АНАЛИЗ И ОБЗОР НАУЧНЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ «ЭФФЕКТИВНЫЕ МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ ШКОЛЬНИКОВ ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ В РОБОТОТЕХНИКЕ»

EFFECTIVE METHODS OF TEACHING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ROBOTICS TO SCHOOL STUDENTS

Shaganova Sabina Muratkanovna

Master’s student in the specialty “Training of Informatics Teachers,”

 Shakarim University,

Kazakhstan, Semey

АННОТАЦИЯ

В эпоху бурного развития науки и техники применение искусственного интеллекта в робототехнике на школьном курсе информатики является весьма актуальной темой. Поскольку предпринимаются систематические попытки заменить действия человека роботами, применение искусственного интеллекта в робототехнике имеет большое значение для учащихся. Одним из главных преимуществ использования искусственного интеллекта в робототехнике является автоматизация производства. Роботы с искусственным интеллектом способны выполнять сложнейшие операции с максимальной точностью и скоростью, что повышает производительность и качество продукции. Однако эффективно и доходчиво донести до школьников такую масштабную тему, как искусственный интеллект, само по себе является сложной задачей. В связи с этим в представленной статье рассматривается методика и научные труды представителей разных стран и учёных, основанные на искусственном интеллекте, для системного изучения искусственного интеллекта в робототехнике школьниками в системе образования. В результате был рассмотрен каждый метод, и в процессе определения наиболее эффективного были выбраны методы, подходящие для системы образования и позволяющие его применение и внедрение.

ABSTRACT

In the era of rapid development of science and technology, the use of artificial intelligence in robotics in the school computer science lesson is a very relevant topic. Since systematic attempts are being made to replace human actions with robots, the use of artificial intelligence in robotics is of great importance for students. One of the main advantages of using artificial intelligence in robotics is automation of production. Robots with artificial intelligence are capable of performing complex operations with maximum accuracy and speed, which increases productivity and product quality. However, effectively and clearly conveying such a large-scale topic as artificial intelligence to schoolchildren is a difficult task in itself. In this regard, the presented article examines the methodology and scientific works of representatives of different countries and scientists based on artificial intelligence for the systematic study of artificial intelligence in robotics by schoolchildren in the education system. As a result, each method was considered, and in the process of determining the most effective, methods were selected that are suitable for the education system and allow its application and implementation.

Ключевые слова: Основы искусственного интеллекта; робототехника; образовательные технологии; машинное обучение; инновационные методы обучения; методическое пособие для школьников; интерактивное обучение; технологическая грамотность; кодирование и программирование; практическое обучение; пробуждение интереса.

Keywords: Fundamentals of artificial intelligence; robotics; educational technologies; machine learning; innovative teaching methods; methodological manual for schoolchildren; interactive learning; technological literacy; coding and programming; practical learning; awakening of  interest.

ВВЕДЕНИЕ

В современную инновационную эпоху умение эффективно и продуктивно использовать цифровые технологии, искусственный интеллект и их инструменты в системе образования, доносить их до школьников в доступной и понятной форме является одной из актуальных проблем современности. Развитие технологий требует появления новых подходов и методов в системе образования. В связи с этим широко изучаются решения на основе искусственного интеллекта в робототехнике с целью индивидуальной персонализации процесса обучения для каждого учащегося, его адаптации и оптимизации когнитивной нагрузки. В ряде исследований сообщается о том, что специально ориентированные роботы на основе искусственного интеллекта положительно влияют на процесс обучения и повышают его качество.

Было ясно показано, что, особенно при обучении учащихся начальной школы, грамотно разработанные инструменты в сочетании с игровыми элементами значительно повышают качество обучения.

Согласно результатам качественного исследования, проведённого Salas-Pilco (2023), использование искусственного интеллекта и робототехники оказывает комплексное влияние не только на успеваемость учащихся, но и на физическое, социально-эмоциональное и интеллектуальное развитие. Это положительное влияние позволяет учащимся создавать собственную систему обучения, повышает уровень восприятия информации и пробуждает в них стремление к обучению, что позволяет им учиться и мотивирует их к исследованию нового мира.

Помимо зарубежных исследователей, отечественные исследователи (З.Э. Зулпыхар и др.) в своих работах описали современное состояние применения искусственного интеллекта в образовании, существующие ограничения и препятствия, подчёркивая важность подготовки учителей и ресурсного обеспечения. Кроме того, в работах Проскурина [2] и Сыдыхова [3] всесторонне рассматриваются возможности использования нейронных сетей, байесовских сетей и генетических алгоритмов в системах адаптивного обучения.

ИССЛЕДОВАНИЕ

З.Э. Зульпыхар и др. [1] исследовали важность искусственного интеллекта. Искусственный интеллект (ИИ) определяется как раздел компьютерной науки, занимающийся созданием компьютерных систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. В статье рассматривается применение искусственного интеллекта в образовании. Отмечается, что Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период с 2020 по 2025 год предусматривает ряд мер, направленных на повышение уровня понимания искусственного интеллекта, подготовку учителей, разработку решений на основе искусственного интеллекта и обеспечение этичного использования искусственного интеллекта в образовании. Кроме того, представлена подробная информация о преимуществах использования искусственного интеллекта в образовании. Отмечено, что искусственный интеллект существенно помогает учащимся усваивать определённую информацию и развивать навыки её исследования. На основе зарубежного опыта проведён сравнительный анализ статистики применения искусственного интеллекта в образовании, в частности, ниже представлены результаты статистики применения искусственного интеллекта в образовании в США (Таблица 1).

Таблица 1.

Статистика использования искусственного интеллекта в образовании в США

В таблице представлены источники информации, основанные на доступных данных за 2024 год. В статье также сообщается, что, хотя применение искусственного интеллекта в образовании в Казахстане все еще находится на ранней стадии развития, наблюдается стремительный рост использования технологий искусственного интеллекта в различных аспектах образования. В статье перечислены некоторые из основных проблем, препятствующих широкому внедрению искусственного интеллекта в образование в Казахстане, а именно:

Современный мир стремительно меняется благодаря технологическому прогрессу, и образование не остаётся в стороне. Искусственный интеллект становится ключевым игроком в образовании, открывая новые перспективы и бросая вызов современным методам обучения. В статье обозначены вышеуказанные проблемы и предложены пути внедрения искусственного интеллекта в инклюзивное образование:

• Частное обучение
• Автоматизация оценки
• Адаптивные учебные материалы
• Технологии обратной связи
• Улучшенная доступность.

И.Е. Проскурин [2] в своей статье «Обзор методов искусственного интеллекта, с особым акцентом на сферу образования» дал следующее определение искусственного интеллекта. Искусственный интеллект — это наука и технология создания интеллектуальных машин, в частности интеллектуальных компьютерных программ. Искусственный интеллект можно определить как раздел информатики, направленный, главным образом, на создание интеллектуальных машин, действующих и реагирующих подобно человеку. Существуют методы представления искусственного интеллекта в сфере образования, основанные на принципе «черного ящика». К ним относятся:

Нейронные сети часто используются для моделирования поведения человека и, как следствие, для воспроизведения его действий и реакций. По сути, нейронная сеть состоит из множества взаимосвязанных нейронов, или компонентов, которые совместно обрабатывают информацию и решают задачи. Это система, которая получает и анализирует информацию, подобно биологической нервной системе, а именно мозгу. Нейронным сетям не требуется предварительного знания конкретной задачи для её решения. Они могут обрабатывать информацию и выдавать гораздо более сложные результаты, чем другие парадигмы обработки информации, что делает их очень мощным инструментом для моделирования поведения человека. По этой причине нейронные сети были предложены в качестве эффективного метода искусственного интеллекта во многих областях науки, а также в сфере образования. Популярность нейронных сетей в сфере образования обусловлена их способностью классифицировать учащихся, обмениваться характеристиками, а также моделировать и отслеживать когнитивный прогресс учащихся. Они обладают рядом важных навыков, включая способность адаптироваться к обучению и способность распознавать сходства в схожих ситуациях. Они могут обнаруживать закономерности и извлекать смысл из неоднозначных или неясных исходных данных. Во многих исследованиях использовался метод нейронных сетей в рамках систем адаптивного обучения.

Байесовские сети — широко используемый метод моделирования для студентов в интеллектуальных обучающих системах. Байесовская сеть — это прямой ациклический граф, представляющий и описывающий распределение вероятностей, что позволяет эффективно распределять вероятности. Ребра обычно представляют связь между причиной и следствием, а последние представлены узлами. Узлы верхнего уровня можно рассматривать как причины действий, а узлы нижнего уровня — как информацию или факты из окружающей среды. Влияние родительских узлов на каждый узел, то есть родительские узлы и их зависимые вероятности, рассчитывается согласно таблице условных вероятностей. Если родительский элемент отсутствует, результат таблицы условных вероятностей представляет собой значение вероятности соответствующей случайной величины.

Использование генетических алгоритмов особенно полезно для понимания желаний, потребностей и запросов конечного пользователя, поэтому их применение в системе образования становится всё более популярным. Эффективность генетического программирования обусловлена, прежде всего, его методами и процессами поиска информации, поскольку оно осуществляет глобальный поиск и обладает высокой адаптивностью к пониманию результатов. Этот алгоритм поиска основан на дарвиновской концепции эволюции, естественного отбора и выживания наиболее приспособленных. Этот процесс позволяет компьютерному программному обеспечению определить наиболее подходящего кандидатов для поставленной задачи. Используя этот процесс, компьютерное программное обеспечение может определить наиболее подходящих кандидатов для решения поставленной задачи. В ходе исследования была разработана адаптивная система, которая предоставляет педагогические пути, адаптированные к профилю учащегося и педагогическим целям существующей системы образования. Эта задача считается «задачей оптимизации». Используя генетические алгоритмы, система стремится определить оптимальный путь от профиля учащегося к педагогической цели через промежуточные курсы.

В исследовании, проведенном в статье, рассмотрено несколько тем, связанных с использованием методов искусственного интеллекта в адаптивных системах образования. Кроме того, в документе описываются преимущества этих методов и систем, а также их важность в улучшении процесса обучения. Адаптивные системы образования подчеркивают, что процесс обучения каждого учащегося индивидуален. Этот образовательный метод направлен на точное выявление потребностей в обучении каждого человека с целью адаптации услуг электронного обучения и учебных материалов к специально адаптированному обучению. Такой метод позволяет разрабатывать эффективные педагогические методы, обеспечивая наиболее подходящую систему для дальнейшего развития процесса обучения. Поэтому очень важно точно моделировать аффективные состояния, личностные качества, навыки, уровни знаний и особенности обучения учащихся.

В своей статье [3] Б.Д. Сыдыхов подчеркнул, что целью теоретического обучения основам робототехники является расширение знаний о возможностях компьютеров, особенно внедрение информационно-логического моделирования в деятельность учащихся. Кроме того, в статье указано, что развивающей целью при обучении основам робототехники является формирование эффективного метода информационно-логического моделирования в деятельности учащихся и его отражение в процессе мышления, а образовательной целью – повышение интереса учащихся к моделированию в учебной среде посредством информационных технологий. В рассматриваемой статье приведены сведения об использовании робототехнических комплексов Lego в различных областях на уроках в школе и в дополнительном образовании. В частности, особое внимание уделено основному методу, используемому при изучении робототехники – методу проектов. Отмечено, что метод проектов использует технологию организации образовательных ситуаций, в которых учащиеся сами создают и решают собственные задачи, и технологию поддержки индивидуальной работы учащихся.

Chen, B., Hwang, G.-H., & Wang, S.-H. (2021).Gender Differences in Cognitive Load when Applying Game-Based Learning with Intelligent Robots. [4] Гендерные различия в когнитивной нагрузке при применении игрового обучения с интеллектом В зарубежной статье «Гендерные различия в когнитивной нагрузке при применении игрового обучения с интеллектом» рассматривалась тема использования искусственного интеллекта и игровых роботов в образовании учащихся начальной школы. В исследовании изучалось влияние роботов на основе искусственного интеллекта на эффективность обучения учащихся. В частности, описывается, как интеллектуальные роботы, которые обучают через игры, влияют на учеников начальной школы и как они воспринимают их. Объектом исследования в статье стали 24 ученика четвертого класса в центральном регионе Тайваня. В процессе обучения использовались специальный интеллектуальный робот Zenbo и игровая обучающая программа. Исследование показало, что у мальчиков была снижена когнитивная нагрузка, то есть они легко воспринимали представленные учебные ресурсы и материалы и меньше путались при получении и обработке информации. Было показано, что игровое обучение с использованием роботов на основе искусственного интеллекта помогло некоторым детям быстрее и качественнее усваивать учебный материал. Кроме того, интерактивное взаимодействие интеллектуального робота с учениками в игровой форме способствовало удержанию внимания детей. Дети активно участвовали в уроке, с интересом слушая новую информацию и данные.

Salas-Pilco, Sdenka Zobeida. The Impact of AI and Robotics on Physical, Social-Emotional and Intellectual Learning. [5] Влияние ИИ и робототехники на физические, социально-эмоциональные и интеллектуальные результаты обучения: комплексная аналитическая структура. Основная тема зарубежной статьи - влияние искусственного интеллекта и робототехники на физические, социально-эмоциональные и интеллектуальные результаты обучения: интегрированная аналитическая структура. Целью данной статьи является определение того, как искусственный интеллект и роботы влияют на физические, социально-эмоциональные и интеллектуальные результаты обучения на основе конкретных моделей обучения. Тип исследования в статье - качественное исследование, и этот тип основан на особой методической разработке. Объектом исследования являются учащиеся начальной школы. Тема, рассматриваемая в статье, очень широка. По результатам исследования, представление искусственного интеллекта в робототехнике во взаимно рациональной и упрощенной простой форме наглядно показало индивидуальный темп и направление обучения учащихся.

S. Lee, H. Noh, J. Lee, K. Lee, G.G. Lee, S. Sagong, M. Kim. On the effectiveness of Robot-Assisted Language Learning. [6] В статье «Эффективность роботизированного обучения языку» описывается эффективность изучения английского языка с использованием роботов на основе искусственного интеллекта, а точнее, влияние метода роботизированного обучения языку (RALL) на учащихся начальной школы. Цель статьи — оценить, насколько эффективны роботы на основе искусственного интеллекта в изучении английского языка, а также оценить когнитивные и импактные аспекты метода RALL.

Что такое метод RALL? Метод RALL — это метод обучения языку с участием роботов на основе искусственного интеллекта. То есть интерактивный, интеллектуальный метод обучения с использованием роботов, призванный помочь учащимся быстро и легко выучить английский язык. В статье рассматриваются следующие вопросы: возможность использования роботов на основе искусственного интеллекта в образовании, влияние метода RALL на процесс обучения. Для решения поставленных задач были проведены следующие исследования: Уроки английского языка проводились с роботами на основе искусственного интеллекта в интерактивной и иммерсивной среде для школьников 10–12 лет. По результатам научно-исследовательской и экспериментальной работы, метод RALL вызвал у школьников интерес, уверенность в себе и мотивацию к обучению. Кроме того, значительно улучшились навыки говорения на английском языке, что оказало существенное влияние.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Автор отмечает, что в настоящее время использование искусственного интеллекта и   интеллектуальных роботов является одним из широких направлений, направленных на повышение эффективности образования. Рассматривая отечественные казахстанские и зарубежные исследования, можно сделать вывод, что образовательные инструменты на основе искусственного интеллекта в робототехнике и соответствующая учебная программа повышают мотивацию учащихся к обучению и облегчают процессы восприятия и переработки знаний. В частности, игровые интеллектуальные роботы создают благоприятную когнитивную среду для учащихся начальной школы, позволяя им развивать самостоятельность и активность в обучении. Результаты качественных исследований доказали, что использование искусственного интеллекта в робототехнике оказывает определенное влияние на физическое, социально-эмоциональное и интеллектуальное развитие учащихся. В целом, было выявлено, что использование искусственного интеллекта в робототехнике в начальном образовании через различные логические, развивающие, интеллектуальные игры является одним из современных методов, который учитывает индивидуальные особенности учащихся, повышает их интерес и улучшает результаты обучения. В будущем исследования в этой области могут послужить основой для разработки эффективных стратегий обучения с учетом когнитивных и социальных факторов.

Список литературы:

1. Ж.Е. Зулпыхар, А. Нұрланқызы, Л. Рохая, Н. Карелхан, “Инклюзивті білім беруді дамыту және Жасанды интеллектті енгізу” , “Қазақстан Республикасы Ұлттық Ғылым Академиясы ” РҚБ «ХАЛЫҚ» ЖҚ Хабаршысы 3 (409), May–June 2024, ALMATY , ISSN 2518-1467 (Online),ISSN 1991-3494 (Print) , Б.84-88.
2. Проскурин Иван Евгеньевич, “Обзор методов  искусственного интеллекта, с особой ссылкой на сферу образования ”, Донской государственный технический университет, Технологический институт (филиал) ДГТУ в г. Азове, УДК 004.891, С. 52-55.
3. Б.Д. Сыдыхов, Г. Қойшыман, З.Ә. Батырхан, Оқушыларға робототехника негіздерін оқытудың әдістемелік ерекшеліктері, Абай атындағы ҚазҰПУ-нің ХАБАРШЫСЫ, «Физика-математика ғылымдары» сериясы, №1(69), 2020 ж., Б. 427-428.
4. Chen, B., Hwang, G.-H., & Wang, S.-H. (2021). Gender Differences in Cognitive Load when Applying Game-Based Learning with Intelligent Robots. Educational Technology & Society, 24 (3), pp. 102-115.
5. Salas-Pilco, Sdenka Zobeida.The Impact of AI and Robotics on Physical, Social-Emotional and Intellectual Learning. An Integrated Analytical Framework.British Journal of Educational Technology,v51 n5,Sep 2020, pp. 1808-1825.
6. S. Lee, H. Noh, J. Lee, K. Lee, G.G. Lee, S. Sagong, M. Kim. On the effectiveness of Robot-Assisted Language Learning. Volume 23 , Issue 1 , 05 January 2011 , pp. 25 - 58.