TOPICAL ISSUES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE EDUCATION SYSTEM

Татьяна Владимировна Пильгун; Елена Витальевна Пильгун

doi:10.36773/1818-1112-2024-135-3-126-129

Авторы

Татьяна Владимировна Пильгун Белорусский национальный технический университет https://orcid.org/0000-0001-6747-8904
Елена Витальевна Пильгун УО «Минский государственный лингвистический университет» https://orcid.org/0000-0003-1195-5403

DOI:

https://doi.org/10.36773/1818-1112-2024-135-3-126-129

Ключевые слова:

искусственный интеллект, система высшего образования, нейронные сети, самообучение, интеллектуальные технологии в образовании

Аннотация

Активное внедрение искусственного интеллекта в различных сферах общественной жизни способствует актуализации вопросов о роли системы образования в техническом и технологическом развитии нации. Цель системы высшего образования в современных условиях динамичного и высокотехнологического ритма – подготовка квалифицированных специалистов, способных и имеющих потребность реализовывать профессиональную деятельность в условиях работы с высокоинтеллектуальными технологиями. Для того чтобы определить, чему и как учить будущих специалистов, которые будут востребованными в отраслях экономики, ориентированных на использование искусственного интеллекта, необходимо понять какова сущность и функциональная роль искусственного интеллекта, а также систематизировать представление об использовании искусственного интеллекта в образовательном процессе.

Исследование исторической диалектики технологий искусственного интеллекта показывает, что искусственный интеллект совершенствовался поступательно, на ранних этапах своего развития зависел от технического и технологического уровня развития экономических систем. Понимание сущности и термина «искусственный интеллект» также происходило постепенно. Искусственным интеллектом часто называли обычные информационные и информационно-управляющие системы. Современное понимание сущности искусственного интеллекта, основанное на предыдущих и настоящих достижениях компьютерных наук, позволяет выделить основные признаки, характеризующие искусственный интеллект. Это – компьютерные сети, искусственные нейронные сети, базы данных (BIG DATA), способность интеллектуальной системы самообучаться.

Неизбежность внедрения искусственного интеллекта в национальную экономику и социальную жизнь общества приводит к закономерной необходимости трансформации процесса обучения в университетах, суть которой внедрение использования искусственного интеллекта в процесс обучения. Система высшего образования должна включать образовательные технологии, обеспечивающие будущим специалистам компетенции не только в рамках профессиональной подготовки, но и умения, навыки и потребность постоянного саморазвития с учетом инструментов искусственного интеллекта и тенденций развития мирового образовательного пространства.

Биографии авторов

Татьяна Владимировна Пильгун, Белорусский национальный технический университет

Кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры экономики и логистики, Белорусский национальный технический университет, г. Минск, Беларусь.

Елена Витальевна Пильгун, УО «Минский государственный лингвистический университет»

Кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры речеведения и теории коммуникации, УО «Минский государственный лингвистический университет», г. Минск, Беларусь.

Библиографические ссылки

Galán-Muros, V. Higher education contribution to national technological development / V. Galán-Muros, A. Blancas, B. L. Liu ; Gruppa podgotovki Vsemirnogo doklada po monitoringu obrazovaniya, Mezhdunarodnyj institut YUNESKO po vysshemu obrazovaniyu v Latinskoj Amerike i Karibskom bassejne // Unesko. – 2023. – DOI: 10.54676/PZAH9105.

Vysshee obrazovanie v Respublike Belarus' // Ministerstvo obrazovaniya Respubliki Belarus'. – URL: https://edu.gov.by/urovni-obrazovaniya/vysshee-obrazovanie/studentam (data obrashcheniya: 08.08.2024).

Selwyn, N. Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity / N. Selwyn. – Cambridge UK : Polity Press, 2019. – 160 p.

Still w (AI) ting for the automation of teaching: An exploration of machine learning in Swedish primary education using Actor‐Network Theory / K. Sperling, L. Stenliden, J. Nissen, F. Heintz // European Journal of Education. – 2022. – Vol. 57 (4). – P. 584–600. – DOI: 10.1111/ejed.12526.

Tuomi, I. The use of artificial intelligence (AI) in education / I. Tuomi // European Parliament, Policy Department for Structural and Cohesion Policies. – 2020. – P. 2–6. – Mode of access: https://bit.ly/3lCMotK (date of access: 19.10.2024).

Molenaar, I. Towards hybrid human-AI educational scenarios / I. Molenaar // European Journal of Education. – 2022. – Vol. 57 (4). – DOI: 10.1111/ejed.12527.

Biesta, G. J. J. Good Education in an age of measurement: Ethics, politics, democracy / Biesta, G. J. J. // Paradigm Publishers. Biesta GJ. Good education in an age of measurement: Ethics, politics, democracy. – Routledge, 2015. – 158 p.

Holmes W., Tuomi I. State of the art and practice in AI in education / W. Holmes, I. Tuomi // European Journal of Education. – 2022. – Vol. 57, Iss. 4. – P. 542–570. – DOI: 10.1111/ejed.12533.

Baker, M. J. The roles of models in artificial intelligence and education research: A prospective view / M. J. Baker // Journal of Artificial Intelligence and Education. – 2000. – Vol. 11(2). – P. 122–143.

Hakimi, L. The ethics of using digital trace data in education: A thematic review of the research landscape / L. Hakimi, R. Eynon, V. A. Murphy // Review of Educational Research. – 2021. – Vol. 91 (5). – P. 671–717. – DOI: 10.3102/00346543211020116.

ZHuravkov, M. A. Tekhnologii iskusstvennogo intellekta i intellektual'nye sistemy komp'yuternogo modelirovaniya i inzhenernyh raschetov. Vvodnyj kurs : ucheb. posobie / M. A. ZHuravkov ; BGU, Mekhanikomatematicheskij fak. – Minsk : BGU, 2024. – 177 s.

Negnevitsky, M. Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems / M. Negnevitsky. – 3d edition. – Addison Wesley Publisher, 2011. – 500 p.

Poole, D. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents 1st Edition / D. Poole, A. Mackworth. – Cambridge University Press, 2010. – 682 p.

Dzhon Makkarti: otkrytiya i nasledie sozdatelya termina «Iskusstvennyj intellekt». – URL: https://habr.com/ru/companies/itglobalcom/articles/741006 (data obrashcheniya: 01.10.2024).

Zakon Respubliki Belarus' ot 10 noyabrya 2008 g. № 455-Z "Ob informacii, informatizacii i zashchite informacii" (Nacional'nyj reestr pravovyh aktov Respubliki Belarus', 2008 g., № 279, 2/1552, stat'ya 1. – URL: https://multilang.pravo.by/ru/term/index/2639?langname=ru&page=1&type=3 (data obrashcheniya: 01.10.2024).

Ostrouh, A. V. Sistemy iskusstvennogo intellekta : monografiya / A. V. Ostrouh, N. E. Surkova // Lan' : elektronno-bibliotechnaya sistema. – 4-e izd., ster. – Sankt-Peterburg : Lan', 2024. – 228 s. – URL: https://e.lanbook.com/book/379988 (data obrashcheniya: 12.10.2024).

CHto predstavlyaet soboj iskusstvennyj intellekt?. – URL: https://www.sap.com/central-asia-caucasus/products/artificial-intelligence/what-is-artificial-intelligence.html (data obrashcheniya: 01.10.2024).

Rassel, Styuart. Artificial Intelligence. A Modern Approach / Stuart J. Russell, Peter Norvig. – Fourth Edition. – Hoboken : Pearson, 2021. – 1069 p. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Iskusstvennyjintellekt (data obrashcheniya: 08.08.2024).

Kruglikov, S. Kak v Belarusi razvivayutsya razrabotki iskusstvennogo intellekta i naskol'ko oni vygodny / Sergej Kruglikov. – URL: https://www.sb.by/articles/algoritmy-budushchego.html (data obrashcheniya: 05.08.2024).

Iskusstvennyj intellekt v vysshem obrazovanii. Forum. Pedagogicheskie vyzovy i perspektivy rossijskih universitetov. – URL: https://aiutmn.tilda.ws/forum (data obrashcheniya: 10.08.2024).