Актуализация содержания обучения студентов социально-гуманитарного профиля подготовки в контуре искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Общественный прогресс в значительной степени определяется уровнем освоения социумом цифровой реальности, разработкой и внедрением инновационных технологий, связанных с применением искусственного интеллекта. Актуальность приобретают вопросы подготовки нового поколения специалистов, способных не только гармонично вписаться в актуальные цифровые контексты жизни социума, но и целенаправленно совершенствовать, развивать, преобразовывать свой профессиональный цифровой инструментарий. Для этого необходимо формировать компетенции обучающихся на высоком качественном уровне, что предполагает педагогическую конкретизацию современного содержания обучения. Цель исследования - разработка дидактического аппарата для пересмотра современного содержания обучения студентов социально-гуманитарного профиля подготовки с учетом актуальных контекстов профессиональной деятельности в условиях цифровой реальности. Сформулирована гипотеза о том, что для подготовки студента-гуманитария к решению постоянно усложняющихся задач профессиональной деятельности и профессионального общения в условиях цифровой реальности необходимо актуализировать содержание обучения на междисциплинарной основе, приведя его в соответствие с цифровыми контекстами профессиональной деятельности специалиста такого профиля и представив новый контур содержания. Установлены актуальные направления работы специалиста социально-гуманитарного профиля в условиях цифровой реальности и создан цифровой профиль такого специалиста - инвариантный набор задач, актуальных в контексте цифровизации, и соответствующие ему компетенции. Определен комплекс дисциплин, обладающих наибольшим потенциалом в реализации цифрового профиля специалиста. Обоснован проект изменений в содержании обучения студентов социально-гуманитарного профиля подготовки. Проведена опытная проверка проекта изменений в содержании обучения. Использовался метод сравнения номинальных данных - критерий Мак-Немара. Решение поставленных задач позволило: в теоретическом плане - заложить концептуальные основания для отбора актуального содержания обучения студентов социально-гуманитарных направлений подготовки в условиях цифровой реальности, а в практическом отношении - предложить конкретные инструменты для актуализации предметного содержания. Полученные результаты подтвердили гипотезу исследования и пути актуализации содержания обучения на междисциплинарной основе с учетом актуальных контекстов профессиональной деятельности специалиста социально-гуманитарного профиля в условиях цифровой реальности.

Об авторах

Людмила Владимировна Яроцкая

Московский государственный лингвистический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: lvyar@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6539-3085
SPIN-код: 8449-4835

доктор педагогических наук, доцент, заведующая кафедрой психологии и педагогической антропологии, Институт гуманитарных и прикладных наук

Российская Федерация, 119034, Москва, ул. Остоженка, д. 38, стр. 1

Дарья Викторовна Алейникова

Московский государственный лингвистический университет

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

кандидат педагогических наук, доцент кафедры лингвистики и профессиональной коммуникации в области права, Институт международного права и правосудия

Российская Федерация, 119034, Москва, ул. Остоженка, д. 38, стр. 1

Список литературы

  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

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».