Reviewing Learning and Teaching Content in the Scope of Artificial Intelligence: for Humanities and Social Sciences Majors

Capa

Citar

Resumo

Social progress is largely determined by the degree to which digital reality is mastered by society as well as by the development and implementation of innovative technologies related to the use of artificial intelligence. Of particular relevance are issues related to the training of a new generation of specialists, who will be able not only to harmoniously fit into the current digital contexts of social life but also purposefully improve, develop and transform their professional digital tools. It is required to set and solve the tasks of developing students’ competences at a high-quality level, which implies pedagogical specification of the modern educational content. The aim of the study is to elaborate a didactic apparatus for revising the modern educational content for students majoring in the humanities and social sciences, taking into account the current contexts of professional activity in digital reality. The authors have formulated a hypothesis that, in order to prepare humanities students to solve the ever more complex tasks of professional activity and communication in digital reality, it is necessary to update the educational content on an interdisciplinary basis, bringing it into line with the digital contexts of professional activity in this field and introducing a new content outline. This can be done if the following tasks are solved: (1) to define the current areas of work of a specialist in the humanities and social sciences in digital reality and, on this basis, create a digital profile for such a specialist, i.e., an invariant set of tasks relevant in the context of digitalization as well as the corresponding competences; (2) to determine a set of disciplines that have the greatest potential for implementing the digital profile of such a specialist; (3) to substantiate the project of changes in the educational content for students majoring in the humanities and social sciences; and (4) to conduct an experimental test of the draft changes in this educational content. The nominal data comparison method, namely the McNemar test, was used. The solution of the above tasks allowed us: in theoretical terms, to lay the conceptual foundations for selecting the actual educational content for students majoring in the humanities and social sciences in digital reality and, in practical terms, to propose specific tools for updating the subject content. The obtained results confirmed the hypothesis of the study and ways to update the educational content on an interdisciplinary basis, taking into account the current contexts of the professional activity in the social and humanitarian sphere in digital reality.

Sobre autores

Lyudmila Yarotskaya

Moscow State Linguistic University

Autor responsável pela correspondência
Email: lvyar@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0001-6539-3085
Código SPIN: 8449-4835

Dr. Sci. (Pedagogy), Associate Professor, Head of the Department of Psychology and Pedagogical Anthropology, Institute of Humanities and Applied Sciences

38 Ostozhenka St, bldg 1, Moscow, 119034, Russian Federation

Daria Aleinikova

Moscow State Linguistic University

Email: festabene@mail.ru
ORCID ID: 0000-0001-5397-7999
Código SPIN: 8595-0774

Ph.D. in (Pedagogy), Associate Professor at the Department of Linguistics and Professional Communication in the Field of Law, Institute of International Law and Justice

38 Ostozhenka St, bldg 1, Moscow, 119034, Russian Federation

Bibliografia

  1. Ashton, H. (2022). Definitions of intent suitable for algorithms. Artificial Intelligence Law. Retrieved August 3, 2022, from https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10506-022-09322-x.pdf
  2. Bach, P., Chernozhukov, V., Kurz, M.S., & Spindler, M. (2022). DoubleML - an object-oriented implementation of Double Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 23(53), 1-6. https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.09603
  3. Bakker, D., Kazantzis, N., Rickwood, D., & Rickard, N. (2018). Development and pilot evaluation of smartphone-delivered cognitive behavior therapy strategies for moodand anxiety-related problems: MoodMission. Cognitive and Behavioral Practice, 25(4), 496-514. https://doi.org/10.1016/j.cbpra.2018.07.002
  4. Bezboruah, T., & Abhijit, B. (2020). Artificial intelligence: The technology, challenges and applications. Transactions on Machine Learning and Artificial Intelligence, 8(5), 44-51. https://doi.org/10.14738/tmlai.85.8956
  5. Chen, H., Chen, J., & Ding, J. (2021). Data evaluation and enhancement for quality improvement of machine learning. IEEE Transactions on Reliability, 70(2), 831-847. https://doi.org/10.1109/tr.2021.3070863
  6. Feuerriegel, S., Shrestha, Y.R., von Krogh, G., & Zhang, C. (2022). Bringing artificial intelligence to business management. Nature Machine Intelligence, 4(7), 611-613. https://doi.org/10.1038/s42256-022-00512-5
  7. Gratzer, D., & Goldbloom, D. (2020). Therapy and e-therapy - preparing future psychiatrists in the era of apps and chatbots. Academic Psychiatry, 44(2), 231-234. https://doi.org/10.1007/s40596-019-01170-3
  8. Halal, W., Kolber, J., & Davies, O. (2016). Forecasts of AI and future jobs in 2030: Muddling through likely, with two alternative scenarios. Journal of Futures Studies, 21(2), 83-96. https://doi.org/10.6531/JFS.2016.21(2).R83
  9. Ilf, I., & Petrov, E. (2000). The twelve chairs. Moscow: Vagrius Publ. (In Russ.)
  10. Khomyakova, N.P., & Verbitskii, A.A. (2015). A new direction of linguodidactics: Contextual teaching of a foreign language of a specialty. Saarbrücken: Palmarium Academic Publishing. (In Russ.)
  11. Kosov, M.E. (2019). LegalTech market: Overview and prospects. International Journal of Civil and trade Law, (2), 19-29. (In Russ.)
  12. Kotsoglou, K.N. (2020). Proof beyond a context-relevant doubt. A structural analysis of the standard of proof in criminal adjudication. Artificial Intelligence and Law, 28(1), 111-133. https://doi.org/10.1007/s10506-019-09248-x
  13. Levin, B.A., Piskunov, A.A., Poliakov, V.Yu., & Savin, A.V. (2022). Artificial intelligence in engineering education. Higher Education in Russia, 31(7), 79-95. (In Russ.) https://doi.org/10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95
  14. Mohtaj, S., & Asghari, H. (2022). A corpus for evaluation of cross language text re-use detection systems. Journal of Information Systems and Telecommunication, 10(3), 169-179. https://doi.org/10.52547/jist.33583.10.39.169
  15. Nestik, T.A. (2017). Development of digital technologies and the future of psychology. Bulletin of the Moscow State Regional University (Psychology), (3), 6-15. (In Russ.) https://doi.org/10.18384/2310-7235-2017-3-6-15
  16. Pinchuk, A.N., & Tikhomirov, D.A. (2019). On the interaction of human and artificial intelligence: A new social reality in the minds of Moscow students. Znanie. Ponimanie. Umenie, (3), 85-97. (In Russ.) https://doi.org/10.17805/zpu.2019.3.8
  17. Remus, D., & Levy, F.S. (2016). Can robots be lawyers? Computers, Lawyers, and the Practice of Law. SSRN Electronic Journal. http://doi.org/10.2139/ssrn.2701092
  18. Sáez, C., Romero, N., Conejero, J.A., & García-Gómez, J.M. (2021). Potential limitations in COVID-19 machine learning due to data source variability: A case study in the nCov2019 dataset. Journal of the American Medical Informatics Association, 28(2), 360-364. https://doi.org/10.1093/jamia/ocaa258
  19. Suárez, L.E., Richards, B.A., Lajoie, G., & Misic, B. (2021). Learning function from structure in neuromorphic networks. Nature Machine Intelligence, 3(9), 771-786. https://doi.org/10.1038/s42256-021-00376-1
  20. Surden, H. (2019). Artificial intelligence and law: An overview. Georgia State University Law Review, 35(4), 1305-1337.
  21. Susskind, R., & Susskind, D. (2015). The future of the professions: How technology will transform the work of human experts. Oxford: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780198713395.001.0001
  22. Von Eschenbach, W.J. (2021). Transparency and the black box problem: Why we do not trust AI. Philosophy & Technology, 34(4), 1607-1622. https://doi.org/10.1007/s13347-021-00477-0
  23. Waisberg, N., & Hudek, A. (2021). AI for lawyers: How artificial intelligence is adding value, amplifying expertise, and transforming careers. Hoboken: Wiley.
  24. Yarotskaya, L.V. (2016). Foreign language and the formation of a professional personality (non-linguistic university). Moscow: Triumf Publ. (In Russ.)
  25. Yarotskaya, L.V., Aleĭnikova, D.V., & Bondarchuk, G.G. (2020). Linguistic and linguodidactic foundations for teaching foreign language professional communication to law students in the context of a conflict of legal cultures. Moscow: Triumf Publ. (In Russ.) https://doi.org/10.32986/978-5-93673-302-4-2020-11
  26. Yu, R., & Spina Alì, G. (2019). What's inside the black box? AI challenges for lawyers and researchers. Legal Information Management, 19(1), 2-13. https://doi.org/10.1017/s1472669619000021
  27. Zaharia, M.H. (2011). AI applications in psychology. In P. Vizureanu (Ed.), Expert Systems for Human, Materials and Automation (pp. 75-92). Rijeka: InTech. https://doi.org/10.5772/16620

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
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».