Designing the trajectories of variant teaching of the basics of artificial intelligence in the school course of computer science taking into account the possibilities of project-research and extracurricular activities

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Problem statement . The mandatory study of the basics of artificial intelligence and data analysis in general education course of informatics is a significant innovation that requires adjusting methodological system of teaching informatics at school. The article presents the results of research on the problem of designing trajectories of variant teaching of the basics of artificial intelligence and data analysis in the course of computer science of basic general and secondary general education in accordance with the requirements of the updated FSES of general education on the basis of current methodological approaches, taking into account the possibilities of project-research and extracurricular activities. Methodology. Theoretical methods of research were used: analysis of scientific publications on the subject of artificial intelligence and data analysis, analysis and comparison of materials of foreign educational standards of different levels of education, review of domestic practices of implementation of the results of pedagogical research on the methodology of teaching computer science on the basis of integrative methodological approach. Results. On the basis of the proposed components of the methodology of teaching artificial intelligence basics and data analysis, the possibilities of designing different learning trajectories in accordance with personal requests of participants of educational relations, as well as for the rational use of resources of the information educational environment of the organization in the implementation of basic educational programs of general education are shown. Conclusion. Designing trajectories of variant teaching of the basics of artificial intelligence in the school course of computer science, taking into account the possibilities of project-research and extracurricular activities, allows to optimize needs of students and resources of educational organizations.

Авторлар туралы

Sergey Karakozov

Moscow Pedagogical State University

Email: sd.karakozov@mpgu.su
ORCID iD: 0000-0001-8151-8108
SPIN-код: 7462-2637

Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Director of the Institute of Mathematics and Informatics

1 Malaya Pirogovskaya St, Moscow, 119435, Russian Federation

Nadezhda Samylkina

Moscow Pedagogical State University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: nsamylkina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0797-5532
SPIN-код: 5599-8846

Doctor of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Professor at the Department of Theory and Methodology of Informatics Education, Institute of Mathematics and Informatics

1 Malaya Pirogovskaya St, Moscow, 119435, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Samylkina NN. Organization of advanced training in informatics on the basis of integrative approach: monograph. Moscow: Moscow Pedagogical State University; 2020. (In Russ.)
  2. Grigoriev SG, Kalinin IA, Samylkina NN. The task system for the first All-Russian Olympiad in artificial intelligence for schoolchildren. Informatics and Education. 2022;37(3):12–20. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-3-12-20
  3. Roy D, Dutta M. A systematic review and research perspective on recommender systems. Journal of Big Data. 2022;9. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00592-5
  4. He Q, Li X, Cai B. Graph neural network recommendation algorithm based on improved dual tower model. Scientific Reports. 2024;14. https://doi.org/10.1038/s41598-024-54376-3
  5. Broussard M. Artificial intelligence: limits of the possible. Trans. from English by Arye E. Moscow: Alpina non-fiction; 2020. (In Russ.)
  6. Kornev MS. History of Big Data: dictionaries, scientific and business periodicals. Bulletin of Russian State University for Humanities. Series: History. Philology. Cultural Studies. Oriental Studies. 2018;1(34):81–85. (In Russ.) https://doi.org/10.28995/20736355-2018-1-81-85
  7. Salij VV, Kuharenko LV, Ishchenko OV. Digital transformation of the economy and implementation of big data storage in company infrastructure. Bulletin of the Academy of Knowledge. 2021;3(44):208–214. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2304-61392021-11240
  8. Menshchikov AA, Perfilyev VE, Fedosenko MYu, Fabziev IR. The main problems of using Big Data in modern information systems. Stolypin’s Bulletin. 2022;1:316–329. (In Russ.)
  9. Egorov VB. Some issues of software-defined datacenters. Systems and Means of Informatics. 2020;30(2):103–112. (In Russ.) https://doi.org/10.14357/08696527200210
  10. Samylkina NN, Salakhova AA. Teaching the basics of artificial intelligence and data analysis in the course of computer science at the level of secondary general education: monograph. Moscow: Moscow Pedagogical State University; 2022. (In Russ.) https://doi.org/10.31862/9785426310643
  11. Levchenko IV, Sadykova AR, Merenkova PA. A model of variant teaching for basic school students in the field of artificial intelligence. Informatics and Education. 2024;39(2):16–24. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2024-39-2-16-24
  12. Lee SJ, Kwon K. A systematic review of AI education in K-12 classrooms from 2018 to 2023. Topics, strategies, and learning outcomes. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024;6. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100211
  13. Hazzan O, Ragonis N, Lapidot T. Data science and computer science education. In: Guide to teaching computer science: An activity-based approach. 3rd ed. Springer; 2020. p. 95–117. https://doi.org/10.1007/978-3-030-39360-1_6
  14. Foundations of data science for students in grades K-12: Proceedings of a workshop. Washington: National Academies Press; 2023. https://doi.org/10.17226/26852
  15. Israel-Fishelson R, Moon PF, Tabak R, Weintrop D. Preparing students to meet their data: an evaluation of K-12 data science tools. Behaviour & Information Technology. 2023;1–20. https://doi.org/10.1080/0144929X.2023.2295956
  16. Tkach TV. Machine learning and Big Data processing in a modern school. Informatics in School. 2020;7(160):25–29. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/2221-19932020-19-7-25-29

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
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».