ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ: ПРИМЕР МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

INTELLIGENT LEARNING SYSTEMS: AN EXAMPLE OF AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODEL

Nikolay Sychev,

student, Tambov State Technical University,

Russia, Tambov

Nikita Bolotov,

student, Tambov State Technical University,

Russia, Tambov

Maxim Vlasov

student, Tambov State Technical University,

Russia, Tambov

Anastasia Dmitrieva,

student, Tambov State Technical University,

Russia, Tambov

АННОТАЦИЯ

В статье изложено понятие интеллектуального анализа данных, которое в современном обществе все чаще используется разных сферах. Отмечено, что традиционные методы педагогике требуют усовершенствования.

ABSTRACT

The article describes the concept of data mining, which is increasingly used in various fields in modern society. It is noted that traditional methods of pedagogy require improvement.

Ключевые слова: искусственный интеллект, педагогика, образовательные технологии.

Keywords: artificial intelligence, pedagogy, educational technologies.

Одним из давних примеров использования технологий с использованием искусственного интеллекта является интеллектуальная обучающая система (ITS). На первых порах ученым удалось создать точные модели того, как специалисты-люди решают математические задачи. Полученная в результате модель была встроена в систему, которая наблюдала за тем, как учащиеся решают математические задачи на компьютере. Исследователи, изучавшие преподавателей-людей, обнаружили, что обратная связь по конкретным шагам (а не только по правильным или неправильным решениям), вероятно, является ключом к тому, почему репетиторство настолько эффективно. Например, когда студент отклонялся от экспертной модели, система давала обратную связь, чтобы помочь студенту вернуться на правильный путь. Важно отметить, что эта обратная связь выходила за рамки "правильно" или "неправильно", и вместо этого модель могла предоставлять обратную связь по конкретным этапам процесса решения. Таким образом, значительным достижением ИИ может стать его способность обеспечивать адаптивность на поэтапном уровне и делать это в масштабе при умеренных затратах.

В ранних работах можно заметить некоторые ограничения. Задачи, которые могла поддерживать ITS, были логическими или математическими, и это были закрытые задачи с четкими ожиданиями того, как должно выглядеть решение и процесс его решения. Кроме того, “приближение к реальности” в ранних моделях искусственного интеллекта было связано с когнитивными процессами, а не с другими элементами человеческого обучения, например, социальными или мотивационными аспектами. Со временем эти ранние ограничения были устранены двумя способами: путем расширения моделей искусственного интеллекта и вовлечения в процесс людей, что также важно сейчас. Сегодня, например, если ITS специализируется на обратной связи с практикой учащихся, учитель-человек по-прежнему может отвечать за мотивацию вовлеченности учащихся и само-регуляцию наряду с другими аспектами обучения. В других современных примерах компьютерное обучение может быть сосредоточено на практике решения задач, в то время как учителя работают с учащимися в небольших группах. Кроме того, учащиеся могут быть в курсе событий с помощью искусственного интеллекта, как в случае с “открытыми моделями учащихся” — типом системы с поддержкой искусственного интеллекта, которая предоставляет информацию для поддержки самоконтроля и рефлексии учащихся.

В настоящее время многие школьные системы рассматривают возможность интенсивного обучения с привлечением специалистов, чтобы помочь учащимся с незаконченным образованием. Обучение людей стоит очень дорого, и трудно найти достаточное количество качественных репетиторов-людей. Что касается масштабных потребностей, то, если ИТС сможет дополнить то, что делают преподаватели-люди, возможно, удастся расширить объем репетиторских услуг, которые люди могут предоставить студентам.

Список литературы:

1. Акгун С. Искусственный интеллект в образовании [Текст] / Акгун С. // Technol. — 2022. — № 2. — С. 431-440.
2. Чен С. Преподавание и обучение с детьми [Текст] / Чен С. // Compedu. — 2020. — № 12. — С. 150.
3. Брайант Дж. Как искусственный интеллект повлияет на учителей K-12. [Текст] / Брайант Дж. // Энергия. — 2020. — № 16. — С. 1639-1643.