализации образовательной программы. Несомненно, возникает круг проблем, связанных с подготовкой будущего учителя качественно новой формации, что и определяет актуальность заявленной темы.
Изложение основного материала статьи. Главной методологической основой подготовки бакалавров в высших учебных заведениях признан компетентностный подход. Этот подход направлен на следующие векторы образования: обучаемость, самоопределение (самодетерминация), самоактуализация, социализация и развитие индивидуальности [3]. Большое количество публикаций, посвященных компетентностному подходу в образовании (В.И. Беспалько, А.А. Вербицкий, Э.Ф. Зеер, И.А. Зимняя, О.Е. Лебедев, Дж. Равен, С.Л. Троянская, А.В. Хуторской, Mohamadi Z. и др.), позволяет утверждать, что накоплен богатый опыт исследований в данной области [1; 2; 3; 4; 8; 10; 11; 12; 14].
Все исследователи сходятся в том, что компетентностный подход направлен на реализацию следующих позиций: ориентир на результаты обучения, выраженные в виде компетенций выпускника; осознание необходимости приобретения обучающимися не только профессиональных, но и надпрофессиональных компетенций; ориентация подготовки выпускников на эффективную деятельность в мире будущего, в условиях динамичных изменений, причем, как в мире
