Defining the concepts of literacy and competences in artificial intelligence in the context of teacher education

封面

如何引用文章

全文:

详细

Problem statement. Improving the level of knowledge and skills in the field of artificial intelligence is becoming one of the significant tasks identified at the state level today. The development of such skills is also necessary for students of pedagogical specialties. Examined various approaches to defining competencies and literacy in the field of artificial intelligence at different stages of education. The basis for their study were Russian and foreign publications on this issue. Methodology . An analysis and systematization of articles devoted to competencies, literacy and professional training of future teachers in this area was carried out, and the relationships between these concepts and the concepts of digital competencies and digital literacy were established. Results . It is revealed that the formation of AI-competences in pedagogical education in Russia is considered in the framework of formation of digital competences or ICT-competences. The notion of AI-literacy, AI-competences and AI-competence is formulated, and the interrelations of these notions are defined. Conclusion . Definitions of AI literacy components, content and formation of AI competencies for future teachers are given.

作者简介

Olga Smyshliaeva

Minin Nizhny Novgorod State Pedagogical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: smyshlolga@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0543-1825
SPIN 代码: 1331-8538

Senior Lecturer, Department of Informatics and Information Technologies in Education

1 Ulyanova St, Nizhny Novgorod, 603005, Russian Federation

Marina Gruzdeva

Minin Nizhny Novgorod State Pedagogical University

Email: gru1234@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3013-3627
SPIN 代码: 7926-9458

Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Department of Service Technologies and Technological Education

1 Ulyanova St, Nizhny Novgorod, 603005, Russian Federation

参考

  1. Toktarova VI, Rebko OV. Digital competences of educators in the domain of artificial intelligence: model analysis and requirements. Information and education: frontiers of communication. 2023;(15):155–158. (In Russ.) EDN: CRADGT
  2. Evstigneev MN, Sysoev PV, Evstigneeva IA. The competence of a foreign language teacher inthe field of artificial intelligence. Foreign Languages at School. 2024;(3):90–96. (InRuss.) EDN: AUPRSP
  3. Pakhtusova NA, Uvarina NV. Updating the problem of future teachers’ readiness to use artificial intelligence technologies in the context of digitalization of education. World of Edu­cation – Education around the world. 2023;(4):216–223. (In Russ.) EDN: IPFSIG
  4. Long D, Magerko B. What is AI literacy? Competencies and design considerations. In:Bernhaupt R, Mueller F, Verweij D, et.al. (eds.) CHI’20: Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 25–30 April 2020, Honolulu, USA. New York: Association for Computing Machinery; 2020. p. 1–16. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
  5. AI competency framework for teachers. UNESCO, 2024. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
  6. K-12. AI curricula. A mapping of government-endorsed AI curricula. UNESCO, 2022. https://doi.org/10.54675/ELYF6010
  7. Uvarova NN, Vysotskaya TP, Saidov ZA. Analysis of domestic experience in the formation of competencies in the field of artificial intelligence among trainees. Problems of Modern Pedagogical Education. 2023;(79-1):332–336. (In Russ.) EDN: HKIYOE
  8. Sokolov NV. Assessment of statistical data between academic orientation and increasing the formation of competencies among bachelor students in the field of artificial intelligence. Pedagogical Education and Science. 2023;(2):53–58. (In Russ.) EDN: DASIFM
  9. Drobakhina AN, Slikishina IV. Preparing future teachers for the use of artificial intelligence systems in professional activities. Sibirskiy Uchitel. 2024;(1):24–28. (In Russ.) EDN: XZLNQJ
  10. Nurieva DR. The role of artificial intelligence technology in the structure of a teacher’s information competence. Naukosfera. 2024;(6):201–205. (In Russ.) http://doi.org/10.5281/zenodo.12166023 EDN: FCWVWI
  11. Boronenko TA, Fedotova VS. Forming ideas about artificial intelligence technology as acomponent of the digital competence of a computer science teacher. In: Kolomina MV, Ivashinenko EA. (eds.) Prospects and possibilities of using digital technologies in science, education and management: Proceedings of the All-Russian Scientific and Practical Conference, 21–23 April 2022, Astrakhan. Astrakhan: Tatishchev Astrakhan State University Publ.; 2022. p. 32–35. (In Russ.) EDN: WBJGFI
  12. Ayanwale MA, Adelana OP, Molefi RR, Adeeko Ol, Ishola AM. Examining artificial intelligence literacy among pre-service teachers for future classrooms. Computers and Education Open. 2024;6:100179. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100179
  13. Chiu ThKF, Ahmad Z, Ismailov M, Sanusi IT. What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them. Computers and Education Open. 2024;6:100171. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100171
  14. Sperling K, Stenberg C-J, McGrath C, Åkerfeldt A, Heintz F, Stenliden L. In search of artificial intelligence (AI) literacy in teacher education: a scoping review. Computers and Education Open. 2024;6:100169. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100169
  15. Sharikov AV. Digital literacy concepts: russian experience. Communications. Media. Design. 2018;3(3):96–112. (In Russ.) EDN: WCWGBC

补充文件

附件文件
动作
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».