Технологии искусственного интеллекта в системе образования

Революционные изменения цифровых технологий привели к широкому их использованию в современной системе образования. Особенно быстро развивались технологии генеративного искусственного интеллекта (далее – ИИ), примером которых является ChatGPT. Эти технологические достижения стимулировали растущий интерес к интеграции более ранних инноваций ИИ из таких областей, как обработка естественного языка и компьютерное зрение, в образовательные среды, что сделало ИИ в образовании важной областью исследований. Потенциал ИИ в системе образования активно изучается. Однако эта тенденция не лишена противоречий. Высказываются опасения относительно возможности того, что ИИ может снизить роль преподавателей, поставить под угрозу качество образования или отрицательно повлиять на когнитивное развитие обучающихся [1]. Несмотря на эти опасения, вопросы использования ИИ являются наиболее обсуждаемыми в академической литературе. В последние годыпо-дробно раскрывались такие вопросы, как разработка и внедрение интеллектуальных систем обучения (далее – ИСО), чат-боты, машинное обучение, персонализированные системы обучения или среды, визуализации и виртуальные среды обучения. В совокупности эти исследования указывают на преобразующий потенциал чат-ботов ИИ и связанных с ним технологий в образовании, в частности их способность повышать эффективность обучения, обогащать опыт обучения, предоставлять персонализированную об- ратную связь и развивать навыки мышления. Однако в образовательном процессе при применении этих технологий сохраняются проблемы, включая опасения по поводу конфиденциальности данных, поддержания академической честности и эффективной интеграции этих технологий в существующие методы обучения [2]. В связи с этим целью исследования является определение роли технологии искусственного интеллекта в системе образования. В качестве задач исследования поставлены: определение основных направлений научных исследований в области использования ИИ в образовании;изучение приложений ИИ, используемых в современной системе образования. В качестве методов выступают библиоме-трический анализ и систематический обзор литературы, а также инструменты описательной статистики. Библиометрический анализ и систематический обзор литературы основаны на обобщении метаданных исследовательских статей и послужили платформой для определения состояния области исследований. Методы описательной статистики позволили определить уровень использования технологий ИИ в системе образования.

Основная часть

В качестве одной из задач функционирования-образовательных организаций выступает предоставление студентам эффективной обратной связи, что, однако, при большом количестве обучающихся довольно сложно [3]. В связи с чем многие университеты для организации учебного процесса и повышения качества обратной связи внедряют интерактивные обучающие среды (далее – ИОС).

ИОС – это сложная система, предполагающая использование комбинации методов и технологий электронного обучения и интерактивных обучающих подходов. ИОС направлены на формирование способов обучения, основанных на предыдущем опыте студентов. Идеи интерактивного обучения постоянно развиваются, и ветвь эволюции ИОС – это интеллектуальная система обучения, основная на использовании ИИ. Системы управления обучением на основе ИИ предоставляют множество возможностей для поддержки преподавания и учебной деятельности, такой как интеллектуальное создание контента, автоматизация административных задач и персонализированное обучение. Алгоритмы ИИ являются неотъемлемой частью систем управления обучением, обеспечивая поддержку широкого спектра учебных мероприятий.

Первая ИОС Scholar была разработана еще в середине 70-х годов XX века; при этом, несмотря на то, что объем обучающей выборки был небольшим, она позволила организовать процесс обучения в диалоговом режиме. На современном этапе образовательные организации имеют возможности получения большего объема данных. Социальные сети, онлайн-платформы, интеллектуальные системы обучения генерируют постоянно растущие объемы данных, содержащих личную информацию об обучающихся, журналы посещений и успеваемости, образовательный контент. Это позволяет расширять аналитические возможности цифровых технологи, выявлять закономерности в обучении, направленные на создание более адаптированных моделей, улучшение механизмов оценки знаний и развитие предиктивных моделей для оценки вовлеченности студентов в образовательный процесс.

Важность и значительные потенциальные возможности ИИ в системе образования обусловили проведение значительного объема исследований в течение последних 20 лет. Однако только в последние несколько лет стали прорабатываться задачи, которые способны решить технологии ИИ. Проведение библиометрического анализа и систематического обзора литературы позволили выявить следующие направления исследований, представленных в научной литературе, а также задач, на решение которых они направлены (см. Таблицу).

Наиболее исследуемыми вопросами в академической литературе выступают разговорные технологии ИИ, в том числе ChatGPT. Так М. Юкевич [16], изучая роль ChatGPT в автоматизации системы оценивания и организации обратной связи, указал на сильную положительную корреляцию с системой оценивания преподавателей. М.М. Рахман [17], указывая на вспомогательную роль ChatGPT, обосновал по-

Таблица

Основные задачи, решаемые технологиями ИИ в системе образования

Направление использования ИИ	Задачи ИИ	Авторы
Чат боты	Информационная поддержка студентов и преподавателей в области организации учебного процесса, повышение доступности учебной информации	Кадеева О.Е. [4] Быков А.А. [5] Серикбаев Б. Б. [6]
Экспертные системы	Автоматизация учебных и административных процессов, в том числе оценка знаний, отслеживание успеваемости студентов, качества образовательного контента	Якубов М. С. [7] Ахмедов Б. А. [8]
Умные репетиторы или агенты	Организация персонализированного обучения, интерактивной практики, адаптация учебных материалов	Якубов М. С. [7] Исламгереева Я. С. [9] Коровникова Н. А. [10]
Машинное обучение	Оценка изменений стилей обучения, прогнозирования отношения студентов к образовательным приложениям, систематизация неструктурированных данных и повышение скорости их обработки	Минцаев М. Ш. [11] Луан Х. [12]
Персонализированные системы обучения или среды (PLS/E)	Адаптация учебных материалов под уровень знаний и темп обучения каждого студента, подбор индивидуальных заданий с учетом предыдущих ошибок, анализ вовлеченности студентов в образовательный процесс, обеспечение инклюзивности образования	Ягудина А.Р. [13] Хан. В. [14]
Визуализации и виртуальные среды обучения (VLE)	Создание виртуальных лабораторий и симуляторов, интерактивных 3D-моделей, геймифицированных сценариев	Занг К [15] Ягудина А.Р. [13]

Источник: таблица составлена авторами вышение удовлетворенности студентов системой образования с использование ИИ, одновременно подчеркнув наличие потенциальных проблем в области академической честности и высокой зависимости от качества используемых технологий.

Особенности применения экспертных систем и умных репетиторов раскрываются в работах М.С. Якубова [13], Б.А. Ахмедова [8], Я.С. Исламгереевой [9], Н.А. Коровниковой [10]. Так, Б.А. Ахмедов и М.С. Якубов, проводя оценку возможностей ИИ приходят к выводу, что он рационализирует время преподавателя, способствует усилению управленческих и коммуникативные аспектов учебного процесса. Я.С. Ис-ламгереева отмечает такую особенность применения экспертных систем и умных репетиторов, как обеспечение доступности контента, решение проблемы нехватки учителей, а также снижение уровня стресса у обучающихся. Экспертные системы, используемые в системе образования, позволяют качественнее обеспечить организацию учебного процесса, как для преподавателей, так и для студентов. Структурные элементы экспертной системы способны моделировать поведение пользователей LMS. Здесь стоит отметить исследование, проведенное С.Б. Диас в области качества взаимодействия в смешанной ИОС [18], которое доказало способности ИИ в оценке и моделировании поведения пользователей LMS, способствуя улучшению опыта преподавания и обучения.

Виртуальные репетиторы предоставляют обучающимся индивидуальные и соответствующие их потребностям материалы, рекомендации и отзывы. Машинное обучение как подмножество ИИ основано на использовании технологий, которые могут обучаться и адаптироваться к условиям и данным автоматически, без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения могут предоставлять новые идеи, прогнозы и решения для адаптации потребностей и обстоятельств каждого студента. Благодаря наличию большого количества и высококачественных входных обучающих данных процессы машинного обучения могут достигать точных результатов и способствовать принятию обоснованных решений.

Персонализированные системы обучения, или среды (PLS/E) способствуют содействию организации взаимодействия между преподавателями и обучаю-щимися,улучшению организации процессаэлектрон-ного обучения. Одновременно с ростом количества используемых технологий виртуальной реальности (VR) в своих исследованиях авторы начали рассматривать потенциальные преимущества визуализации с помощью ИИ в образовании.В качестве основных преимуществ визуализации и создания виртуальной среды обучения с использованием ИИ авторы отмечают возможности создания виртуальных лабораторий, интерактивных 3D-моделей и геймифицирован-ных сценариев [13; 15].

Необходимо отметить важность для организации учебного процесса появления приложений, созданных на основе ИИ, в том числе таких, как репетитор на основе ИИ, использующего возможности GPT-4, платформы для изучения иностранных языков, интеллектуальные системы оценивания. По данным исследований IT-компании AIPRM [19], структура приложений ИИ по целям использования в образовании (см. Рисунок 1) показывает, что наиболее часто используются образовательные игры на базе ИИ (51 %) и адаптивные образовательные платформы (43 %).

Сточки зрения развития образовательных приложений существует несколько задач использования ИИ. Во-первых, расширение возможностей использования умного репетитора, во-вторых, создание персонализированных систем обучения для адаптации процесса обучения к индивидуальным потребностям каждого обучающегося с целью улучшения результатов обучения. Однако, несмотря на все преимущества использования ИИ и трансформации системы образования на основе его использования, само по себе применение передовых вычислительных технологий

Рисунок 1. Структура ИИ по целям использования в образовании, % Источник:

не гарантирует высоких результатов в обучении. Более того, разные категории образовательных технологий основываются на различных философских и педагогических подходах, которые должны быть учтены в процессе формирования интеллектуальной образовательной среды конкретной образовательной организации или направления подготовки.

Оценка применения технологий ИИ в российских вузах показывает, что их количество достаточно ограничено, несмотря на значительный рост – с 33 технологий ИИ в 2017 году до 143 в 2022-м (см. Рисунок 2).

Также необходимо отметить, что с 2017 года выросло количество организаций высшего образования, использующих технологии ИИ (см. Рисунок 3).

Быстрый рост числа организаций высшего образования, использующих технологии ИИ, предъявляет значительные требования к преподавателям в сфере повышения уровня технических знаний. Руководству вузов недостаточно внедрить технологии ИИ в образовательный процесс,необ-ходимо обеспечить достаточный уровень подготовки преподавателей, позволяющий структуриро- вать имеющиеся или получить новые знания и компетенции в сфере их использования в учебном про-цессе.Здесь важно разработать новые программы профессиональной подготовки и повышения квалификации с учетом специфики вуза и направлений подготовки.

Резюмируя полученные в процессе исследования результаты, можно сделать следующие выводы.

Во-первых, технологии ИИ в современной системе образования получили широкое распространение. Приложения, разработанные на основе ИИ, способствуют проектированию ИСО, созданию адаптивных и персонализированных учебных сред. Данный аспект особенно важен для крупных высших учебных заведений, в которых ИИ может повысить качество и скорость обратной связи в условиях наличия большого числа студентов.

Во-вторых, проведение болометрического анализа не позволило авторам найти публикации, позволяющие оценить эффективность использования технологий ИИ, как с сточки зрения преподавателей, так и студентов.

Рисунок 2. Число технологий ИИ, используемых в образовании Источник:

■ Число организаций, использовавшихтехнологии искусственного интеллекта, ед.

Рисунок 3. Число организаций высшего образования, использовавших технологии ИИ, ед. Источник:

В-третьих, недостаточно внимания уделяется вопросам подготовки преподавателей в способах использования ИИ в образовательном процессе. В связи с этим для оценки эффективности использования ИИ в образовательном процессе необходимо проведение лонгитюдных исследований с достаточным объемом выборки, позволяющим структурировать проблемы использования технологий ИИ с точки зрения получения знаний и компетенций студентами и практики их использования преподавателями в учебном процессе.

Заключение

Для решения поставленных перед исследованием задач был использован библиометрический анализ и систематический обзор литературы, позволивший выбрать 18 публикаций, наиболее полно раскрывающих современные направления научных исследований в области использования ИИ в системе образования. Систематизация результатов данных исследований в качестве основных позволила отметить: чат-боты, экспертные системы, умные репетито- ры или агенты, машинное обучение, персонализированные системы обучения, или среды (PLS/E), визуализация и виртуальные среды обучения (VLE). Также был определен перечень наиболее часто используемых приложений на основе ИИ: образовательные игры на базе ИИ; адаптивные обучающие платформы; автоматизированные системы оценки и обратной связи; чат-боты для поддержки студентов; интеллектуальные репетиторские системы.

Оценка использования технологий ИИ в российских вузах показала, что за последние пять лет значительно выросло число используемых технологий на основе ИИ – с 33 единиц в 2017 году до 143 единиц в 2023-м, а также количество организаций высшего образования их внедривших – с 11 вузов в 2017 году до 83 в 2023-м, что ставит в качестве первоочередных задачи обеспечения технической и педагогической подготовки преподавателей с целью эффективного использования технологии ИИ в образовательном процессе.