Использование генеративного искусственного интеллекта для формирования вычислительного мышления школьников
| Описание события | Использование генеративного искусственного интеллекта для формирования вычислительного мышления школьников Е.Д. Патаракин, В.В.Буров, Д.В. Сошников, Доклад. ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДИКА ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ VII Международная научная конференция Красноярск, 19-22 сентября 2023 г. |
|---|---|
| Тип события | |
| Начало | 2023-09-19T11:20:03.000Z |
| Окончание | 2023-09-19T11:45:03.000Z |
| color | orange |
| Адрес события | https://conf.sfu-kras.ru/DTE-2023 |
| Видео запись события | |
| Среды и средства, которые использовались в рамках события | |
| Формируемые в рамках события компетенции | |
| Область знаний | NetSci, Информатика, Большие данные |
| Местоположение | 55° 59' 42.48" N, 92° 48' 6.10" E |
| Формат реализации | |
| Карта |
Использование генеративного искусственного интеллекта для формирования вычислительного мышления школьников
Аннотация
В работе рассматриваются возможности для поддержки формирования вычислительного мышления школьников, которые привносит генеративный искусственный интеллект на поле вычислительной дидактики. В качестве теоретической рамки в работе используется теория творческой коммуникации внутри семиосферы Ю. Лотмана и теория субъектной продуктивности С. Пейперта. Приведены примеры использования генеративного искусственного интеллекта для поддержки перевода сообщений на языки диаграмм, программ управления роботами, изображений и многоагентных моделей.
- Keywords
- MediaWiki, Semantic MediaWiki, Scratch, Snap!, UML, graphviz, AI-generated content
Введение
Формирование и развитие вычислительного мышления в цифровой среде исследуется достаточно активно [1,2] Поле вычислительной дидактики развивается достаточно давно и предполагает формирование у обучаемого вычислительного мышления, как способности человека использовать возможности вычислительных систем. Особенность этой области знаний подчеркивает определение вычислительного мышления, данное А. Репеннингом [3] — «синтез способностей человека и возможностей вычислительных систем». При этом вычислительная грамотность предполагает способность человека говорить с компьютерными сущностями на языке, который они понимают, обращаться к ним с запросами, которые они способны выполнить, учить их тому, чему они способны научиться.
Развитие генеративного искусственного интеллекта (GenAI) серьёзно изменит требования к навыкам вычислительного мышления, и мы уже сейчас можем рассмотреть возможные изменения на примере поля вычислительной дидактики. Для изучения области вычислительной дидактики, в которой для обучаемого создаются возможности выступить в роли обучающего для обучаемого программного агента или робота, была использована площадка MediaWiki с расширением Semantic MediaWiki, которое позволяет добавлять семантические аннотации к вики-страницам, существенно расширяя возможности совместной работы не только над текстами статей, но и над совместной онтологией знаний. Экспериментальная площадка использует технологию Semantic MediaWiki и главная особенность заключается в том, что мы думаем сразу о классах статей объектов, которые относятся к определенной категории и обладают определёнными свойствами.
Возможности поля
Вики площадка открыта для совместного использования преподавателями и студентами по адресу http://digida.mgpu.ru . Исходная онтология в среде Semantic MediaWiki предполагала взаимодействие объектов из следующих классов: понятия, языки программирования, обучающие видеоигры, датасеты, диаграммы, цифровые средства, сетевые сообщества, паттерны вычислительного мышления, стандарты, компетенции, руководства и учебные курсы. Исходно мы рассматривали вики-площадку как сообщество практики вычислительной дидактики, в котором представители естественно-научных дисциплин могли бы использовать понятия , языки программирования, схемы и диаграммы, датасеты, цифровые средства, образовательные видео игры, сетевые сообщества,паттерны, компетенции в качестве граничных объектов.
when [up arrow v] key pressed point in direction (0) move (10) steps when [down arrow v] key pressed point in direction (180) move (10) steps when [right arrow v] key pressed point in direction (90) move (10) steps when [left arrow v] key pressed point in direction (-90) move (10) steps
Now your sprite will turn when it moves.
Прилагательное «вычислительный» по отношению к области знаний одними из первых предложили использовать Пейперт и Минский в своей книге о персептронах и вычислительной геометрии в 1969 году [4]. В дальнейшем эта традиция была успешно перенесена в другие области археологии, экономики, экологии, социологии и вычислительной психологии. Термин подчеркивает особенности в процессах формулировки задач, подготовки решений и способах их проверки таким образом, чтобы в этих процессах могли принимать участие и люди, и компьютеры.
Воздействие GenAI на поле вычислительной дидактики
- Подробнее - AI_content_generation_28062023
Использование GenAI в образовании происходит неравномерно. Наибольший прорыв наблюдается в сфере обучения компьютерным дисциплинам. Во многом это связано с тем, что нейросеть обучали на материалах репозитория GitHub и с тем, что возможности использования искусственного интеллекта в обучении программированию исследуются достаточно давно. Среди работ последних двух лет отметим изучение способности роботов-агентов решать задачи из области информатики [5], объяснение программой ученику способа получения решений [6], создания при помощи GenAI условий для обучения вычислительному мышлению (через комиксы) [7], использование GenAI для имитации обучающего микромира, подобного известной системе генерации Boxer [8], генерация ситуаций, когда от учеников требуется умение решать задачи вместе с GenAI [9].
Особый интерес с точки зрения конструкционистского подхода к организации обучения вызывают работы, в которых осуществляется генерация текстов рассказов [10,11] и проектирование игр подобных Mario и Minecraft на основе генерации правил и объектов при помощи GenAI [12–14]. Для сравнительного анализа инструментов GenAI мы дополнили категорию цифровых инструментов (Категория:DigitalTool ) Semantic MediaWiki свойством «Поддерживается ИИ» и получили возможность выделять средства, поддерживающие генерацию контента искусственным интеллектом по запросу:
{{#ask: [[Категория:DigitalTool]] [[AI::Да]] [[Description::+]] [[Website::+]] | ?Description | ?Website }}
| Description | Website | |
|---|---|---|
| ABM Constructor | Конструктор использования многоагентого моделирования - позволяет конструировать структуру учебных курсов из готовых блоков и включать в состав материалов многоагентные модели для экспериментов и дальнейшей модификации. | http://digida.mgpu.ru/index.php?title=ABM Constructor |
| Artbreeder | Средство генерации изображений
 | https://www.artbreeder.com/ |
| Audionotes | Средства перевода из голоса в текст и улучшения качества текста. | https://audionotes.ai/en/ |
| ChatGPT | ChatGPT — это прототип чат-бота с искусственным интеллектом, разработанный OpenAI и специализирующийся на диалогах. ChatGPT — большая языковая модель, отлаженная как с помощью методов обучения с учителем, так и с подкреплением. The acronym stands for Generative Pre-trained Transformer. | https://chat.openai.com/chat |
| Connectedpapers | Connected Papers - это визуальный инструмент, помогающий исследователям и находить и изучать документы, относящиеся к их сфере деятельности. Пользователь может ввести название статьи или URL-адрес и получить график, показывающий ее контекст и релевантность. Это может помочь открыть новые направления исследований, сравнить разные подходы и следить за актуальными темами. | https://www.connectedpapers.com/ |
| Craiyon | Средство для генерации изображений по заданному тексту.
| https://www.craiyon.com/ |
| DreamAI | Создание изображений по описанию Трансформация готовых изображений под нужные параметры. | https://dream.ai/create |
| Face generator | Создание лиц несуществующих людей.
| https://this-person-does-not-exist.com/en |
| Google Colab | Google Colab — сервис, созданный Google, который предоставляет возможность работать с кодом на языке Python через Jupyter Notebook, не устанавливая на свой компьютер дополнительных программ. | https://colab.research.google.com/ |
| Google Collab | Google Colaboratory — среда, чтобы писать код аналогично jupyter notebook. | https://colab.research.google.com/ |
| Humata | Поддержка в написании текстов статей 60 страниц. Помощник берет готовый pdf документ и позволяет с ним работать, улучшать, дополнять, находить заимствования | https://www.humata.ai/ |
| Hypotenuse AI | Превращает несколько ключевых слов в оригинальные, проницательные статьи, описания продуктов и копию социальных сетей с помощью копирайтинга ИИ - всего за несколько минут. | https://hypotenuse.ai/ |
| Jupyter | Jupyter — интерактивный блокнот, ориентированным на работу со множеством сред выполнения Python, но и R, Julia, Scala и ряда других. | https://jupyter.org/about |
| Kandinsky 2.1 | Генеративная модель, создающая изображения по описанию.
| https://rudalle.ru/ |
| LangChain | LangChain – это инструмент, основанный на нейросетевых моделях, который способен анализировать естественный язык и автоматически формировать структурированные SQL-запросы. – это мощная платформа, помогающая разработчикам создавать комплексные приложения. используя языковые модели. Он предлагает набор инструментов, компонентов и интерфейсов, которые упрощают процесс создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM) и моделей чата. LangChain позволяет легко управлять взаимодействием с языковыми моделями, объединять несколько компонентов и интегрировать дополнительные ресурсы, такие как API и базы данных. | https://js.langchain.com/docs/ |
| Logseq | Logseq - это локальный структурный редактор (аутлайнер) с открытым исходным кодом, который работает с использованием локальных текстовых файлов Markdown и Org-mode. Подходит для базы знаний, организации мыслей, ведения списка дел. Распространёнными назначениями в использовании таких программ могут быть организация идей, задач, многоуровневые чек-листы и управление проектами. | https://logseq.com/ |
| Mc tutor bot | Телеграм-бот МГПУ, использующий возможности генеративного ИИ.
 | https://t.me/mcu tutor bot |
| Merlin ChatGPT App | Merlin — это приложение ChatGPT для Chrome, позволяющее получить бесплатный доступ к чату GPT 4, обобщателю блогов и YouTube, автору ИИ для Gmail, Twitter и LinkedIn.
| https://chrome.google.com/webstore/detail/chatgpt-app-for-chrome-me/camppjleccjaphfdbohjdohecfnoikec |
| Midjourney | Midjourney — программное обеспечение, создающее изображения по текстовым описаниям | https://discord.com/invite/midjourney |
| Notion | Notion — приложение для ведения, планирования рабочих и личных дел. Оно одно может заменить сразу несколько популярных инструментов, в том числе Evernote, Trello и Google Docs. | https://www.notion.so/ |
| OpenAI Codex | OpenAI Codex — это модель искусственного интеллекта, разработанная OpenAI. Он анализирует естественный язык и генерирует код в ответ. Codex разработан на основе GPT-3, известной модели естественного языка от OpenAI. Инструмент обучен на миллиардах строк кода, а также письменного текста — именно это позволяет ему переводить человеческий язык в компьютерный. | https://platform.openai.com/docs/guides/code |
| Ora | Инструмент для создания собственных ботов на основе chatGPT
| https://ora.ai/ |
| PaperBrain | Собирает статьи по тематике и помогает их читать - можно задавать вопросы по статье. | https://www.paperbrain.study/ |
| Papercup | Перевод исходного видео на любой (30*) язык + профессиональная ИИ озвучка различными голосами. | https://www.papercup.com/ |
| PerplexityAI | Perplexity — чат-бот с искусственным интеллектом для поиска информации и генерации текста. Perplexity использует информацию из современного интернета, а не образца 2021 года. Страница с ответом состоит из трёх блоков: сам ответ, источники информации, «вопросы по теме» и поле для дополнительных запросов.
 | https://www.perplexity.ai/ |
| Poe | Приложение с искусственным интеллектом Poe позволяет создавать собственных чат-ботов с помощью подсказок. Пользователь может переключаться между Sage, ChatGPT, GPT‑4, Claude Instant и Claude+. Платформа доступна через браузер.
 | https://poe.com/ |
| Roam research | Хранение и организация заметок в виде огромного списка с перекрёстными ссылками. интеграция с ChatGPT позволяет делегировать задачи внутри - переформулируй текст, запиши краткое содержание статьи по ссылке | https://roamresearch.com/ |
| Rytr | Написать статью в блог, рекламное сообщение, электронное письмо и много всего другого. Бесплатный план позволяет писать тексты длинной до 5000 в символов в месяц. | https://rytr.me/ |
| Spin Rewriter 13 | Spin Rewriter - это одно из самых продвинутых средств рерайтинга. Это также один из лучших инструментов для создания статей с алгоритмом обработки естественного языка, который позволяет создавать высококачественные тексты, удобочитаемые и не содержащие плагиата. | https://www.spinrewriter.com/free/june-sale |
| TutorAI | Пользователь задаёт тему и система показывает учебные материалы по этой теме, разбитые на учебные модули. | https://www.tutorai.me/ |
| YandexGPT | Нейросеть Яндекса, доступна через голосовой помощник Алису и в окне браузера
 | https://ya.ru/ |
| Ирина | Шкуратова Ирина Васильевна ChatGPT — это прототип чат-бота с искусственным интеллектом, разработанный OpenAI и специализирующийся на диалогах. ChatGPT — большая языковая модель, отлаженная как с помощью методов обучения с учителем, так и с подкреплением. The acronym stands for Generative Pre-trained Transformer. | https://chat.openai.com/chat |
Этот запрос на площадке возвращает перечень всех страниц, связанных с генерацией контента. Кейсы использования GenAI удобнее всего изучать и сравнивать на площадке в категории Категория:GenAIcase где есть все данные о каждом кейсе и приведены тексты, коды и изображения. В рамках данной статьи наибольший интерес представляют примеры, когда генеративный интеллект помогает ученику создавать новые продукты деятельности, переводя с одного способа представления информации на другие. При подборе таких примеров мы использовали в качестве теоретической рамки положение о творческом переводе Юрия Лотмана, сформулированное им в рамках концепции семиосферы – «любое устройство, претендующее на качество интеллектуальности, должно обладать таким механизмом генерации текстов, который в определенном звене не давал бы однозначной предопределенности в развёртывании» [15].
Примеры
Несколько примеров из категории кейсов использования возможностей генеративного искусственного интеллекта для поддержки самостоятельной творческой деятельности школьников приведены ниже:
Пример 1 Приведи (примеры решения задачи на данном языке)
Приведи пример решения задачи на данном языке. Переведи с одного языка на другой. Проверь, улучши и прокомментируй мой код. Создай помощника для создания программ на языках блочного программирования.
- Talk to me like an expert in block-based educational languages. Generate code example in Scratch language 3.0
- How to use clones in Snap!
Here is an example of how to use clones in Snap!:
when @greenFlag clicked ::control make [ ] clones of [myself v] wait [ ] secs end repeat move [ ] steps if on edge, bounce end delete this clone
Пример 2 (схемы алгоритмов для образовательных роботов)
Создай схемы алгоритмов для образовательных роботов. Отвечай на все вопросы на языке Dot GraphViz. Предложи схему алгоритма для робота-геолога.
- Предложи схему алгоритма для робота-геолога. Представь эту схему на языке graphviz
Пример 3 (схемы формул химических соединений)
Сгенерируй 10 формул химических соединений для начального курса химии и объясни их значение. Создай диаграмму кристаллической структуры алмаза, используя языке Dot GraphViz
Визуализация молекул: с помощью Graphviz можно создавать диаграммы, которые показывают структуру молекул. Для этого можно использовать язык DOT, который позволяет задавать связи между атомами и их координаты в трехмерном пространстве. Например, можно создать диаграмму молекулы воды следующим образом:
Визуализация кристаллических структур: с помощью Graphviz можно создавать диаграммы, которые показывают кристаллические структуры материалов. Для этого можно использовать язык DOT, который позволяет задавать координаты атомов в кристаллической решетке. Например, можно создать диаграмму кристаллической структуры алмаза следующим образом:
Пример 4 (иллюстрации к волшебному миру)
Создай иллюстрации к волшебному миру, в котором есть летающие драконы.
- Добавь жилища, в которых обитают жители этих мест.
- Добавь к жилищам обитателей, учитывая, что они варят эль. Задай правила, управляющие поведением пород агентов.
Пример 5 (модификации модели Team Assembly)
Приведи 10 примеров модификации модели Team Assembly на языке NetLogo. Предложи варианты реализации этой модели в средах блочного программирования Snap! и StarLogo Nova
Заключение
Системы генеративного искусственного интеллекта рассматриваются в нашей работе как дружественные ученику средства, позволяющие ему экспериментировать и генерировать различные формы и варианты контента в зависимости от тех параметров, которые он выбирает. Эта деятельность ученика во многом напоминает учебные эксперименты с многоагентными моделями, где ученику даётся возможность выращивать различные физические, химические, биологические и социальные феномены, подбирая параметры, управляющие поведением агентов. Во всех перечисленных случаях у ученика формируется продуктивная субъектность как способность разговаривать с программными агентами, контролировать и направлять их деятельность из позиции собственной продуктивной субъектности, когда он нацелен на создание продукта собственной деятельности, а не на выполнение выполнение задач, которые для него генерирует искусственный интеллект.
Список литературы
- Патаракин Е.Д. Игровое поле вычислительной дидактики // Современная “цифровая” дидактика. Москва: Общество с ограниченной ответственностью “ГринПринт,” 2022. P. 35–70.
- Белолуцкая Анастасия К., Вачкова Светлана Н., Патаракин Евгений Д. Связь цифрового компонента обучения и развития детей дошкольного и школьного возраста: обзор исследований и международных образовательных практик // Образование И Саморазвитие. 2023. Vol. 18, № 2. P. 37–55.
- Repenning A., Basawapatna A.R., Escherle N.A. Principles of Computational Thinking Tools // Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking / ed. Rich P.J., Hodges C.B. Cham: Springer International Publishing, 2017. P. 291–305.
- Minsky M., Papert S.A. Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry. MIT Press, 2017. 317 p.
- Finnie-Ansley J. et al. The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming // Proceedings of the 24th Australasian Computing Education Conference. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022. P. 10–19.
- Kim C. et al. Learn, Generate, Rank, Explain: A Case Study of Visual Explanation by Generative Machine Learning // ACM Trans. Interact. Intell. Syst. 2021. Vol. 11, № 3–4. P. 23:1-23:34.
- Suh S., An P. Leveraging Generative Conversational AI to Develop a Creative Learning Environment for Computational Thinking // 27th International Conference on Intelligent User Interfaces. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022. P. 73–76.
- Lewis C. Automatic Programming and Education // Companion Proceedings of the 6th International Conference on the Art, Science, and Engineering of Programming. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022. P. 70–80.
- Jonsson M., Tholander J. Cracking the code: Co-coding with AI in creative programming education // Creativity and Cognition. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022. P. 5–14.
- Wang Y. et al. Open-world Story Generation with Structured Knowledge Enhancement: A Comprehensive Survey: arXiv:2212.04634. arXiv, 2023.
- Trichopoulos G., Alexandridis G., Caridakis G. A Survey on Computational and Emergent Digital Storytelling // Heritage. 2023. Vol. 6, № 2. P. 1227–1263.
- Sudhakaran S. et al. MarioGPT: Open-Ended Text2Level Generation through Large Language Models: arXiv:2302.05981. arXiv, 2023.
- González-Duque M. et al. Mario Plays on a Manifold: Generating Functional Content in Latent Space through Differential Geometry // 2022 IEEE Conference on Games (CoG). IEEE, 2022. P. 385–392.
- Salge C. et al. Generative Design in Minecraft: Chronicle Challenge: arXiv:1905.05888. arXiv, 2019.
- Лотман Ю.М. Семиосфера : культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметки. Искусство-СПБ, 2001. 712 p.
