On approaches to using neural networks as an object and a means of learning in primary and secondary school


Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Problem statement. The article analyzes scientific papers on the application of artificial intelligence in various fields of human activity and the use of neural networks in education. The problem that requires research is that such networks should be considered not only as an object for study, but also as a means of teaching schoolchildren. Methodology. In the course of the research, the author’s model of integrated use of neural networks as an object and a means of learning has been developed and tested. To determine the truth of the statements put forward, a pedagogical experiment based on the use of Pearson’s criterion χ2 was conducted in computer science classes of the school No. 293 in Moscow. Results. The paper shows the reasons for rapid development of neural networks. The methods and examples of their application in computer science lessons in primary and secondary school as well as examples of generating unreliable material are proposed. The examples of programs and neural networks for schoolchildren to work with multimedia materials are given. The stages of schoolchildren’s work are proposed using the example of the Kandinsky 3.1 neural network. The results of an experimental test of the effectiveness of using neural networks in preparing schoolchildren to work with the content of electronic publications are described. Conclusion. For the effective use of neural networks in teaching, it is recommended to consider them as an object of study, paying attention to the problem of reliability of generated material, threats and risks of constant use of neural networks by schoolchildren. When using such networks as a learning tool, it is necessary to explain the criteria on the basis of which a student will choose a neural network depending on existing tasks and interests.

Авторлар туралы

Natalia Ortina

A.T. Tvardovsky School No. 293

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: ortina@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0004-5534-350X
SPIN-код: 7704-3271

Computer Science Teacher

27 Yaroslavskaya St, Moscow, 129301, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Grigoriev SG, Grinshkun VV. On the development of the textbook “Informatization of Education”. Vestnik of Moscow City University. Series: Informatics and Informatization of Education. 2005;4:24–28. (In Russ.)
  2. Bosova LL, Bosova AYu. On the professional activities of computer science teachers in the conditions of digital transformation of education. Informatics in School. 2021;7(170):10–14. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/2221-1993-2021-20-7-10-14
  3. Alam A. Opportunities and concerns in the context of the use of artificial intelligence in education. In: Proceedings of 2021 International Conference on Computational Intelligence and Computing Applications, 26–27 November 2021, Nagpur, India. IEEE Press; 2021. https://doi.org/10.1109/iccica52458.2021.9697272
  4. Panova IV, Baran DD. On the possibility of studying the basics of artificial intelligence in a secondary school. In: Education in the digital age: experience, problems and prospects: Collection of Articles Based on the Materials of the International Scientific and Practical Conference of Teachers, Students, Postgraduates, Doctoral students and Interested Persons, 29 December 2021, Nizhny Novgorod. Nizhny Novgorod: Minin University; 2021. p. 29–34. (In Russ.)
  5. Shevchuk EV. The use of neural networks in the education system: problems and prospects. Information and Communication Technologies in Pedagogical Education. 2024;1(88):93–96. (In Russ.)
  6. Chernyshenko OV. The potential of artificial intelligence technologies in the modern educational system. Innovations in Education. 2024;1:95–101. (In Russ.)
  7. Petrenko TF, Levina NN. Artificial intelligence in education: challenges and prospects. Professional Communication: Topical Issues of Linguistics and Methodology. 2024;17-1:67–73. (In Russ.)
  8. Grinshkun VV, Shunina LA. Artificial intelligence in educational activities and teacher training: the need for research. In: Grinshkun VV. (ed.) Modern {digital} didactics. Vol. 2. Moscow: A-Prior LLC; 2023. p. 49–55. (In Russ.) https://www. elibrary.ru/item.asp?id=60046236
  9. Zaslavsky AA. Three ways of using neural networks in the educational process. In: Pedagogical innovation and continuing education in the XXI century: Collection of Scientific Papers of the II International Scientific and Practical Conference, 20 May 2024, Kirov. Kirov: Vyatka State Agrotechnological University; 2024. p. 512–514. (In Russ.)
  10. Filipova IA. Neural networks: application, issues of ethics and law. Bulletin of the South Ural State University. Series: Law. 2023;23(4):76–81. (In Russ.) https://doi.org/10.14529/law230411
  11. Nikishkina EV, Larin SE, Belash VYu. Neural networks and education: positive and negative sides, possibilities of use. Pedagogical Bulletin. 2024;32:54–58. (In Russ.)
  12. Shelengovsky PG, Gracheva DA. Artificial intelligence and copyright in modern conditions. Economy. Right. Society. 2023;8(3(35)):79–85. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2411-118X-2023-3-79-85
  13. Paskova AA. Foreign experience of using neural networks in the personalization of e-learning. Current Issues of Science and Education. 2022;2:19–21. (In Russ.)
  14. Puzankova LV, Zaitseva AA. Artificial intelligence as a means of teaching in a secondary school. Informatics and Applied Mathematics. 2023;29:103–106. (In Russ.)

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».