ВОЗМОЖНОСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДИАГНОСТИКЕ И КОРРЕКЦИИ АНАЛИТИЧЕСКИХ СПОСОБНОСТЕЙ СТУДЕНТОВ

THE POSSIBILITIES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE DIAGNOSIS AND CORRECTION OF STUDENTS' ANALYTICAL ABILITIES

Lera Yagyaeva

2nd year student, OP 6B01101 "Pedagogy and Psychology", Kokshetau University named after Sh. Ualikhanov

Republic of Kazakhstan, Kokshetau

Gulmira Rakisheva

Associate PhD Professor, Department of Pedagogy and Psychology, Kokshetau University named after Sh. Ualikhanov

Republic of Kazakhstan, Kokshetau

АННОТАЦИЯ

Развитие систем искусственного интеллекта (ИИ) открывает новые возможности для диагностики и коррекции когнитивных способностей студентов, включая их аналитическое мышление. В настоящее время активно разрабатываются способы применения ИИ в образовательной и психологической практике для оценки и развития мыслительных процессов. В данной статье рассматриваются современные системы искусственного интеллекта и их использование в диагностике и формировании аналитических способностей студентов. Обсуждаются перспективы и возможные риски внедрения ИИ-тренажёров в образовательную среду.

ABSTRACT

The development of artificial intelligence (AI) systems opens up new opportunities for the diagnosis and correction of students' cognitive abilities, including their analytical thinking. Currently, ways of using AI in educational and psychological practice to evaluate and develop mental processes are being actively developed. This article discusses modern artificial intelligence systems and their use in the diagnosis and formation of students' analytical abilities. The prospects and possible risks of introducing AI simulators into the educational environment are discussed.

Ключевые слова: искусственный интеллект; аналитическое мышление; цифровые тренажеры; образовательная среда; когнитивное развитие.

Keywords: artificial intelligence; analytical thinking; digital simulators; educational environment; cognitive development.

В условиях стремительного развития технологий и роста требований к аналитическому мышлению у молодых людей наблюдается поиск эффективных методов его диагностики и развития становится особенно актуальным. Искусственный интеллект открывает новые возможности для персонализированного обучения, адаптивных тренажёров и объективной оценки когнитивных способностей. Внедрение ИИ в образовательную среду может не только повысить уровень аналитического мышления у студентов, но и предложить инновационные подходы к его коррекции, что делает это исследование востребованным и значимым [3]. В настоящее время активно обсуждаются различные способы использования систем, основанных на искусственном интеллекте, для диагностики и коррекции аналитических способностей. Данная тема была рассмотрена в работах таких исследователей, как Г. Загорулько, Ю. Загорулько [7], Л.Д.  Гительман [4], Н. Задорожнюк [8]. Среди ученых Казахстана, изучавших этот вопрос, можно отметить Ж.У. Тлембаеву [11], А.А. Шарипбай [12], Г.А. Пернееву и Д. Жумабаеву [6].

Когнитивная психология изучает процессы восприятия, памяти, мышления и решения проблем. Аналитические способности представляют собой комплекс когнитивных процессов, включающих восприятие информации, её интерпретацию, построение логических связей и формирование выводов. Когнитивная модель познания включает следующие этапы:

1. Обнаружение и восприятие сенсорного сигнала (стимула).
2. Дискурсивная активность (интерпретация полученной информации).
3. Формирование когнитивных структур репрезентации (повторное воспроизведение и преобразование стимулов).
4. Выработка ответных реакций на основе когнитивных структур [5].

Понимание этих процессов позволяет определить слабые и сильные стороны аналитического мышления молодых людей и разрабатывать стратегии его развития.

Согласно Ж. Пиаже, развитие аналитического мышления у студентов проходит через несколько стадий, в ходе которых они учатся выстраивать логические связи, анализировать информацию и делать выводы. Д. Брунер подчёркивал роль активного обучения в развитии познавательных стратегий, что особенно важно при работе с ИИ-тренажёрами, адаптирующими задания под уровень обучающегося [2]. Связь с когнитивным развитием заключается в том, что подростки на стадии формальных операций (по Пиаже) способны к абстрактному анализу и логическим рассуждениям. Первичная диагностика аналитических способностей позволяет определить, насколько студенты владеют этими навыками, а ИИ-тренажёр может адаптировать задания к их уровню подготовки.

С точки зрения нейропсихологии, аналитическое мышление связано с активностью лобных долей мозга, отвечающих за планирование, контроль и осуществление логических операций [1]. Исследования А.Р. Лурии показывают, что тренировка когнитивных навыков стимулирует развитие этих областей мозга, способствуя улучшению мыслительных процессов. Когнитивные тренировки, направленные на развитие аналитических способностей, способствуют усилению нейронных связей. Включение ИИ в этот процесс позволяет персонализировать задания, повышая эффективность обучения за счёт адаптации сложности упражнений к уровню обучающегося.

Одним из подходов, объясняющих процесс формирования аналитических способностей, является теория поэтапного формирования умственных действий П.Я. Гальперина [9]. Согласно этой концепции, мышление развивается поэтапно: от внешних действий с опорой на предметную деятельность к внутренним, автоматизированным операциям. Важность постепенности в развитии аналитического мышления заключается в том, что студенты сначала осваивают базовые операции анализа и синтеза, а затем переходят к более сложным логическим конструкциям. ИИ-тренажёры, построенные на принципах поэтапного обучения, могут обеспечивать последовательное усложнение задач, помогая обучающимся сформировать устойчивые аналитические навыки.

Использование искусственного интеллекта в диагностике и коррекции аналитических способностей опирается на теоретические концепции когнитивной психологии, нейропсихологии и поэтапного формирования умственных действий. Однако для подтверждения эффективности ИИ-тренажёров в развитии аналитического мышления необходимо провести эмпирическое исследование. Экспериментальная часть работы направлена на выявление динамики изменений когнитивных способностей подростков под влиянием адаптивных ИИ-тренажёров.

Исследование было проведено в 3 этапа:

1. Первичная диагностика уровня аналитического мышления у подростков.
2. Обучение с использованием ИИ-тренажера под названием “NeuroNation”.
3. Повторная диагностика, позволяющая оценить изменения в аналитических навыках.

В качестве первичной и вторичной диагностики была применена методика «Прогрессивные матрицы Равена». Методика «Прогрессивные матрицы Равена» – это широко используемый тест для оценки аналитического и абстрактного мышления, а также интеллектуальных способностей. Он был разработан Дж. К. Равеном в 1936 году и используется как в психологии, так и в педагогике для диагностики познавательной деятельности [10–12]. Тест состоит из серии графических задач, в которых испытуемому предлагается выбрать недостающий фрагмент из нескольких предложенных вариантов. Каждое задание представляет собой матрицу (таблицу) с фигурами, где наблюдается определенная логическая закономерность, а один элемент отсутствует. Методика включает пять серий (A, B, C, D, E), каждая из которых содержит 12 задач. Задания внутри серий расположены по принципу нарастания сложности.

• Серия A – оценивает базовое восприятие отношений между фигурами.
• Серия B – включает задания на понимание изменений внутри структуры.
• Серия C – направлена на выявление абстрактных закономерностей.
• Серия D – требует более сложного анализа и логических преобразований.
• Серия E – проверяет способность к многомерному сравнению элементов.

Методика «Прогрессивные матрицы Равена» обладает рядом преимуществ, которые делают её удобной и надежной для диагностики аналитических способностей. Она не зависит от уровня образования и словарного запаса испытуемого, поскольку все задания представлены в визуальной форме и требуют исключительно логического анализа. Это позволяет объективно оценивать именно когнитивные способности, а не накопленные знания или лингвистическую компетентность. Кроме того, тест может применяться в онлайн-формате, что особенно удобно для массового тестирования, поскольку сокращает временные и организационные затраты на проведение исследования, а также обеспечивает автоматизированную обработку результатов.

Средний балл по методике «Прогрессивные матрицы Равена» среди 52 обучающихся составляет 37,1. Возраст студентов – 16–18 лет. Соответственно, согласно таблице перевода сырых баллов [10] в IQ результат составил 91 IQ. Это означает, что у молодых людей есть некоторые затруднения с аналитическим мышлением, но они не критичны. После коррекционной программы с ИИ авторами статьи проведена проверка, которая показала улучшение показателей.

В качестве программы с ИИ для диагностики и коррекции было выбрано приложение «NeuroNation» [13].  

NeuroNation – это онлайн-программа для тренировки когнитивных способностей, использующая ИИ для персонализации обучения [13]. Она была задумана для когнитивного тренинга и разработана немецкой компанией Synaptikon GmbH. Проект был создан в 2011 году Роханом Ахмади и Якобом Футорянски и изначально предназначался для пользователей в Германии, Австрии и Швейцарии. Позже программа расширилась на международный рынок и теперь доступна на множестве языков, включая русский, английский, испанский, французский и другие. Neuronation ориентирована на улучшение когнитивных функций, таких как память, концентрация и скорость мышления. Программа активно используется в научных исследованиях и медицинских проектах, включая сотрудничество с Берлинским университетом и клиникой Charité, где проводится тестирование цифровых методов диагностики и когнитивного тренинга. При первом запуске пользователь проходит диагностику, определяющую уровень мышления, внимания и памяти. На основе результатов ИИ формирует индивидуальную программу, адаптируя сложность упражнений: повышая её при успехах и снижая при трудностях. Программа включает в себя логические задачи, задания на внимание, игры на память и тренировки скорости мышления. Система фиксирует изменения, отслеживает динамику развития аналитических способностей и дает рекомендации. Благодаря персонализированному подходу, научной основе, доступности и количественной оценке NeuroNation подходит для коррекции аналитических навыков.

После прохождения коррекционной программы NeuroNation у группы респондентов наблюдается умеренное улучшение аналитических способностей. Средний балл по методике Равена повысился с 37,1 до 39,9 (IQ≈94-95), что свидетельствует о небольшом, но статистически значимом прогрессе. Это указывает на положительное влияние ИИ-тренировок, способствующих развитию аналитического мышления. При этом изменения происходят постепенно, без резких скачков, что соответствует естественному процессу когнитивного тренинга. Индивидуальные различия в результатах показывают, что у некоторых подростков прирост оказался выше, а у других минимальным, что может быть связано с уровнем мотивации, регулярностью занятий и исходным уровнем способностей. Для достижения более значительных улучшений, вероятно, потребуется более длительный тренинг.

На основе вышеизложенного можно сделать вывод о том, что применение ИИ в коррекционной работе продемонстрировало свою эффективность. Однако для глубокой проработки аналитических способностей необходимо более продолжительное, в том числе и регулярное, обучение и дальнейшие исследования, включающие дополнительные методики и расширенные сроки эксперимента.

Список литературы:

1. Ардила А., Ахутина Т. В., Микадзе Ю. В. Вклад А. Р. Лурии в изучение мозговой организации речи // Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. – 2020. – Т. 12. – № 1. – С. 4–12.
2. Астафьева Е.Н. Обучение ребенка в пространстве культуры: когнитивная педагогика Джерома Брунера // Инновационные проекты и программы в образовании. – 2020. – № 3.
3. Гаврилова Т.А. Искусственный интеллект в образовании: перспективы и вызовы. – СПб. : Питер, 2021. – 256 с.
4. Гительман Л.Д., Гурова М.А., Литвинова Т.Н. Глобальный рынок образовательных продуктов в сфере IT: приоритеты для российских университетов // Стратегические решения и риск-менеджмент. – 2018. – № 1 (106). – С. 12–25.
5. Егоров В.В. Когнитивная психология в промышленной безопасности : учеб. пособие. – Минск : БГУИР, 2024. – 296 с.
6. Жумабаева Д., Пернеева Г.А. Механизмы стабилизации социально-экономической системы в условиях ограничений // Сб. науч. трудов : материалы Междунар. науч.-практ. конф. – Воронеж: АНО «Наука-Юнипресс», 2022. – С. 91–95.
7. Загорулько Г., Загорулько Ю. Искусственный интеллект. Инженерия знаний : учеб. пособие для вузов. – М. : Юрайт, 2018. – 93 с.
8. Задорожнюк Н. Потенциал наиболее перспективных университетов мира по подготовке специалистов в сфере информационных технологий // Инновационное предпринимательство. – 2018. – № 3. – С. 29–30.
9. Поскребышева Н.Н. Особенности практических занятий по теории планомерно-поэтапного формирования умственных действий и понятий П.Я. Гальперина // Национальный психологический журнал. – 2017. – № 3 (27). – С. 76–81.
10. Стандартные прогрессивные матрицы. Таблица перевода сырых баллов в IQ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://psylab.info/Стандартные_прогрессивные_матрицы/Таблица_перевода_сырых_баллов_в_IQ (дата обращения: 25.03.2025).
11. Тлембаева Ж.У. О правовом регулировании использования искусственного интеллекта в здравоохранении Республики Казахстан // Сб. науч. трудов : материалы Междунар. науч.-практ. конф. – Воронеж : АНО «Наука-Юнипресс», 2022. – С. 86–90.
12. Шарипбай А.А. Пути развития искусственного интеллекта в Казахстане // Сборник научных трудов : материалы Междунар. науч.-практ. конф. – Минск : БГУИР, 2015. – С. 161–164.
13. NeuroNation [Электронный ресурс]. – Режим доступа:   https://www.neuronation.com/ (дата обращения: 17.02.2025).