ПОДГОТОВКА БУДУЩЕГО ПЕДАГОГА-ИНФОРМАТИКА К ПРИМЕНЕНИЮ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБУЧЕНИИ: ОБЗОР

В статье рассматривается понятие «искусственный интеллект» и его основные признаки. Показаны особенности и примеры внедрения технологий искусственного интеллекта в области современного зарубежного и отечественного образования. Перечислены проблемы и перспективы их применения в современном образовании. Предлагаемая работа посвящена обзору литератур, посвященных использованию искусственного интеллекта в образовании.

Обзор источников информации показывает, что в настоящее время существует значительная обеспокоенность в отношении применении технологии искусственного интеллекта в процесс обучения. Оно связанно с нехваткой квалифицированного персонала для применения технологии искусственного интеллекта в образовательном процессе, в результате противоречии: потребностью современного общества в высококвалифицированных педагогах профессионального обучения и недостаточным уровнем их подготовленности; значимостью и возрастающей ролью искусственного интеллекта, как одной из отрасли информационных технологий в образовании и недостаточностью представления этого направления в учебном процессе вуза; не разработанностью оптимальной и четкой модели подготовки педагога профессионального обучения к использованию элементов искусственного интеллекта.

Эти противоречия показывают актуальность подготовки будущего педагога – информатика применению технологии искусственного интеллекта в процессе обучения в педвузе.

1. Гусейнова Г.Ф. Искусственный интеллект в педагогическом процессе: современный взгляд. Педагогический журнал. — Т. 12. — № 4А. — 2022. — С. 190-195. DOI: 10.34670/AR.2022.15.34.021

2. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности. — Т. 32. — № 10. — 2023. — С. 1-25 DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33

3. Амин Аль-Ка'би. Предложенный алгоритм искусственного интеллекта и методы глубокого обучения для развития высшего образования. Международный журнал интеллектуальных сетей. — № 4. — 2023. — С. 68–73.

4. Организация Объединенных Наций (2015). Цель 4: качественное образование. Организация Объединенных Наций. [Электронный ресурс] — URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Sustainable_Development_Goal_4 (дата обращения 16.09.2024).

5. Научные форумы EUSPN 2023 и ICTH 2023. Алматы. 7 - 9 ноября. [Электронный ресурс] — URL: https://informburo.kz/stati/rol-iskusstvennogo-intellekta-v-obrazovatelnom-processe-obsudili-na-mezdunarodnoikonferencii-v-almaty (дата обращения 10.11.2023)

6. Boninger, F., Molnar, A., & Saldana, C. (2020). Big claims, little evidence, lots of money: The reality behind the Summit Learning Program and the push to adopt digital personalized learning platforms. Boulder, CO: National Education Policy Center. nepc.colorado.edu/publication/summit-2020. 89 р.

7. Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology. 45(3). Р. 223–235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995

8. Hirankerd, K., & Kittisunthonphisarn, N. (2020). E-learning management system based on reality technology with AI. International Journal of Information and Education Technology. 10(4). Р. 259–264. https://doi.org/10.18178/ijiet.2020.10.4.1373

9. Munawar, S., Toor, S. K., Aslam, M., & Hamid, M. (2018). Move to the smart learning environment: Exploratory research of challenges in the computer laboratory and design intelligent virtual laboratory for eLearning technology. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 14(5). Р. 1645–1662. https://doi.org/10.29333/ejmste/85036

10. Chew, E., & Chua, X. N. (2020). Robotic Chinese language tutor: Personalising progress assessment and feedback or taking over your job? On the Horizon. 28(3). Р. 113–124. https://doi.org/10.1108/OTH-04-2020-0015

11. Palasundram, K., Mohd Sharef, N., Nasharuddin, N. A., Kasmiran, K. A., & Azman, A. (2019). Sequence to sequence model performance for education chatbot. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 14(24). Р. 56–68. https://doi.org/10.3991/ijet.v14i24.12187

12. Samarakou, M., Fylladitakis, E. D., Fruh, W. G., Hatziapostolou, A., & Gelegenis, J. J. (2015). An advanced learning environment developed for engineering learners. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 10(3). Р. 22–33. https://doi.org/10.3991/ijet.v10i3.4484

13. Westera, W., Prada, R., Mascarenhas, S., Santos, P. A., Dias, J., Guimaraes, M., Georgiadis, K., Nyamsuren, E., Bahreini, K., Yumak, Z., Christyowidiasmoro, C., Dascalu, M., Gutu-Robu, G., & Ruseti, S. (2020). Artificial intelligence moving serious gaming: Presenting reusable game AI components. Education and Information Technologies, 25(1). Р. 351–380. https://doi.org/10.1007/s10639-019-09968-2

14. Luo, D. L. (2018). Guide teaching system based on artificial intelligence. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 13(8). Р. 90–102. https://doi.org/10.3991/ijet.v13i08.9058

15. Standen, P. J., Brown, D. J., Taheri, M., Trigo, M. J. G., Boulton, H., Burton, A., Hallewell, M. J., Lathe, J. G., Shopland, N., Gonzalez, M. A. B., Kwiatkowska, G. M., Milli, E., Cobello, S., Mazzucato, A., Traversi, M., & Hortal, E. (2020). An evaluation of an adaptive learning system based on multimodal affect recognition for learners with intellectual disabilities. British Journal of Educational Technology, 51(5). Р. 1748–1765. https://doi.org/10.1111/bjet.13010

16. Crowe, D., LaPierre, M., & Kebritchi, M. (2017). Knowledge-based artificial augmentation intelligence technology: Next step in academic instructional tools for distance learning. TechTrends: Linking Research and Practice to Improve Learning, 61 (5). Р. 494–506. https://doi.org/10.1007/s11528-017-0210-4

17. Gupta, K. P., & Bhaskar, P. (2020). Inhibiting and motivating factors influencing teachers’ adoption of AIbased teaching and learning solutions: Prioritization using analytic hierarchy process. Journal of Information Technology Education: Research, 19. Р. 693–723. https://doi.org/10.28945/4640

18. Шрикант С. и Аггарвал В. “Система оценки навыков компьютерного программирования с использованием машинного обучения”, в Материалах 20-й Международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (Нью-Йорк, Нью-Йорк). — 2014. — С. 1887-1896 https://doi.org/10.1145/2623330.2623377

19. Alghamdi, A. A., Alanezi, M. A., & Khan, Z. F. (2020). Design and implementation of a computer-aided intelligent examination system. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 15(1). Р. 30–44. https://doi.org/10.3991/ijet.v15i01.11102

20. Hu, J. J. (2021). Teaching evaluation system by use of machine learning and artificial intelligence Methods. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 16(5). Р. 87–101. https://doi.org/10.3991/ijet.v16i05.20299 “A system for evaluating computer programming skills using machine learning”,