Обучение технологии искусственного интеллекта в общеобразовательной школе: от разработки до практики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы . Сегодня необходимость освоения школьниками дидактических элементов в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивается на государственном уровне. Проблемы внедрения обучения искусственному интеллекту связаны: 1) с определением концептуальных основ формирования содержания обучения; 2) отбором и структурированием содержания обучения; 3) адаптацией содержания обучения возрасту учащихся; 4) интеграцией в школьное образование содержания обучения. Цель исследования заключается в формировании теоретически обоснованного содержания обучения искусственному интеллекту учащихся основной школы, а также в определении возможных вариантов интеграции разработанного содержания обучения в школьное образование. Методология. В эмпирическом исследовании приняли участие 225 учащихся 5-9 классов и 125 преподавателей московских и подмосковных образовательных организаций. Использовались такие методы, как анализ, синтез, тестирование и метод выборочных средних Результаты. Подтверждена целесообразность внедрения обучения искусственному интеллекту в основную школу. Выработана концепция обучения в области искусственного интеллекта учащихся основной школы. Раскрыты возможности формирования содержания обучения искусственному интеллекту на основе различных подходов. Определены цели и результаты обучения основам искусственного интеллекта в рамках основной школы. Сформировано содержание обучения, которое возможно и необходимо осваивать в области искусственного интеллекта учащимся основной школы с учетом межпредметных и внутрипредметных связей. Разработаны учебно-методические материалы для обучения учащихся основной школы начиная с 5 класса. Заключение . В соответствии с вариативностью отечественного школьного образования сформированное содержание обучения позволяет предложить различные учебные курсы и учебные модули для освоения учащимися основной школы искусственного интеллекта в различных видах деятельности.

Об авторах

Ирина Витальевна Левченко

Московский городской педагогический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: levchenkoiv@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1388-4269

доктор педагогических наук, профессор, профессор департамента информатики, управления и технологий

Российская Федерация, 129594, Москва, ул. Шереметьевская, д. 28

Альбина Рифовна Садыкова

Московский городской педагогический университет

Email: sadykovaar@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1413-200X

доктор педагогических наук, доцент, профессор департамента информатики, управления и технологий

Российская Федерация, 129594, Москва, ул. Шереметьевская, д. 28

Людмила Игоревна Карташова

Московский городской педагогический университет

Email: kartashovali@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9499-9083

кандидат педагогических наук, доцент, доцент департамента информатики, управления и технологий

Российская Федерация, 129594, Москва, ул. Шереметьевская, д. 28

Полина Алексеевна Меренкова

Московский городской педагогический университет

Email: kukhtinapa@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4774-8668

старший преподаватель, департамент информатики, управления и технологий

Российская Федерация, 129594, Москва, ул. Шереметьевская, д. 28

Список литературы

  1. Dukhanina LN, Maksimenko AA. Problems of implementation of artificial intelligence in education. Prospects for Science and Education. 2020;(4): 23-35. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2020.4.2
  2. Bosova LL. Modern development of school informatics in Russia and abroad. Informatics and Education. 2019;(1):22-32. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2019-34-1-22-32
  3. Murphy RF. Artificial intelligence applications to support K-12 teachers and teaching: a review of promising applications, challenges, and risks. Santa Monica, CA: RAND Corporation; 2019. https://doi.org/10.7249/PE315
  4. Peng L, Xiaohong S. Predictions for the Potential development of artificial intelligence in Chinese education. ICIEI 2018: Proceedings of the 3rd International Conference on Information and Education Innovations, June 30th - July 2nd 2018, London (pp. 26-29). London: ACM; 2018. https://doi.org/10.1145/3234825.3234839
  5. Sperling А, Lickerman D. Integrating AI and machine learning in software engineering course for high school students. ITiCSE '12: Proceedings of the 17th ACM Annual Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, July 3rd - July 5th 2012, Haifa (pp. 244-249). New York: ACM; 2012. https://doi.org/10.1145/2325296.2325354
  6. Merenkova PA. Global experiences in introducing artificial intelligence into school education. In: Alekseeva OS, Grigorenko MM, Kirevnina EI, Novikova TS. (eds.) Proceedings of the XXXI International Conference “Modern Information Technologies in Education” (pp. 21-23). Moscow, Troitsk: Trovant Publ. (In Russ.)
  7. Levchenko IV. The main approaches to teaching the elements of artificial intelligence in the school course of computer science. Informatics and Education. 2019;(6):7-15. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2019-34-6-7-15
  8. Levchenko IV. Conceptual framework for teaching schoolchildren the basics of artificial intelligence. In: Abushkin DB, Volovikov SA, Zaslavskaya OYu, Pavlova AE, Ponomareva LA, Mamedova VA, Ushakov AV. (eds.) Mathematics and Information Technology in Education and Business. Moscow; 2020. p. 320-325. (In Russ.)
  9. Kartashova LI, Levchenko IV. Methods of teaching information technology to primary school students in the context of fundamental education. Bulletin of the Moscow City University. Series: Informatics and Informatization of Education. 2014;(2):25-33. (In Russ.)
  10. Grigoriev SG, Grinshkun VV, Levchenko IV, Zaslavskaya OYu. A draft project for a computer science program in a secondary school. Informatics and Education. 2011;(9):2-11. (In Russ.)
  11. Levchenko IV. Formation of IT competencies in teaching artificial intelligence to school-children. Proceedings of the XIII International Scientific Conference “Shamovskiye Pedagogical Readings”. Moscow; 2021. Pp. 390-384. (In Russ.)
  12. Kondratieva VA. Teaching Python programming in a school computer science course. Bulletin of the Moscow City University. Series: Informatics and Informatization of Education. 2021;(1):8-16. (In Russ.) https://doi.org/10.25688/2072-9014.2021.55.1.01
  13. Kalinin IA, Samylkina NN. Computer science. Moscow: BINOM. Laboratoriya Znanii Publ.; 2013. (In Russ.)
  14. Yasnitskiy LN. Artificial intelligence. Elective course. Moscow: BINOM. Laboratoriya Znanii Publ.; 2012. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).