Роль искусственного интеллекта и цифровых технологий в высшем образовании

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В условиях цифровизации всех сфер жизни вопрос использования цифровых технологий и искусственного интеллекта в образовании становится особенно актуальным. Эффективность использования технологий в вузе во многом зависит от того, насколько совпадают мнения студентов и преподавателей при их выборе.

Цель – сопоставление мнений студентов и преподавателей вуза об эффективности цифровых технологий в профессиональном образовании.

Материалы и методы. Главный метод исследования – метод ранговой корреляции для изучения предпочтений цифровых технологий студентами и преподавателями. Кроме того, использован анализ научной литературы для составления перечня технологий, сравнительно-сопоставительный анализ для сравнения ответов испытуемых, метод беседы для выяснения причин рейтингов технологий, составленных участниками образовательного процесса.

Результаты. Предпочтения студентов и преподавателей в целом совпадают, что является показателем хорошего контакта между участниками образовательного процесса. Различия в предпочтениях студентов-гуманитариев и студентов IT-направления касаются оценки образовательных платформ и электронных учебников. Студенты IT-направления считают, что с появлением искусственного интеллекта роль электронных учебников снижается. Преподаватели английского языка и информатики в качестве эффективных выбирают одинаковые технологии: образовательные платформы, электронные учебники, мобильные приложения. Различия обнаружены в оценке наименее эффективных технологий: для преподавателей иностранного языка это симуляторы, для преподавателей информатики – искусственный интеллект.

Об авторах

Алла Федоровна Матушак

Южно-Уральский государственный гуманитарно-педагогический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: lilac0@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0514-0443
SPIN-код: 6201-7970
Scopus Author ID: 57202213894
ResearcherId: AAA-7013-2020

доктор педагогических наук, доцент, профессор кафедры иностранных языков

Россия, пр. Ленина, 69, г. Челябинск, 454080, Российская Федерация

Ольга Юрьевна Павлова

Южно-Уральский государственный гуманитарно-педагогический университет

Email: pavlovaou@cspu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5334-9084
SPIN-код: 5359-4214
Scopus Author ID: 57215724435

кандидат исторических наук, доцент, заведующий кафедрой иностранных языков

Россия, пр. Ленина, 69, г. Челябинск, 454080, Российская Федерация

Людмила Сергеевна Носова

Южно-Уральский государственный гуманитарно-педагогический университет

Email: nosovals@cspu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4229-3572
SPIN-код: 4259-6890
Scopus Author ID: 57203552573

кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры математики и информатики

 

Россия, пр. Ленина, 69, г. Челябинск, 454080, Российская Федерация

Лейла Фахрдовна Велиева

Южно-Уральский государственный гуманитарно-педагогический университет

Email: velievalf@cspu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6857-3222
SPIN-код: 2757-3147

старший преподаватель кафедры иностранных языков

 

Россия, пр. Ленина, 69, г. Челябинск, 454080, Российская Федерация

Ирина Михайловна Салимова

Южно-Уральский государственный гуманитарно-педагогический университет

Email: salimovaim@cspu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2152-0809
SPIN-код: 9712-7580

старший преподаватель кафедры иностранных языков

Россия, пр. Ленина, 69, г. Челябинск, 454080, Российская Федерация

Список литературы

  1. Андреева, А. А. (2017). Использование виртуального класса на платформе Vimbox в обучении английскому языку. Kant, (3), 10–12. EDN: https://elibrary.ru/ZHCRZX
  2. Балмагамбетова, М. А., Сейлова, Р. Д., & Кубиева, В. А. (2023). Использование онлайн-платформ и цифровых технологий в системе высшего образования РК. 3i: Intellect, Idea, Innovation - Интеллект, идея, инновация, (3), 157–168. https://doi.org/10.52269/22266070_2023_3_157 EDN: https://elibrary.ru/IUHSKJ
  3. Грязнова, Е. В., Ланская, И. А., Зайцева, С. С., & Егорова, Л. В. (2021). Готовность студентов к использованию цифровых технологий в образовании: анализ проблемных ситуаций. Перспективы науки, (3), 115–117. EDN: https://elibrary.ru/LFZZAA
  4. Диярова, Л. Б., Баигубенова, С. К., Кубегенова, А. Д., & Криворотько, О. И. (2022). Цифровизация и цифровые технологии в образовании. Труды университета, (2), 235–239. https://doi.org/10.52209/1609-1825_2022_2_235 EDN: https://elibrary.ru/TKKUWE
  5. Жорабекова, М. К., & Амандык, А. А. (2024). Особенности применения цифровых технологий в образовании. Наука и реальность, (1), 25–30. EDN: https://elibrary.ru/BYPNTX
  6. Киселева, И. А., Борисова, Ю. В., & Маевская, А. Ю. (2025). Анализ возможности использования нейросети для генерирования заданий по английскому языку. Перспективы науки и образования, (1), 319–335. https://doi.org/10.32744/pse.2025.1.21 EDN: https://elibrary.ru/RDRFIL
  7. Найденко, И. С., & Величко, О. А. (2020). Проблемы и перспективы развития внедрения цифровых технологий в высшем образовании. Гуманитарный научный вестник, (5), 209–214. https://doi.org/10.5281/zenodo.3894404 EDN: https://elibrary.ru/YZKHBR
  8. Петрова, Н. Е. (2024). Новые цифровые технологии в образовании: возможности и проблемы. Информационно-коммуникационные технологии в педагогическом образовании, (4), 30–34. EDN: https://elibrary.ru/XHAAPP
  9. Силакова, Л. В., & Соснило, А. И. (2023). Исследование готовности участников образовательного процесса к применению цифровых технологий в образовании. Психологическая наука и образование, 28(4), 112–133. https://doi.org/10.17759/pse.2023280407 EDN: https://elibrary.ru/QCXCMK
  10. Стариков, Е. Н., & Тютюнник, А. И. (2024). Сильный искусственный интеллект как интегратор отдельных технологий искусственного интеллекта в систему технологий. Тенденции развития науки и образования, (112-7), 31–36. https://doi.org/10.18411/trnio-08-2024-330 EDN: https://elibrary.ru/GQFWBA
  11. Хабибова, Л. Д. (2023). Теоретико-методологические аспекты использования цифровых технологий в системе образования. Аграрное и земельное право, (3), 132–133. https://doi.org/10.47643/1815-1329_2023_3_132 EDN: https://elibrary.ru/PNCWFX
  12. Mahasneh, O. M. (2022). The relationship between the self-learning skills and attitude of Shoubak University College students towards using the e-learning system (Moodle). International Journal of Learning and Change, 14(5/6). https://doi.org/10.1504/IJLC.2021.10035535 EDN: https://elibrary.ru/EHAGBN
  13. Patarakin, E. D., Burov, V. V., Salimullin, K. D., & Soshnikov, D. V. (2024). Experimental use of educational materials developed using artificial intelligence in natural science education. MCU Journal of Pedagogy and Psychology, (18(1-1)), 78–90. https://doi.org/10.25688/2076-9121.2024.18.1-1.04 EDN: https://elibrary.ru/NWIUMX
  14. Robillos, R. (2024). Synergizing generative pre-trained transformer (GPT) Chatbots in a process-based writing paradigm to enhance university students' writing skills. Journal of Language and Education, (10(3)), 79–94. https://doi.org/10.17323/jle.2024.18708 EDN: https://elibrary.ru/FRDIVT
  15. Sbaih, A. D., Al-Otaibi, M. M. I., Smadi, M. M. F., & Ababneh, S. M. O. (2024). The level of self-learning ability among university students in the light of dealing with innovative technologies. Perspektivy nauki i obrazovania - Perspectives of Science and Education, (68 (2)), 216–229. https://doi.org/10.32744/pse.2024.2.13 EDN: https://elibrary.ru/PSOPZK
  16. Şahin, Z., Akbaş, K. A., & Şahin, U. C. (2024). Adapting to Digital Education: Insights into Teaching Russian as a Foreign Language Online in Turkey. European Journal of Contemporary Education, (13(4)), 702–717. https://doi.org/10.13187/ejced.2024.4.702 EDN: https://elibrary.ru/MOLERI
  17. Yusupova, G. (2024). AI in education: transforming learning experiences. Symbol of Science, 1(10-2), 99–100. EDN: https://elibrary.ru/BJVAIE
  18. Záhorec, J., & Kuruc, M. (2023). Testing of Digital Skills of Students and Teachers in Slovakia. European Journal of Contemporary Education, 12(4), 1472–1487. https://doi.org/10.13187/ejced.2023.4.1472 EDN: https://elibrary.ru/JRAJGA

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».