CC BY
69Педагогика
УДК 37.004
кандидат педагогических наук, доцент Вовк Екатерина Владимировна
Институт медиакоммуникаций, медиатехнологий и дизайна Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования
«Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» (г. Симферополь)
МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ
Аннотация. В данной статье представлен анализ существующих теоретических и исследовательских работ по проблематике методов искусственного интеллекта в учебном процессе высшей школы. Использование искусственного интеллекта в рамках образовательной среды открывает принципиально новые возможности для качественного развития предоставляемых и получаемых услуг с точки зрения всех участников процесса. Технологии искусственного интеллекта, безусловно, выступают инструментом совершенствования методов и способов обучения, способствующих улучшению и ускорению учебно-педагогических и коммуникационных процессов.
Ключевые слова: цифровое образование, цифровое обучение, веб-обучение, информационные технологии, методы искусственного интеллекта.
Annotation. This article presents an analysis of existing theoretical and research works on the problems of artificial intelligence methods in the educational process of higher education. The use of artificial intelligence within the educational environment opens up fundamentally new opportunities for the qualitative development of the services provided and received from the point of view of all participants in the process. Artificial intelligence technologies, of course, act as a tool for improving methods and methods of teaching, contributing to the improvement and acceleration of educational, pedagogical and communication processes.
Key words: digital education, digital learning, web-based learning, information technologies, artificial intelligence methods.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, программа «Приоритет - 2030» № 075-15-2021-1323
Введение. Учебный процесс высшей школы, в полной мере испытывающий на себе влияние последствий глобализации и цифровизации общественной жизни, а также динамично меняющейся окружающей среды и высокой степени неопределенности, в настоящее время подвергается существенной трансформации. Одной из основных задач, которую выдвигает перед собой образовательная система, является формирование гибкого, самостоятельного и способного успешно справляться с требованиями современного общества человека. Очевидно, что решение подобных задач едва ли станет возможным без преобразования и совершенствования инновационных педагогических методов и средств, привлекаемых в рамках учебного процесса в высших учебных заведениях. Поскольку основополагающими инновационными средствами принято считать современные цифровые технологии, обеспечивающие формирование и реализацию искусственного интеллекта, это и обусловливает актуальность изучения и разработки заявленной темы [3].
Изложение основного материала статьи. М.П. Прохорова в одном из своих исследований обобщает опыт зарубежных авторов и приходит к выводу, согласно которому современное применение технологий и методов обучения в высшей школе держится на трех символических китах, главных тенденциях, дополняющих друг друга и формирующих перспективу развития высшего образования. Одна из них предполагает более широкое применение методов активного обучения, предоставляющих возможность варьировать образовательный процесс и способствующих активному вовлечению обучающихся в различные виды учебной деятельности. Вторая тенденция заключается в формировании специальных сред в учебных учреждениях, что создает возможность для продвижения по нелинейным сценариям в ходе учебы, оставляя собственную и во многом уникальную траекторию. Наконец, в случае третьей речь идет непосредственно о процессе цифровизации образования, которая выражается в стремительном внедрении и повсеместном распространении технологий искусственного интеллекта и прочих технических приспособлений в рамках образовательного процесса [9].
Под искусственным интеллектом традиционно понимают область информационных технологий, первостепенная задача которой состоит в разработке интеллектуальных компьютерных систем, нацеленных на решение задач, ранее решаемых с помощью человеческого разума. Прежде чем перейти к рассмотрению конкретных методов и форм деятельности на базе искусственного интеллекта, важно отметить ведущие специфические принципы, составляющие каркас педагогической сущности данного феномена:
- принцип диалогического взаимодействия, подразумевающий обязательное установление диалога между субъектами высшего учебного заведения и цифровой образовательной системой;
- принцип мультимедийного представления информации, подразумевающий демонстрацию ресурсов, процессов и материалов образовательной системы посредством конструирования видеороликов;
- принцип организации персонифицированного обучения, подразумевающий предоставление участникам образовательного процесса возможности использования личностно-ориентированного содержания учебного материала, а также обеспечение оперативности представления информации и индивидуального контроля над ходом усвоения изучаемого материала;
- принцип рационализации, подразумевающий усиление практической направленности учебных дисциплин и курсов, в частности, изучения определенных процессов, явлений, объектов [8].
В связи с трансформацией, способствующей превращению образовательной системы высшей школы из традиционной в современную, опирающуюся на новые стандарты цифрового образования, стоит отметить еще одно ключевое отличие между двумя состояниями системы, которое обеспечивается подключением искусственного интеллекта и заключается в возможности генерирования конкретного учебного процесса, исходя из собственной готовности обучающегося к овладению учебным материалом [8].
Искусственный интеллект в образовании в настоящее время позволяет решать ряд задач, связанных с обработкой и анализом данных. Например, составление прогнозов относительно успеваемости, разработка учебных планов и расписания, формирование индивидуальных образовательных траекторий, моделирование академических процессов и студенческих рисков, адаптация учебной среды в соответствии с потребностями и запросами обучающихся. Одним из основополагающих способов применения искусственного интеллекта в учебном процессе является адаптивное обучение. Адаптивность с точки зрения современных научных реалий часто сопоставляют с персонификацией обучения на основе создания электронных курсов, учитывающих индивидуальные особенности обучающихся, в том числе их психологические особенности, уровень начальных знаний, индивидуальные цели и задачи обучения [7]. По сравнению с классическими методами обучения
адаптивный подход отличается рядом выгодных характеристик: снижением оказываемой нагрузки и уменьшением времени учебы за счет отображения действительно необходимых источников информации; возможностью увеличения целевой аудитории за счет включения в программу информации для обучающихся с разной первоначальной подготовкой; применением наиболее удобных средств контроля над действиями обучающихся. Реализация моделей адаптивного обучения опирается на современные подходы программированного обучения на основе пакета прикладных программ, подключения метода экспертных оценок, мультиагентного подхода и организации комплексных систем обучения. Фактически, все новейшие разработки в области искусственного интеллекта применяются в рамках учебного процесса с помощью технологии адаптивного обучения, основанного на интерактивных механизмах и учитывающего индивидуальные потребности каждого обучающегося. Что касается систем, в пределах которых становится возможным применение адаптивного обучения, то это может быть адаптивная гипермедиа, где предлагаются наиболее подходящие материалы, основанные на цели, знаниях и предпочтениях обучающихся. Также речь нередко идет об интеллектуальных системах обучения, которые не требуют непосредственного участия педагога и основываются на взаимодействии обучающихся и компьютерной системы. В случае же компьютерного адаптивного тестирования происходит адаптация системы к уровню обучающегося [11].
Помимо адаптивного обучения как одного из способов применения методологии искусственного интеллекта в образовании, выделяют ряд других возможностей:
- персонализированное обучение выступает в качестве одного из ключевых способов воздействия искусственного интеллекта на образовательный процесс. Неуклонно возрастающее число адаптивных обучающих программ, игр и программного обеспечения учитывает потребности и личностные запросы обучающихся, делая упор на плохо усвоенном материале и позволяя им работать в комфортном темпе;
- интервальное обучение полезно в том случае, когда за короткие сроки требуется вспомнить ранее изученную, но забытую информацию. С этой задачей также прекрасно справляется система искусственного интеллекта, которая способна восполнить пробелы в памяти с привлечением необходимого материала;
- автоматическое оценивание качества получаемых знаний. Педагоги отмечают, что иногда вынуждены тратить значительный временной ресурс на оценивание домашних заданий или экзаменационных работ, в то время как могли использовать его для взаимодействия с обучающимися или с целью повышения собственных профессиональных компетенций. Хотя феномен технологий на базе искусственного интеллекта и не способен полностью заменить специалиста и «живую» оценку, он приближается к подобному состоянию, демонстрируя свою состоятельность в данном вопросе. У педагога появляется возможность автоматизации процесса оценивания, что применительно практически ко всем видам учебных работ. Программное обеспечение, призванное выполнять эту цель, постепенно совершенствуется и возрождает возможность сосредоточения на деятельности в группе;
- анализ поведения обучающихся и преподавателей позволяет получить полезную обратную связь обеим сторонам учебного процесса;
- умные кампусы, которые позволяет обучающимся высшей школы получить ответ на любой вопрос, связанный непосредственно с учебным процессом или с жизнью в студенческом городке. Так, например, они могут в срочном порядке узнать, как добраться до той или иной лекционной аудитории, пройти регистрацию на выбранный курс, отыскать свободное место на университетской парковке или выйти на связь с педагогом;
- интеллектуальный анализ и помощь в выборе направления подготовки и учебного заведения выполняется посредством сбора и сравнения данных о том, как высшие учебные заведения взаимодействуют с потенциальными и текущими студентами. Интеллектуальные компьютерные системы даже в этом случае опираются на персонализированный подход, помогая сделать каждую часть приобретаемого опыта более адаптированной относительно внутренних потребностей обучающегося;
- анализ взаимодействия обучающегося с информацией также осуществляется технологиями на основе искусственного интеллекта, которые играют весомую роль в образе такого взаимодействия и способны существенно повлиять на поиск и применение информации в высшей школе. Остается немалая доля вероятности, согласно которой студенты в будущем получат совершенно иной опыт проведения исследований и нахождения фактологической информации, нежели обучающиеся сегодняшнего дня [2].
Еще одним перспективным направлением на сегодняшний день является так называемый прокторинг, представляющий особой процесс наблюдения и контроля за проходящим в удаленном формате тестированием или экзаменом. Существуют три версии прокторинга, каждая из которых отличается от предыдущей сменой фигуры проктора, осуществляющего функцию наблюдения и контроля. Первая из них предполагает наличие проктора в лице человека. Через экран монитора наблюдение за тестируемым проводит настоящий человек, организуя всю систему контроля и принимая решение о положительном или отрицательном статусе проведенного экзамена. При этом проверка выполненных заданий осуществляется отдельно друг от друга. Другая версия предполагает наличие проктора - компьютера, когда отслеживанием поведенческих особенностей экзаменуемого занимается специальная техническая программа, нацеленная на распознавание нежелательных действий. Данные программы продолжают постоянно совершенствоваться и, хотя все еще не отличаются безукоризненной работой, уже сейчас способны анализировать направление взгляда, стиль нажатия клавиш на клавиатуре устройства, манеру разговора. Итоги по результатам тестирования единолично подводит компьютер без вмешательства со стороны. Наконец, последняя версия предполагает одновременное привлечение к работе человека и компьютерного устройства. Распределение обязанностей происходит следующим образом: индивид занимается проверкой результатов, а функцию контроля над экзаменатором осуществляет программа. Данная технология считается достаточно освоенной и широко применяется во множестве ведущих вузов международного уровня. На территории некоторых образовательных организаций можно встретить отдельно организуемые центры прокторинга [5].
Популярность набирает и возможность организации учебного процесса в игровом формате, что вошло в употребление под термином геймификации. Данное явление находит выражение в привлечении игровых технологий и обучающих тренажеров в рамках образовательного процесса. Геймифицированный курс отличается отчетливым структурированием, характеризуется легким усвоением преподаваемой информации, а также соревновательностью и позитивным оттенком обучения, позволяющим по-настоящему погружаться в процесс и поддерживать благоприятный настрой на приобретение новых знаний [5].
Что же касается основных методов искусственного интеллекта, то принято говорить о четырех разновидностях:
- машинное обучение, сущность которого заключается в использовании статистических методов и алгоритмов с целью выявления закономерностей и обучения систем прогнозированию или принятию решения без явного программирования;
- глубокое обучение, в основе которого лежит подход, опирающийся на искусственные нейронные сети для замены нейронных путей человеческого мозга. Данная методологическая ветвь искусственного интеллекта представляет особую
ценность для развития компьютерного зрения, возможности распознавания речи, осуществления машинного перевода, фильтрации социальных сетей и даже для выполнения медицинской диагностики;
- байесовские сети, полагающиеся на вероятностные графические модели, которые используют случайные величины и условную независимость для лучшего понимания и воздействия на установившиеся между вещами отношения, например, лекарством и побочным эффектом или темнотой в помещении и активацией светового переключателя;
- генетический алгоритм, использующий для поиска эвристический подход, смоделированный на основе механизма естественного отбора. Такие алгоритмы используют модели мутаций и методы кроссинговера для решения сложных задач биологического типа и ряда других проблем [1].
Авторы исследования, посвященного технологиям искусственного интеллекта в образовании, О.В. Родионов и Н.В. Тамп, анализируя значение конструкта в современной высшей школе, рассматривают потенциальные преимущества его внедрения и выделяют три наиболее важных фактора. Первым из них выступает адаптационная способность такой образовательной платформы, обладающей выраженной возможностью своевременного предоставления требующегося учебного материала при выявлении слабых сторон компетентности обучающегося. Осуществление подхода предполагает анализ результатов выполнения контрольных заданий студентами и оптимизацию направления учебных материалов от педагогов к обучающимся. Еще одним не меньшим по значимости фактором является возможность ведения образовательного процесса и получения обратной связи в системе взаимоотношений обучающийся-педагог в рамках реального времени. Другими словами, отсутствуют всяческие пространственно-временные ограничения, что делает процесс взаимодействия комфортным для всех сторон. Наконец, последний фактор состоит в частичной автоматизации образовательного процесса посредством передачи системе искусственного интеллекта части консультирующих и наставнических полномочий, что, однако, вызывает неоднозначную реакцию у преподавателей по всему миру. Это связано с опасением относительно того, что лишь настоящий профессионал способен понять и учесть все запросы и потребности обучающегося, вследствие чего полная автоматизация учебного процесса предстает недопустимой и лишенной определенной доли эффективности.
В настоящее время высшие учебные заведения занимают важную ступень в общей системе образования и вынуждены конкурировать по вопросам привлечения абитуриентов не только друг с другом в пределах одного региона или единой страны, но и на международной арене. Рейтинг во многом складывается из качества предоставляемого образования и соответствия учебных программ требованиям современности, которые настаивают и на применении технологий на основе искусственного интеллекта. С другой же стороны, сам опыт внедрения и расширения масштаба таких систем наделяет людей представлением об областях применения новых технологий [10].
С.А. Корчагин, проводящий анализ тенденций применения технологий искусственного интеллекта в образовательной среде, указывает на необходимость следующих направлений работы с ними:
- рассмотрение соотношения объема изучаемого материала и времени, отведенного на его изучение;
- выявление причин прекращения изучения информации;
- добавление всплывающих окон-подсказок, акцентирующих внимание на основных моментах прочитанного материала;
- возможность делать пометки «на полях» и обмениваться ими с группой, а также комментировать чужие записи;
- поддержание и направление интереса обучающегося с помощью добавления небольших текстовых уведомлений;
- задания для финальной проверки особенностей восприятия, предполагающие оценивание эмоций автора, читателя, освоения содержания и осмысление формы произведения;
- оценка составленных к курсу вопросов, подразумевающая их обработку средствами искусственного интеллекта с рекомендациями [4].
Кроме того, автор останавливается на особенностях мирового опыта работы с системой искусственного интеллекта, которая в рамках учебного процесса способна выполнять набор прикладных задач: обрабатывать документы, запросы и ответные реакции со стороны пользователей, автоматизировать процесс закупок, охранять репутацию. Интеллектуальная обучающая среда, согласно позиции С.А. Корчагина, представляет собой перспективный инструмент в ходе самостоятельного образования обучающихся. Именно она позволяет в максимальной степени добиться автоматизации функционала педагога, который в условиях большого объема образовательного контента и обучающих онлайн-курсов становится востребованным как никогда ранее [4].
А.В. Медведев, Т.А. Головятенко и Л.С. Подымова в научной статье приводят примеры организаций, специализирующихся на активном внедрении искусственного интеллекта в свои учебные программы в рамках онлайн-обучения студентов и сотрудничающих с ведущими вузами по всему миру. Например, к их числу относится известный ресурс Duolingo, предназначенный для онлайн-изучения иностранных языков с использованием алгоритмов интеллекта. Его характерной особенностью является соблюдение индивидуального подхода в ходе обучения, что позволяет распознать уровень подготовки обучающихся и своевременно предоставить требующиеся материалы для его совершенствования. Программа включает работу чат-бота, обеспечивающего оттачивание языковых навыков путем моделирования разговора с реальным человеком. Еще один ресурс под названием Alta by Knewton опирается на идею адаптивного обучения, предполагающего выявление и последующее восполнение недостающих пробелов в знаниях с помощью высококачественных материалов, разработанных на основе встроенной базы данных. Не менее любопытным ресурсом является Neuro Angel, который активно используется в рамках учреждения высшего образования в России. Эта инновационная технология направлена на повышение качества предоставляемого образования и разработку индивидуальной образовательной траектории обучающихся. Продукт включает нейроинтерфейс, считывающий сигналы мозговой активности, а также программу, оценивающую текущее психоэмоциональное состояние студента с возможностью его дальнейшей коррекции. Такой ресурс дает возможность довольно точно определить, когда обучающийся наиболее продуктивен и открыт для реализации того или иного вида деятельности [6].
Также важно обратиться к преимуществам использования методов искусственного интеллекта в высшей школы, которые также отмечают авторы рассматриваемой статьи:
- оперативный и не требующий существенных затрат мониторинг качества предоставляемого или получаемого образования;
- возможность осуществления эффективного и своевременного контроля над такими характеристиками учебного процесса, как успеваемость и посещаемость занятий;
- грамотная организация планирования по применению педагогических ресурсов, подбор соответствующих литературных источников;
- вариативность используемых приемов и методик, в числе которых находится игровое обучение, программы для повторного закрепления материала и др.;
- осуществление контролирующей функции и наблюдение за ее реализацией;
- составление прогнозов результатов деятельности обучающихся на основе статистических данных и осуществляемого наблюдения;
- широкий доступ технологий для всех участников учебного процесса, возможность их включения в приложения и сервисы;
- наличие возможностей для создания студентами собственных уникальных продуктов и ресурсов на основе технологий искусственного интеллекта, в связи с чем уже в рамках высшей школы реализуется подготовка будущих специалистов-новаторов [6].
Выводы. Проведя обзор существующих теоретических и исследовательских работ по проблематике методов искусственного интеллекта в учебном процессе высшей школы, можно сделать вывод, что использование искусственного интеллекта в рамках образовательной среды открывает принципиально новые возможности для качественного развития предоставляемых и получаемых услуг с точки зрения всех участников процесса. Технологии искусственного интеллекта, безусловно, выступают инструментом совершенствования методов и способов обучения, способствующих улучшению и ускорению учебно-педагогических и коммуникационных процессов. С уверенностью можно заявлять следующее: чем больше студенты и педагоги смогут экспериментировать с применением технологий искусственного интеллекта в рамках образовательного процесса, тем больше новых и эффективных способов применения они смогут найти, существенно повысив результативность обучения [6].
Литература:
1. Авершина, М.В. Искусственный интеллект в современном образовании / М.В. Авершина // Академическая публицистика. - 2021. - С. 483-485
2. Бадыков, Р.И. Внедрение технологии искусственного интеллекта в образование / Р.И. Бадыков, А.С. Лёхин, С.В. Чернова // Скиф. Вопросы студенческой науки. - 2019. - №. 9 (37). - С. 52-55
3. Даггэн, С. Искусственный интеллект в образовании: изменение темпов обучения. Аналитическая записка ИИТО ЮНЕСКО / ред. С.Ю. Князева; пер. с англ.: А.В. Паршакова // Москва: Институт ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании. - 2020. - С. 45-47
4. Корчагин, С.А. Анализ тенденций применения технологий искусственного интеллекта в образовательной сфере / С.А. Корчагин // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Социология. Политология. - 2021. - Т. 21. -№. 1. - С. 37-42
5. Лучшева, Л.В. Социальные проблемы использования искусственного интеллекта в высшем образовании: задачи и перспективы / Л.В. Лучшева // Научный Татарстан. - 2020. - №. 4. - С. 84-89
6. Медведев, А.В. Роль искусственного интеллекта в современной системе высшего образования / А.В. Медведев, Т.А. Головятенко, Л.С. Подымова // Выпускается 6 раз в год. Распространяется по подписке. - 2022. - С. 149-152
7. Нуралиев, У.А. Исскуственный интеллект в образовании / У.А. Нуралиев // Academic research in educational sciences. - 2021. - Т. 2. - №. 11. - С. 1563-1575
8. Околелов, О.П. Искусственный интеллект и инновационные педагогические средства в образовании: монография / О.П. Околелов. - М., Берлин: Директ-Медиа. - 2020. - 82 с.
9. Прохорова, М.П. Современные методы и технологии обучения в высшей школе: обзор зарубежного опыта / М.П. Прохорова, Т.Е. Лебедева, Г.К. Мартини // Проблемы современного педагогического образования. - 2020. - №. 66-4. -С. 235-238
10. Родионов, О.В. Технологии искусственного интеллекта в образовании / О.В. Родионов, Н.В. Тамп // Воздушно-космические силы. Теория и практика. - 2022. - №. 22. - С. 64-74
11. Чулюков, В.А. Искусственный интеллект и будущее образования / В.А. Чулюков, В.М. Дубов // Современное педагогическое образование. - 2020. - №. 3. - С. 27-31
Педагогика
УДК 378
кандидат педагогических наук, доцент Гарифуллина Альмира Маратовна
Институт психологии и образования Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Казанский (Приволжский) Федеральный университет» (г. Казань)
ГЕНЕЗИС НАУЧНЫХ ОСНОВ МЕНТОРИНГА
Аннотация. В статье раскрывается историческое развитие менторинга, которое берет свое начало с древних времен. Идея менторинга - призвана не только передать накопленный опыт поколениям, но и улучшить результаты по взаимодействию с менти-педагогами. Среди менти-педагогов существуют педагоги с многолетним стажем, а также начинающие, которые только выбыли из педагогических вузов. Опыт вкупе с динамизмом, а также с интеллектуальным, духовным и эмоциональным факторами развития личности менти-педагога, влияют на способы управления ментором дошкольной образовательной организацией. В представленной статье нами рассматриваются этапы развития научных основ менторинга в разные эпохи. Приведенные исторические факты демонстрируют, как можно увести «в сторону» и даже отбросить назад появившееся до нашей эры менторство, приведя на его смену наставническую деятельность в контексте общественного строя. Цель статьи заключается в доказательстве необходимой перспективы развития в становлении личности и профессиональном росте менти-педагогов и руководителей (менторов) дошкольных образовательных организаций. Методом исследования послужил анализ применения менторинга в зарубежной и отечественной литературе. В процессе исследования нами применялся подход критического мышления и метод экспертного мнения. Данный эксперимент представляет из себя лонгитюдное исследование, в котором приняли участие регионы Поволжья (Чувашская, Марийская области), а также регион Предуралья (республика Башкортостан). В статье нами рассмотрен генезис научных основ менторинга. Зарождение и развитие, а также перспективы для системы дошкольного образования Российской Федерации.
Ключевые слова: менторинг, ментор, менти-педагог, эпоха Античности, Древнегреческая мифология, профессиональный рост.
Annotation. The article reveals the historical development of mentoring, which dates back to ancient times. The idea of mentoring is designed not only to pass on the accumulated experience to generations, but also to improve the results of interaction with mentee teachers. Among the mentee teachers there are teachers with many years of experience, as well as beginners who have just dropped out of pedagogical universities. Experience, coupled with dynamism, as well as intellectual, spiritual and emotional factors in the development of the personality of a mentee-teacher, influence the way a mentor manages a preschool educational
