Обзор современной системы образования и используемых интеллектуальных технологий для подготовки выпускников

В сфере образования закончился длительный исторический период существования исключительно традиционного образования, включавший в себя, в том числе, и церковное образование. Мы становимся свидетелями глобальных изменений в использовании технологий в процессе обучения. С развитием новых технологий (в настоящее время -информационных) у молодежи и представителей старшего поколения всегда наблюдались разные взгляды по поводу их полезности и необходимости освоения, поэтому процесс познания и подход к эффективному решению задач также всегда кардинально отличался. Однако в период пандемии коронавирусной инфекции COVID-19 единственно возможным способом обучения стало использование дистанционных технологий. Информационные технологии вошли в образовательный процесс безоговорочно и вне зависимости от предпочтений его участников. Вместе с информационными технологиями в систему образования внедряются интеллектуальные технологии, которые помогают в организации процесса. По оценке Министра науки и высшего образования России, высшая школа справилась с вынужденным переходом на дистанционное обучение. Лучше всего адаптировались вузы, которые участвовали в программе «Опорные университеты» и Проекте 5-100. «Они не просто смогли сами наладить образовательную деятельность в новых условиях, но еще и выступили ли- дерами, стали помогать другим и осваивать зарубежный опыт», – отметил Валерий Фальков. «Кстати, в мире нет суперуспешных практик адаптаций систем высшего образования к условиям коронавируса. На этом фоне, по моему мнению, Россия очень неплохо смотрится»1. Таким образом, проведение анализа современного состояния российской системы образования, ориентированного на оценку уместности применения интеллектуальных технологий в образовательной деятельности, является актуальным.

Работа содержит анализ состояния российской системы образования в прошлом и настоящем. В ней также рассмотрена происходящая трансформация интеллектуальных технологий, используемых в процессе подготовки кадров, и предложены подходы по достижению баланса в применении искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной деятельности.

Анализ современного состояния российской системы образования

Сначала напомним, что система образования России на каждом этапе своего развития изменялась, в том числе в зависимости от внедрения новых технологий и потребности в кадрах.

Эпоха церковного образования была самой длительной, продолжительностью почти 6 веков (с первой половины XI в. (создание первой школы на Руси) до конца XVII в.), Именно в это время было положено начало технократической цивилизации и увеличению темпов социально-экономического развития в России.

Период государственного образования продлился чуть более 2-х веков (с начала реформ Петра I по октябрь 1917 г.). В течение данного периода образовательная система претерпела более семи реформ, являвшихся следствием смены правителя и общественного уклада жизни. Все изменения в системе российского образования в это время в значительной степени проходили под влиянием западных реформ. Но, прежде всего, российская система образования была ориентирована на подготовку необходимых кадров для удовлетворения запросов государства [6].

Продолжительность этапа советского (общественного) образования составила около 80 лет (от Октябрьской революции до распада СССР). На данном этапе сложилась жесткая система профессионального образования, практически исключавшая инициативу и творчество как учащихся, так и их педагогов, Но, тем не менее, именно советская система образования [7] многими странами была признана одной из наиболее эффективных для подготовки научных и трудовых кадров.

И, наконец, на период «рыночного» образования пришлось менее 15 лет (с 1991 – начало 2000-х гг.). Это время ознаменовано переходом общества к рыночным отношениям и открытием частных вузов, филиалов вузов, зарождением коммерческой формы подготовки в государственных вузах. Количество государственных и негосударственных высших учебных заведений в стране выросло с 748 до 2039, а их филиалов – с 123 до 1407 [8]. Число студентов, приходящихся на 10 тыс. населения, практически утроилось. Наибольший рост пришелся на специалистов гуманитарного профиля, при этом резко снизилось качество подготовки выпускников. С 2007 года происходит модернизация системы образования, сокращение сети вузов, повышение качества образования. В 2013 году был принят новый закон об образовании, предусматривающий, в том числе и использование в процессе обучения разнообразных информационных технологий [2].

Сейчас в эпоху «цифровизации» российская система образования переходит на новый этап своего развития, когда приоритетным направлением становится использование интеллектуальных технологий в образовательной деятельности. Длительность этого этапа, на наш взгляд, может составить около 5–7 лет, если не произойдет искусственной приостановки процесса.

Итак, краткий анализ развития российской системы образования показал влияние уровня технологий на периодичность изменений самой системы, чем выше скорость передачи информации, тем быстрее происходит смена периодов (при условии отсутствия искусственного приостановления прогресса).

Далее будет подробно рассмотрено влияние интеллектуальных технологий на сферу образования.

Распространение интеллектуальных технологий в процессе подготовки кадров

До недавнего времени под интеллектуальными образовательными технологиями (ИОТ) понимались технологии создания нового интеллектуального продукта в процессе реализации учебноисследовательской деятельности. Эти технологии обеспечивают формирование у обучаемых новых интеллектуальных свойств и различных приемов генерирования и воспроизводства новых знаний [1, 4]. Например, в ведущих вузах Томска активно применялись такие инструменты ИОТ, как метод проектов, методы мозгового штурма, ситуационного моделирования, прогнозирования, приемы проблемного и контекстного обучения [1]. Однако с развитием информационных технологий под интеллектуальными образовательными технологиями стали пониматься технические и программные решения в сфере образования.

В Большом юридическом словаре интеллектуальные информационные технологии трактуют- ся как генерация технических решений, реализующих ситуационное моделирование, позволяющих выявить связь элементов, их динамику и обозначить объективные закономерности среды2. В состав интеллектуальных информационных технологий входят интеллектуальные информационные системы, системы искусственного интеллекта, системы поддержки решений и информационных систем [5].

В октябре 2019 года Президентом страны утверждена национальная стратегия развития искусственного интеллекта (ИИ) на период до 2030 года (национальная стратегия3, направленная на обеспечение ускоренного внедрения ИИ4 во всех отраслях Российской Федерации. Инструментами ускоренного развития должны стать научные исследования в области ИИ, повышение доступности информации и вычислительных ресурсов для пользователей, совершенствование системы подготовки кадров в области ИИ.

В данной национальной стратегии искусственный интеллект определяется как комплекс технических и программных решений, приводящих к результату, аналогичному и превосходящему результат интеллектуальной деятельности человека, и используемых для решения прикладных задач на основе больших данных с помощью систем компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи, рекомендательных систем и интеллектуальных систем поддержки принятия решений, а также систем, основанных на перспективных методах и технологиях искусственного интеллекта.

Если говорить об образовании, то стратегическими направлениями повышения его качества становятся:

‒ адаптация образовательного процесса к потребностям как обучающихся, так и рынка труда;

‒ системный анализ показателей эффективности обучения для оптимизации профессиональной ориентации и возможности раннего выявления детей с выдающимися способностями;

‒ автоматизация оценки качества знаний и анализа информации о результатах обучения.

В 2019 году были отобраны университеты (табл. 1), на базе которых разрабатывается модель цифрового университета5. Основными задачами которых стали структурирование содержательных элементов цифрового университета, а также подготовка и переподготовка кадров для развития ИТ-технологий. В табл. 1 показано распределение университетов по решаемым задачам.

На базе Института развития Российской Федерации «РВК» созданы инфраструктурные центры Национальной технологической инициативы (НТИ), являющиеся точками притяжения, и нацеленные на ускорение формирования новых рынков интеллектуальных технологий. Созданные инфраструктурные центры становятся коммуникационными площадками для формирования сообществ НТИ, призванных развиваться в трех направлениях:

• 1)    структуризация сообщества НТИ, которые будут работать в рамках «дорожных карт»;

• 2)    создание и развертывание специализированных финансовых институтов поддержки стартапов;

• 3)    создание Центров компетенций, в том числе для поддержания сквозных технологий.

Центры компетенций НТИ представляют собой сеть инженерно-образовательных консорциумов на базе российских университетов и научных организаций, которые занимаются развитием сквозных технологий НТИ. Центры ведут исследовательскую и образовательную деятельность в партнерстве с крупнейшими технологическими компаниями. Участники консорциума определяют конкретные направления деятельности центров, а также набор реализуемых проектов с учетом перспектив их коммерциализации. До 2021 года на поддержку центров компетенций НТИ предусмотрено государственное финансирование в размере 10,3 млрд руб. При этом модель финансирования Центров предусматривает поэтапное замещение бюджетных грантовых денег средствами софинансирования. Основными показателями эффективности работы Центров компетенций НТИ являются численность подготовленных специалистов, объем доходов и количество лицензированных технологий.

На конец 2018 года по итогам двух конкурсных отборов сформировано 14 Центров компетенций НТИ (табл. 2). Количество занятых в работе центров сотрудников составляет 2,2 тыс. человек, в центрах запущено 150 исследовательских проектов. На начало 2020 года в консорциумы центров

Таблица 1

Университеты, на базе которых разрабатывается модель цифрового университета, распределенные по задачам

№	Наименование образовательных организаций высшего образования	Основные задачи
		структурирование содержательных элементов цифрового университета	подготовка и переподготовка кадров для развития ИТ-технологий
1	Высшая школа экономики	+	+
2	Университет ИТМО	+	-
3	Уральский федеральный университет им. Б.Н. Ельцина	+	+
4	Томский государственный университет	+	+
5	Московский государственный первый медицинский университет имени И.М. Сеченова	+	-
6	Санкт-Петербургский государственный университет	-	+
7	Национальный исследовательский ядерный университет (МИФИ)	-	+

входило свыше 300 организаций, 59 % из них – коммерческие компании, среди которых Сбербанк, «МТС», KUKA, Росатом, «Газпром нефть» и другие. В 2018 году образовательные программы, реализуемые с участием Центров компетенций НТИ, прошло 3,8 тыс. человек.

Как видно из табл. 2, технологией «Искусственный интеллект» занимается Московский физико-технический институт (МФТИ), его бизнес-партнерами стали: Сбербанк, ABBYY, «Ростелеком», «РЖД», Концерн ВКО «Алмаз-Антей», МАК «Вымпел», «Нейроботикс», «ПКК Ми-ландр». Основные направлениями деятельности являются:

– технологии повышения производительности научного труда;

• – система поддержки принятия врачебных решений, которая будет помогать медикам в выборе наиболее эффективной тактики лечения на основе анализа большого объема данных о пациентах;

  – технологии распознавания объектов на фото и видео. Системы, которые будут не только обрабатывать, но синтезировать визуальный контент;

  – разработки в направлении «умный дом». Создание «умных» городских транспортных систем, а также электрических сетей, способных анализировать, прогнозировать и управлять потреблением электроэнергии;

  – проект iPavlov. Программная платформа для создания разговорных приложений, нейроассистента;

  – создание прототипа нейроморфного вычислительного устройства, т. е. процессора, работающего по принципу человеческого мозга;

  – создание ассистивных устройств и технических средств реабилитации с применением нейро

технологий для людей с ограниченными физическими возможностями.

Кроме того, НТИ организовало Кружковое движение6 для подготовки молодого поколения (школьников), ставящее перед собой целью достижение технологического лидерства в глобальном мире. В рамках этого движения проводятся соревнования по 19 профилям (беспилотный транспорт, интеллектуальная энергетика, малая космонавтика, нейро- и биотехнологии, робототехника и др.). В 2018 году на отборочный тур Олимпиады НТИ – зарегистрировалось 38 349 школьников. В 2019 году – более 80 тыс. талантливых ребят из всех 85 регионов России.

Ожидается, что в сфере российского образования к 2030 году станут реализовываться образовательные программы мирового уровня для подготовки высококвалифицированных специалистов и руководителей в области искусственного интеллекта, а российские вузы будут занимать здесь лидирующие позиции.

В настоящее время подготовлены проекты предварительного национального стандарта «Информационные технологии. Искусственный интеллект» (общие положения, термины и определения), с которыми можно ознакомиться на сайте Технического комитета по стандартизации ТК 194 «Кибер-физические системы». Также подготовлен проект ГОСТ Р Технологии интеллектуальной обработки данных «Способы обеспечения доверия к системам с искусственным интеллектом»7, в котором определяются общие подходы, заинтересо-

Центры компетенций НТИ – получатели грантов в 2017–2018 гг.

Таблица 2

Наименование «сквозной» технологии	Победитель	Год получения гранта
Хранение и анализ больших данных Квантовые технологии	Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова	2018 2017
Технологии компонентов робототехники и ме-хатроники	Университет Иннополис	2018
Сенсорика	Московский институт электронной техники (МИЭТ)	2018
Распределенные реестры Новые производственные технологии	Санкт-Петербургский государственный университет	2018 2017
Квантовые коммуникации	Национальный технологический университет (МИСиС)	2018
Транспортировка электроэнергии и распределенных интеллектуальных энергосистем	Национальный исследовательский университет МЭИ	2018
Технологии беспроводной связи и интернета вещей	Сколтех	2018
Когнитивные разработки	Национальный исследовательский университет ИТМО	2018
Искусственный интеллект	Московский физико-технический институт (МФТИ)	2017
Новые и портативные источники энергии	Институт проблем химической техники (ИПХФ) РАН	2017
Технологии управления свойствами биологических объектов	Институт биоорганической химии (ИБХ) РАН	2017
Нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальности	Дальневосточный федеральный университет (ДВФУ)	2017

ванные стороны при создании и применении систем ИИ, уязвимости систем ИИ. Цель этого стандарта заключается в систематизации факторов, вызывающих снижение доверия к системам ИИ, выявление заинтересованных сторон и их проблем, анализ уязвимостей систем ИИ, определение возможных мер, направленных на обеспечение надежности системы ИИ. Кроме того, даются рекомендации по выбору способа обеспечения доверия к системам ИИ и подхода к снижению потенциальных рисков и принимаемых мер по их компенсации [10]. Однако до настоящего времени в России отсутствуют утвержденные стандарты в области искусственного интеллекта.

Подходы к достижению гармонизации информационных технологий в образовательной деятельности

Прежде всего, следует обратить внимание на то, что в сфере образования сейчас продуктов искусственного интеллекта нет как таковых. Более того, не они являются главными. Но при этом весьма важно трансформировать традиционные методы обучения тем дисциплинам, которые являются основой для разработки новых информационных технологий, например, математики, и физики. Необходимо развивать такой междисцип- линарный подход, когда темы из разных дисциплин будут соединяться при помощи искусственного интеллекта. Данный подход состоит не в изменении системы образования, а преобразовании концепции процесса обучения. Он позволит сконцентрировать знание, одновременно расширяя кругозор при освоении профессии, увеличивая время на практическое применение полученных знаний.

Идея междисциплинарного подхода не нова, но внедрение ИИ может сыграть связующую роль при анализе слабых мест в знаниях обучающихся, позволит более эффективно применять методы и материалы для их устранения. Для этих целей могут быть использованы видеоролики, видео-уроки и т. п., соответствующие теме, в которой был выявлен пробел. В данном смысле искусственный интеллект в этой модели будет являться тем звеном, без которого она работать не сможет.

Еще одним направлением применения искусственного интеллекта в образовательной сфере является использование системы распознавания лиц. На период пандемии Министр науки и высшего образования Валерий Фальков предложил внедрить ее не только при дистанционной защите дипломов в 2020 году, но и распространить на всё высшее образование. Система распознавания лиц является частью прокторинга – процедуры контроля во время проверки знаний обучающегося. Наблюдение проводится с помощью визуальных и программных средств, при этом фиксируются как действия человека, так и звуковой фон. По расчётам министра, система прокторинга может стать нормой в системе высшего образования.

Искусственный интеллект наиболее активно используется в социальных сетях, в поисковых сервисах. Например, голосовой помощник «Алиса», который может по запросу предложить массу вариантов на интересующую тему; контекстная реклама тех товаров или услуг, которыми вы недавно интересовались; компьютерное зрение и распознавание голоса. Все эти навыки искусственного интеллекта следует грамотно применять в сфере образования, но при условии обучения машин подбору необходимой информации по заданной теме, и недопущению информации, которая может нанести вред здоровью и развитию детей.

При организации образовательного процесса технологии ИИ также могут применяться [9]. Но при реализации машинного обучения следует учитывать академическую свободу, право на которую есть у каждого учебного заведения. Например, могут отличаться порядок отчисления, восстановления, ухода в академический отпуск и др. Поэтому необходимо планировать время на подстройку технологии к потребностям конкретной организации и на адаптацию к терминологии, специфику образовательной деятельности разного уровня подготовки и т.п.

В начале 2019 года Советом Минобрнауки России утверждены Концепция Единой цифровой платформы науки и высшего образования и Концепция создания Цифровой платформы совместных исследований (ЦПСИ), а также Автоматизированной системы управления научной инфраструктурой коллективного пользования (АСУ НИКП), основной целью которых является построение единой информационной системы и организация сервисов в цифровом виде. Все это должно привести к синхронизации тех ресурсов, которые традиционно использовались в сфере образования и науки, обеспечению сохранности имеющихся наработок, оказанию помощи исследователям в процессе ведения разработок, оформлении научной документации и осуществление навигации.

По словам председателя президиума Совета Минобрнауки России, единая цифровая платформа обеспечит доступ всем пользователям к набору инструментов и сервисов. Пользователями указанных сервисов станут представители научного сообщества, включая лаборатории и отдельно взятых ученых, органы государственной власти, представители бизнеса. Цифровая платформа проведения совместных исследований позволит организовать и провести совместные исследования в удаленном доступе, в том числе при участии зарубежных ученых, с возможностью формирования виртуальных команд и лабораторий для реализации проекта любой сложности. Система управления сервисами научной инфраструктуры коллективного пользования обеспечит пользователям как сотрудникам научных организаций, так и представителям бизнеса, безбарьерный доступ к заказу услуг, в том числе к оцифрованным коллекциям и банкам данных организаций, выполняющих научные исследования и разработки. «По сути – это маркетплейс, с большим набором пользовательских сервисов, в том числе центров коллективного пользования, для групп ученых-исследователей, – российский «Амазон» для сферы науки», – рассказал Денис Солодовников8.

Советом Минобрнауки России по цифровому развитию и информационным технологиям одобрены технические задания на создание первой очереди ЦПСИ и АСУ НИКП9. Внедрение в эксплуатацию последней планируется к 31.12.2021, а срок окончания работ по созданию информационной системы с учетом завершения мероприятий по оцифровке и подключению отобранных цифровых коллекций и банков данных – 30.12.2024 г.10.

В то же время в сфере образования было бы актуальным сразу после разработки провести апробацию методов поддержки принятия решений в образовательном процессе на основе результатов анализа данных, полученных в этом процессе. Использование интерактивной автоматизированной системы позволило бы применять модели внедрения ИИ в полезных для деятельности организации объемах.

В педагогической практике очень важно соблюдать сбалансированность инновационности и традиционности при построении программ обучения с учетом профиля подготовки. При формировании базовой части грамотное соотношение можно установить для всех программ с небольшими допущениями с учетом направлений подготовки, а для формирования вариативной части, рассчитанной на получение профессиональных знаний, соотношение между инновационностью и традиционностью должно рассчитываться исходя из профессиональных потребностей. Кроме того, необходимо учитывать новые поправки в российский закон об образовании11, которые устанавливают, что большая часть времени в профессиональном обучении должна выделяться на практическую подготовку, которая станет основной формой получения профессионального образования.

Образовательным организациям также предоставлено право на организацию практической подготовки не только на своей территории, но и в других организациях, которые осуществляют деятельность по соответствующему профилю. В целях быстрого реагирования на происходящие изменения в профессиональной среде законодателями предусмотрено, что образовательная организация освобождена от внесения изменений в лицензию на осуществление образовательной деятельности в части мест практической подготовки. В то же время введена обязанность информирования об этих местах на официальных сайтах. Также предусмотрена возможность создания лабораторий научно-исследовательской и научно-технической деятельности, кафедр в научных институтах и других организациях, осуществляющих научную деятельность, по порядку, утвержденному самой образовательной организацией.

Выводы

Подводя итог, считаем необходимым отметить, что при переходе на использование искусственного интеллекта (ИИ) в образовательном процессе, системе образования необходимо будет рассматривать ИИ как отдельный ее элемент [11]. Искусственный интеллект, как и естественный, обладает способностью к самообучению и адаптации. В то же время искусственному интеллекту не знакомы понятия этических норм, проблемы человеческих отношений и воспитания, что является самым большим риском в его применении без контроля со стороны профессионального сообщества. Поэтому учитель (преподаватель), обладающий знаниями предметной области (профессиональной деятельности), с присущим ему естественным интеллектом дополнительно должен быть не только оснащен технологиями искусственного интеллекта, но и уметь их контролировать.

Переживаемый период пандемии подтолкнул к широкому использованию дистанционных технологий в образовательном процессе как в обучении, так и в его организации. Внедряется новая для образования технология по распознаванию личности для проведения аттестации. После окон- чания эпидемии обучение станет более системным, в процесс войдут новые цифровые технологии и онлайн-форматы. Требования к преподавателям (учителям) изменятся. Они должны будут обладать большими цифровыми навыками. «Сегодня в одночасье стало понятно, что если ты не можешь организовать коллективную работу с помощью онлайн-сервисов, цифровых технологий, то это уже критично», – сказал Министр науки и высшего образования России12. В то же время период изоляции (карантина) показал важность живого контакта обучающегося с учителем, роли педагога, как учителя и наставника. С большой степенью вероятности теперь разговоры о полном переводе обучения из классов/аудиторий в виртуальное пространство уйдут в прошлое. Стало понятно, что никакими технологиями невозможно заменить живого педагога.

В современной российской системе образования законодательно закреплен широкий спектр инструментов, позволяющий использовать в процессе обучения различные информационные, интеллектуальные технологии. Поэтому их внедрение в образовательный процесс в большей степени зависит от желания и возможностей конкретной образовательной организации. Сейчас нет необходимости в структурной перестройке образовательного пространства. Действующая с 2013 года модель российской системы образования является вполне работоспособной, не требующей кардинальных изменений, а лишь некоторой корректировки (методик, форматов, программ и т. п.) [3] в связи ростом значимости интеллектуальных технологий.

Несомненно, интеллектуальные технологии (ИИ) обладают огромным потенциалом, опираются на колоссальный объем информации, возможность сопоставления и анализа больших данных и т.д. Но прежде чем широко внедрять ИИ в образовательную практику, сначала следует провести их апробацию в образовательном процессе и разрабатывать подходы к адаптации системы образования к технологиям ИИ в обучении.

Статья частично подготовлена при финансовой поддержке гранта Российского Фонда Фундаментальных Исследований (№ 18-29-03215).