Вызовы генеративного искусственного интеллекта для системы высшего образования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы. Кратко рассмотрены теоретические и технологические вызовы использования генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в системе высшего образования РФ. Методология. Использованы системно-структурный и системно-деятельностный межнаучные подходы. Проведен контент-анализ и тематический мониторинг технологий генеративного ИИ, выявлены его конструктивные, когнитивные и педагогические особенности. Результаты. Проанализированы особенности генеративного ИИ. Цифровая трансформация образования показана через переосмысление ключевых ролей педагогов в цифровую эпоху в направлении образовательного инжиниринга и развития творческих компетенций студентов. Дана обобщенная характеристика вызовов генеративного ИИ по отношению к вузам. Представлены возможные пути идентификации и нейтрализации использования студентами генеративного ИИ при выполнении практических заданий. Предложены способы решения проблем использования генеративного ИИ для вузов: а) облачные вычисления и применение готовых моделей; б) сотрудничество с экспертами отрасли; в) использование междисциплинарных подходов; г) поощрение экспериментов, творчества и командообразование; д) обеспечение постоянной поддержки и наставничество; е) решение этических проблем использования генеративного ИИ в высшей школе. Заключение. Обосновано, что парадигма образовательного инжиниринга, включающая привлечение генеративного ИИ акцентирует внимание на развитии творческих проектировочно-конструкторских компетенций студентов и педагогов.

Об авторах

Андрей Игоревич Каптерев

Московский городской педагогический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kapterevai@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-2556-8028

доктор социологических наук, доктор педагогических наук, профессор, профессор департамента информатизации образования, Институт цифрового образования

Российская Федерация, 129226, Москва, 2-й Сельскохозяйственный пр-д, д. 4, корп. 1

Список литературы

  1. Kapterev AI. Cognitive management. Moscow: Rusains Publ.; 2019. (In Russ.)
  2. Hamedi SS, Madani AM, Jahed-Motlagh MR. A survey of digital twin technologies and applications in Industry 4.0. IEEE Access. 2020;8:101951-102011.
  3. Guo Y, Wang J, Zhang H. Digital twin-driven maintenance decision support system for industrial equipment. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2019;15(7):4298-4308.
  4. Mishra A, Yadav SS. Digital twins in manufacturing: a review. Procedia Manufacturing. 2021;48:1252-1258.
  5. Wang J, Chen Y, Zhang H. A smart factory modeling framework based on virtual reality and industrial Internet of Things. IEEE Access. 2019;7:139475-139484.
  6. Pan T, Yang Y, Li J. Research on 3D simulation of complex equipment maintenance. Journal of Physics: Conference Series. 2020;1649(1):012033.
  7. Kapterev AI. Representation of knowledge in information systems. Moscow: Book-expert; 2021. (In Russ.)
  8. Chiskidov SV, Simakov AI, Pavlicheva EN. Problems of integration of design solutions of information systems development tools. Bulletin of the Moscow State Pedagogical University. Series: Informatics and Informatization of Education. 2016;(3):98-103.
  9. Frolov YuV, Yakovlev VB, Seryshev RV, Volovikov SA. Business models, data analytics and digital transformation of an organization: approaches and methods. Moscow: Moscow City Pedagogical University; 2021. 176 p.
  10. Russell S. Human-compatible artificial intelligence. In: Muggleton S, Charter N. (eds.) Human Like Machine Intelligence. Oxford University Press; 2021. p. 3-23. https://doi.org/10.1093/oso/9780198862536.003.0001
  11. Gómez-Rodríguez A, De La Prieta F, Corchado JM, Bajo J. Ethical and social challenges in deep learning. Future Internet. 2020;12(2):36.
  12. Cui Z, Zhang H. Ethics of deep learning: a survey. IEEE Transactions on Big Data. 2021;7(3):872-891.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».