ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПЕДАГОГА

ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN THE RESEARCH ACTIVITIES OF A TEACHER

Alexey Belyakov

Postgraduate student of the South Ural State Humanitarian Pedagogical University,

Chelyabinsk, Russia

Elena Leonova

Associate Professor, Candidate of Sciences (Education), Docent of the Department of Informatics, Information Technologies and Informatics Teaching Methodology, South Ural State Humanitarian Pedagogical University,

Chelyabinsk, Russia

АННОТАЦИЯ

В статье приведен обзор научных работ, в которых обсуждаются преимущества и ограничения использования искусственного интеллекта в научных исследованиях, в том числе, педагогических. Обоснована роль технологий искусственного интеллекта в повышении эффективности работы с источниками информации.

ABSTRACT

The article provides an overview of scientific works that discusses the advantages and limitations of using artificial intelligence in scientific research, including pedagogical. Attention is paid to the role of artificial intelligence technologies in increasing the efficiency of working with information sources.

Ключевые слова: искусственный интеллект; научно-исследовательская деятельность; интеграция искусственного интеллекта в науку; педагогические исследования.

Keywords: artificial intelligence; scientific research; integration of artificial intelligence into science; pedagogical research.

Научно-исследовательская деятельность педагогов играет важную роль в постоянном усовершенствовании и развитии системы образования. Исследования данной области позволяют выявлять проблемы и вызовы, с которыми сталкиваются педагоги и учащиеся, а также искать новые подходы и решения возникающих проблем. Современные возможности для проведения научных исследований в области образования предоставляют технологии искусственного интеллекта (ИИ). К ним относятся – машинное обучение, обработка естественного языка, учебная аналитика.

В Национальной стратегии развития ИИ искусственный интеллект определен как «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их» [5].

Технологии искусственного интеллекта позволяют анализировать огромные объемы данных относительно обучающихся, выявлять тенденции в образовательном процессе, а также проектировать и адаптировать соответствующие программы и методики. Применение генеративного искусственного интеллекта позволяет создавать и генерировать новые идеи, контент и материалы, что может значительно облегчить и ускорить исследовательскую работу педагога. Сегодня многие ученые считают методы и технологии ИИ эффективным инструментом для проведения научной работы. Следует выделить актуальные направления использования технологий ИИ в педагогических исследованиях. Во-первых, это применение ИИ непосредственно в научно-исследовательской деятельности педагогов. Во-вторых, разработка и внедрение технологий ИИ в образовательный процесс.

В работе [6] рассматривается проблема автоматизации научных исследований, решение которой основано на использовании современных цифровых технологий, в том числе, искусственного интеллекта. Внедрение ИИ способствует ускорению и совершенствованию всех этапов научной работы в любой области. Автор упоминаемого нами учебного пособия выделяет такие аспекты автоматизации научных исследований, как: сбор и анализ данных, формирование гипотезы и планирование экспериментов, моделирование и симуляцию, автоматическую генерацию научных статей, коллаборацию и обмен данными.

В качестве преимуществ автоматизации научных исследований называются следующие: увеличение эффективности, уменьшение ошибок, ускорение исследовательского процесса и обеспечение более надежных результатов. При этом отмечается, что экспертное мнение остается неотъемлемой частью научного метода, а автоматизация не может быть полной заменой исследовательского процесса.

Достижения и проблемы в области интеграции искусственного интеллекта в научные исследования рассматриваются на международном уровне. В документе [3] представлен всесторонний анализ использования ИИ для проведения научной работы в различных странах. Большое внимание в отчете уделяется искусственному интеллекту для науки AI4S, действующему в Китае. AI4S – это новый режим, объединяющий искусственный интеллект и научные исследования и позволяющий изучать влияние машинного обучения, а также искусственного интеллекта на образовательную систему. Это относится к использованию технологий и методов искусственного интеллекта для изучения, моделирования, прогнозирования и оптимизации различных явлений и законов природы и человеческого общества.

Применение любой технологии должно учитывать те или иные ограничения, соответствовать определенным требованиям. В работе [1] обращается внимание на ряд ограничений, которые необходимо учитывать при применении ИИ в сфере медицины и науки. Представленные в вышеупомянутой статье требования к использованию ИИ в полной мере можно отнести и к области образования. Рассмотрим подробнее некоторые из них.

Использование ИИ требует наличия полных и достоверных данных. В противном случае выводы, сделанные ИИ, могут быть недостоверными и оказаться вредными. Таким образом, обязательным требованием становится качество данных. В медицине и науке важно иметь возможность объяснить и интерпретировать принятые решения, что позволяет реализовать алгоритмическую прозрачность интеллектуальных систем. В научных исследованиях большую роль играет человеческий фактор, а именно: интуиция, профессиональный опыт, эмоциональное восприятие. Поэтому окончательное решение при формулировании выводов всегда должно приниматься самим ученым. Использование искусственного интеллекта ставит и этические проблемы: конфиденциальность данных, безопасность, предвзятость. Кроме этого, при его применении важно учитывать технические ограничения, доступность технологий, а также вопросы ответственности за принятые решения.

Объединение искусственного интеллекта с академическими исследованиями открывает новую эру в сфере образования. Однако возникает закономерный вопрос: «Можно ли использовать технологии ИИ, а именно генеративный ИИ, например, ChatGPT для написания научных работ?» Совсем недавно использование сервисов подобного рода для написания научных работ считалось неэтичным, даже запрещалось. Однако, сегодня ситуация во многом изменилась.

Способность систем на основе генеративного ИИ быстро создавать и систематизировать идеи, собирать необходимую информацию, структурировать ее, делает процесс написания научных работ, который обычно считается утомительным, более рациональным и эффективным.

Большая часть времени ученых уходит на работу с литературой. В современных условиях поиск необходимых источников усложняется из-за огромного количества научных публикаций. Поэтому крайне важно использовать инструменты, которые помогут сэкономить время и не упустить важную информацию.

Поисковые системы на основе искусственного интеллекта предлагают новое решение для этих задач. Примером этого является Scopus AI – инструмент поиска по базе данных Scopus на основе генеративного искусственного интеллекта. В отличии от обычного поисковика Scopus AI позволяет сформулировать запрос очень детально для получения более точной информации [4].

Не стоит думать, что в таком случае предложенные интеллектуальной поисковой системой ссылки автоматически вставляются в статью. Ученый должен критически отнестись к результатам работы ИИ и тщательно их проверить. Тем не менее, конечно, Scopus AI позволяет процесс обзора источников по теме исследования сделать более эффективным. Подобрать научные публикации можно с помощью и других более доступных ресурсов. К примерам таких ресурсов относятся: Semantic Scholar (поиск научной литературы на основе искусственного интеллекта); Wizdom.ai (аналитика по публикациям и журналам); Elicit (генерация ответа на запрос на основе нескольких научных статей открытого доступа).

С помощью искусственного интеллекта можно структурировать контент, сформулировать заголовки и подзаголовки, создавать черновики на основе собранных данных, обеспечить логичность перехода от одной части научной работы к следующей. В такой ситуации закономерно встает вопрос о том, кто является автором научной работы.

Некоторые положения, касающиеся интеллектуальных прав на результаты работы искусственного интеллекта сформулированы в работе [2]. В ней отмечается, что практика использования искусственного интеллекта для создания различных объектов авторского права (текстов, изображений, музыки и пр.) в большинстве случаев позволяет определить того человека или группу лиц, чей творческий замысел реализуется искусственным интеллектом. Параметры запроса, заданные человеком каким-либо способом взаимодействия с искусственным интеллектом, непосредственно влияют на содержание и качество «творения». Это и предопределяет то, что искусственный интеллект не может являться автором. По общему правилу при создании какого-либо произведения с помощью искусственного интеллекта автором произведения и его правообладателем признается человек, творческий замысел которого реализуется.

В заключении следует отметить, что внедрение искусственного интеллекта в научную сферу становится все более распространенным, и педагогам необходимо быть готовыми к использованию инновационных технологий в педагогических исследованиях. Подобного рода задача требует комплексного решения, которое включает в себя: оценивание готовности педагогов к использованию технологий  искусственного интеллекта в своей научно-исследовательской деятельности; анализ возможностей применения ИИ на различных этапах педагогической работы, в том числе, на этапе изучения и интерпретации разнообразных данных в педагогической науке; в процессе разработки программ обучения и повышения квалификации для педагогов, которые позволят им эффективно использовать технологии ИИ в научно-исследовательской работе.

Список литературы:

1. Затримайлова А.А. Искусственный интеллект в научных исследованиях и медицине: новые возможности и вызовы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: http://www.futurible.space/ru/winners/485/ (дата обращения: 04.11.2024)
2. Казанцев Д.А. Авторские права на результаты деятельности искусственного интеллекта и способы их защиты // Journal of Digital Technologies and Law. – 2023. – №1(4). – С. 909–931.
3. Подготовка национальных исследовательских экосистем к использованию ИИ: стратегии и прогресс в 2024 году - Международный научный совет (council.science) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.council.science/publications/ai-science-systems/ (дата обращения: 04.11.2024).
4. Субачев Ю.В. Scopus AI и другие системы искусственный интеллект для поиска научных статей [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://xn--80aegcaa6cbngm5a6c1ci.xn--p1ai/scopus-ai-iskusstvennyj-intellekt/ (дата обращения: 04.11.2024).
5. Указ Президента РФ от 10.10.2019 N 490 (ред. от 15.02.2024) "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации" (вместе с "Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года") [Электронный ресурс]. – Режим доступа:  https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335184/0063cb7961941b5727b92eaa4dc68a9e91a8d1fb/ (дата обращения: 04.11.2024).
6. Шапсугова М.Д. Искусственный интеллект в науке и образовании: учеб. пособие.– М.: Мета, 2023. – 80 с.