Data Labeling as an Object of Teaching Social Sciences and Humanities Students

Cover Page

Cite item

Abstract

Machine learning and artificial intelligence employ massive amounts of data to solve a wide range of profession-related problems. This practice, however, has not been reflected in the modern educational content. The article addresses issues of „human-machine“ interaction while updating the content of teaching social sciences and humanities students. What is crucial in this context is a qualitative revision of the educational strategies used in the training of modern specialists.

About the authors

Darya Viktorovna Aleynikova

Moscow State Linguistic University

Author for correspondence.
Email: festabene@mail.ru

PhD (Pedagogy), Associate Professor of the Department of Linguistics and Professional Communication in the Field of Law, Institute of International Law and Justice

Russian Federation

References

  1. Polachowska K. AI in education: can AI improve the way we teach and learn? – Neoteric. Software House That Helps You Innovate, 2019. URL: https://neoteric.eu/blog/ ai-in-education-can-ai-improve-the-way-we-teach-and-learn/
  2. Kilgarriff A. Gold standard datasets for evaluating word sense disambiguation programs // Computer Speech and Language. 1998. № 3. Vol. 12. P. 453–472.
  3. Tseng T., Stent A., Maida D. Best Practices for Managing Data Annotation Projects, 2020. URL: https://www.researchgate.net/publication/344343968_Best_Practices_for_Managing_Data_Annotation_Projects
  4. Hein A. [et al.]. WOAR 2014: Workshop on Sensor-based Activity Recognition, chapter Towards causally correct annotation for activity recognition / A. Hein, A. F. Kruger, K. Yordanova, T. Kirste. Fraunhofer. 2014. P. 31–38.
  5. Atanassova I., Blais A., Descles J.-P. A Cross-Lingual Approach to the Discourse Automatic Annotation: Application to French and Bulgarian // Proceedings of the Twenty- First International FLAIRS Conference. 2008. P. 450–455.
  6. Wolf F., Gibson E. Representing discourse coherence: A corpus-based study // Computational Linguistics. 2005, № 2. Vol. 31 C. 249–288.
  7. Putra J. W. G. [и др.]. TIARA 2.0: an interactive tool for annotating discourse structure and text improvement / J. W. G. Putra, K. Matsumura, S. Teufel, T. Tokunaga // Language Resources & Evaluation. 2021. doi: 10.1007/s10579-021-09566-0 URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10579-021-09566-0
  8. Ильф И., Петров Е. Двенадцать стульев: роман. М. : ВАГРИУС, 2000.
  9. Кабалдин Ю. Г. [и др.]. Искусственный интеллект, интернет вещей, облачные технологии и цифровые двойники в современном механообрабатывающем производстве: монография / Ю. Г. Кабалдин, Д. А. Шатагин, П. В. Колчин, М. С. Аносов. Нижегородcкий государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева. Нижний Новгород, 2019.
  10. Яроцкая Л. В. Иностранный язык как инструмент формирования современной профессиональной личности в условиях неязыкового вуза // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Образование и педагогические науки. 2021. Вып. 1(838). С. 193–201. doi: 10.52070/2500-3488_2021_1_838_193.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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).