НОВЫЕ ГОРИЗОНТЫ ОБРАЗОВАНИЯ: КАК НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ТРАНСФОРМИРУЮТ ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ

NEW HORIZONS OF EDUCATION: HOW NEURAL NETWORKS TRANSFORM THE LEARNING PROCESS

Pavel Rozanov

student, Department I1 “Laser technology”, Baltic State Technical University "VOENMECH" named after. D.F. Ustinova,

Russia, Saint Petersburg

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматриваются актуальные сценарии применения нейронных сетей в образовании, их потенциальное влияние на образовательную среду и возможные перспективы развития данной технологии в этой сфере.

ABSTRACT

This article discusses current scenarios for the use of neural networks in education, their potential impact on the educational environment and possible prospects for the development of this technology in this area.

Ключевые слова: нейронные сети; образование; персонализированное обучение, цифровизация.

Keywords: neural networks; education; personalized education, digitalization.

В эпоху цифровой трансформации и стремительного развития искусственного интеллекта, нейронные сети становятся неотъемлемой частью многих сфер нашей жизни. Их популярность и востребованность растут с каждым днем, проникая в различные области, включая медицину, финансы, технологии и, конечно же, образование.

Сегодня нейронные сети используются для решения самых разнообразных задач: от распознавания изображений и речи до автоматизации производственных процессов и прогнозирования финансовых рынков. В контексте образования, они открывают новые горизонты и предлагают уникальные возможности для улучшения процесса обучения и развития учеников.

Этот растущий интерес к нейронным сетям в образовании обусловлен несколькими факторами. Во-первых, внедрение технологий и искусственного интеллекта в образование помогает преодолеть традиционные ограничения обучения, делая его более доступным и индивидуализированным. Во-вторых, нейронные сети способствуют созданию более эффективных методов обучения и оценки успеваемости студентов, что в свою очередь повышает качество образования и его результативность.

В последние годы наблюдается значительный рост интереса к искусственному интеллекту и нейронным сетям. Исследование, проведенное Stanford University, показывает, что в Европе и Китае количество научных работ, связанных с ИИ, резко возросло, причем в Китае этот рост составил 150% за последнее десятилетие. В США и Европе акцент делается на гуманитарные и медицинские науки, в то время как в Китае — на инженерию и технологии. Кроме того, значительно увеличилось количество студентов, изучающих ИИ, а инвестиции в стартапы в этой сфере утроились с 2018 по 2023 год [1].

В образовании нейронные сети всё чаще используются для персонализированного и адаптивного обучения. Исследования [2-3] подчеркивают способность нейронных сетей адаптироваться к индивидуальным особенностям каждого студента, что способствует повышению эффективности образовательного процесса. Эти методы находят применение на образовательных платформах, включая такие как Coursera и Khan Academy, для создания индивидуализированных учебных планов. Автоматизация оценки студенческих работ с помощью нейронных сетей также получает развитие, как показывают последние исследования [4-5]. Эти методы обеспечивают более объективное оценивание и позволяют преподавателям сосредоточиться на других важных аспектах обучения.

Кроме того, нейронные сети активно применяются для анализа образовательных данных и предсказания успеваемости студентов, что демонстрируют исследования [5-6]. Это помогает учителям и администрации школ лучше понимать потребности учащихся и предоставлять им соответствующие рекомендации.

Наконец, создание образовательного контента с использованием нейронных сетей также продвигается вперёд. Работы [7-8] показывают, как нейронные сети могут использоваться для разработки интерактивных учебных материалов, улучшая вовлеченность и понимание учащихся.

Этические и социальные вопросы, связанные с использованием нейронных сетей в образовании, являются ключевыми аспектами в развитии и внедрении этих технологий. Одной из основных этических проблем является конфиденциальность и безопасность данных. Сбор и анализ данных обучения студентов с помощью нейронных сетей требует четких гарантий конфиденциальности и защиты личной информации.

Важным аспектом является и справедливость использования нейронных сетей. Существует риск, что алгоритмы могут быть предвзятыми или дискриминационными, если они обучаются на нерепрезентативных или предвзятых данных. Это может привести к несправедливости в оценке успеваемости студентов или в предоставлении образовательных ресурсов.

Развитие систем на основе нейронных сетей также влияет на общество и будущее образования. Эти технологии могут способствовать персонализации обучения и повышению его доступности, однако в то же время они могут усиливать цифровой разрыв и увеличивать неравенство в доступе к качественному образованию. Важно уделять внимание тому, чтобы эти инновации были доступны широкому кругу учащихся, вне зависимости от их социального, экономического или географического положения.

В заключении, нейронные сети представляют собой мощный инструмент, который трансформирует сферу образования. Они способствуют созданию более эффективных и персонализированных учебных подходов, что значительно повышает качество и доступность образования. Однако, важно признавать и адресовать этические и социальные вызовы, связанные с их применением. Охрана личных данных, предотвращение предвзятости и обеспечение равного доступа к этим технологиям являются ключевыми аспектами, которые необходимо учитывать для обеспечения справедливости и инклюзивности в образовательной среде.

В будущем можно ожидать продолжения роста влияния искусственного интеллекта и нейронных сетей на образовательный процесс. Это будет способствовать развитию инновационных методов обучения, подходов к оценке и аналитике успеваемости, а также созданию более интерактивных и увлекательных образовательных материалов. Несмотря на потенциальные трудности, перспективы применения нейронных сетей в образовании являются весьма обнадеживающими и могут привести к значительному прогрессу в области обучения и развития.

Список литературы:

1. AI Index 2023 Annual Report // Stanford University [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf (дата обращения 05.02.2024).
2. Pursel, B. K., Zhang, L., Jablokow, K. W., Choi, G. W., & Velegol, D. (2016). "Understanding MOOC students: Motivations and behaviours indicative of MOOC completion." Journal of Computer Assisted Learning, 32(3), 202-217.
3. Albreiki, B.; Zaki, N.; Alashwal, H. (2021). "A systematic literature review of student’s performance prediction using machine learning techniques." Educ. Sci. 2021, 11, 552.
4. Karimi, H.; Derr, T.; Huang, J.; Tang, J. (2020). "Online academic course performance prediction using relational graph convolutional neural network." In Proceedings of the 13th International Conference on Educational Data Mining, Virtual, 10–13 July 2020; pp. 444–450.
5. Yousafzai, B.K.; Khan, S.A.; Rahman, T.; Khan, I.; Ullah, I.; Ur Rehman, A.; Baz, M.; Hamam, H.; Cheikhrouhou, O. (2021). "Studentperformulator: student academic performance using hybrid deep neural network." Sustainability 2021, 13, 9775.
6. Bruna, J.; Zaremba, W.; Szlam, A.; LeCun, Y. (2014). "Spectral networks and locally connected networks on graphs." In Proceedings of the International Conference on Learning Representations, Banff, AB, Canada, 14–16 April 2014.
7. Gan,W.; Sun, Y.; Sun, Y. (2022). "Knowledge structure enhanced graph representation learning model for attentive knowledge tracing." Int. J. Intell. Syst. 2022, 37, 2012–2045.
8. Kannan, K. R.; Abarna, K. T. M.; Vairachilai, S. (2023). "Graph Neural Networks for Predicting Student Performance: A Deep Learning Approach for Academic Success Forecasting." International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 12(1s), 228–232.