Искусственный интеллект в образовании: Польза или вред

XXI Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся
Старт в науке

Искусственный интеллект в образовании: Польза или вред

Павлов Т.М. 1
1ЧУОО школа "Личность"
Шепелева Е.И. 1
1ЧУОО школа "Личность"
Автор работы награжден дипломом победителя II степени
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) - это область компьютерной науки, которая изучает создание интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого мышления. В настоящее время ИИ активно применяется в различных сферах, включая образование.

Использование искусственного интеллекта в образовании предлагает множество преимуществ. Во-первых, ИИ может адаптировать образовательную программу и методики обучения под каждого ученика индивидуально. Это позволяет каждому ученику развиваться в своем темпе и сосредотачиваться на своих слабых местах.

Кроме того, искусственный интеллект может предоставить дополнительные возможности для интерактивного обучения. Виртуальные ассистенты и роботы-учители могут помочь ученикам в освоении нового материала и отвечать на их вопросы. Это создает более эффективную и заинтересованную обучающую среду.

ИИ также может использоваться для автоматизации административных процессов в образовании. Например, он может автоматически проверять работы студентов, анализировать их прогресс и предоставлять учителям ценную информацию для адаптации своего обучения.

Однако, несмотря на все преимущества, использование искусственного интеллекта в образовании также вызывает определенные вопросы и проблемы. Некоторые опасаются, что ИИ может заменить роль учителя и привести к утрате рабочих мест. Кроме того, существует риск недостаточной защиты данных учеников и использования их личной информации несанкционированными лицами.

В целом, использование искусственного интеллекта в образовании предлагает огромные возможности для создания более эффективной и интерактивной обучающей среды. Однако необходимо тщательно рассмотреть этические и безопасностные аспекты, чтобы обеспечить максимальную защиту интересов учеников и преподавателей.

    1. Актуальность исследования

Использование искусственного интеллекта в образовании имеет высокую актуальность в современном мире. Вот несколько причин, почему это так:

  1. Индивидуализированное обучение: Искусственный интеллект позволяет создавать персонализированные образовательные программы и методики для каждого ученика. Это позволяет учитывать индивидуальные потребности и способности каждого студента, помогая им достичь наилучших результатов.

  2. Оптимизация учебного процесса: ИИ может автоматизировать многие административные задачи, такие как проверка работ, анализ прогресса студентов и составление отчетов. Это позволяет учителям более эффективно использовать свое время и сосредоточиться на более значимых аспектах образования, таких как интерактивное обучение и поддержка студентов.

  3. Улучшение качества образования: Искусственный интеллект может предоставлять студентам доступ к большому объему информации и образовательным ресурсам. С помощью ИИ студенты могут получить дополнительную помощь, объяснения и рекомендации по изучаемым предметам. Это способствует повышению качества образования и улучшению результатов учеников.

  4. Развитие навыков будущего: Искусственный интеллект является одной из ключевых технологий будущего. Использование ИИ в образовании позволяет студентам освоить навыки работы с этой технологией уже в школе. Это дает им конкурентное преимущество на рынке труда и подготавливает карьеру в области высоких технологий.

  5. Глобальный доступ к образованию: Искусственный интеллект может быть использован для создания онлайн-платформ и образовательных ресурсов, которые могут быть доступными для всех, независимо от расстояния и социального статуса. Это помогает преодолевать географические и экономические преграды и обеспечивать равные возможности для получения образования.

В целом, использование искусственного интеллекта в образовании актуально и важно для достижения лучших результатов обучения, оптимизации учебного процесса и подготовки студентов к будущим вызовам.

    1. Проблема исследования

Проблемой является то, что в наше время не у всех людей есть доступ к традиционной форме обучения в связи с состоянием здоровья или опасной природной или политической обстановкой в их месте проживания.

    1. Объект и предмет исследования

Объект: Искусственный интеллект.

Предмет: ИИ применяемый в образование.

    1. Гипотеза

В настоящее время ИИ может оптимизировать и улучшить процесс обучения.

    1. Цели и задачи исследования

Цель исследования:

Изучить нейронные сети и решить, стоит ли внедрять их в область образования или нет.

Задачи исследования:

  • Изучить, что представляет собой ИИ, его принципы работы;

  • Провести исследование систем ИИ, которые можно применить в настоящее время в сфере образования и проанализировать их достоинства и недостатки;

  • Сделать выводы о возможностях применения ИИ в сфере образования.

    1. Методы исследования

        • Анализ литературы и материалов сети Интернет

        • Изучение платформ, которые можно применять в образовательном процессе

  1. Обзор литературы

    1. Определение искусственного интеллекта (ИИ) и его составляющие

Интелле́кт (от лат. intellectus «восприятие»; «разуме́ние», «понимание»; «понятие», «рассу́док») или ум — качество психики, состоящее из способности осознавать новые ситуации, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций, и использованию своих знаний для управления окружающей человека средой. Это общая способность к познанию и решению проблем, которая объединяет познавательные способности:  ощущение,  восприятие,  память,  представление,  мышление, воображение. Согласно теории интеллекта психолога  Рэймонда Кэттелла,  интеллект можно условно разделить на подвижный и кристаллизовавшийся. Первый состоит в способности мыслить логически, анализировать и решать задачи, выходящие за пределы предыдущего опыта; второй включает накопленный опыт и способность использовать усвоенные знания и навыки.

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, например, общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение и глубокое обучение.Таким образом, Искусственный интеллект — это система или машина, которая может имитировать человеческое поведение, чтобы выполнять задачи, и постепенно обучаться, используя собираемую информацию. ИИ можно определить как все, что заставляет машины действовать более разумно.

В настоящее время Интернет дал человечеству быстрый и удобный доступ к большой информации. Использование распределенных вычислений в различных областях привело к тому, что объем уже существующих данных огромен и постоянно увеличивается,  при этом эти данные в большинстве своем неструктурированны. С помощью Augmented Intelligence (расширенного интеллекта) можно отбирать информацию в определенной области и подкреплять ее доказательствами, чтобы человек мог принимать обоснованные решения.  При этом машины выполняют всю трудоемкую работу.

Виды ИИ

В настоящее время ИИ можно классифицировать следующим образом:

  • Ограниченный или прикладной ИИ 

  • Сильный или обобщенный ИИ

  • Супер ИИ или Сознательный ИИ

Ограниченный или прикладной ИИ применяется в определенной области, может выполнять конкретные задачи, но не изучать новые, принимать решения на основе запрограммированных алгоритмов и обучающих данных. Примеры: переводчики с языка на язык, виртуальные помощники, самоуправляемые автомобили, интернет-поиск, рекомендации чего-либо, спам - фильтры.

Сильный или обобщенный ИИ может управлять широким спектром независимых и несвязанных задач, изучать новые задачи для решения новых проблем, и он делает это, обучая себя новым стратегиям. Иногда может выполнять задачи на человеческом уровне интеллекта. 

Супер ИИ или Сознательный ИИ - ИИ с человеческим сознанием, осознающий себя. Считается, что такого ИИ сейчас не существует, и не будет существовать в ближайшем будущем.

Поскольку человеку в любой сфере деятельности приходится сталкиваться с задачами, выходящими за рамки двух первых типов ИИ, существующих в настоящее время, а именно, с проблемами, связанными с моралью и нравственностью, можно прийти к выводу, что в любой сфере ИИ может заменить человека лишь частично.

    1. Составляющие ИИ

ИИ - В основе работы ИИ лежит алгоритмическое моделирование и эмуляция человеческого мышления и поведения. Как правило, системы ИИ работают, поглощая большие объемы помеченных обучающих данных, анализируя данные на предмет корреляций и закономерностей и используя эти закономерности для прогнозирования будущих состояний. Таким образом, чат-бот, получающий примеры текстовых чатов, может научиться производить реалистичный обмен мнениями с людьми, а инструмент распознавания изображений может научиться идентифицировать и описывать объекты на изображениях, просматривая миллионы примеров. Программирование ИИ фокусируется на трех когнитивных навыках: обучении, рассуждении и самокоррекции.

Одним из основных аспектов в ИИ является машинное обучение. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на сборе данных и создании правил того, как превратить данные в полезную информацию. Правила, называемые алгоритмами, предоставляют вычислительным устройствам пошаговые инструкции по выполнению конкретной задачи. Примером может служить обучение нейронной сети распознаванию изображений: система проходит через большое количество изображений с различными метками, чтобы научиться распознавать объекты на новых изображениях.

Процесс построения рассуждения. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на выборе правильного алгоритма для достижения желаемого результата.

Процесс самокоррекции. Этот аспект программирования ИИ предназначен для постоянной тонкой настройки алгоритмов и обеспечения максимально точных результатов.

2.3 История ИИ

ИИ возник в 1950-х годах, когда Алан Тьюринг предложил идею теста Тьюринга, созданного для определения способности машины проявить интеллект, неотличимый от человеческого. Этот тест послужил отправной точкой для развития ИИ. Одним из первых примеров ИИ была программа "Логический теоретик" (1955), созданная Ньюэллом Алленом и Саймоном Гербертом, которая использовала правила логики для решения проблем. Еще одним примером является система "Эксперт" (1965), которая использовала базу знаний и правил, чтобы принимать решения в конкретных областях.

В 1990-х годах произошел взрывной рост ИИ благодаря улучшениям в области алгоритмов машинного обучения и вычислительной мощности компьютеров. Например, Гарри Колберт разработал алгоритмы генетического программирования, которые использовали эволюционные принципы для создания ИИ. С тех пор ИИ продолжает развиваться. В наше время ИИ находит применение в различных отраслях, таких как медицина, финансы, автомобильная промышленность и многое другое. Например, при помощи ИИ врачи могут диагностировать заболевания более точно и быстро. Также ИИ используется для автопилотов в автомобилях, чтобы обеспечить безопасность и эффективность движения. Искусственный интеллект активно применяется в образовании для улучшения процесса обучения и обеспечения более эффективного и персонализированного подхода к ученикам..

3. Платформы

RuGTP-3

Является русским аналогом нейросети ChatGTP-3. Для обучения нейросети разработчики составили массив данных на 600Гб из русской литературы, новостных порталов, страниц русско и англоязычной Википедии. Да, ruGPT-3 может немного печатать на английском, но только короткие малоосмысленные предложения. RuGTP-3 способно писать тексты и сообщения в зависимости от запроса.

(рис.1 нейросеть ChatGTP-3)

Kandinsky

Нейросеть способна создавать изображения с нуля на основе текстовых описаний от пользователей. Важным моментом является то, что Kandinsky 2.1 может обрабатывать запросы на русском языке, а также на еще 101 языке. Этот проект был реализован в сотрудничестве с учеными Института искусственного интеллекта AIRI (Москва).

Перспективы развития данной технологии огромны, и это может привести к возникновению новых возможностей в области графического дизайна и многих других отраслях.

(рис. 2 нейросеть Kandinsky)

Голосовой помощник Алиса

Отечественная альтернатива виртуальным ассистентам Apple Siri, Google Assistant и Amazon Alexa, впервые представленная широкой публике в октябре 2017 года. За время своего развития «Алиса» научилась многим вещам и приобрела новые навыки: она отлично владеет русским языком, умеет давать быстрые ответы на вопросы и прокладывать маршруты, рассказывать сказки детям, вызывать такси, совершать покупки в интернет-магазинах, играть в различные игры, распознавать фотографии, рисовать картины, управлять «умным» домом, а также выполнять прочие действия.

(рис.3 Голосовой помощник Алиса)

Gamma AI

Gamma AI - хорошая нейросеть для создания презентаций. Работает на движке GPT-4. Они выглядят очень интересно и сдержанно. Нейросеть сама добавляет на слайды инфографику, таблицы и картинки.

(рис. 4 нейросеть Gamma AI)

Explain Me Like I’m Five

Explain Me Like I’m Five - нейросеть, которая может помочь в объяснении сложных вещей так, чтобы их могли понять даже дети. Она использует глубокое обучение, чтобы понимать сложные концепции и идеи.

(рис. 5 нейросеть Explain Me Like I’m Five)

MathGPT

MathGPT - это нейросеть, которая может помочь в решении математических задач. Она использует глубокое обучение для того, чтобы понимать математические формулы и решать сложные задачи.

С ее помощью можно быстро и легко решать математические задачи различной сложности.

(рис. 6 нейросеть MathGPT)

Яндекс Учебник

Платформа называется «ЕГЭ по информатике с Яндекс Учебником» и включает в себя методические материалы, задания по программированию, актуальные версии вариантов ЕГЭ по предмету и помощника на базе искусственного интеллекта (ИИ-помощника). С помощью платформы школьники смогут готовиться к экзамену по информатике в своём темпе, использовать объяснения нейросети, вспомогательные материалы от методистов Яндекс Учебника, встроенный редактор кода и актуальные задания от ФИПИ и ведущих авторов. Дети также смогут проверить свою готовность к ЕГЭ: потренироваться решать варианты в условиях, приближенных к реальному экзамену.

(рис. 7 Платформа «ЕГЭ по информатике с Яндекс Учебником»)

Gradescope

Gradescope — веб-приложение, которое упрощает процесс проведения и оценки тестов для преподавателей. Оно помогает сократить время, затрачиваемое на весь образовательный процесс, выставление оценок, и дает более точное представление об успехах учащихся.

(рис. 8 Gradescope — веб-приложение)

Teacherbot

Чтобы помочь преподавателям в разработке материалов для своих уроков, Teacherbot дает быстрый ответ на вопрос, какой контент они хотят создать. Учителя могут применять сервис для генерации заданий, упражнений и составления планов уроков для любого класса.

(рис. 9 Teacherbot)

Twee

Twee — это искусственный интеллект, ориентированный на учителей английского языка. Преподаватели могут создавать все, от вопросов и бесед до историй, писем, статей и тестов с несколькими вариантами ответов или с вариантами «верно/неверно» за считанные секунды! Можно использовать этот инструмент, генерируя вопросы для обсуждения, фактов и цитат известных людей, связанных с темой, и мозгового штурма, словарного запаса.

(рис. 10 Twee)

4. Каким образом можно внедрить нейросети в процесс обучения

Можно выделить два важных момента, которые нейросети помогут улучшить в процессе обучения:

Во-первых, нейросети избавят сферу от излишнего консерватизма и неповоротливости — ИИ становится хорошим стимулом для изучения и использования новых технологий.

Во-вторых, ИИ может ускорить слишком долгий процесс создания образовательных продуктов. Нередко курсы устаревают еще в процессе разработки, поэтому скорость имеет большое значение. Сокращение сроков подготовки контента сделает обучение актуальнее и своевременнее.

При внедрении в сферу образования у ИИ две основных задачи:

Генерация изображений и текстов. Искусственный интеллект способен помочь в составлении задач, учебных материалов, иллюстраций к текстам. Главное — не забывать, что искусственный интеллект — это все-таки не эксперт, и достоверность создаваемого им контента всегда нуждается в проверке. Поэтому, разрабатывая учебные курсы с помощью нейросетей нужно быть предельно внимательными.

Работа со звуком и видео. Виртуальные помощники помогают создавать необычные видеоэффекты для вовлечения в процесс обучения. Кроме того, есть инструменты для создания говорящих персонажей. Нейросети умеют улучшать качество и разрешение видеороликов, обрабатывать звуковые дорожки и генерировать уникальную фоновую музыку, подходящую под курс. Один из частых случаев применения нейросети в обучающих курсах — озвучка роботом. Не нужно тратить время на поиск диктора, запись в студии. Можно просто написать текст, а нейросеть его озвучит. Причем сделает это вполне естественным голосом. ИИ вполне хорошо понимает русский текст, ударения, нюансы произношения.

Тем не менее, на данном этапе развития нейросетей им ещё нельзя поручать некоторые задачи:

Особенно аккуратно нужно подходить к автоматизации оценок и проверке домашних заданий. Искусственный интеллект может выдумать любой ответ и опираться потом на него. Поэтому система контроля за ним должна быть очень четко продумана.

Формировать учебную траекторию и индивидуальные программы обучения тоже лучше лично, ведь нейросеть не берет на себя ответственность за результат обучения.

Не рекомендуется доверять ИИ составление списков литературы, так как в них могут появиться несуществующие книги, сайты и другие источники.

Не стоит также поручать нейросети писать сценарий по работе с каким-то уникальным оборудованием или программным обеспечением, так как она может взять информацию не только из доступной документации, но и придумать ее.

4.1. Плюсы и минусы ИИ

ИИ предлагает множество преимуществ, но также имеет и некоторые недостатки. Давайте рассмотрим их более подробно:

Плюсы:

Автоматизация рутинных задач: ИИ может выполнять рутинные задачи, такие как проверка заданий и оценка тестов, освобождая время для преподавателей, чтобы они могли больше времени уделить индивидуальному взаимодействию со студентами.

Индивидуализация обучения: ИИ позволяет создавать персонализированные программы обучения, адаптированные к уровню и потребностям каждого студента. Он может анализировать данные о прогрессе учащихся и предлагать оптимальные материалы и методы обучения.

Доступность и удобство: ИИ может предоставить образование виртуально, что особенно полезно для студентов, которые не могут присутствовать на занятиях лично. Также ИИ может быть доступен в любое время и место, что облегчает обучение для всех.

Минусы:

Отсутствие человеческого взаимодействия: Одним из главных недостатков искусственного интеллекта в образовании является отсутствие эмоциональной и социальной составляющей, которую может предоставить реальный преподаватель. Взаимодействие с учителем и другими студентами играет важную роль в обучении, помогая развивать навыки коммуникации, сотрудничества и критического мышления.

Ограниченность адаптивности: Искусственный интеллект вряд ли сможет полностью адаптироваться к индивидуальным потребностям каждого студента. В отличие от человеческого преподавателя, который может адаптировать учебный план, объяснить материал по-разному и предоставить дополнительные объяснения, ИИ может быть ограничен в способности персонализировать образовательный процесс.

Отсутствие эмоционального интеллекта: Искусственный интеллект не обладает эмоциональным интеллектом, который является важной составляющей взаимодействия с учениками. Человеческий преподаватель может распознать эмоциональное состояние студента, поддержать его и помочь справиться с трудностями, тогда как ИИ не способен на это.

Недостаток предсказуемости: Искусственный интеллект работает на основе алгоритмов и данных, что делает его предсказуемым и ограниченным. В образовательной сфере может возникнуть проблема, если ИИ не сможет адекватно реагировать на нестандартные ситуации или вопросы, не вписывающиеся в установленные рамки.

4.2. Нейросети: польза или вред?

Искусственный интеллект, безусловно, революционизирует процесс обучения, он сможет повысить эффективность образования и заинтересовать учеников. Тем не менее, у искусственных есть много минусов и проблем, которые стоит предвидеть.

Искусственный интеллект — это быстроразвивающееся направление и оно постоянно меняется. Мы не сможем чётко сделать вердикт о полезности нейросетей в образовании, пока они не будут интегрированы в процесс обучения.

5. Заключение

В заключение, можно сказать, что внедрение искусственного интеллекта в сферу образования является очень важным и перспективным шагом. Эта технология обладает потенциалом для значительного улучшения качества образования и обеспечения более эффективного обучения. Использование искусственного интеллекта позволяет создавать индивидуализированные образовательные программы, оптимизировать учебный процесс, улучшать доступность образования и развивать навыки будущего. Однако, внедрение ИИ также необходимо сопровождать соответствующей инфраструктурой, обучением учителей и обеспечением этического использования технологии. В целом, использование искусственного интеллекта в образовании основано на потенциале технологий и может стать ключевым фактором для достижения прогресса и совершенствования образовательной системы.

6. Список литературы

  1. Статья «Интеллект» в Википедии. https://ru.wikipedia.org/wiki/Интеллект

  2. Статья «Искусственный интеллект в Википедии. https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект

  3. Регулирование ИИ в мире и России. https://ict.moscow/news/2022-ai-regulation/

  4. Artificial Intelligence Index Report 2022. https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2022/03/2022-AI-Index-Report_Master.pdf

  5. Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to original abstracts using an artificial intelligence output detector, plagiarism detector, and blinded human reviewers. C. A. Gao, F. M. Howard, N. S. Markov, E. C. Dyer, S. R. Y. Luo, A. T. Pearson. bioRxiv 2022.12.23.521610; doi: https://doi.org/10.1101/2022.12.23.521610

  6. Pause Giant AI Experiments: An Open Letter. https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/

  7. What is artificial intelligence? John McCarthy. Computer Science Department of Stanford University. 2007. http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html

  8. Introduction to Artificial Intelligence (AI). IBM Skills Network. Course 1 of 6 in the IBM & Darden Digital Strategy Specialization. https://www.coursera.org/learn/introduction-to-ai/home

  9. Статья «ChatGPT» в Википедии. https://ru.wikipedia.org/wiki/ChatGPT

  10. История создания чат-ботов: от идеи до использования чат-ботов в бизнесе. https://www.jivo.ru/blog/tutorials-jivo/chat-bot-history.html

  11. Платформа Aimylogichttps://help.aimylogic.com/docs/ru/

Просмотров работы: 488