Формирование содержательных модулей для обучения искусственному интеллекту в основной школе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проблема и цель. Рассматривается проблема недостаточного содержательного обеспечения подготовки учащихся основной школы в области искусственного интеллекта (ИИ). Выявляются и описываются базовые дидактические элементы внутри содержательных модулей, а также устанавливаются внутрипредметные и межпредметные связи, реализуемые в ходе обучения элементам ИИ в основной школе. Методология. Использовался комплекс методов: анализ международного опыта (США, Китай, Англия, Германия, Израиль, Россия); анализ документов, определяющих требования к реализации основных образовательных программ; анализ учебников; исследование готовых программных решений, применимых в процессе обучения основам ИИ учащихся основной школы; рефлексия содержания полученного знания. Результаты. Определены возможности обучения в области ИИ учащихся, начиная с 5 класса, вне зависимости от наличия учебных часов, выделенных на обязательное обучение информатике, благодаря вариативности общего образования. Анализ учебников по информатике для основной школы показал, что обучение основам ИИ необходимо реализовывать с учетом внутрипредметных связей c информатикой. Такой подход позволит осуществить поддерживающую, расширяющую или пропедевтическую функции обучения элементам ИИ по отношению к основному курсу информатики. В процессе формирования содержательных модулей обучения элементам ИИ учащихся основной школы, начиная с 5 класса, были выделены дидактические элементы, освоение которых необходимо организовывать с учетом межпредметных связей с общеобразовательными дисциплинами. Содержание учебного материала в области ИИ должно осваиваться через наиболее целесообразные виды деятельности в контексте системно-деятельностного подхода, что позволит формировать личностно значимые знания и умения учащихся, развивать их творческие способности. Заключение. Обоснована целесообразность обучения элементам ИИ учащихся основной школы, начиная с 5 класса. Определены различные варианты включения в программу основной школы вопросов, связанных с основами ИИ, с учетом существующего опыта обучения школьников в области информатики.

Об авторах

Ирина Витальевна Левченко

Московский городской педагогический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: levchenkoiv@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1388-4269

доктор педагогических наук, профессор, профессор департамента информатики, управления и технологий, Институт цифрового образования

Российская Федерация, 127521, Москва, ул. Шереметьевская, д. 28

Полина Алексеевна Меренкова

Московский городской педагогический университет

Email: kukhtinapa@mgpu.ru

ассистент департамента информатики, управления и технологий, Институт цифрового образования

Российская Федерация, 127521, Москва, ул. Шереметьевская, д. 28

Список литературы

  1. Murphy RF. Artificial intelligence applications to support K-12 teachers and teaching: a review of promising applications, challenges, and risks. Santa Monica, CA: RAND Corporation; 2019. https://doi.org/10.7249/PE315
  2. Liu P., Si X. Predictions for the potential development of artificial intelligence in Chinese education. ICIEI 2018, June 30 – July 2, 2018, London, United Kingdom. London; 2018.
  3. Sperling А, Lickerman D. Integrating AI and machine learning in software engineering course for high school students. Innovation and Technology in Computer Science Education (ITiCSE), July 3–5, 2012, Haifa, Israel. Haifa, 2012. p. 244–249.
  4. Bosova LL, Bosova AYu. Informatics: a textbook for grade 6. Мoscow: BINOM. Laboratoriya znanii Publ.; 2013. (In Russ.)
  5. Semenov AL, Rudchenko TA. Informatics. Grade 5. Мoscow: Prosvyashchenie Publ.; 2019. (In Russ.)
  6. Levchenko IV. The main approaches to teaching the elements of artificial intelligence in the school informatics course. Informatics at School. 2019;(6):7–15. (In Russ.)
  7. Grigorev SG, Grinshkun VV, Levchenko IV, Zaslavskaya OYu. Draft model informatics program for basic school. Informatics and Education. 2011;(9):2–11. (In Russ.)
  8. Bosova LL, Bosova AYu. Informatics. Grades 7–9. Sample work program. Мoscow: BINOM. Laboratoriya znanii Publ.; 2016. (In Russ.)
  9. Levchenko IV. The content of teaching the elements of artificial intelligence in the school informatics course. Informatics and Education. 2020;(4(157)):3–10. (In Russ.)
  10. Levchenko IV, Abushkin DB, Kartashova LI. Module “Machine learning of artificial intelligence systems” in the general education course of informatics. MCU Journal of Informatics and Informatization of Education. 2020;(4):27–38. (In Russ.)
  11. Levchenko IV, Pavlova AE, Sadykova AR. Module “Introduction to Artificial Intelligence” in the general education course of informatics. MCU Journal of Informatics and Informatization of Education. 2020;(3):40–51. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».