Artificial intelligence as a component of innovative content of general education: analysis of world experience and domestic prospects

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Problem and goal. The article discusses the world experience of introducing artificial intelligence into the educational system of schoolchildren. The purpose of this study is to identify the features of the consideration of artificial intelligence as a component of the content of educational systems in individual countries of the world and possible approaches to teaching the basics of artificial intelligence in Russian schools. Methodology. In the research process, a set of methods was used: analysis of information resources and regulatory documents; generalization and systematization of professional and pedagogical experience; reflection of the content of the generated knowledge. Results. The features of the inclusion of artificial intelligence in the educational systems of individual countries of the world are revealed and differences in approaches to the process of teaching elements of artificial intelligence at the substantive and at the organizational and methodological levels are indicated. The results of the study made it possible to find approaches to teaching students of Russian schools the basics of artificial intelligence. Conclusion. It is shown that the issue of including artificial intelligence in the educational systems of various states is at the stage of development and design, which is based on various approaches. It was revealed that today, artificial intelligence is most often regarded as a means of teaching schoolchildren, and not as their object of study. The results of the study made it possible to propose approaches to teaching the basics of artificial intelligence in a general school.

About the authors

Albina R. Sadykova

Moscow City University

Author for correspondence.
Email: albsad2008@yandex.ru

doctor of pedagogical sciences, professor of the department of informatics and applied mathematics

29 Sheremetyevskaya St, Moscow, 127521, Russian Federation

Irina V. Levchenko

Moscow City University

Email: ira-lev@yandex.ru

doctor of pedagogical sciences, full professor, professor of the department of informatics and applied mathematics

29 Sheremetyevskaya St, Moscow, 127521, Russian Federation

References

  1. Levchenko IV. Formirovanie invariantnogo soderzhaniya shkol'nogo kursa informatiki kak ehlementa fundamental'noj metodicheskoj podgotovki uchitelej informatiki [Formation of the invariant maintenance of the school course of computer science as element of fundamental methodical preparation of teachers of computer science]. Bulletin of People’s Friendship University of Russia. Series: Informatization of Education. 2009;(3):61–64.
  2. Nacionalnaya strategiya razvitiya iskusstvennogo intellekta v Rossii na period do 2030 goda [National Strategy for the Development of Artificial Intelligence in Russia until 2030]: Decree of the President of the Russian Federation of 10 October 2019 No. 490. Available from: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335184 (accessed: 30.03.2020).
  3. K-12 Computer Science Framework. Available from: http://www.k12cs.org (accessed: 30.03.2020).
  4. Murphy RF. Artificial Intelligence Applications to Support K-12 Teachers and Teaching. A Review of Promising Applications, Opportunities, and Challenges. RAND Corporation; 2019. Available from: https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/perspectives/ PE300/PE315/RAND_PE315.pdf (accessed: 30.03.2020).
  5. V KNR poyavilsya pervyj shkol'nyj uchebnik po osnovam iskusstvennogo intellekta [The first school textbook on the basics of artificial intelligence appeared in the PRC]. RIА Novosti. 28.04.2018. Available from: https://ria.ru/20180428/1519657500.html (accessed: 30.03.2020).
  6. Shkol'niki i iskusstvennyj intellekt [Schoolchildren and artificial intelligence]. Available from: https://intalent.pro/article/shkolniki-i-iskusstvennyy-intellekt.html (accessed: 30.03.2020).
  7. Official website of the Ministry of Education and Training of North Rhine-Westphalia. Available from: https://www.schulministerium.nrw.de (accessed: 30.03.2020).
  8. Official website of the Real School Von-Fürstenberg-Realschule. Available from: http://rs-vonfuerstenberg.lspb.de (accessed: 30.03.2020).
  9. Official website of the School St. Michael. Available from: http://www.michaelsschule.de (accessed: 30.03.2020).
  10. 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) (pp. 244–249). 2012.
  11. Lapchik MP, Semakin IG, Henner EK. Metodika prepodavaniya informatiki [Methods of teaching informatics]. Moscow: Akademiya Publ.; 2001.
  12. Kalinin IA, Samylkina NN. Informatika [Informatics]. Moscow: BINOM. Laboratoriya znanii Publ.; 2013.
  13. Yasnitsky LN. Iskusstvennii intellekt. Elektivnii kurs [Artificial intelligence. Elective course]. Moscow: BINOM. Laboratoriya znanii Publ.; 2012.
  14. Akademiya iskusstvennogo intellekta dlya shkol'nikov [Artificial Intelligence Academy for schoolchildren]. Available from: http://contest.ai-academy.ru (accessed: 30.03.2020).
  15. Bosova LL, Samylkina NN. Sovremennaya informatika: ot robototekhniki do iskusstvennogo intellekta [Modern informatics: from robotics to artificial intelligence]. Informatika v shkole [Informatics in school]. 2018;8(141):2–5.
  16. Korzhuev AV, Babaskin VS, Sadykova AR. Pedagogicheskaya refleksiya kak komponent nepreryvnogo obrazovaniya prepodavatelya vysshej shkoly [Pedagogical reflection as a component of continuous education of a higher school teacher]. Vysshee obrazovanie v Rossii [Higher education in Russia]. 2013;(7):77–80.
  17. Korzhuev AV, Sadykova AR. Smyslovoj kontent pedagogicheskogo znaniya i problema ponimaniya [Semantic content of pedagogical knowledge and the problem of understanding]. Pedagogika [Pedagogy]. 2015;(9):10–17.
  18. Levchenko IV. Osnovnye podkhody k obucheniyu ehlementam iskusstvennogo intellekta v shkol'nom kurse informatiki [Basic approaches to teaching elements of artificial intelligence in the school course of informatics]. Informatika i obrazovanie [Informatics and Education]. 2019;(6):7–15.
  19. Levchenko IV, Sadykova AR, Abushkin DB, Mikhailyuk AA, Pavlova AE, Tamoshina ND. Elektivnyj kurs “Osnovy iskusstvennogo intellekta” [Elective course “Fundamentals of artificial intelligence”]. Moscow: Obrazovanie i informatika Publ.; 2019.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
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».