Особенности преподавания математических основ искусственного интеллекта в вузе
Автор: Е.А. Перминов, В.А. Тестов, Е.М. Ганичева
Журнал: Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева @vestnik-kspu
Рубрика: Педагогические науки. Теория и методика обучения и воспитания
Статья в выпуске: 1 (75), 2026 года.
Бесплатный доступ
Постановка проблемы. В современном вузовском образовании все большее значение придается преподаванию студентам разных направлений основ искусственного интеллекта. В появлении такой уникальной научной области, как искусственный интеллект, решающее значение имеет математика. В вузовском образовании возникает потребность знакомить студентов не только с технологиями искусственного интеллекта, но и с его математическими основами, к которым относится наряду с другими разделами и математическая статистика. Цель статьи – обоснование необходимости внедрения в учебные программы вузов преподавания математических основ искусственного интеллекта, включая разделы дискретной математики, а также обоснование важной роли такого курса в обучении. Методология и методы исследования. В исследовании использовались методы системного анализа, методология моделирования, трансдисциплинарный подход, методология развития искусственного интеллекта и его математических основ, а также культурологический подход. Результаты исследования. В результате исследования выявлены структурные элементы содержания курса (модуля) «Математические основы искусственного интеллекта», концептуальные положения о выработке рекомендаций для содержания типовых учебных программ обучения такому курсу в вузах. В подготовке студентов необходимо опираться на положения о том, что математика едина и имеется внутренняя логика курса математики. Обучение системам искусственного интеллекта важно осуществлять на основе тесной взаимосвязи дискретной и непрерывной математики. Указанный курс служит базой формирования общепрофессиональных компетенций в области искусственного интеллекта. Благодаря математическим основам ИИ реализуется идея моделирования процессов человеческого мышления с помощью компьютера. Заключение. Методологическим ориентиром в разработке учебных программ для предлагаемого курса должен стать трансдисциплинарный подход. На основе изучения этого курса формируются особый обще- научный стиль мышления и новое целостное мировоззрение.
Математическое моделирование, трансдисциплинарный подход, дискретная математика, математическая логика, теория алгоритмов, абстрактная алгебра
Короткий адрес: https://sciup.org/144163656
IDR: 144163656 | УДК: 378
Features of teaching mathematical foundations of artificial intelligence at universities
Statement of the problem. In modern university education, teaching the fundamentals of artificial intelligence to students is becoming increasingly important in various fields. Mathematics plays a crucial role in the emergence of such a unique scientific field as artificial intelligence. University education is increasingly demanding that students be introduced not only to artificial intelligence technologies but also to its mathematical foundations, which include not only mathematical statistics. The purpose of the article is to justify the need to introduce teaching of the mathematical foundations of artificial intelligence into the curricula of universities, as well as to substantiate the transdisciplinary role of such a course in education. Research methodology and methods. The study used methods of systems analysis, transdisciplinary approach, methodology for the development of artificial intelligence and its mathematical foundations, and cultural approach. Research results. The study identified structural elements of the Mathematical Foundations of Artificial Intelligence course (module). Conceptual principles were identified for developing recommendations for standard curricula for this course at universities. Student training should be guided by the notion that mathematics is unified and that a mathematics course has an internal logic. Teaching artificial intelligence systems should be based on the close relationship between discrete and continuous mathematics. This course serves as a foundation for developing general professional competencies in the field of artificial intelligence. The mathematical foundations of AI enable the idea of computer-assisted modeling of human thought processes. Conclusion. A transdisciplinary approach should serve as the methodological guideline for developing the curriculum for the proposed course. Based on the study of this course, a special general scientific style of thinking and a new holistic worldview are formed.
