ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ КАК ПОТЕНЦИАЛ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
Аннотация
Данная статья посвящена влиянию, которое технологии искусственного интеллекта оказывают на систему высшего образования. Университеты, как и вся система высшего образования России, сейчас занимают весомое место в сфере применения цифровых технологий. Обосновывается положение о возможности российских университетов стать катализаторами национального экономического роста. Автор выявляет реальные преимущества использования больших языковых моделей студентами и последствия этого для сферы образования. Опросы показывают рост студенческой активности в применении технологий искусственного интеллекта для подготовки учебных заданий. Показаны изменения роли профессора (преподавателя) в образовательном процессе, прежде всего, с введением персонализированного подхода в обучении. Исследуются проблемы и ограничения применения искусственного интеллекта в системе университетского образования. Среди последних выделяется растущая коммерциализация высшего образования с помощью технологий искусственного интеллекта. Особое внимание автор уделяет возникновению колониализма XXI века, связанного с применением искусственного интеллекта в системе образования. Показаны его формы и опасность зависимости национальной экономики. Обосновывается необходимость использования «комплексного подхода» к разработке новых моделей искусственного интеллекта для системы высшего образования. Делается вывод о перспективности применения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего образования при создании продуманной национальной образовательной политики. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования системы высшего образования России.
Литература
2. Туровец Ю.В., Вишневский К. О. Искусственный интеллект в России: кто, что и как внедряет. Цифровая экономика. Экспресс-информация ИСИ и ЭЗ НИУ ВШЭ. 26.09.2023
3. Лукичев П. М., Чекмарев О. П. Экономика искусственного интеллекта: перспективы и риски. Санкт-Петербург. 2023. 188 с.
4. Lee K.F., Qiufan C. AI 2041: Ten visions for our future. Currency, 2021.
5. Adiguzel T., Kaya M. H., Cansu F. K. Revolutionizing education with AI: Exploring the transformative potential of ChatGPT //Contemporary Educational Technology. 2023. Vol. 15. №. 3. С. ep429.
6. Hamilton A., Wiliam D., Hattie J. The Future of AI in Education: 13 things we can do to minimize the damage. 2023. 39 р.
7. Atlas S. ChatGPT for Higher education and professional development. A guide to conversational AI. 2023.
8. Holmes W., Tuomi I. State of the art and practice in AI in education //European Journal of Education. 2022. Vol. 57. № 4. P. 542-570.
9. Edwards B.I., Cheok A.D. Why not robot teachers: Artificial intelligence for addressing teacher shortage // Applied Artificial Intelligence. 2018. No 4. p. 345-360. doi: 10.1080/08839514.2018.1464286.
10. Heffernan N.T., Heffernan C.L. The ASSISTments ecosystem: Building a platform that brings scientists and teachers together for minimally invasive research on human learning and teaching // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2014. Vol. 24(4). P. 470-497. https://doi.org/10.1007/s40593-014-0024-x (дата обращения 15.01.2024)
11. Knox J. Artificial intelligence and education in China // Learning, Media and Technology. 2020. Vol. 45(3). P. 298-311. https://doi. org/10.1080/17439884.2020.1754236 (дата обращения 15.01.2024)
12. The Digital Talent Gap. Are Companies Doing Enough? Capgemini Digital Transformation Institute. 2017. URL: https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2017/10/report_the-digital-talent-gap_final.pdf (дата обращения 15.01.2024)
13. Checmarev O.P., Kovalenko E.V., Sudorgina I.G., Timoshenko S.A., Lukichev P.M. Innovation in the Digitalization of Agroindustry. В сборнике: The Challenge of Sustainability in Agricultural Systems. Heidelberg. 2021. c. 257-265.
14. Zembylas M.A decolonial approach to AI in higher education teaching and learning: Strategies for undoing the ethics of digital neocolonialism // Learning, Media and Technology. 2021. Р. 1-13. URL: https://doi.org/10.1080/17439884.2021.2010094 (дата обращения 15.01.2024)
15. Blanchard E.G. Socio-cultural imbalances in AIED research: Investigations, implications and opportunities // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2015. Vol. 25(2). P. 204-228. URL: https://doi.org/10.1007/s4059 3-014-0027-7 (дата обращения 15.01.2024)
16. Robinson N.R., Ogayo P., Mortensen D.R., Neubig G. (2023). Chatgpt mt: Competitive for high-(but not low-) resource languages. arXiv preprint arXiv:2309.07423.
17. Nemorin S., Vlachidis A., Ayerakwa H. M., Andriotis, P. (2022). AI hyped? A horizon scan of discourse on artificial intelligence in education (AIED) and development. Online article // Learning, Media and Technology. 2022. P. 1-14. URL: https://doi. org/10.1080/17439884.2022.2095568 (дата обращения 15.01.2024)
18. Cotterell R., Mielke S.J., Eisner J., Roark B. Are all languages equally hard to language-model? Cornell University. 2020. URL: http://arxiv.org/abs/1806.03743 (дата обращения 15.01.2024)
19. Лукичёв П.М., Кузекова С.А. Роль визуального искусства как инновационной практики в преподавании экономических дисциплин // Инновации в образовании. 2023. № 12. С. 86-94.
Опубликована 2024-05-27