Искусственный интеллект как компонент инновационного содержания общего образования: анализ мирового опыта и отечественные перспективы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проблема и цель. Рассматривается мировой опыт внедрения искусственного интеллекта в систему образования школьников. Целью описываемого исследования является выявление особенностей рассмотрения искусственного интеллекта как компонента содержания образовательных систем в отдельных странах мира и возможных подходов к обучению основам искусственного интеллекта в российских школах. Методология. В процессе исследования был использован комплекс методов, таких как анализ информационных ресурсов и нормативных документов, обобщение и систематизация профессионально-педагогического опыта, рефлексия содержания сформированных знаний. Результаты. Выявлены особенности включения искусственного интеллекта в образовательные системы отдельных стран мира и обозначены различия в подходах к процессу обучения элементам искусственного интеллекта на содержательном и организационно-методическом уровнях. Результаты исследования позволили найти подходы к обучению учащихся российских школ основам искусственного интеллекта. Заключение. Показано, что вопрос включения искусственного интеллекта в образовательные системы различных государств находится в стадии разработки и проектирования, основанных на различных подходах. Выявлено, что сегодня искусственный интеллект чаще всего рассматривается как средство обучения школьников, а не как объект их изучения. Результаты проведенного исследования позволили предложить подходы к обучению основам искусственного интеллекта в общеобразовательной школе, реализация которых дают возможность адаптировать содержание учебного материала к возрастным особенностям школьников, определить системообразующие знания и умения, а также повысить эффективность профессиональной деятельности учителя информатики общеобразовательной школы.

Об авторах

Альбина Рифовна Садыкова

Московский городской педагогический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: albsad2008@yandex.ru

доктор педагогических наук, профессор кафедры информатики и прикладной математики

Российская Федерация, 127521, Москва, ул. Шереметьевская, 29

Ирина Витальевна Левченко

Московский городской педагогический университет

Email: ira-lev@yandex.ru

доктор педагогических наук, профессор, профессор кафедры информатики и прикладной математики

Российская Федерация, 127521, Москва, ул. Шереметьевская, 29

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».