XXVI Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

Инновации в образовании: роль нейросетевых технологий

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы
• Наградные документы

Коваленко А.В. 1

---

1ГБОУ "СПЕЦИАЛИЗИРОВАННАЯ ШКОЛА № 35 Г.О. ДОНЕЦК"

Кузнецова И.В. 1

---

1ГБОУ "СПЕЦИАЛИЗИРОВАННАЯ ШКОЛА № 35 Г.О. ДОНЕЦК"

Работа в формате PDF

541.1 KB

Автор работы награжден дипломом победителя III степени

Диплом школьникаСвидетельство руководителя

ВВЕДЕНИЕ

На протяжении всей истории человечества, появление и внедрение новых революционных технологий как в экономическую, так и в другие сферы деятельности человека, оказывали сильное влияние на жизнь общества, задавали вектор развития, являлись лицом всей эпохи. В информационном XXI веке такой прорывной технологией, непосредственно влияющей на общественную жизнь, являются нейросети. Нейросети – перспективные направления научно-технологических разработок. Это обусловлено различными причинами, в первую очередь тем, что технологии стремительно развиваются, разработанные проекты обнадеживают, а также есть способы практического применения технологий нейросетей.

Актуальность определяется стремительным развитием информационно-коммуникативных технологий, внедрением новых образовательных стандартов, предполагающих системнодеятельностный подход и формирование функциональной грамотности.

Цель: изучение работы некоторых популярных нейросетей и внедрение нейросетей и искусственного интеллекта в образовательный процесс для повышения качества обучения, улучшения эффективности обучения и создания персонализированных образовательных траекторий.

Объект: нейросети в образовательном процессе.

Предмет: применение нейросетей как способа визуализации учебного материала.

Гипотеза: искусственная нейронная сеть оптимизирует процесс обучения.

Задачи:

1. Познакомиться с понятием «нейросеть».

2. Проанализировать важность использования нейросети в современном мире.

3. Изучить онлайн-платформы, программы и инструменты по работе с нейросетью.

4. Проанализировать актуальность нейросети в процессе обучения.

5. Способствовать активизации познавательной активности учащихся, созданию творческих проектов с применением возможностей нейросети.

6. Определить перспективы развития искусственного интеллекта в образовательном процессе.

Методы исследования:

1) Теоретический: анализ теоретического материала по данной теме, синтез: систематизация полученной информации, обобщение сведений.

2) Эмпирический: проведение и анализ анкетирования, анализ полученных данных.

Настоящее исследование обладает практической значимостью, поскольку его результаты могут быть интегрированы в образовательный процесс. Подробное описание этапов, инструментов и принципов функционирования искусственного интеллекта представляет интерес для широкого круга специалистов различных профессий, включая преподавателей, журналистов, дизайнеров, художников и фотографов. Нейросетевые технологии открывают новые перспективы в различных областях жизнедеятельности. Их изучение способствует повышению интереса к научным исследованиям, современным технологиям и инновационным методам в образовании.

Научная новизна данного исследования заключается в возможности активного внедрения проектов, основанных на использовании нейросетей, в учебный процесс. Методика разработки таких проектов представляет ценность не только для участников образовательного процесса, но и для специалистов в области литературы, информационных технологий и средств массовой информации.

РАЗДЕЛ 1. Теоретические основы изучения нейросети

1.1 Нейронные сети: принципы функционирования

Нейронные сети – математические модели, имитирующие работу мозга. Они обучаются на данных, анализируют их и делают выводы. История началась в 1974 году с идеи Маккалока и Питтса. Важный прорыв в 2007 году сделал Джеффри Хинтон с алгоритмами глубокого обучения [4].

Нейронные сети состоят из искусственных нейронов, объединённых в слои. Они принимают входные сигналы, обрабатывают их и передают дальше. Архитектура позволяет сети обучаться, минимизируя ошибки. Например, для распознавания изображений сеть анализирует признаки и формирует модель.

Основные задачи нейронных сетей: классификация: разделение данных на категории (жанры книг); распознавание: идентификация объектов (медицина, безопасность); прогнозирование: оценка вероятности событий (погода, финансы).

Нейроны делятся на входные, которые принимают данные из внешней среды, скрытые, которые выполняют промежуточные вычисления и выходные, которые генерируют результат.

Обучение нейронной сети включает в себя сбор данных, предварительную обработку, выбор архитектуры, настройку гиперпараметров, обучение модели, валидацию, корректировку гиперпараметров, финальное обучение и внедрение модели [2].

Нейронные сети активно применяются в распознавании лиц, прогнозировании и других областях. Ведущие IT-компании продолжают их развивать.

1.2. Области применения нейросетевых технологий

Нейросетевые технологии находят широкое применение в различных сферах. Ниже приведены примеры их использования в некоторых из них.

В области медицины нейросети применяются для диагностики заболеваний, анализа медицинских данных и разработки новых терапевтических методик. В астрофизике нейросети используются для обработки данных, полученных космическими аппаратами, что способствует углублению научных исследований и расширению знаний о космосе [9].

В сфере экологии нейросети применяются для мониторинга климатических изменений и анализа данных, связанных с состоянием окружающей среды. В географии нейросетевые алгоритмы используются для оптимизации маршрутов и анализа картографических данных, что повышает эффективность навигационных систем.

В лингвистике нейросети применяются для машинного перевода, распознавания речи и выявления языковых закономерностей. Например, нейросети были задействованы в создании музыкальных произведений в стиле «Гражданской обороны» и «Nirvana», а также в написании литературного произведения, которое заняло призовое место на конкурсе.

Использование нейросетевых технологий в образовании вызывает дискуссии. Одни эксперты считают их потенциально опасными, другие видят в них перспективный инструмент. В настоящее время нейросети активно применяются для анализа текстов, создания учебных материалов и обработки информации, что способствует повышению эффективности образовательного процесса [6].

В маркетинге нейросетевые алгоритмы используются для сегментации клиентов, анализа их поведения и разработки стратегий продвижения товаров и услуг. Это позволяет компаниям более точно определять целевую аудиторию и разрабатывать эффективные маркетинговые кампании.

В сфере розничной торговли нейросети применяются для анализа данных о продажах и потребительском поведении, что способствует оптимизации бизнес-процессов и повышению рентабельности. В финансовом секторе нейросети используются для прогнозирования курсов валют, анализа рисков и поддержки принятия решений. Например, они применяются для оценки кредитоспособности клиентов и оптимизации финансовых операций.

В транспортной отрасли нейросети применяются для разработки систем автопилотирования и анализа данных с камер видеонаблюдения, что повышает безопасность и эффективность беспилотного транспорта.

В сфере искусства нейросети используются для создания музыкальных произведений, написания текстов и генерации художественных изображений. Например, нейросети были задействованы в создании композиций в стиле Иоганна Себастьяна Баха и музыкальных альбомов в жанре рок.

В области распознавания речи и изображений нейросети достигли значительных успехов. Они применяются для поиска изображений, распознавания лиц и преобразования речи в текст. Например, нейросеть DeepMind разработала технологию чтения по губам, что открывает новые возможности для коммуникации.

Таким образом, нейросетевые технологии находят широкое применение в различных областях, включая медицину, астрофизику, экологию, географию, лингвистику, образование, маркетинг, розничную торговлю, финансы, транспорт и искусство. Они становятся важным инструментом для решения широкого спектра задач.

1.3. Использование нейросетей в образовании

В современном образовательном процессе наблюдается активное внедрение инновационных технологий, в частности систем на основе искусственного интеллекта. Эти технологии представляют собой интеллектуальные программные комплексы, функционирующие по принципам, аналогичным работе человеческого мозга. Они обладают способностью к обработке больших объемов данных и выявлению скрытых закономерностей, что делает их перспективными инструментами для повышения эффективности образовательного процесса [1].

В данной работе рассматриваются возможности применения нейросетей в образовательной сфере, а также его влияние на развитие когнитивных способностей обучающихся.

Искусственный интеллект представляет собой комплекс алгоритмов и моделей, способных к самообучению и адаптации на основе анализа данных. Эти системы могут обрабатывать значительные массивы информации, выявлять корреляции и паттерны, недоступные для человеческого восприятия. В контексте образования это открывает новые перспективы для индивидуализации учебного процесса.

Одним из ключевых аспектов применения нейросетей в образовании является возможность создания персонализированных образовательных траекторий. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать успеваемость студентов, их когнитивные стили и эмоциональное состояние, что позволяет разрабатывать индивидуальные учебные планы, максимально соответствующие потребностям каждого учащегося [8].

Кроме того, искусственный интеллект может быть использован для разработки адаптивных обучающих систем, способных подстраиваться под уровень подготовки и темп обучения каждого студента. Такие системы могут предлагать задания различной сложности, предоставлять оперативную обратную связь и корректировать учебный процесс в реальном времени. Это способствует более глубокому пониманию учебного материала и быстрому устранению пробелов в знаниях.

Еще одной важной функцией искусственного интеллекта является автоматизация рутинных задач, таких как проверка письменных работ. Это позволяет преподавателям сосредоточиться на более творческих аспектах педагогической деятельности, таких как разработка учебных программ и методических материалов.

Таким образом, искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент, способный повысить эффективность образовательного процесса за счет индивидуализации обучения, автоматизации рутинных задач и выявления новых подходов к организации учебного процесса. Однако внедрение таких систем требует тщательного подхода к вопросам защиты персональных данных и этического использования технологий.

1.4. Преимущества и недостатки нейросети

Внедрение нейросетевых технологий оказывает значительное влияние на различные аспекты общественной и экономической жизни. Это явление имеет как положительные, так и отрицательные последствия.

Среди преимуществ можно выделить повышение уровня конкуренции в сферах, требующих минимальной квалификации. Это способствует перераспределению рабочей силы в области, требующие более высоких креативных и интеллектуальных компетенций. Повышение качества образования и снижение стоимости товаров и услуг, требующих высококвалифицированных специалистов, также являются положительными аспектами. Внедрение нейросетей позволяет оптимизировать бизнес-процессы, снизить издержки компаний и уменьшить потребность в рутинном человеческом труде.

Однако внедрение нейросетевых технологий также сопряжено с рядом негативных последствий. Снижение спроса на рабочую силу, связанную с монотонной деятельностью, анализом больших данных и выполнением рутинных задач, может привести к массовым увольнениям. Это затронет работников колл-центров, банковских учреждений, экономических отделов, водителей и других специалистов. Рост уровня безработицы может вызвать социальное недовольство. Адаптация к новым условиям труда может стать сложной задачей для многих работников, что может негативно сказаться на их благосостоянии [6].

Для минимизации негативных последствий необходимо осуществлять интеграцию новых технологий поэтапно. Важно создавать условия для профессиональной переподготовки и повышения квалификации работников, а также для появления новых рабочих мест в динамично развивающихся отраслях. Повышение доступности образовательных ресурсов также является важным аспектом адаптации общества к технологическим изменениям.

РАЗДЕЛ 2. Практическое использование нейросетей в образовании

2.1. Использование нейросетевого ассистента «Алиса» в образовательном процессе

Нейросетевой ассистент «Алиса» является инструментом, который может быть эффективно интегрирован в образовательный процесс для поддержки образовательной деятельности. Рассмотрим основные способы применения данного ассистента:

1. Предоставление ответов на вопросы. Виртуальный ассистент способен оперативно находить и предоставлять релевантную информацию, что способствует развитию самостоятельности и любознательности.

Рис. 1. Поиск Алисой ответов на вопросы по истории

2. Стимулирование творческой деятельности. С использованием нейросетей можно создавать мультфильмы, писать художественные произведения и заниматься рисованием. Ассистент позволяет трансформировать двумерные изображения в трёхмерные объекты и описывать их характеристики.

Рис. 2. Составление сказки по ключевым словам

3. Консультирование по выполнению учебных заданий – это неотъемлемая часть современного образовательного процесса, направленная на всестороннюю поддержку учащихся в их учебной деятельности. В рамках данной услуги предоставляется возможность обращаться к квалифицированному ассистенту за профессиональной помощью по широкому спектру вопросов, связанных с учебной программой.

Рис. 3. Составление рассказа на заданную тему

4. Обучение языкам. Нейросети осуществляют перевод текстов с учётом стилистических и редакторских особенностей. Это способствует выявлению и исправлению ошибок в письменных работах.

Рис. 4. Исправление ошибок в предложении на английском языке

2.2.ChatGPT: электронная система коммуникации на основе искусственного интеллекта

ChatGPT представляет собой программный интерфейс, разработанный с применением технологий искусственного интеллекта, который обеспечивает взаимодействие пользователя с системой посредством текстового диалога. Данный виртуальный ассистент способен обрабатывать и интерпретировать текстовые запросы, предоставляя релевантные и структурированные ответы в различных областях знаний.

Основой функционирования ChatGPT является нейронная сеть, натренированная на обширных массивах текстовых данных, включающих научные статьи, литературные произведения, материалы из социальных сетей, блоги и энциклопедические источники. Это позволяет системе генерировать информативные ответы, соответствующие контексту запросов.

Функциональные возможности ChatGPT:

1. Генерация содержательных ответов. В отличие от традиционных поисковых систем, ChatGPT не просто воспроизводит найденные тексты, а формирует оригинальные ответы, учитывая специфику и контекст запроса.

2. Создание и модификация текстового контента. Система способна генерировать различные виды текстовой информации, такие как статьи, посты для социальных сетей, сценарии, письма и художественные тексты, а также модифицировать уже существующие материалы.

3. Анализ и компрессия информации. ChatGPT может осуществлять краткое изложение объемных текстов, сохраняя при этом ключевые идеи и основную суть.

4. Перевод. Нейронная сеть обладает способностью к переводу текстов, хотя в них могут присутствовать элементы машинного перевода. Для большинства практических задач данный уровень точности является приемлемым.

5. Поддержка в области программирования. ChatGPT может быть использован для разработки простых приложений, анализа программного кода, предоставления рекомендаций по его оптимизации и выполнения операций по переводу кода между различными языками программирования.

6. Образовательная поддержка. Система может выступать в роли виртуального наставника, помогая в освоении сложных научных концепций, решении учебных задач, а также предоставляя рекомендации по дополнительным источникам информации.

7. Организация времени. ChatGPT способен оказывать помощь в планировании расписаний и решении повседневных задач.

Рис. 5. Исправление ошибок в программе на языке программирования Pascal

2.3.Sendsteps: инновационное программное обеспечение для разработки презентаций

Sendsteps.ai представляет собой передовую платформу, использующую технологии искусственного интеллекта для автоматизированного и эффективного создания презентаций. Решение обеспечивает генерацию визуально привлекательных и интерактивных материалов с повышенной скоростью и качеством.

Ключевые функциональные возможности Sendsteps:

• Интеллектуальное извлечение данных из текстовых документов.

• Автоматическое формирование слайдов с минимальными трудозатратами пользователя.

• Разработка интерактивных викторин для презентаций.

• Интеграция персонализированных элементов фирменного стиля.

• Создание уникальных и запоминающихся визуальных материалов.

Sendsteps позволяет существенно сократить время на подготовку презентаций, обеспечивая при этом высокий уровень профессионализма и креативности.

Рис. 6. Созданная Sendsteps презентация по произведению А. Куприна «Чудесный доктор»

2.4. Создание видеороликов с использованием нейронной сети Clipchamp

Microsoft Clipchamp представляет собой онлайн-платформу для редактирования видео, обеспечивающую возможность создания оригинальных и креативных видеоматериалов. В арсенале сервиса следующие функциональные возможности:  полный доступ к основным инструментам редактирования видео, широкий выбор фильтров для обработки видеоконтента, отсутствие необходимости в установке программного обеспечения, технология генерации голосовых дорожек с применением искусственного интеллекта, аудиовизуальный интерфейс для детального анализа и редактирования звуковых дорожек.

Рис. 7. Создание видео на заданную тему при помощи ИИ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Нейросети развиваются подобно человеку, они могут усваивать новый материал. Обучение нейросетей – это настройка различных компонентов архитектуры и отладка веса синаптических связей с тем, чтобы эффективно решать поставленные задачи.

В настоящее время нейросети активно внедряются в нашу жизнь, охватывая все большие сферы человеческой деятельности, оказывая непосредственное влияние на функционирование современного общества. В данной работе мы рассмотрели конкретные примеры внедренных в нашу жизнь нейросети, ее роль в обучении.

В ходе выполнения работы я познакомился с понятием «нейросеть», проанализировал важность использования нейросети в современном мире, изучил онлайн-платформы, программы и инструменты по работе с нейросетью, проанализировал актуальность использования нейросети в процессе обучения, определил перспективы развития искусственного интеллекта в образовательном процессе.

 На основе проведенного анализа можно сделать следующие заключения: нейронная сеть выполняет широкий спектр задач обучения, включая решение уравнений по алгебре, геометрические задачи, физические и химические расчеты, а также перевод текстов. Нейросеть осуществляет преобразование PDF-документов в текстовые файлы, создает презентации и мультимедийные материалы, генерирует реферативные тексты.

Таким образом, гипотеза подтверждена, цель и задачи достигнуты.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Галямов, А. Э. Нейросети / А. Э. Галямов, Н. Е. Отекина // Мир Инноваций. – 2022. – № 1. – С. 43-46.

2. Душкова, Н. А. Искусственный интеллект, нейросети и их влияние на современное общество / Н. А. Душкова, Р. А. Лысенко, А. А. Морозов // Проблемы социальных и гуманитарных наук. – 2021. – № 2(27). – С. 129-132.

3. Зайцев, В. П. Применение нейронных сетей в обучении студентов / В.П. Зайцев, А.С. Королев // Вопросы психологии образования. – 2018. - Т. 27. - № 4. – С. 35-48.

4. Иванов, Д. А. Использование нейронных сетей в образовательных технологиях / Д.А. Иванов // Информатика и образование. -2019. - № – С. 37-46.

5. Короткий, Б. Е. Эффективность применения нейронных сетей в образовательном процессе / Б.Е. Короткий // Высшее образование сегодня. -2017. - № 7. – С. 85-99.

6. Некрасов, А. Ю. Использование нейронных сетей в образовательных процессах / А.Ю. Некрасов // Вестник Московского университета. Серия 12. Политические науки. - 2020. - № 6. – С. 250-262.

7. Нифедьева, Д. О. Нейросети: как искусственный интеллект помогает в бизнесе / Д. О. Нифедьева, В. А. Крылова // Цифровизация экономики: направления, методы, инструменты : Сборник материалов I всероссийской студенческой научно-практической конференции, Краснодар, 21–25 января 2019 года. – Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, 2019. – С. 201-204. 

8. Смирнов, А. Е. Способы применения нейросетей и перспективы / А. Е. Смирнов // Точная наука. – 2022. – № 126. – С. 9-11.

9. Смирнова, М. И. Влияние использования нейронных сетей в образовании на эффективность обучения / М.И. Смирнова, А.Ю. Петрова // Педагогика. - 2018. - № 9. – С. 128-140

10. Фаустова, К.И. Нейронные сети: применение сегодня и перспективы развития / К.И. Фаустова // Территория науки. - 2017. - №4. – С. 39-45.