CC BY
85
УДК 004; 006
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-7-83-87
ВОПРОСЫ СТАНДАРТИЗАЦИИ И ВЗАИМОСВЯЗИ ОБРАЗОВАНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
В.П. Шкодырев, Н.М. Куприков, Е.А. Башкирова
В настоящее время, в эпоху цифровизации всех сфер деятельности все большее развитие получают новые технологии и интеллектуальная информатизация. Увеличение количества и объемов передаваемой информации, информационных потоков и данных, необходимых для анализа и принятия решений требует применения технологий искусственного интеллекта. Потому что невозможно решать задачи, которые ограничены или зависят от большого числа переменных. Сфера образования также не стоит на месте и внедрение цифровизации в учебный процесс на всех его этапах влечет за собой применение технологий искусственного интеллекта. Это прежде всего связано с совершенствованием образовательного процесса и распространением программных платформ на основе больших данных и нейронном обучении. Стандарт в области искусственного интеллекта очень важен в связи с широким распространением и внедрением в различные области продуктов искусственного интеллекта. Распространение искусственного интеллекта подразумевает формирование системы безопасности её распространения и использования.
Ключевые слова: искусственный интеллект, образование, стандарт, терминология, технологии искусственного интеллекта.
В настоящее время, в эпоху цифровизации всех сфер деятельности все большее развитие получают новые технологии и интеллектуальная информатизация. Увеличение количества и объемов передаваемой информации, информационных потоков и данных, необходимых для анализа и принятия решений требует применения технологий искусственного интеллекта. Потому что невозможно решать задачи, которые ограничены или зависят от большого числа переменных.
Искусственный интеллект выходит на первое место и проявляется во всех сферах жизнедеятельности человека.
Использование приложений и программного обеспечения, построенных на основе технологий искусственного интеллекта позволяет получать расширенные данные для принятия бизнес-решений, увеличивать автоматизацию и роботизацию производства, повышать качество образовательных процессов, а также других отраслях, развитиях стартаппов и венчурных инвестициях.
Понятие, к которому на данный момент возникает существенное количество вопросов — это искусственный интеллект. Необходимо определиться с этим понятием.
Интеллект - это способность человека воспринимать. понимать и обрабатывать полученную извне информацию.
Искусственный интеллект - это способность компьютерной системы мыслить, как индивидуум, обучаться, выполнять функции восприятия и обработки информации подобно человеческой личности.
Но чаще всего определение искусственного интеллекта базируется на традиционных аспектах данной области действия интеллекта и звучит так. Искусственный интеллект - это часть действий информатики, функции которой направлены на развитие компьютерных интеллектуальных систем, возможности которых традиционно сопоставляют с возможностями человеческого разума. К основным функциям относят - интерпретация языка, возможность имитации мыслительного процесса, обучаемость, применение в действительности.
В области научных исследований проводятся крупные аналитические работы по развитию искусственного интеллекта и привлекаются сферы, где можно внедрить его в процесс деятельности.
Сфера образования также не стоит на месте и внедрение цифровизации в учебный процесс на всех его этапах влечет за собой применение технологий искусственного интеллекта. Это прежде всего связано с совершенствованием образовательного процесса и распространением программных платформ на основе больших данных и нейронном обучении.
83
Применение и развитие искусственного интеллекта в образовании обусловлено следующими его особенностями: способность обрабатывать большие объёмы данных, не истоща-емость ресурсов, скорость выполнения задач, устранение погрешностей.
Использование современного программного обеспечения, строящегося на технологиях искусственного интеллекта, в образовании способствует повышению качества усвоения материала и проверки знаний у обучающихся.
В настоящее время технологии искусственного интеллекта уже применяются в процессе образования. Примером применения являются платформы для онлайн обучения. В России искусственный интеллект в образовании успешно используется на двух площадках: Московская электронная школа (МЭШ) и приложение Parla - для обучения английскому языку.
Благодаря технологиям искусственного интеллекта можно осуществлять:
Адаптивное обучение - на основе проведенной диагностики знаний обучающегося, его мотивации к обучению и способностей строиться индивидуальный образовательный маршрут, с целью повышения уровня образования. Помимо этого, адаптивное обучение, в случае плохого усвоения какого-либо материала обучающимся, оперативно передает информацию преподавателю о необходимости особо внимания к данной теме.
Виртуальное обучение - дистанционное асинхронное обучение, позволяющее выявлять и исправлять совершенные обучающимся ошибки, вовремя информировать об успеваемости учащихся, применять чат-ботов.
Персонализированное обучение - посредством технологий искусственного интеллекта для каждого ученика или студента будет составляться индивидуальная программа освоения дисциплины - темп изучения, содержание и прочее - с учетом особенностей человека, его сильных и слабых сторон. Помимо этого, технологии ИИ позволят обучающимся получать информацию из большого количества проверенных источников и предоставлять аналитику по ней. Также использование искусственного интеллекта позволит обучаться в любом месте в любое время, что позволит максимально упростить процесс получения образования для людей, которые не могут посещать учебные заведения.
Автоматическая оценка - это компьютерная программа создана на базе технологий ИИ. Сначала она анализирует методику оценивания преподавателя, а затем имитирует ее. Затем программа может самостоятельно оценивать знания обучающихся, анализировать их ответы, и исходя из них давать обратную связь.
Промежуточный интервал обучения - суть данной программы заключается в том, что она отслеживает, в какое время и какая информация была изучена учащимся. После этого программа предлагает повторить ту информацию, которая была изучена давно и скорее всего уже забыта;
Прокторинг - технология искусственного интеллекта, которая позволяет отслеживать поведение обучающегося в момент сдачи экзамена дистанционного - куда он отводит глаза, совершает ли попытки открыть сторонние вкладки, присутствуют ли в помещении посторонние и т.п.
Важно отметить, что использование искусственного интеллекта в области образования этим не ограничивается. Искусственный интеллект не может полностью заменить преподавательскую профессию, но использование его технологий является ценным инструментом для совершенствования процесса обучения. Развитие образовательных технологий в цифровой среде повышает значимость искусственного интеллекта и повышает цифровую компетенцию как обучающихся, так и преподавателей.
В процессе расширения использования технологий ИИ, с целью недопущения неправильной интерпретации терминологии в области технологий искусственного интеллекта в образовании и устранения возможности двойственности восприятия информации и подмены понятий необходима разработка стандартов.
Стандарт в области искусственного интеллекта очень важен в связи с широким распространением и внедрением в различные области продуктов искусственного интеллекта. Распространение искусственного интеллекта подразумевает формирование системы безопасности её распространения и использования. Ядро искусственного интеллекта формирует необходимость разработки алгоритмов стандартизации и вычислительных методов для повышения степени принятия.
Необходимость регулирования технологий, применяемых при разработке и применении искусственного интеллекта в области образования, заключается в том, что это высокотехнологичная область развития, от которой зависит перспективы будущего. Область образования
должна четко регламентировать, используемые технологии и методы в области искусственного интеллекта, потому что основными субъектами данного процесса являются дети. И очень важно, чтобы возможности искусственного интеллекта и их продукты не имели негативных последствий на психическое и физическое здоровье учащихся. К тому же отсутствие единой терминологической базы, различная интерпретация некоторых терминов в области ИИ и частая ориентация на иностранные термины, приводит к возникновению проблем при его использовании.
Подготовка стандартов искусственного интеллекта в области образования в России формировалась долгий период времени. В настоящее время разработкой стандартов по искусственному интеллекту в образовании занимается ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».
В 2020 годы был представлен проект стандарта. После проведения экспертизы и внесения исправлений на замечания, окончательно он был принят в 2021 году и получил название ГОСТ Р 59895-2021 - «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология». Введен в эксплуатацию 03.01.2022 года. Данный документ регулирует используемые технологии в области искусственного интеллекта, применяемые в образовании, терминологию и общие положения.
Стандарт ГОСТ Р 59895-2021 - «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология» состоит из нескольких разделов:
1 Раздел определяет область применения данного стандарта.
2 Раздел посвящен основной терминологии, применяемой при использовании технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе.
2.1 Регламентирует понятия и термины, касающиеся самого определения искусственного интеллекта.
2.2 Определяет главные элементы, касающиеся образовательного
процесса, образовательной программы, обязанности педагога и т.д.
2.3 Регламентирует термины и понятия, возникающие в процессе использования технологий искусственного интеллекта в образовании.
3 Раздел описывает основные технологии ИИ, используемые в образовательном процессе [1].
В связи с тем, что именно технологии искусственного интеллекта чаще используются при проведении образовательного процесса, рассмотрим подробно допустимые технологии искусственного интеллекта в области образования согласно стандарту [1].
Технологии компьютерного зрения, применяемые в искусственном интеллекте, используются для мониторинга процесса обучения клиентов для эффективности обучения учащихся, контроль за их психическим и физическим состоянием. Также применяется для перевода рукописного текста в распознаваемый для компьютерных систем. Для реализации адаптированной системы обучения для учащихся с нарушением слуха.
Технологии обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи используются для следующих функций. Для перевода в распознаваемый компьютерными системами текст голосовых команд во время учебного процесса. Для автоматического контроля выполнения устных заданий, эссе, сочинений, и изложений. Для перевода текста в голосовую обработку для учащихся с нарушением зрительных функций.
Технологии интеллектуальной поддержки для принятия решений применяются для следующих целей. Для автоматизации процесса подготовки образовательных работников посредством рекомендательной адаптированной системы методических материалов. Для автоматического подбора рекомендательной учебной литературы для самостоятельного обучения учащихся. Для формирования обратной связи между преподавателем и учащимся для регулирования и внесения изменений в программу обучения персонально для каждого ученика.
Развитие стандарта искусственного интеллекта в области образования - это необходимый процесс для эффективного развития высокотехнологичной отрасли в сфере образования России. Программа имеет определенные перспективы развития. Уже принята программа развития стандартизации в области искусственного интеллекта в период 2021-2024 годов Министерством экономического развития России.
Современные тенденции развития общества и всех направлений деятельности предъявляет требования к совершенствованию искусственного интеллекта - он должен быть более разумен и эмоционален, с целью понимания когнитивных процессов в конкретных ситуациях и управления ими. Это достигается путем повышения качества его последовательной обучаемости.
А это в свою очередь требует чёткой формулировки всех понятий в области технологий искусственного интеллекта путем его стандартизации. Без наличия стандарта невозможно внедрение ИИ в образование. Это связано с наличием недостоверных, не полных и не точных данных, используемых в образовательном процессе, непрозрачности и определенных предубеждений в написанных разработчиками алгоритмах, что может повлиять на результат принятия решений с использованием технологий искусственного интеллекта.
Работа выполнена в рамках Соглашения о предоставлении гранта в форме субсидий из федерального бюджета на осуществление государственной поддержки создания и развития научных центров мирового уровня, выполняющих исследования и разработки по приоритетам научно-технологического развития" от 20 апреля 2022 года №075-15-2022-311
Список литературы
1. ГОСТ Р 59895-2021. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология. М., 2022. 12 с.
2. В России появятся стандарты в области искусственного интеллекта. [Электронный ресурс]. URL: https://www.economy.gov.ru/material/news/v rossii poyavyatsya standarty v oblasti iskusstvennog o intellekta.html (дата обращения: 12.04.20122).
3. Искусственный интеллект в образовании: перспективы применения в России. [Электронный ресурс]. URL: https://trends.rbc.ru/trends/education/5d6beaea9a7947a1c1fe9152 (дата обращения: 22.05.2022).
4. Брызгалина Е.В. Искусственный интеллект в образовании. Анализ целей внедрения // Человек. 2021. Т. 32. № 2. С. 9-29. DOI 10.31857/S023620070014856-8. EDN KNCXEG.
5. Куприков Н.М., Башкирова Е.А. Вопросы стандартизации в сфере искусственного интеллекта // Компетентность. 2022. № 3. С. 14-18. DOI 10.24412/1993-8780-2022-3-14-18. EDN AOOGRP.
6. Куприков Н.М. Искусственный интеллект как объект стандартизации // Евразийский юридический журнал. 2021. № 10(161). С. 498-499. EDN KCWQUY.
7. Кустова С.Д., Фирсова С.А. Искусственный интеллект в сфере управления проектами // Трансформация экономики и управления: новые вызовы и перспективы: сборник статей и тезисов докладов Международной научно-практической конференции студентов и магистрантов. Санкт-Петербург: ООО «Скифия-принт», 2021. С. 30-36. EDN LVSNPQ.
8. Киричек К.А., Потехина Е.В. Цифровая трансформация образования как средство повышения конкурентоспособности педагогических кадров // Мир науки, культуры, образования. 2021. № 4(89). С. 67-68. DOI 10.24412/1991-5497-2021-489-67-68. EDN KQOTCY.
9. Подуфалов Н.Д. О проблемах разработки и применения цифровых и сетевых технологий в образовании // Педагогика. 2022. Т. 86. № 3. С. 17-32. EDN VIUWYU.
Шкодырев Вячеслав Петрович, д-р техн. наук, профессор, директор, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Высшая школа киберфизических систем и управления Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого,
Куприков Никита Михайлович, канд. техн. наук, доцент, [email protected]. ru, Россия, Санкт-Петербург, Высшая школа киберфизических систем и управления Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, старший научный сотрудник Института 9 МАИ (НИУ),
Башкирова Елена Алексеевна, ассистент, cst@icc. spbstu. ru, Россия, Санкт-Петербург, Высшая школа киберфизических систем и управления Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
STANDARDIZATION ISSUES AND THE RELATIONSHIP BETWEEN EDUCATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
V.P. Shkodyrev, N.M. Kuprikov, E.A. Bashkirova 86
Currently, in the era of digitalization of all spheres of activity, new technologies and intelligent informatization are increasingly developing. Increasing the amount and volume of transmitted information, information _ flows and data required_ for analysis and decision-making requires the use of artificial intelligence technologies. Because it is impossible to solve problems that are limited or depend on a large number of variables. The field of education also does not stand still and the introduction of digitalization into the educational process at all its stages entails the use of artificial intelligence technologies. This is primarily due to the improvement of the educational process and the spread of software platforms based on big data and neural learning. The standard in the _ field of artificial intelligence is very important due to the wide distribution and implementation of artificial intelligence products in various _ fields. The spread of artificial intelligence implies the formation of a security system for its distribution and use.
Key words: artificial intelligence, education, standard, terminology, artificial intelligence technologies.
Vyacheslav Petrovich Shkodyrev, doctor of technical sciences, professor, director, [email protected], Russia, St. Petersburg, Higher School of Cyber-Physical Systems and Control Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,
Kuprikov Nikita Mikhailovich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, St. Petersburg, Higher School of Cyberphysical Systems and Management of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Senior Researcher at the Institute of 9 MAI (NRU),
Bashkirova Elena Alekseevna, docent, [email protected], Russia, St. Petersburg, Higher School of Cyberphysical Systems and Management of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
УДК 303.732.4; 519.816, 519.85 DOI: 10.24412/2071-6168-2022-7-87-91
АЛГОРИТМ ФОРМИРОВАНИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ МНОЖЕСТВА ПАРЕТО
ДЛЯ РАНЖИРОВАНИЙ
А.А. Даничев, А.И. Карнаухов, С.И. Затенко, Н.В. Меламед, В.А. Соколова, А.А. Ореховская
В статье решается задача формирования множества Парето для ранжирований. Использованы битовые операции. Предложены эффективные алгоритмы формирования и визуализации множества Парето в виде одной матрицы.
Ключевые слова: множество Парето, порядковая шкала, бинарные отношения.
Математический аппарат бинарных отношений используют при обработке экспертной информации в случаях, когда выполнить количественное сравнение объектов затруднительно или невозможно [1-6].
Пусть экспертная информация представлена упорядочением объектов в порядке их предпочтения (ранжированиями). Упорядочение называется ранжированием, если указан только номер места объекта в упорядочении (например, сообщаются места спортсменов в соревновании без указания их конкретных достижений).
Формализация понятия ранжирования связано, как известно [1], с понятием отношения на множестве. Пусть задано множество элементов A = {ai, ..., am}. Множество всех пар вида (ai, aj), с элементами а,ЕА и О/бА, образует декартово произведение АхА. Любое подмножество Р декартова произведения А хА называется бинарным отношением на множестве элементов А. Строгое ранжирование является отношением частичного порядка (т.е. оно рефлексивно, антисимметрично, транзитивно). Не строгое ранжирование — это отношение линейного порядка (отношение частичного порядка, обладающее свойством связности).
87
