Smart learning using artificial intelligence: Ways to improve the process of teaching general education subjects in higher education (China's experience)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The new wave of revolution in the field of information technology has posed many new challenges to higher education. In the context of the collision of traditional concepts of learning and modern technologies “artificial intelligence + learning”, a new model of smart learning has emerged. At the same time, the integration of artificial intelligence technologies into teaching has given rise to certain problems, the solution of which is urgent, and the main factor that helps to solve them is the formation of a quality level of teaching in the conditions of using SMART-technologies.

Purpose. This study aims to identify ways and means to optimize teaching methods in China's higher education institutions in the transition to intelligent teaching with the application of artificial intelligence. The objectives are: to analyze the current problems in the implementation of intelligent teaching with the use of artificial intelligence in universities; to identify on the basis of comparison of empirical and theoretical data the optimal ways of building intelligent teaching (on the example of teaching general education subjects at Heihe University); to present the direction of concrete steps to solve the problems arising in universities

Materials and methods. The materials were scientific publications of Russian and Chinese specialists of recent years, as well as empirical data collected by the author at Heihe University). The process of teaching general education subjects was chosen for analysis because of their focus on the formation of the general development of students, the ability to be in society, and the foundation for mastering specialized subjects. The following methods were applied: general theoretical analysis of scientific literature in order to identify the degree of study of the issue; empirical methods of material collection, which formed the basis for analyzing the process of smart learning, and finally the method of system analysis was applied for the final conclusions.

Results. In the context of the application of artificial intelligence, in terms of teaching environment, teaching model, teaching staff formation and evaluation mechanism, the practical strategies of intelligent teaching of general education subjects in higher education institutions, which are designed to make teaching more targeted, student learning more personalized, and management methods in higher education institutions more scientific, are discussed by analyzing the teaching process of general education subjects at Heihe University. The article emphasizes the importance for the teacher not only to objectively approach the assessment of learning outcomes, but also to analyze the emerging problems in order to solve them in practice. Practical recommendations for transforming the teaching process during the transition from traditional to smart learning are given, which, in the author's opinion, can optimize the teaching process as a whole, applicable to all disciplines.

About the authors

Xiaoyu Wang

Heihe University

Author for correspondence.
Email: wxyhhts123@yahoo.com

master, Professor, Director of the Institute of General Education

China, 1, Xueyuan Str., Heihe, Heilongjiang Province, 164300, People's Republic of China

Yan Li

Heihe University

Email: yuanlai418@163.com

Master, Senior Lecturer, School of General Education

China, 1, Xueyuan Str., Heihe, Heilongjiang Province, 164300, People's Republic of China

Yan Jing

Heihe University

Email: yuanlai418@163.com

Master, Associate Professor, School of General Education

China, 1, Xueyuan Str., Heihe, Heilongjiang Province, 164300, People's Republic of China

References

  1. Kazdanian, S. S. (2017). Some problems and prospects for the development of higher education in Russia. Uspekhi sovremennoy nauki i obrazovaniya [Advances in Modern Science and Education], 4(1), 137–141.
  2. Lips, N. I. (2023). SMART-education as a factor influencing changes in approaches to organizing students' educational activities. Naukosfera [Naukosphere], (1-1), 137–144.
  3. Moiseeva, T. V. (2021). Introduction of artificial intelligence in higher professional education. Sovremennaya nauka: aktual'nye problemy teorii i praktiki. Seriya: Gumanitarnye nauki [Modern Science: Current Problems of Theory and Practice. Series: Humanities], (2-2), 70–76. https://doi.org/10.37882/2223-2982.2021.02-2.21
  4. Rezaev, A. V., Stepanov, A. M., & Tregubova, N. D. (2024). Higher education in the era of artificial intelligence. Vysshee obrazovanie v Rossii [Higher Education in Russia], 33(4), 49–62. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-4-49-62
  5. Subbotina, M. V. (2024). Artificial intelligence and higher education - enemies or allies? Vestnik Rossiyskogo universiteta druzhby narodov. Seriya: Sotsiologiya [Bulletin of Peoples' Friendship University of Russia. Series: Sociology], 24(1), 176–183. https://doi.org/10.22363/2313-2272-2024-24-1-176-183
  6. Zhang, X., Lin, Y., & Liu, X. (2017). Chinese national optical education small private online course system. 14th Conference on Education and Training in Optics and Photonics: ETOP 2017: Proceedings (Vol. 10452). Hangzhou. https://doi.org/10.1117/12.2269293
  7. Wang, S. L. (2023). Research on application and implementation pathways of artificial intelligence in university teaching. Network Security and Informatization, (8), 55–57.
  8. Wang, J. D. (2024). Application and research of wisdom teaching methods in the AI era. Scientific and Technical Information of Jiangsu, (41)(18), 25–28.
  9. Li, D. S., Hu, X. M., & Fu, G. (2020). Research on the current situation of operation and maintenance of multimedia classroom equipment in higher education institutions. Technical Equipment in the Field of Education in China, (8), 30–32.
  10. Li, Z. F., & Zhang, K. (2022). Transforming knowledge into wisdom: mistakes in smart teaching in higher education institutions in the era of smart education and their elimination. Higher Education in Jiangsu Province, (12), 115–121+150.
  11. Li, Y. (2024). Research on strategies for improving the competence of university teachers in the field of informatization teaching in the era of artificial intelligence. Research and Practice of the Theory of Innovation and Entrepreneurship, (5), 117–119.
  12. Luo, Y. P. (2024). Difficulties and problems of reforming physical education teaching models in higher education institutions in the post-epidemic era. Athletics, (9), 53–55.
  13. Ma, H. (2024). Strategies for building models of smart English teaching in technology higher education institutions with artificial intelligence application. Journal of Heilongjiang Institute of Engineering, (38)(04), 75–79.
  14. Sun, Y. X. (2023). Innovative development of education and training management in universities in the context of artificial intelligence. Industrial & Science Tribune, 22(13), 288–289.
  15. He, P. L. (2024). The impact of artificial intelligence technologies on education and training management in universities. Journal of Liaoning Open University, (3)(172), 79–82.
  16. Yang, J. M., Wang, M. H., & Xu, R. (2024). Digital transformation allows creation of an intelligent model of teaching English by teachers using artificial intelligence. Research and Practice in Medical Education, (32)(05), 634–641.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


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

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».