В начале 2023 года одной из главных новостных тем стал прорывный успех различных моделей нейронных сетей, способных выполнять самые разнообразные творческие и интеллектуальные задачи. Крупнейшие ИТ-компании соревнуются друг с другом в гонке технологий искусственного интеллекта (ИИ), а эксперты из различных областей пытаются предсказать, как эти технологии изменят нашу жизнь. Однако сами технологии ИИ, включая нейронные сети, не являются чем-то принципиально новым. Еще в марте 2019 года на крупном международном мероприятии "Неделя обучения с использованием мобильных устройств", организованном под эгидой ЮНЕСКО, генеральный директор ЮНЕСКО Одри Азуле отметила: "Искусственный интеллект серьезно изменит сферу образования. Методы преподавания, способы обучения, доступ к знаниям и подготовка учителей претерпят революционные изменения". Организаторы мероприятия подчеркнули, что ИИ "имеет потенциал для ускорения достижения глобальных целей в области образования за счет снижения барьеров доступа к обучению, автоматизации процессов управления и оптимизации методов для улучшения результатов обучения".

В эпоху цифровизации и глобализации сфера образования претерпевает изменения, приобретая новые высокоинтеллектуальные оттенки, а именно внедрение различных фундаментальных цифровых инструментов, таких как нейронные сети, искусственный интеллект и другие. Образовательная система в России является важной составляющей развития нашего государства, что требует особого внимания к подготовке высококвалифицированных специалистов, обладающих необходимыми конкурентными преимуществами на рынке труда и готовых реализовать свой потенциал в цифровой экономике [10].

По словам Антона Немкина, в самом образовательном процессе ключевой областью внедрения ИИ до сих пор остается возможность автоматизации. Образовательный процесс иногда переполнен рутинными задачами, и в этом случае ИИ может стать эффективным помощником как для студентов, так и для преподавателей. Например, в плане поиска любой информации или проверки домашних заданий. Не нужно бояться таких технологий: это всего лишь еще один вспомогательный инструмент," - подчеркнул депутат.

Искусственный интеллект также имеет потенциал для значительного повышения эффективности и точности формирующего оценивания. Анализируя ответы студентов и предоставляя мгновенную обратную связь, ИИ может помочь учителям определить области, в которых студенты испытывают трудности, и скорректировать свои методы преподавания в соответствии с их потребностями. Более того, оценки на основе ИИ могут предоставлять данные в реальном времени об успеваемости студентов, позволяя учителям отслеживать прогресс и принимать обоснованные решения о преподавании.

Рассмотрение важности использования искусственного интеллекта в образовании обусловлено необходимостью разработки программ и инструментов для персонализации образовательного процесса с целью повышения качества и эффективности обучения. В последнее время часто можно услышать о проникновении искусственного интеллекта во все сферы человеческой деятельности, включая образование. В этом исследовании мы попытаемся разобраться, что это такое и как это повлияет на развитие общества и образования.

В общих чертах нейронные сети - это математическая модель, массивный вычислительный код, способный выдавать прогноз, решая заданную интеллектуальную задачу на основе оценки критериев заданного вопроса, анализируя огромное количество информации, баз данных, искусственный интеллект выдает наиболее реалистичный и правильный ответ. Преимущество нейронных сетей - их способность к обучению; они могут учиться самостоятельно, без прямого участия ИТ-специалиста в машинном обучении [5, 9].

Искусственный интеллект или машинное обучение в настоящее время активно используется в образовании, от проведения и проверки экзаменов до автоматического подбора материала для студентов в областях, где у них есть трудности в обучении, приглашая студента более осознанно углубиться в тему, повысить уровень знаний и способностей, анализируя успеваемость и продуктивность студента, корректировать его учебный план под постоянным и лояльным контролем "бесчувственной" машины [3]. Искусственный интеллект активно внедряется в учебный процесс, и становится очевидным, что масштабы использования этих сквозных технологий будут только увеличиваться с каждым годом.

Хотя искусственный интеллект имеет множество потенциальных преимуществ для образования, есть и некоторые недостатки, которые необходимо учитывать. Некоторые из преимуществ искусственного интеллекта в образовании включают:

• Повышение эффективности и точности оценки и обратной связи;
• Индивидуальное обучение для каждого студента;
• Доступность и удобство для студентов;
• Повышение вовлеченности и мотивации студентов.

Недостатки включают:

• Высокая стоимость внедрения и обслуживания;
• Зависимость от технологий и Интернета;
• Проблемы конфиденциальности;
• Возможность предвзятости в алгоритмах.

Одной из главных проблем искусственного интеллекта в высшем образовании является конфиденциальность и безопасность данных студентов. Поскольку алгоритмы искусственного интеллекта собирают и анализируют большие объемы данных студентов, важно обеспечить защиту этих данных от несанкционированного доступа и misuse. Другой проблемой искусственного интеллекта в высшем образовании является риск предвзятости и дискриминации. Алгоритмы искусственного интеллекта могут увековечивать существующие предубеждения в данных, что приводит к несправедливому и неравному обращению со студентами. Поэтому важно решать эти проблемы путем разработки систем искусственного интеллекта, которые являются прозрачными, подотчетными и беспристрастными.

Рассмотрим основные направления использования искусственного интеллекта в образовании на данный момент:

Автоматизация рутинных задач. У учителей всегда был большой пласт ответственности и объем работы со студентами на их плечах - мониторинг успеваемости, проверка стандартных заданий, уровень знаний и подготовка к занятиям. Такие рутинные задачи отнимают много времени от ценного учебного процесса в классе. Чтобы повысить эффективность и качество образования, теперь можно делегировать такую routine работу искусственному интеллекту.

Мы согласны, что человек никогда не обработает такой объем текста и другой информации, который потенциально может обработать искусственный интеллект. Также исключены человеческие ошибки, которые искусственный интеллект не может допустить. Сейчас много говорят о персонализации обучения. Внедряя технологии искусственного интеллекта в образовательную среду, можно создавать личные планы изучения каждой дисциплины при подготовке специалистов, а затем осуществлять контроль за деятельностью студентов. Это применение искусственного интеллекта в образовании становится возможным благодаря разработке учителями и психологами методов определения способностей, мотивации, силы воли и других показателей студентов, на основе которых строится индивидуальная учебная программа. Создание образовательных приложений и специализированного контента для студентов также способствует персонализации образовательного процесса. Этой функцией активно пользуются многие студенты и преподаватели [1]. Например, в преподавании иностранных языков в разных форматах с использованием одного приложения. Технология позволяет распознавать речь студента, анализируя построение предложений, лексику и грамматику, выдавая дополнительные задания аналогичного содержания для повторного закрепления материала. Эти приложения очень популярны благодаря тому, что становятся рутинной деятельностью в гаджетах для многих людей. Помимо изучения иностранных языков, технология применима ко всем предметам, и они уже начинают приобретать успех как среди студентов, так и среди преподавателей.

Искусственный интеллект способен собирать и анализировать большие объемы разрозненных данных, и в будущем получить общую картину ситуации из этого. Кроме того, искусственный интеллект способен предсказать его развитие на основе исходной точки и предложить варианты его корректировки в зависимости от запроса.

Персонализированное обучение - это способ разработки образовательного плана и его реализации, при котором студент является субъектом образовательного процесса с учетом его личностных особенностей. Для того чтобы повысить эффективность образовательного процесса с точки зрения персонализации, необходимо прибегать к возможностям искусственного интеллекта как для преподавателей, так и для самих студентов. Искусственный интеллект способен собирать и анализировать большие объемы разрозненных данных, и впоследствии получать общую картину ситуации из этого. Кроме того, искусственный интеллект способен предсказать его развитие на основе исходной точки и предложить варианты его корректировки в зависимости от запроса. Применительно к образовательному процессу искусственный интеллект способен выявлять определенные дисциплины и области этих дисциплин, в которых у студентов есть проблемы. Это помогает проанализировать ситуацию в заданный момент времени и выделить, где студенту нужна дополнительная помощь. Более того, в каждый последующий момент времени технология может определять необходимость уменьшения или увеличения объема этой помощи.

Эта концепция может помочь создать персонализированный путь обучения с учетом таких параметров, как: интерес к теме, психологическое состояние, способность воспринимать определенную информацию в определенный момент времени и т.д. В цифровую эпоху, помимо освоения профессиональных компетенций (hard skills), необходимо развивать мягкие навыки (soft skills). Постоянно увеличивающиеся объемы информации и знаний оказывают огромное влияние на человеческий мозг. Невозможно усвоить всю информацию, но искусственный интеллект может помочь с различными типами задач, позволяя студентам развивать критическое мышление и креативность.

Сегодня сквозные технологии могут стать отличными помощниками для сбора и фильтрации информации, которые помогут студентам учиться более эффективно, а учителям - улучшать качество учебного материала. Нейронные сети быстро приобретают интерес среди образовательных учреждений или платформ; анализируя деятельность студентов, искусственный интеллект способен механически выявлять слабые стороны их успеваемости по определенным дисциплинам, что, в свою очередь, указывает преподавателям на необходимость дополнительного вмешательства, а затем помощи в решении вопроса успеваемости студентов. Концепция внедрения искусственного интеллекта в процесс образования направлена на персонализацию системы, адаптацию к способностям студентов, а также мониторинг социальной составляющей, удобства и практичности использования [2, 4]. Искусственный интеллект также способен анализировать интересы студентов и предлагать им программы и курсы в соответствии с ними. Индивидуальный подход позволяет заинтересовать студентов в учебном процессе, а также контролировать самостоятельность выполнения заданий во время дистанционного обучения или самообучения [8].

Цифровой мир - это огромный поток информации, который человек не может обработать и проанализировать, поэтому пусть технология сделает это за него. Нейронные сети помогут справиться с рутиной преподавателей, проверкой тестов, курсовых работ, обширных домашних заданий. Возможность выявлять различные типы ошибок при написании текста, решении тестов, решении математических уравнений, даже сложных, является огромным открытием для сферы образования, а также очень полезным инструментом в руках учителя.

Еще одну проблему современного образования можно решить с помощью нейронных сетей - это профориентация, которая направлена не только на подготовку к выбору профессии, но и на помощь в самоопределении и последующем трудоустройстве выпускников. Анализ ответов на различные вопросы, по логической цепочке, выстроенной машиной, в результате дает подробную картину способностей и интересов человека. Это работает следующим образом - тестовая система, разработанная российской группой ведущих преподавателей различных областей, входными данными для нейронной сети являются результаты тех самых тестов, которые предлагаются студентам для прохождения. Представители научного сообщества хорошо осознают, что любая самообучающаяся цифровая программа - это постоянно меняющийся и совершенствующийся набор логических стандартов, и люди не всегда способны понять логику саморазвивающегося искусственного интеллекта. Научное сообщество также отмечает значительные изменения, происходящие в характере работы программ искусственного интеллекта. В частности, если в первоначальных программах результатом их работы были большие данные, но сами эти программы были пассивны, то на уровне самообучающихся цифровых систем большие данные начали управлять вариантами. И это означает увеличение непредсказуемости их работы, поскольку уже не программисты, а сами данные определяют, что делать дальше.

Как искусственный интеллект может помочь учителю?

Персонализация обучения: ИИ может помочь учителям создавать персонализированные учебные планы для каждого студента на основе их индивидуальных потребностей и способностей.

Автоматизация рутинных задач: ИИ может помочь учителям высвободить ценное время, автоматизируя рутинные задачи, такие как оценка тестов, проверка работ и подготовка учебных материалов.

Анализ данных: ИИ может анализировать данные об обучении, помогая учителям выявлять области, в которых студенты нуждаются в дополнительной поддержке, и предлагая стратегии для улучшения обучения. Это позволит прогнозировать образовательные результаты.

Разработка новых методов преподавания: ИИ может помочь учителям разрабатывать и тестировать новые методы преподавания на основе анализа больших объемов данных. Там, где человеческое внимание может подвести, ИИ будет работать строго по алгоритму, ничего не упуская.

Улучшение доступа к образованию: ИИ может помочь учителям создавать инновационные ресурсы, которые делают образование доступным для всех студентов.

В заключение важно отметить, что использование сквозных технологий, и в частности искусственного интеллекта и нейронных сетей, может привести к значительному улучшению эффективности обучения, формированию цифровой и информационной культуры студентов и персонализирует учебный процесс [7]. Кроме того, использование сквозных технологий позволит мониторить и корректировать образовательный процесс, что больше соответствует требованиям современного цифрового общества.

Теперь абитуриентам будет намного проще сделать выбор профессии при поступлении в учебные заведения, потому что машинные устройства анализируют только входную информацию, предоставленную самими студентами, не навязывая мнения общества, родителей и сверстников. Искусственный интеллект помогает оптимизировать учебные подходы в зависимости от потребностей и характеристик каждого студента. Это необходимость использования этой технологии в образовании для его персонализации.

Следует учитывать, что образование - это единство обучения и воспитания. Опыт показывает, что при современном уровне развития цифровых программ воспитательная составляющая образовательного процесса не может быть передана им, она остается за живым учителем. Следует учитывать, что образование - это единство обучения и воспитания. Опыт показывает, что при современном уровне развития цифровых программ воспитательная составляющая образовательного процесса не может быть передана им, она остается за живым учителем.

Следует также понимать, что искусственный интеллект - не единственная современная технология; он тесно переплетается с другими сквозными технологиями (большие данные, робототехника и сенсоры, интернет вещей, облачные технологии, технологии дополненной и виртуальной реальности, квантовые технологии, новые производственные технологии), применение которых является залогом успешной профессиональной деятельности всех участников образовательного процесса. Интеграция искусственного интеллекта в образование имеет потенциал революционизировать то, как мы учимся и преподаем. Искусственный интеллект может предоставить студентам персонализированный опыт обучения, точные и эффективные оценки, а также целенаправленную поддержку и обратную связь. Однако крайне важно учитывать потенциальные подводные камни искусственного интеллекта и обеспечивать его ответственное и этичное внедрение. Интеграция искусственного интеллекта в образование должна осуществляться с осторожностью, и должен быть достигнут баланс между его преимуществами и недостатками, чтобы обеспечить его пользу для студентов и системы образования в целом.

Педагоги не должны воспринимать ИИ как свою конкуренцию. Его главным недостатком можно считать отсутствие человеческого фактора. Он никогда не заменит "живого" общения и обучения с учителем. Кроме того, ИИ не обладает эмоциональным интеллектом; он не может грамотно мотивировать студентов, хвалить или делать выговор своевременно и уместно.

Но он способен стать отличным помощником в преподавании. Главное - не бояться и осваивать нейронные сети как новый инструмент для своих педагогических целей.