CC BY
11
Библиографический список
1. Салахов РФ., Салахова РИ., Гаптраупова З.Н. Возможности 3D-ne4a™ в образовательном процессе. Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2017; № 6-2 (72).
2. Гриц М.А., Дегтярева А.В., Чеботарева Д.А. Возможности 3D-тeхнологий в образовании. Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Красноярск: ФГБОу ВО «Сибирский" государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева». 2015; Т. 2, №11: 925-927.
3. Головко И.С. Инженерное 3D-модeлированиe и прототипирование в школе. Наука и образование: векторы развития. Современные тенденции развития школ-интернатов и коррекционных образовательных учреждений России: тезисы докладов Всероссийской конференции. Чебоксары, 2016: 266-271.
4. Липницкий Л.А., Пильгун Т.В. Аддитивные технологии и их перспективы в образовательном процессе. Системный анализ и прикладная информатика. Минск: Белорусский национальный технический университет, 2018; № 3: 76-82.
5. Меренков А.В., Артем О.Я. Потребность в техническом образовании у выпускников школ. Дискуссия. Москва: ООО «Институт современных технологий управления». 2015; № 3 (55): 85-90.
6. Патентная аналитика. Федеральный институт промышленной собственности. Available at: https://patent-analytics.fips.ru
7. Адиитивные технологии в действии. Available at: https://rostec.ru/news/additivnye-tekhnologii-v-deystvii/?ysclid=ltyoh340fx201771679
8. Отчет об исследовании: рынок 3D-печати в секторе образования [Преимущества 3D-печати в секторе образования для стимулирования роста рынка]. Avaialble at: https://www.technavio.com/report/3d-printing-market-in-education-sector-industry-analysis
9. 3D Printing in the Global Education Market: Trends, Opportunities and Competitive Analysis 2023-2028. Available at: https://www.researchandmarkets.com/reports/5874635/3d-printing-in-the-global-education-market#product--toc
10. Кушнерева ГЮ. Использование элементов технологии 3D-моделирования на уроках информатики и во внеурочной деятельности как средство формирования профессиональных компетенций учащихся (из опыта работы). Avaitable at: https://nsportal.ru/shkola/informatika-i-ikt/library/2017/08/08/ispolzovanie-elementov-tehnologii-3d-modelirovaniya-na
11. Жемчугов В.А. Проблемы и перспективы 3d-модeлирования в школьной программе. Студенческий научный форум: материалы XVI Международной студенческой научной конференции. Available at: https://scienceforum.ru/2024/article/2018035649?ysclid=lrausg77wc69261004
12. Белов С.В. Кванториум как инновационная образовательная площадка для организации проектной деятельности студентов и обучающихся. Наука и образование в современном вузе: вектор развития: сборник статей по материалам научной конференции. Шуя, 2023: 16-21.
13. Наумченко Н.В. Необходимость использования 3D-тeхнологий в школьной учебной деятельности. Образование и воспитание. 2022; № 1 (37): 21-24.
14. Белов С.В. Опыт реализации программ дополнительного образования в детском технопарке «Кванториум». Шуйская сессия студентов, аспирантов, педагогов, молодых ученых: сборник материалов XVI Международной научной конференции. Москва - Иваново - Шуя, 2023: 76-78.
15. Суворова Т.Н., Михлякова Е.А. Применение технологий 3D-модeлирования для персонализации обучения. Концепт. Научно-методический электронный журнал. 2020; № 05 (май): 110-129.
16. Фаритов А.Т. 3D-модeлированиe и прототипирование во внеурочной деятельности учащихся в школе. Педагогика и просвещение. 2019; № 4: 15-21.
17. Сябренко А.П., Сахалтуева Ю.С., Юленков С.Е., Тынченко В.С. Использование технологии 3D-печати в образовании будущих инженеров. Available at: https://naukaip. ru/wp-content/uploads/ 2016/08/K-16.pdf
18. Салахов РФ., Салахова РИ., Гаптраупова З.Н. Возможности 3D-пeчати в образовательном процессе. Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2017; № 6-2 (72).
19. Машарова Т.В., Перевозчикова М.С. и др. Использование 3D-тeхнологий для развития инновационного мышления. Проблемы науки и образования. 2020; № 3 (45).
20. Хижняк Е.А., Пилюгин РВ. Аддитивные технологии в профессиональной подготовке дизайнеров. Проблемы современного педагогического образования. 2019; № 63-1.
21. Галацкова И.А., Обласов В.В. Моделирование в процессе обучения как средство повышения творческой активности учащихся. Современные проблемы науки и образования. 2018; № 2.
References
1. Salahov R.F., Salahova R.I., Gaptraupova Z.N. Vozmozhnosti 3D-pechati v obrazovatel'nom processe. Filologicheskie nauki. Voprosy teorii ipraktiki. 2017; № 6-2 (72).
2. Gric M.A., Degtyareva A.V., Chebotareva D.A. Vozmozhnosti 3D-tehnologii v obrazovanii. Aktual'nye problemy aviacii i kosmonavtiki. Krasnoyarsk: FGBOU VO «Sibirskij" gosudarstvennyj" universitet nauki i tehnologii imeni akademika M.F. Reshetneva». 2015; T. 2, №11: 925-927.
3. Golovko I.S. Inzhenernoe 3D-modelirovanie i prototipirovanie v shkole. Nauka i obrazovanie: vektory razvitiya. Sovremennye tendenciirazvitiya shkol-internatov i korrekcionnyh obrazovatel'nyh uchrezhdenii Rossii: tezisy dokladov Vserossijskoj konferencii. Cheboksary, 2016: 266-271.
4. LipnickiT L.A., Pil'gun T.V. Additivnye tehnologii i ih perspektivy v obrazovatel'nom processe. Sistemnyi analiz iprikladnaya informatika. Minsk: Belorusskii nacional'nyi tehnicheskii universitet, 2018; № 3: 76-82.
5. Merenkov A.V., Artem O.Ya. Potrebnost' v tehnicheskom obrazovanii u vypusknikov shkol. Diskussiya. Moskva: OOO «Institut sovremennyh tehnologii upravleniya». 2015; № 3 (55): 85-90.
6. Patentnaya analitika. Federal'nyj institut promyshlennoj sobstvennosti. Available at: https://patent-analytics.fips.ru
7. Adiitivnye tehnologii v dejstvii. Available at: https://rostec.ru/news/additivnye-tekhnologii-v-deystvii/?ysclid=ltyoh340fx201771679
8. Otchet ob issledovanii: rynok 3D-pechati v sektore obrazovaniya [Preimuschestva 3D-pechati v sektore obrazovaniya dlya stimulirovaniya rosta rynka]. Avaialble at: https://www. technavio.com/report/3d-printing-market-in-education-sector-industry-analysis
9. 3D Printing in the Global Education Market: Trends, Opportunities and Competitive Analysis 2023-2028. Available at: https://www.researchandmarkets.com/reports/5874635/3d-printing-in-the-global-education-market#product--toc
10. Kushnereva G.Yu. Ispol'zovanie 'elementov tehnologii 3D-modelirovaniya na urokah informatiki i vo vneurochnoj deyatel'nosti kak sredstvo formirovaniya professional'nyh kompetenci!uchaschihsya (iz opyta raboty). Available at: https://nsportal.ru/shkola/informatika-i-ikt/library/2017/08/08/ispolzovanie-elementov-tehnologii-3d-modelirovaniya-na
11. Zhemchugov V.A. Problemy i perspektivy 3d-modelirovaniya v shkol'noj programme. Studencheskij nauchnyj forum: materialy XVI Mezhdunarodnoj studencheskoj nauchnoj konferencii. Available at: https://scienceforum.ru/2024/article/2018035649?ysclid=lrausg77wc69261004
12. Belov S.V. Kvantorium kak innovacionnaya obrazovatel'naya ploschadka dlya organizacii proektnoj deyatel'nosti studentov i obuchayuschihsya. Nauka i obrazovanie v sovremennom vuze: vektorrazvitiya: sbornik statej po materialam nauchnoj konferencii. Shuya, 2023: 16-21.
13. Naumchenko N.V. Neobhodimost' ispol'zovaniya 3D-tehnologij v shkol'noj uchebnoj deyatel'nosti. Obrazovanie i vospitanie. 2022; № 1 (37): 21-24.
14. Belov S.V. Opyt realizacii programm dopolnitel'nogo obrazovaniya v detskom tehnoparke «Kvantorium». Shujskaya sessiya studentov, aspirantov, pedagogov, molodyh uchenyh: sbornik materialov XVI Mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii. Moskva - Ivanovo - Shuya, 2023: 76-78.
15. Suvorova T.N., Mihlyakova E.A. Primenenie tehnologij 3D-modelirovaniya dlya personalizacii obucheniya. Koncept. Nauchno-metodicheskij 'elektronnyj zhurnal. 2020; № 05 (maj): 110-129.
16. Faritov A.T. 3D-modelirovanie i prototipirovanie vo vneurochnoj deyatel'nosti uchaschihsya v shkole. Pedagogika i prosveschenie. 2019; № 4: 15-21.
17. Syabrenko A.P., Sahaltueva Yu.S., Yulenkov S.E., Tynchenko V.S. Ispol'zovanie tehnologii 3D-pechati v obrazovanii buduschih inzhenerov. Available at: https://naukaip.ru/wp-content/uploads/ 2016/08/K-16.pdf
18. Salahov R.F., Salahova R.I., Gaptraupova Z.N. Vozmozhnosti 3D-pechati v obrazovatel'nom processe. Filologicheskie nauki. Voprosy teorii ipraktiki. 2017; № 6-2 (72).
19. Masharova T.V., Perevozchikova M.S. i dr. Ispol'zovanie 3D-tehnologij dlya razvitiya innovacionnogo myshleniya. Problemy nauki i obrazovaniya. 2020; № 3 (45).
20. Hizhnyak E.A., Pilyugin R.V. Additivnye tehnologii v professional'noj podgotovke dizajnerov. Problemy sovremennogo pedagogicheskogo obrazovaniya. 2019; № 63-1.
21. Galackova I.A., Oblasov V.V. Modelirovanie v processe obucheniya kak sredstvo povysheniya tvorcheskoj aktivnosti uchaschihsya. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2018; № 2.
Статья поступила в редакцию 20.03.24
УДК 37.378
Kulikova K.M., senior teacher, Financial University under the Government of the Russian Federation (Moscow, Russia), E-mail: [email protected]
DEVELOPMENT OF OPTIONAL COURSE "FUNDAMENTALS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE" WITHIN THE FRAMEWORK OF FOREIGN LANGUAGE TRAINING FOR PROFESSIONAL PURPOSES IN A NON-LINGUISTIC UNIVERSITY. The article addresses issues of developing an optional course "Fundamentals of artificial intelligence" in the framework of foreign-language training for professional purposes in a non-linguistic university. The research considers the specifics and features of the AI phenomenon and the need to study it, as well as its importance for socio-economic development. The article outlines the need for a comprehensive introduction of this topic in higher education, especially in line with professional training. Due to the global localization of the research on this topic, teaching this topic in both Russian and English is most effective in order to involve students in the discussion and raise awareness in current trends in the field of artificial intelligence.
A course on the basics of AI has been developed. The course program is developed in accordance with the Federal State Educational Standard. It aims to reveal basic understanding of the effect of expert systems and artificial AI on the life of digital society, within the framework of the digital economy and the "industry 4.0." The share of AI participation in modern processes is increasing every year, in particular, becoming an effective tool in information and communication technologies. Summing up the results of the research, the study of AI must be implemented so far within the framework of optional courses, due to the absence in the Federal State Educational Standard.
Key words: artificial intelligence, higher education, methods, techniques, teaching English for professional purposes
К.М. Куликова, ст. преп., Финансовый университет при Правительстве Российский Федерации, г. Москва, E-mail: [email protected]
РАЗРАБОТКА ФАКУЛЬТАТИВНОГО КУРСА «ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА» В РАМКАХ ИНОЯЗЫЧНОГО ОБУЧЕНИЯ В ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЦЕЛЯХ В НЕЯЗЫКОВОМ ВУЗЕ
В статье рассматривается проблематика разработки факультативного курса «Основы искусственного интеллекта» в рамках иноязычного обучения в профессиональных целях в неязыковом вузе. Рассмотрены специфика и особенности феномена ИИ и обучения его основам, значимость данного процесса для социально-экономического развития. Обусловлена необходимость всестороннего внедрения данной тематики в образовательный процесс вузов, в особенности в русле профессиональной подготовки. В силу глобальной локализации исследований по данной тематике наиболее эффективно преподавание данной темы как на русском, так и на английском языке с целью включения студентов в пространство дискуссий и актуальных разработок по направлению искусственного интеллекта. Разработан курс по основам ИИ. Программа курса разработана в соответствии с федеральным государственном образовательным стандартом (ФГОС ВО). Она нацелена на первоначальное понимание влияния экспертных систем и искусственного на жизнь цифрового общества, в рамках цифровой экономики и «индустрии 4.0». Доля участия ИИ в современных процессах возрастает с каждым годом, в частности становясь вспомогательным инструментом в информационно-коммуникационных технологиях. Подведя итоги исследования, отмечается, что изучение направления ИИ необходимо реализовать пока в рамках факультативных курсов из-за его отсутствия в ФГОС.
Ключевые слова: искусственный интеллект, высшее образование, методы, методика, преподавание английского языка в профессиональных целях
В настоящее время область применения искусственного интеллекта включает в себя множество направлений, помогающих человеку решать ряд различных задач, связанных с развитием научной мысли и влиянием созданных цифровых технологий для будущего поколения. Актуальность темы данной статьи обусловлена тем, что для полноценной профессиональной подготовки необходимо внедрять современные технологии в процесс обучения и в профессиональную деятельность.
Данная статья изучает современные технологии в процессе формирования профессиональной компетентности бакалавров, способных в будущем работать в конкурентной среде. Продвижение и распространение цифровых технологий в жизни не один раз приводило к развитию и прогрессу цифровой экономики государств. Само формирование цифровой экономики является одним из важнейших направлений стран, таких как Япония, Китай, США, Великобритания, Германия, являющихся мировыми экономическими лидерами. Появление нового поколения цифровых технологий, например, искусственного интеллекта и беспроводных связей, привело к поэтапной трансформации моделей деятельности в бизнесе и социальной сфере. Этим обусловлен разрыв между теоретическими знаниями и необходимыми навыками для успешной профессиональной деятельности [2; 3; 4]. По оценкам экспертов, внедрение только этих технологий повысит производительность труда на 40%.
Согласно исследованию, проведенному компанией PWC, к 2030 году ИИ добавит к мировому ВВП 15,7 трлн долларов, что больше, чем совокупный объем производства Китая и Индии. Авторы доклада отмечают, что ИИ затрагивает практически все аспекты нашей жизни, оптимизируя многое процессы [5].
Ключевым трендом в развитии экономики современности является ее тотальная цифровизация, что проявляется в самых различных аспектах деятельности. Однако цифровая трансформация экономики проходит по-разному в разных отраслях. В рамках профессиональной деятельности, особенно важной для современного хозяйствования, цифровизация лишь начинает оказывать существенное влияние на отрасль в силу того, что, несмотря на значимость упрощения коммуникаций, что позволили сделать цифровые технологии, сама суть профессиональной деятельности не была ими затронута настолько сильно, как, например, это произошло в логистике и банковской сфере [6]. Это связано с тем, что проектная деятельность и проектное управление базируются на креативности, прогнозировании и всестороннем анализе, чего до определенного времени не могли обеспечить цифровые технологии. Развитие искусственного интеллекта, виртуальной реальности и машинного обучения сделали это возможным. Данные направления примечательны тем, что могут способствовать автоматизации таких аспектов профессиональной деятельности, как оценка ее эффективности (которая за счет ИИ может быть максимально объективной [7; 8]), анализ и контроль протекания проекта на различных стадиях (за счет объединения искусственного интеллекта, риск-менеджмента и технологий анализа больших данных [9]), минимизация трудозатрат на различных стадиях проекта (за счет объединения ИИ и тайм-менеджмента), предварительная оценка результативности (за счет объединения ИИ и технологий машинного обучения [10]) и т. п. Как можно заметить, большая часть направлений оптимизации связана со сферой проектного управления, прежде всего, за счет возможности более глубокого контроля над проектом и оценки различных аспектов профессиональной деятельности. Квинтэссенцией применения ИИ в проектном управлении выступают экспертные системы [11; 12]. На данный момент они развиваются усиленными темпами.
Причиной повышенного интереса к экспертным системам является возможность автоматизации различных процессов: обучения, диагностики, контроля, управления [13]. Благодаря подобным системам работа различных организаций, органов и предприятий, а также их взаимодействие между собой значительно облегчается, так как происходит систематизация данных, необходимых для качественной и быстрой работы. Например, система - консультант в области права позволяет достаточно быстро обратиться к нормативной базе, которая содержит большое количество нормативных актов, связанных между собой, и дать ответ человеку, обратившемуся за помощью. В проектном управлении данные системы могут применяться для контроля проекта и анализа больших данных, для повышения качества аналитики [12; 13].
Таким образом, можно выделить основные назначения экспертной системы в современной хозяйственной деятельности:
- интерпретация - процесс определения данных, их смысла и корректности;
- планирование - определение шагов, порядка действий для решения поставленной задачи;
- прогнозирование - обоснованное описание событий с возможностью обнаружения новых факторов;
- мониторинг - непрерывный анализ данных о состоянии системы, приложения или процесса;
- проектирование - процесс создания новой информации, на основе имеющихся знаний;
- диагностика - процесс распознавания состояния на основе имеющихся факторов;
- обучение - как пользователя, так и системы на этапах приобретения знаний и в процессе работы ЭС [14].
Одна из немаловажных сфер применения экспертных систем в профессиональной деятельности - образование и перманентное повышение квалификации как персонала, так и управленческих кадров. Обучение - многогранный процесс, в ходе которого требуется не только контроль знаний. Однако именно контроль знаний получил наибольшее развитие в компьютерных технологиях, и системы тестирования занимают в них ведущую роль. Но при всей развитости систем тестирования они не определяют глубину знаний, более того, при фиксации ошибок они не дают нужного информационного инструмента для их устранения - в виде учебных пособий, лекций или более простых задач. Также зачастую педагог не в состоянии проследить за процессом решения тех или иных задач учеником в ходе работы за персональным компьютером, в то время как экспертная система - может.
На основе ИИ возможно построение ряда технологий. Одной из таких технологий является виртуальная реальность Метод такого обучения позволяет моделировать различные ситуации, что способствует всестороннему развитию личных навыков персонала, а также повысить эффективность управления командой проекта.
Сфера использования виртуальной реальности в обучении очень обширна. И обладает рядом преимуществ. Например, технология позволяет расширить возможности и упростить процесс обучения. Стоит отметить, что данная технология не является заменой процесса обучения. Грамотное сочетание технологий виртуальной реальности и традиционного обучения открывает новые горизонты в подготовке специалистов в различных областях, способствует совершенствова-
нию уже приобретенных навыков. Тем самым экспертная система и применение ИИ в различных конфигурациях позволяет не только оптимизировать профессиональную деятельность, но и дает возможность существенного развития человеческого капитала.
Анализируя международный опыт государств, компаний по использованию ИИ в различных сферах, стоит отметить, что искусственный интеллект действительно способствует изменению отраслей мира, в частности экономики. В России была разработана национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации», целью которой является обеспечение внедрения цифровых технологий и в экономику, и в социальную сферу, а также 7 дорожных карт, в которых затрагивается описание развития сквозных цифровых технологий.
Объект исследования: процесс изучения искусственного интеллекта в русле иноязычного обучения в профессиональных целях в неязыковом вузе.
Предмет исследования: организация обучения студентов основам искусственного интеллекта в русле иноязычного обучения в профессиональных целях в неязыковом вузе.
Цель исследования: разработка программно-методического обеспечения дисциплинарного модуля «Иностранный язык в профессиональной сфере» факультативного курса «Основы искусственного интеллекта» и проверка его результативности.
Задачи исследования:
1. Рассмотреть особенности обучения основам искусственного интеллекта в рамках профессионального модуля в неязыковом вузе.
2. Разработать содержание и методическое обеспечение факультативного курса «Основы искусственного интеллекта».
3. Организовать дистанционное обучение студентов основам искусственного интеллекта и провести проверку результативности обучения.
Научная новизна статьи заключается в том, что на её страницах были показаны подходы к определению контента факультативного курса «Основы искусственного интеллекта» для студентов, изучающий иностранный язык.
Теоретическая значимость - в определении возможностей использования искусственного интеллекта в процессе иноязычного обучения в профессиональных целях в неязыковом вузе.
Практическая значимость исследования состоит в том, что разработанный и реализованный факультативный курс «Основы искусственного интеллекта» для студентов-экономистов позволит нарастить и дополнить предметные результаты в процессе обучения предмета «Иностранный язык в профессиональной сфере», а также будет направлен на совершенствование компетенций в области использования информационно-коммуникационных технологиях.
Все вышесказанное диктует необходимость всестороннего внедрения данной тематики в образовательный процесс вузов, в особенности в русле профессиональной подготовки. В силу глобальной локализации исследований по данной тематике наиболее эффективно преподавание данной темы как на русском, так и на английском языке с целью включения студентов в пространство дискуссий и актуальных разработок по направлению искусственного интеллекта.
Перейдем к вопросу разработки дистанционного факультативного курса путём выбора программного средства. Модульная, объектно ориентированная динамическая учебная среда LMS Moodle пользуется спросом среди множества образовательных учреждений и имеет широкий спектр преимуществ, чем объясняется её популярность.
В Финансовом университете осуществляется деятельность по расширению использования дистанционных образовательных технологий для студентов, осваивающих образовательные программы на первой и второй ступенях высшего образования, слушателей Института повышения квалификации и переподготовки, а также для абитуриентов, обучающихся на подготовительном отделении. В университете функционирует система дистанционного обучения на основе веб-приложения Moodle, в которой преподаватели создают авторские электронные учебные курсы и используют их в своей педагогической деятельности. В новой версии системы управления обучением Moodle реализована поддержка Н5Р с использованием редактора Айо и нового фильтра, который автоматически распознает URL-адреса Н5Р с доверенных сайтов, и их содержимое отображается в Moodle без необходимости установки дополнительных плагинов [14].
Использование Н5Р позволяет проектировать интерактивный контент, включающий видео, презентации, игры, тесты, формы, задания и др. Созданные элементы можно размещать в контексте цифровых учебных курсов в различных элементах и ресурсах системы Moodle, таких как Лекция, Тест, Страница, Книга.
Используя возможности, предоставляемые сервисом, учебные материалы в системе управления обучением можно представлять на качественно новом уровне, сочетая различные каналы восприятия информации обучающимися и учитывая их индивидуальные особенности. Использование функционала по созданию интерактивного учебно-методического наполнения цифровых курсов открывает новые возможности по формированию у студентов глубоких знаний в рамках соответствующей учебной дисциплины, способствует формированию требуемых компетенций и подготовке специалистов высокой квалификации.
В Финансовом университете при подготовке студентов в практику преподавания внедрены современные цифровые технологии с целью методического обеспечения обучающихся необходимым учебным контентом и осуществления контрольных мероприятий. Разработаны авторские электронные курсы в систе-
ме управления обучением, включающие теоретический блок, фонд оценочных средств и дополнительные иллюстрационные и справочные материалы.
Фонд оценочных средств сформирован на основе многолетних наработок педагогических работников кафедр университета и включает тестовые вопросы и задания различного уровня сложности.
Результаты контроля знаний обучающихся в форме тестирования, решение заданий в рамках аудиторных практических занятий свидетельствуют об эффективности дистанционной самостоятельной работы.
Таким образом, современные цифровые технологии способствуют усилению мотивации обучающихся и повышают эффективность их учебной деятельности. Использование возможностей системы управления обучением совместно с интерактивными ресурсами Н5Р позволяет интенсифицировать самостоятельную работу обучающихся, обеспечить эффективный мониторинг их обучения и тем самым достичь высокого уровня подготовки. Подобный опыт следует учитывать при разработке нашего курса.
Факультативный курс «Основы искусственного интеллекта» разрабатывается как электронный факультативный курс в LMS Moodle. Данный курс нацелен на студентов с экономическим профилем обучения. Курс создается на русском и английском языках.
Факультативный курс направлен на формирование знаний и умений в области экспертных систем и в общей области искусственного интеллекта, их цифровой подготовки к будущим профессиям в эпоху «индустрии 4.0» и полномасштабного развития цифровой экономики, которая нуждается в специализированных кадрах. В ходе изучения курса будет представлен как теоретический материал, так и практический. Управление курсом происходит через блок навигаций (рис. 1).
Структура электронного дистанционного факультативного курса «Основы искусственного интеллекта»:
Глава 1. Введение в искусственный интеллект § 1.1.1 История искусственного интеллекта за рубежом. § 1.1.2 История искусственного интеллекта вРоссии. § 1.2.1 Основные направления искусственного интеллекта. Нейронные сети. § 1.2.2 Основныенас^нленнятс^сттвеуного ннтнллекта. Экнлертные системы.
Повторение материала по теме «Введение в искусственный интеллект». Проверочнал .(юта № 1. Тест по теме «Введение в искусственный интеллект».
Итого:
Глава 2. Экспе ртные зи ствмы § 2.1.1 Данные т знан ия.Основсы еонрнделелия § 2.1.2 База знаний. Принцип работы. § 2.2.1 Модели трздстаееннтя зтотий.Сесеран модель Практическая ртбота №1 Сетевот тотерл § 2.2.2 Модель трздстатрсуелтоентй.Предурциапттн еодрль Практическая работо№2.Продукуелстат моделн § 2.2.3 Модельнлтдставлениязнаний. Фреймовая модель Практическая р^тиа МоЗе^е.моная модель
Повторение мааесуастенсоее «Делные из нр ние. Меурлатлодсраклекун знаний».
Провероч наярибзта а^н.Tмлтнoтыее «Данные и знания. Модели представления знаний».
§ 2.3.1 История экспертных систем. § 2.3.2 Введенинсэемвлртсмеcи«мeмы.Opн овные понятия. § 2.4 Структура элегантной системы
рубежом и в России
СИ §1.2. Основные направления искусственного интеллекта
Сз 52. Экспертные системы
Cd §2.1. Данные и знания. Основные о п ре де л ен и я
P~i 52.3. Экспертные системы
Си 52.4. Структура
экспертной системы
Сз 52.5. Классификация экспертных систем
Си 52.6. Разработка и использование экспертных систем (предметные области)
Рис.1.Блок навигациикурса
§ 2.5 Классификация экспертных систем
§ 2.6 Разработка и использование экспертных систем (предметные области)
Практическая работа № 4. Решение задач с помощью диалогов системы принятия решений MPRIORITY.
Практическая работа № 5. Использование программы «Малая экспертная система» МЭС 2.0 в решение задач
Повторение материала курса.
Итоговое тестирование.
Подведение итогов.
Структуру факультативного курса «Основы искусственного интеллекта» и, в частности, дисциплинарного модуля «Экспертные системы» можно увидеть в панели навигации, когда пользователь выбрал этот курс (рис. 2).
Также в каждой изучаемой теме или практической работе присутствует чат для обсуждения пройденного материала, в котором студенты могут задать вопросы преподавателю. Кроме того, к каждой теме составлен глоссарий с основными понятиями пройденного материала (рис. 3).
Основныеопределения
В начале электронного дистанционного курса есть раздел, который содер-житвсебе(рис.4):
- «Объявления» - сообщения для всех обучающихся, если будут какие-то изменения входеобучения.
Аннотация к курсу
Глава 2. Экспертные
Проверочные работы
1.1.1. История искусственного интеллекта за
1.1.2. История искусственного интеллекта в России.
1.2.1. Основные направления искусственного интеллекта. Нейронные сети.
1.2.2. Основные направления искусственного интеллекта. Экспертные системы.
Повторение материала по теме «Введение в искусственный интеллект».
Проверочная работа № 1. Тест по теме «Введение в искусственный интеллект».
2.1.1. Данные и знания. Основные определения
2.1.2. База знаний. Принцип работы.
2.2.1. Модели представления знаний. Сетевая модель
2.2.2. Модель представления знаний. Продукционная модель
2.2.3. Модель представления знаний. Фреймовая модель
Повторение материала по теме «Данные и знания. Модели представления знаний».
Проверочная работа № 2. Тест по теме «Данные и знания.
2.3.1. История экспертных систем.
2.3.2. Введение в экспертные системы. Основные понятия.
2.4. Структура экспертной системы
2.5. Классификация экспертных систем
2.6. Разработка и использование экспертных систем
Практическая работа № 1. Сетевая модель
Практическая работа № 2. Продукционная модель
Практическая работа № 3. Фреймовая модель
Практическая работа № 4. Решение задач с помощью диалогов
Практическая работа № 5. Использование программы «Малая
Рис.2.Структурафакультативногокурса «Основы искусственного интеллекта»
Рис.З.Примерглоссария §2.1.1Данные и знания
- «Пояснительная записка к курсу» - содержит в себе основные аспекты курса, продолжительность курса по времени и количеству часов в неделю; цели, задачи курса и результаты, которые ожидаются по завершении изучения материалов курса.
- «Аннотация к курсу» - содержит в себе небольшое описание курса и ос новные св едения об авто ре курса.
- «Глоссарий» - в нём прописаны все понятия и их определения всего дистанционно го курса.
- «Полезные источники» - предоставлен список различных ресурсов, на коиорых ибучающиеся сзиают дл я себя мн о го нового.
- «Чат с учителем» - предназначен для личной беседы обучающегося с тустодяеателро пробоу>вданию пряблем, пяявившихся во время выполнения
= Мос1е5та1 Русский (ги) •
ЙГ Участники
С Значки
В Компетенции
□ Общее
(Ъ §1. Введение в искусственный интеллект
Сз §1.1. История искусственного интеллекта за рубежом и в России
СЗ 51.2. Основные направления искусственного интеллекта
Ь §2. Экспертные системы
С] §2.1. Данные и знания. Основные определения
Й §2.2. Модели
Основы искусственного интеллекта
Личный кабинет / Курсы / FK.AI.2022
I Пояснительная записка к курсу
Отметить как пройденный
"И Аннотация к курсу
Отметить как пройденный
ЙЕ Глоссарий
Отметить как пройденный
■ Полезные V
Отметить как пройденный
В Чат с учителем
Отметить как пройденный
Рис.4.Основной раздел курса
или ознакомления с материалом. Стоит отметить, что никто, кроме студента и преподавателя, переписку не сможет увидеть.
Распишем более подробно разработанный дистанционный факультативный курс.
Данный курс разделен на 5 глав:
1. Модуль «Введение в искусственный интеллект», который включает в себя теоретический материал и тестирование по завершении раздела. Общее время 4 часа.
2. Модуль «Экспертные системы» рассчитанный на 28 часов, в него входят 6 параграфов теоретического материала, из них 5 сопровождаются практическими работами по представлению моделей знаний - по работе в МЭС 2.0 и в системе принятия решений MPRЮRITY К середине изучения модуля «Экспертные системы» будет предложен тест, который обучающийся обязан пройти.
Курс является основным в понимании таких понятий, как «знания», «предметная область», «модель представления знаний», «сетевая модель», «продукционная модель», «фреймовая модель», «экспертная система», «интеллектуальная система, основанная на знаниях», и т. д.
В ходе изучение теоретического материала модуля «Экспертные системы» обучающиеся должны знать и понимать:
1) основные определения и понятия области экспертных систем;
2) виды и особенности экспертных систем, уметь их квалифицировать, методы получения данных и знаний при решении различного рода задач;
3) понимать принцип работы экспертной системы;
4) уметь определять и различать данные от знаний, характеризующих предметную область, при решении задач;
5) должны знать основную структуру экспертной системы, работу её блоков, за что каждый из них, и какую выполняет функцию;
6) уметь определять предметную область рассматриваемой задачи;
7) знать и различать этапы разработки экспертной системы.
В лекционные материалы включены основные понятия, определения, рисунки и примеры, чтобы обучающимся был понятен изучаемый материал
В рассматриваемом модуле обучающиеся знакомятся с основными понятиями в области экспертных систем, ролью знаний, со структурой экспертной системы. Практические работы № 4 и № 5 помогут реализовать полученные знания в решении задач.
Когда обучающиеся изучили успешно половину модуля «Экспертные системы», им предстоит пройти тестирование для проверки знаний, полученных в ходе изучения лекций. При успешном прохождении тестирования обучающийся продвигается дальше в изучении теоретического материала.
В ходе обучения факультативного курса, выполнения практических работ в предложенных в модулях обучающиеся должны приобрести умения, навыки, знания, а именно:
1) влияние технологий искусственного интеллекта на формирование научной картины мира;
Библиографический список
2) знать вклад отечественных исследований в область искусственного интеллекта и их основные направления;
3) иметь опыт и навыки создания и редактирования баз знаний при помощи малой экспертной системы 2.0;
4) уметь эффективно использовать диалоговую систему MPRЮRITY в решении различных задач;
5) знать типы и квалификацию экспертных систем по задаче, по связи с реальным временем, по степени интеграции.
Завершает факультативный курс итоговое тестирование по пройденному материалу, состоит оно из 24 вопросов. Курс содержит вопросы с открытым ответом, с единственным ответом, вопросы на соответствие, множество выборов ответов. К окончанию тестирования, когда обучающийся ответил на все вопросы, система предлагает завершить его - «Отправить всё и завершить тест». После нажатия отвечающий попадает на просмотр своих ответов - какие были верными, а какие - неверными. Сформированный системой отчет детализирует все ошибки, допущенные во время тестирования, если они присутствуют. Система также располагает журналом успеваемости - «Оценки», который даёт возможность формировать оценки по каждому из пользователей курса, который выполняет практические работы, предложенные в курсе. В журнале успеваемости в период обучения, выполнения практических работ система выставляет оценки за их выполнение, которые, в свою очередь, влияют на формирование итоговой оценки за курс. В системе присутствует степень освоения учебного материала, которую можно разделить на привычную нам систему оценок:
- дистанционный курс освоен на 90% и больше с положительными результатами. Обучающийся сформировал навыки, умения, знания при выполнении практических работ;
- освоен на 80% и больше - это означает, что ученик освоил стандартную программу, приобрел основные знания и навыки, применимые в дальнейшем для решения профессиональных задач;
- освоено на 60% и больше - обучающийся прошёл основной теоретический курс, сформировал первоначальные понятия об области экспертных систем и искусственного интеллекта.
Программа курса разработана в соответствии с федеральным государственном образовательным стандартом (ФГОС ВО). Она нацелена на первоначальное понимание влияния экспертных систем и искусственного на жизнь цифрового общества в рамках цифровой экономики и «индустрии 4.0».
Подведя итоги исследования, отметим, что изучение направления ИИ необходимо реализовать пока в рамках факультативных курсов из-за отсутствия в ФГОС. В настоящее время представляется необходимым обратить внимание на его важность в области ИИ и в профессиональной подготовке, и в будущей профессиональной деятельности. Доля его участия в современных процессах возрастает с каждым годом и становится вспомогательным инструментом в информационно-коммуникационных технологиях, частью современного образовательного пространства.
1. Расставить нейросети: ИИ может добавить к ВВП больше 11 трлн рублей к 2030 году Forbes. Технологии. 2023. Available at: https://wwwforbes.ru/tekhnologii/501364-rasstevit-nejroseti-ii-mozet-dobavit-k-vvp-bol-se-11-trln-rublej-k-2030-godu
2. Крутько Е.А., Безматерных Н.А. Развитие профессионального мышления студентов в рамках языкового обучения. Мир науки, культуры, образования. 2023; № 99 (2): 57-61.
3. Информационно-коммуникационные технологии в образовании. Электронные образовательные ресурсы. Общие положения: ГОСТ 53620-2009. Введены 01.01.2011. Москва: Издательство «Стандартифнорм», 2013.
4. ИИТО ЮНЕСКО Искусственный интеллект в образовании: Изменение темпов обучения: аналитические записки ИИТО ЮНЕСКО. Перевод с английского А.В. Пар-шаковой. Москва, 2020. Available at: https://ite.unesco.org/ru/publications/iskusstvennyj-intellekt-v-obrazovaniiizmenenie-tempov-obucheniya
5. Абдрахманова Г.И., Васильковский С.А., Вишневский К.О. и др. Цифровая трансформация: ожидания и реальность: доклад к XXIII Ясинской Международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества. Москва, 2022.
6. Мазанюк Е.Ф. Применение искусственного интеллекта в школах РФ: перспективы и неоднозначные последствия. Проблемы современного педагогического образования. 2022; № 77-1: 205-208.
7. Садыкова А.Р, Левченко И.В. Искусственный интеллект как компонент инновационного содержания общего образования: анализ мирового опыта и отечественные перспективы. Вестник РУДН. Серия: Информатизация образования. 2020; № 3: 201-209.
8. Информационные технологии Обучение, образование и подготовка. Метаданные для образовательных ресурсов. ГОСТ 33247-2015. Available at: http://docs.cntd.ru/ document/1200127256
9. Бужинская Н.В., Макаров И.Б. Обзор программных средств создания электронных учебников. Международный журнал экспериментального образования. 2016; № 4-1: 29-32.
10. Долгая О.Н. Искусственный интеллект и обучение в школе: ответ на современные вызовы. Школьные технологии. 2020; № 4. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/ iskusstvennyy-intellekt-i-obuchenie-v-shkole-otvet-na-sovremennye-vyzovy
11. Информационные технологии Обучение, образование и подготовка. Метаданные для образовательных. ГОСТ 33247-2015. Available at: http://docs.cntd.ru/ document/1200127256
12. Николаев И.С., Воронов В.В., Шиляев С.А. Роль человека в индустрии 4.0 и ее перспективы. Sciences of Europe. 2021; № 62-1. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/ rol-cheloveka-v-industrii-4-0-i-ee-perspektivy
13. Крынин Н.А., Полев В.Н. Применение экспертных систем на предприятиях различных отраслей промышленности. Available at: https://www.informio.ru/publications/ id6325/Primenenie-yekspertnyh-sistem-na-predprijatijah-razlichnyh-otraslei-promyshlennosti 09.06.2021
14. Болвако А.К., Малашонок И.Е., Курило И.И. Дистанционное обучение - образовательная среда XXI века. Материалы XII Международной научно-методической конференции. Минск: БГУИР 2022: 67.
References
1. Rasstavit' nejroseti: II mozhet dobavit' k VVP bol'she 11 trln rublej k 2030 godu. Forbes. Tehnologii. 2023. Available at: https://www.forbes.ru/tekhnologii/501364-rasstavit-nejroseti-ii-mozet-dobavit-k-vvp-bol-se-11-trln-rublej-k-2030-godu
2. Krut'ko E.A., Bezmaternyh N.A. Razvitie professional'nogo myshleniya studentov v ramkah yazykovogo obucheniya. Mir nauki, kultury, obrazovaniya. 2023; № 99 (2): 57-61.
3. Informacionno-kommunikacionnye tehnologii v obrazovanii. 'Elektronnye obrazovatel'nye resursy. Obschie polozheniya: GOST 53620-2009. Vvedeny 01.01.2011. Moskva: Izdatel'stvo «Standardnorm», 2013.
4. IITO YuNESKO Iskusstvennyj intellekt v obrazovanii: Izmenenie tempov obucheniya: analiticheskie zapiski IITO YuNESKO. Perevod s anglijskogo A.V. Parshakovoj. Moskva, 2020. Available at: https://ite.unesco.org/ru/publications/iskusstvennyj-intellekt-v-obrazovaniiizmenenie-tempov-obucheniya
5. Abdrahmanova G.I., Vasil'kovskij S.A., Vishnevskij K.O. i dr. Cifrovaya transformaciya: ozhidaniya ireal'nost': doklad k XXIII Yasinskoj Mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii po problemam razvitiya 'ekonomiki i obschestva. Moskva, 2022.
6. Mazanyuk E.F. Primenenie iskusstvennogo intellekta v shkolah RF: perspektivy i neodnoznachnye posledstviya. Problemy sovremennogopedagogicheskogoobrazovaniya. 2022; № 77-1: 205-208.
7. Sadykova A.R., Levchenko I.V. Iskusstvennyj intellekt kak komponent innovacionnogo soderzhaniya obschego obrazovaniya: analiz mirovogo opyta i otechestvennye perspektivy. Vestnik RUDN. Seriya: Informatizaciya obrazovaniya. 2020; № 3: 201-209.
8. Informacionnye tehnologii Obuchenie, obrazovanie i podgotovka. Metadannye dlya obrazovatel'nyh resursov. GOST 33247-2015. Available at: http://docs.cntd.ru/ document/1200127256
9. Buzhinskaya N.V., Makarov I.B. Obzor programmnyh sredstv sozdaniya 'elektronnyh uchebnikov. Mezhdunarodnyjzhurnal 'eksperimental'nogo obrazovaniya. 2016; № 4-1: 29-32.
10. Dolgaya O.N. Iskusstvennyj intellekt i obuchenie v shkole: otvet na sovremennye vyzovy. Shkol'nye tehnologii. 2020; № 4. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/ iskusstvennyy-intellekt-i-obuchenie-v-shkole-otvet-na-sovremennye-vyzovy
11. Informacionnye tehnologii Obuchenie, obrazovanie i podgotovka. Metadannye dlya obrazovatel'nyh. GOST 33247-2015. Available at: http://docs.cntd.ru/document/1200127256
12. Nikolaev I.S., Voronov V.V., Shilyaev S.A. Rol' cheloveka v industrii 4.0 i ee perspektivy. Sciences of Europe. 2021; № 62-1. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-cheloveka-v-industrii-4-0-i-ee-perspektivy
13. Krynin N.A., Polev V.N. Primenenie 'ekspertnyh sistem na predpriyatiyah razlichnyh otraslej promyshlennosti. Available at: https://www.informio.ru/publications/id6325/Primenenie-yekspertnyh-sistem-na-predprijatijah-razlichnyh-otraslei-promyshlennosti 09.06.2021
14. Bolvako A.K., Malashonok I.E., Kurilo I.I. Distancionnoe obuchenie - obrazovatel'naya sreda XXI veka. Materialy XII Mezhdunarodnojnauchno-metodicheskojkonferencii. Minsk: BGUIR, 2022: 67.
Статья поступила в редакцию 11.03.24
УДК 378
KurbanmagomedovA.K., teacher, Private Educational Institution "Regional Oil and Gas College" (Makhachkala, Russia), E-mail: [email protected]
Mukhidinov M.G., Cand. of Sciences (Pedagogy), senior lecturer, Department of Mathematics, Dagestan State University of National Economy (Makhachkala, Russia),
E-mail: [email protected]
Magomedov G.A., Cand. of Sciences (Biology), senior lecturer, Department of Natural Sciences, Dagestan State University of National Economy (Makhachkala, Russia), E-mail: [email protected]
DIGITAL TRANSFORMATIONS OF A MODERN TEACHER. Within the framework of this study, problems of digital transformation of society and, as a result, the modernization of education in the context of the formation of a digital educational environment are studied. An analysis of the literature on this issue has revealed methodological and analytical methods for the development of the digital environment of education in conditions of information transformation of the teacher as a leading manager and performer of all these processes. The prospects for the development of the effectiveness of modern education in the context of the actualization of the digital environment of education as a whole, ensuring the formation of in-demand digital knowledge, skills, and competencies of future specialists and, first of all, teachers, are determined. A descriptive definition of the concept of the digital environment of education is given, which transforms the model of the future teacher's activity into its digital counterpart. The possible educational roles and models of a digital teacher that ensure the effectiveness of learning are described.
Key words: digital economy, digital transformations of learning, digital education, digital environment of education, digital technologies, digital teacher, information transformation of education
А.К. Курбанмагомедов, преп., частное профессиональное образовательное учреждение среднего профессионального образования «Региональный
нефтегазовый колледж», г. Махачкала, E-mail: [email protected]
М.Г. Мухидинов, канд. пед. наук, доц., ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный университет народного хозяйства», г. Махачкала,
E-mail: [email protected]
Г.А. Магомедов, канд. биол. наук, доц., ГАОУ ВО «Дагестанский государственный университет народного хозяйства», г. Махачкала,
E-mail: [email protected]
ЦИФРОВЫЕ ТРАНСФОРМАЦИИ СОВРЕМЕННОГО УЧИТЕЛЯ
В рамках данного исследования были проанализированы и изучены проблемы цифровой трансформации социума и, как следствие, модернизация образования в условиях формирования цифровой среды образования. Анализ литературы по данной проблеме выявил методические и аналитические методы развития цифровой среды образования в его условиях информационной трансформации учителя как ведущего менеджера и исполнителя всех этих процессов. Определены перспективы развития эффективности современного образования в условиях актуализации цифровой среды образования в целом, обеспечивающие формирование востребованных цифровых знаний, умений, навыки и компетенций у будущих специалистов, в первую очередь учителя. Приведено описательное определение понятия «цифровая среда образования», которая трансформирует модель деятельности будущего учителя в его цифровой аналог Описаны возможные образовательные роли и модели цифрового учителя, которые обеспечивают эффективность обучения.
Ключевые слова: экономика цифры, цифровые трансформации обучения, цифровое образование, цифровая среда образования, цифровые технологии, цифровой учитель, информационная трансформация образования
Актуальность данной проблематики состоит в том, что тенденции современного образования предполагают формирование новой цифровой среды образования для всех образовательных организаций в условиях цифровой трансформации роли современного учителя, качество обучения во многом определяется учителем и средой, в котором образовательный процесс реализуется.
Цель данной статьи состоит в изучении процесса модернизации среды образования в условиях цифровой трансформации роли учителя и проведении анализа перспектив цифрового образования в условиях актуализации цифровой модели учителя.
Основные задачи статьи видятся в следующем: сформулировать определение понятие «цифровая среда обучения»; определить новые роли цифрового учителя.
Научная новизна статьи состоит в проведении анализ перспектив цифрового образования в условиях актуализации цифровой модели учителя.
Теоретическая значимость статьи состоит в формулировке определения понятия «цифровая среда обучения», определении новой роли цифрового учителя.
Практическая значимость состоит в изучении процесса модернизации среды образования в условиях цифровой трансформации роли учителя.
Методы исследования: основным методом, используемым в данном исследовании, является анализ научной и педагогической литературы.
Цифровые инновации, проникая во все сферы современного общества в образование, в том числе, актуализировали цифровую модернизацию социума, что привело к переводу всех компонент жизнедеятельности человека на цифровые рельсы. Все эти процессы, которые в корне изменяют жизнь современного человека, не должны развиваться в режиме хаоса, поэтому необходимо этими движениями управлять, чтобы процесс перевода экономики на цифру был с «человеческим лицом».
Процесс социализации личности в цифровой среде необходимо реализовывать под контролем, чтобы при необходимости исключить негативные последствия [1].
Российские исследователи В.В. Иванов и др. [2] рассматривают цифровую экономику как инновацию, которая не имеет четкого определения; реализуется через сетевые технологии; имеет мобильный характер в процессе адаптации в новые производственные схемы.
