О центре График семинаров Руководство Контакты Регистрация
Центр Управленческих Компетенций

Перспективы использования технологий искусственного интеллекта в образовании

17 ноября 2023 года Центр экономики непрерывного образования Института прикладных экономических исследований Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (далее - ЦЭНО ИПЭИ РАНХиГС) в рамках серии мероприятий «Управление. Финансирование. Образование» провел экспертный семинар «Перспективы использования технологий искусственного интеллекта в образовании».

В работе экспертного семинара приняли участие представители органов управления образованием субъектов Российской Федерации и муниципальных образований, филиалов РАНХиГС, организаций общего образования и дополнительного образования детей, институтов развития образования, ведущие эксперты.

В докладе ведущего научного сотрудника ЦЭНО ИПЭИ РАНХиГС, к.э.н. А.С. Тищенко «Перспективы использования технологий искусственного интеллекта в сфере общего образования» были представлены основные методы и технологии искусственного интеллекта, цели и рекомендации в сфере образования, связанные с внедрением искусственного интеллекта, опыт и перспективы использования искусственного интеллекта в российском общем образовании. Искусственный интеллект имеет большой потенциал для применения в системе общего образования, поскольку может решать множество задач: снизить нагрузку на учителей за счет автоматизации проверки выполнения заданий и автоматизации административных задач, способствовать разработке современных методик обучения, содействовать воспитательной работе и взаимодействию с родителями учащихся, обеспечить персонализацию обучения, формировать рекомендации по построению образовательно-профессиональных траекторий, оценить влияние социально-культурных, психолого-педагогических, организационно-экономических факторов на образовательные результаты. В ходе выступления внимание обращено на один из ключевых тезисов Пекинского консенсуса по искусственному интеллекту и образованию: «Учителей невозможно заменить машинами, личное взаимодействие и совместная работа учителей и учащихся должны оставаться центральным элементом образования».

Сотрудники Лейпцигского университета Г.П. Герре и А.В. Рейбольд рассказали о структурировании знаний для применения технологий искусственного интеллекта в образовании. Одна из насущных задач нашего времени является организация, структурирование, коммуникация и использование большого количества информации и знания. Онто-аксиоматический метод является базовым для абстрагирования и интерпретации данных, а также принципиальной организации. Необходимо развитие и этаблирование такой дисциплины как дидактика работы с данными, информацией и знаниями в рамках пожизненного обучения, начиная с детского сада. Новые технологии искусственного интеллекта упрощают применение дифференциального подхода в обучении. Обучение на базе исследований Жана Пиаже, Льва Выготского, Петра Гальперина, Василия Давыдова могут служить хорошей базой коммуникации знания в новых условиях.

По теме «Искусственный интеллект – риски для системы образования» выступил старший научный сотрудник научно-исследовательского центра систем оценки и управления качеством образования ФИРО РАНХиГС Б.В. Илюхин. Стремительное внедрение в нашу жизнь технологий искусственного интеллекта несет в себе, наряду с очевидной пользой, существенные риски. Риски связаны не столько с возможностью использования технологий искусственного интеллекта для выполнения эссе и домашних заданий, а с нарушением межличностных связей и переходом отношений «человек – компьютер» в новую стадию, где человеческий и машинный интеллект становятся на один уровень. Особое внимание было уделено рискам манипулирования мнением с использованием методов нейролингвистического программирования.

Генеральный директор ООО «ИЛИАН», вице-президент Национальной ассоциации медицинских информатиков Н.Р. Сабанина выступила c докладом «Тональный ценностный анализ учебно-научного текста как элемент ценностно-ориентированного управления в образовании». Под ценностно-ориентированным управлением в образовании понимается целенаправленное воздействие на среду с целью осуществления государственного и социального заказа на обучение, воспитание и развитие детей и молодёжи, в том числе, относительно ценностей. Содержательное наполнение понятия «система ценностей» вариативно регламентирована в рамках принимаемых этических установок: гедонистическая, прагматическая, альтруистическая, духовная и смешанная концепции. Учебно-научный текст является элементом организации образовательного процесса, который сегодня строится непосредственно на коммуникациях в гибридной информационно-образовательной и социально-культурной среде. Авторский метод тонального ценностного анализа может быть использован для исследования, в т. ч. мониторинга, содержания подобных сред, в учебных и научных целях, а также поддержки принятия решений в области управления образованием. В докладе также представлены онтологические основания и структура базы данных «Цифровой след культуры», лежащие в основе тонально-ценностного анализа исследуемых текстовых данных. Одним из перспективных направлений использования метода тонально-ценностного анализа текстовых данных может стать сервис – «Информационно-аналитическая система поддержки принятия решений Советника по воспитательной работе» в школе, в основу которой положена технология искусственного интеллекта «Profile-VR». Эта технология позволяет формировать ценностный и цивилизационно-культурный профиль текстов, выявлять тренды, строить прогнозы динамики ценностного содержания образовательных сред, а также быть значимым элементом ценностно-гуманитарной экспертизы программ и проектов.

Доклад «Выявление научных трендов и оценка гипотез с использованием технологий искусственного интеллекта» представил старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук, к.т.н. М.М. Шарнин. В докладе были представлены алгоритмы выявления и прогнозирования трендов научных тематик, построения визуальных семантических карт для представления результатов наукометрического прогнозирования и оценки правдоподобия тезисов на основе анализа библиографических баз данных. Для реализации алгоритмов используются технологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети для обработки естественного языка Word2vec и BERT, а также машинное обучение CatBoost от компании Яндекс. Использование алгоритмов позволяет сформировать долговременный прогноз трендов для тысяч научных тем с известной точностью и сделать интегральную оценку правдоподобия определенного тезиса путем обобщения позиций в массиве научных текстов.

В ходе обсуждения отмечены актуальные проблемы использования искусственного интеллекта в образовании, такие как манипулирование мнением путем специализированной настройки алгоритмов, а также снижение уровня знаний и умений в связи с активным использованием сервисов для выполнения заданий.