Определение характеристик рефлексии участников образовательного процесса с помощью средств искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы . Инструменты коммуникации на основе искусственного интеллекта, такие как чат-боты, голосовые помощники, диалоговые тренажеры, уже начинают применяться в образовании. Однако эффект от их использования практически не изучен в связи с их новизной и недостаточностью соответствующего практического опыта. Рассматривается подход к коммуникации на основе средств искусственного интеллекта, используемых для определения характеристик рефлексии участников образовательного процесса, а также проводится сравнение результатов подобных процедур, осуществленных с помощью специальных систем искусственного интеллекта и экспертной оценки. Методология. Проанализированы возможности коммуникативных симуляций на базе средств искусственного интеллекта для определения характеристик рефлексии. Разработаны характеристики рефлексии на материале коммуникативных процессов, а также процедуры для ее дистанционной оценки с помощью симуляций и очной процедуры с помощью экспертной оценки в образовательном процессе. Экспериментальное исследование проведено в рамках образовательной программы и конкурса участников волонтерского движения. Участники эксперимента - 65 волонтеров, школьников и студентов. Статистическая обработка результатов выполнена с помощью критерия Пирсона. Результаты. Выявлена слабая корреляция между определением характеристик рефлексии, осуществленным с помощью симуляций, и определением с помощью экспертной оценки. Заключение. Выдвинуты предположения об усовершенствовании подходов к определению характеристик рефлексии участников образовательного процесса с помощью симуляций на основе искусственного интеллекта для повышения точности результатов как с точки зрения организации процедуры, так и с точки зрения совершенствования алгоритмов искусственного интеллекта.

Об авторах

Вадим Валерьевич Гриншкун

Российский университет дружбы народов

Email: vadim@grinshkun.ru
ORCID iD: 0000-0002-8204-9179

академик Российской академии образования, доктор педагогических наук, профессор, профессор кафедры информационных технологий в непрерывном образовании

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Софья Ильинична Дрейцер

Московский городской педагогический университет; ООО «Цереврум»

Автор, ответственный за переписку.
Email: dreitsersi562@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0001-8549-1627

аспирант, департамент информатизации образования, Институт цифрового образования, Московский городской педагогический университет; педагогический дизайнер, ООО «Цереврум»

Российская Федерация, 129226, Москва, 2-й Сельскохозяйственный пр-д, д. 4; Российская Федерация, 121205, Москва, б-р Большой, д. 42, стр. 1

Список литературы

  1. Dobrica VP, Goryushkin EI. The use of an intelligent adaptive platform in education. Auditorium. 2019;(1):1-7. (In Russ.)
  2. Krechetov IA, Romanenko VV. Artificial intelligence in education: the implementation of adaptive learning based on educational analytics. Modern Education: Improving the Competitiveness of Universities: Proceedings of the International Scientific and Methodological Conference. 2021;(2):77-84 (In Russ.)
  3. Chetyrbok PV, Shostak MA. Adaptive learning using artificial intelligence in distance education. In: Makoveichuk KA. (ed.) Information Systems and Technologies in Modeling and Management: Proceedings of the V International Scientific and Practical Conference (Yalta, 20-22 May 2020). Yalta: Arial Publ.; 2020. p. 461-464 (In Russ.)
  4. Prokhorova MP, Mineeva OA, Blagodinova VV. Studying the attitude of university students to the digitalization of education. World of Science. Pedagogy and Psychology. 2020;8(2):1-9. (In Russ.)
  5. Starichenko, B.E. Digitalization of education: realities and problems. Pedagogical Education in Russia. 2020;(4):16-26. (In Russ.)
  6. Alekseev NG. Designing the conditions for the development of reflective thinking (Ph.D. thesis). Moscow; 2002. (In Russ.)
  7. Karpov AV. Psychology of reflexive mechanisms of activity. Moscow: Institute of Psychology; 2004. (In Russ.)
  8. Shchedrovitsky GP. Communication, activity, reflection. Study of Verbal and Mental Activity. Almaty: Kazakhstan Pedagogical Institute; 1974. p. 12-28 (In Russ.)
  9. Drigas A, Mitsea E. The 8 pillars of metacognition. International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2020;15(21):162-178. http://doi.org/10.3991/ijet.v15i21.14907
  10. Sizikova TE. Meta-model of reflection within the framework of meta-ontology. Siberian Journal of Psychology. 2018;(68):1-26. (In Russ.)
  11. Alekseev NG. Design and reflective thinking. Development of Personality. 2002;(2):85-102. (In Russ.)
  12. Obidina TV. The development of reflection and the manifestation of conformal tendencies in interpersonal relations among modern boys and girls. World of Science. Pedagogy and Psychology. 2018;(5):1-8. (In Russ.)
  13. Anistrenko TG. Social reflection: a transdisciplinary approach. Humanitarian, Socio-Economic and Social Sciences. 2016;(8-9):1-9. (In Russ.)
  14. Anikina VG, Lagutin AV. The Reflexive aspect of the perception of each other by the subjects of the conflict. Psychological Science and Education. 2022;27(1):104-120. (In Russ.) http://doi.org/10.17759/pse.2022270109
  15. Fisher R, Ury W. Getting to yes: negotiating agreement without giving. Moscow; 1992. (In Russ.)
  16. Khasan BI, Sergomanov PA. Psychology of conflict and negotiations. Moscow: Academiya Publ.; 2004. (In Russ.)
  17. Koval MV, Dontsov AI. Psychological features of manifestation of reflection during negotiations. Bulletin of TSU. 2008;(11):188-191. (In Russ.)
  18. González-Calatayud V, Prendes-Espinosa P, Roig-Vila R. Artificial intelligence for student assessment: a systematic review. Applied Sciences. 2021;11(12):5467 http://doi.org/10.3390/app11125467
  19. Vysotskaya P, Zabelina S, Kuleshova J, Pinchuk I. Using the capabilities of artificial intelligence in the development of reflection skills. E3S Web of Conferences. 2020;210(2):22035. http://doi.org/10.1051/e3sconf/202021022035
  20. Ryzhova NE. Assessment center. Step by step. Development and implementation navigator. Accent Graphics Communications; 2015. (In Russ.)
  21. Spencer LM, Spencer SM. Competencies at work. Moscow: Hippo Publ.; 2005. (In Russ.)

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».