Просмотр кода страницы Использование генеративного искусственного интеллекта для формирования вычислительного мышления школьников

{{Событие
|Description=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.
|has start=2023-09-19T11:20:03.000Z
|has end=2023-09-19T11:45:03.000Z
|color=orange
|Website=https://conf.sfu-kras.ru/DTE-2023
|Field_of_knowledge=NetSci, Информатика, Большие данные
|Coordinate=55.99513201375627, 92.80169470197927
}}
= 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. [[Лотман]]а  и теория субъектной продуктивности С. [[Пейперт]]а. 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 [[:Категория:Понятие|понятия]] , [[:Категория:Язык программирования|языки программирования]], [[:Category:Diagrams|схемы и диаграммы]], [[:Category:Dataset|датасеты]],  [[:Категория:DigitalTool|цифровые средства]],  образовательные [[:Категория:DEG|видео игры]], [[:Категория:Сообщество|сетевые сообщества]],[[:Категория:HowTo|паттерны]], [[:Категория:Competence|компетенции]] в качестве граничных объектов. 

<scratchblocks>
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</scratchblocks>

Now your sprite will turn when it moves.

<scratch project="210120481" />

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]]


{| {{prettytable}}
|-
!{{Hl2}}|  
!{{Hl2}}| Примеры
!{{Hl2}}| [[GenAI]] >>
|-
| '''[[:Category:Person|Писатели]]''' - создают книги, игры, инструменты, языки программирования, объединяют людей в сообщества
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/2/2c/Artbreeder-Minsky.png/120px-Artbreeder-Minsky.png
|  [[Лотман]], [[Турчин]], {{#ask: [[Категория:Person]] | limit = 15 }}
| >>: Собери тексты авторов. Переведи на мой родной язык. Объедини, сократи, видоизмени. Проиллюстрируй. Встрой в модуль учебного курса.
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/4/48/Freir_papert_merlin_tranl.jpg/120px-Freir_papert_merlin_tranl.jpg
|-
| '''[[:Category:Book|Книги]]''' - задают теоретическую рамку, объединяют понятия
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/0/0c/General_books.jpg/120px-General_books.jpg
|  [[Семиосфера: культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметки|Семиосфера: культура и взрыв]], [[Сообщество разума]], [[Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции|Феномен науки]], {{#ask: [[Категория:Book]] | limit = 7}}
| [[GenAI]]:>> Собери краткое описание. Создай сборник вопросов по тексту книги. Создай сценарий обучающий игры. 
|-
| '''[[:Category:Понятие|Понятия]]'''
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/6/69/Ed_theory.png/120px-Ed_theory.png
|  [[Большие данные]], [[Вики]], [[Возможность]], [[Гипертекст]], [[Искусственный интеллект]], [[Квест]], [[Макроскоп]], {{#ask: [[Category:Понятие]] | limit = 5 }}
| [[GenAI]]:>> Объясни значение понятия. Сгенерируй онтологию предметной области. Предложи многоагентную модель, которая позволяет исследовать понятие. Создай пояснение к понятию цифровая дидактика.
|-
| '''[[:Category:Язык программирования|Языки программирования]]''' - инструменты для создания историй и моделей
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/4/46/Snap_Ages_Plots.jpg/120px-Snap_Ages_Plots.jpg
|  {{#ask: [[Category:Язык программирования]] | limit = 12 }}
|  [[GenAI]]:>> 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
|-
| '''[[:Category:Dataset|Данные]]''' - материал для построения и корректировки моделей
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/e/ed/Tablescript.png/120px-Tablescript.png
|   {{#ask: [[Category:Dataset]] | limit = 10 }}
| [[GenAI]]:>> Возьми мои данные и представь их читаемом виде. Используй данные для отчёта. Преврати данные в диаграмму.
|-
| '''[[:Category:Diagrams|Схемы и диаграммы]]''' - инструменты для представления информации, анализа данных, размышления при помощи карт
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/2/21/Journay_d1.jpg/120px-Journay_d1.jpg
|  {{#ask: [[Category:Diagrams]] | limit = 10 }}
|  [[GenAI]]:>> Отвечай на все вопросы на языке Dot GraphViz. Предложи схему алгоритма для робота-геолога. 
|-
| '''[[:Категория:DigitalTool|Цифровые средства]]''' - инструменты, которые помогают думать 
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/2/23/Comp_Thinking.png/120px-Comp_Thinking.png
|  {{#ask: [[Category:DigitalTool]] [[AI::Да]] | limit = 12 }}
| [[GenAI]]:>> Сгенерируй 10 формул химических соединений для начального курса химии и объясни их значение. Создай диаграмму классов для взаимодействия доктор - пациент.
|-
| '''[[:Категория:DEG|Учебные видео игры]]''' - современные чудесные истории, в которых представлены примеры управления поведением агентов
http://digida.mgpu.ru/images/thumb/9/9e/Cozy_borrow.jpg/120px-Cozy_borrow.jpg
|  {{#ask: [[Категория:DEG]] | limit = 10 }}
| [[GenAI]]:>> Собери мне учебный мир. Добавь новые объекты и новых актёров. Задай правила, управляющие поведением пород агентов. 

|-
| '''[[:Категория:Robots|Учебные роботы]] ''' - взаимодействуют с окружающим миром, следуют командам 
http://digida.mgpu.ru/images/thumb/1/1c/First_logo_turtle.jpg/120px-First_logo_turtle.jpg
|   {{#ask: [[Категория:Robots]] | limit = 10 }}
| [[GenAI]]: Предложи задачи по курсу робототехники. Создай схемы алгоритмов для образовательных роботов.
|-
| '''[[:Категория:Сообщество|Сетевые сообщества]]''' - собираются вокруг средств, моделей и рецептов
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/3/30/Science-community.gif/120px-Science-community.gif
|   {{#ask: [[Категория:Сообщество]] | limit = 10 }}
| [[GenAI]]:>> Приведи 10 примеров специализированных сетевых образовательных и научных сообществ UGC со ссылками на них. Создай диаграммы взаимодействия внутри сетевых сообществ.
|-
| '''[[:Category:Scripting Tutorials|Руководства - рецепты]] ''' - объединяют сообщества вокруг языков и инструментов
|    {{#ask: [[Category:Scripting Tutorials]] | limit = 10 }}
| [[GenAI]]:>> Как оценить вычислительное мышление. Как встроить математические формулы в вики статьи. Как сгенерировать онтологию понятий в области искусственного интеллекта.
|-
| '''[[:Category:Model|Многоагентные модели]]''' - позволяют выращивать данные, проверять гипотезы, имитировать управление поведением агентов
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/5/56/Piage_Vyg.png/120px-Piage_Vyg.png
|   {{#ask: [[Category:Model]] | limit = 10 }}
| [[GenAI]]:>> Приведи 10 примеров модификации модели [[Team Assembly]] [[NetLogo]]. 
|-
| '''[[:Category:GenAIcase|Кейсы использования Gen AI]]'''
|   {{#ask: [[Category:GenAIcase]] | limit = 7 }}
| [[GenAI]]:>> Создать онтологию географической грамотности. Собери перечень информационных компетенций 
|}

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 Bros|Mario]] и [[Minecraft Hour of Code|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:

<nowiki> {{#ask: [[Категория:DigitalTool]] [[AI::Да]] [[Description::+]] [[Website::+]] | ?Description | ?Website }} </nowiki>

{{#ask: [[Категория:DigitalTool]] [[AI::Да]] [[Description::+]] [[Website::+]] | ?Description | ?Website }}


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!:

<scratchblocks version="2">
when @greenFlag clicked	::control
make [ ]  clones of [myself v]  
wait [ ] secs  
end 
repeat  
   move [ ]  steps
   if on edge, bounce  
end  
delete this clone
</scratchblocks>

=== 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

<graphviz>
digraph G {
 size = "12,10" ;
  rankdir=TB;
  node [shape=rectangle];
  Start [label="Начало"];
  End [label="Конец"];
  node [shape=diamond];
  MineralCheck [label="Проверка наличия минералов"];
  node [shape=rectangle];
  MoveForward [label="Движение вперед"];
  CollectSample [label="Сбор образцов"];
  node [shape=diamond];
  BatteryCheck [label="Проверка заряда батареи"];
  node [shape=rectangle];
  RechargeBattery [label="Зарядка батареи"];
  node [shape=diamond];
  ObstacleCheck [label="Проверка наличия препятствий"];
  node [shape=rectangle];
  MoveAroundObstacle [label="Обход препятствия"];
  node [shape=diamond];
  EndOfAreaCheck [label="Проверка конца исследуемой области"];
  node [shape=rectangle];
  ReturnToStart [label="Возвращение на стартовую позицию"];
  Start -> MineralCheck;
  MineralCheck -> MoveForward [label="да"];
  MineralCheck -> End [label="нет"];
  MoveForward -> CollectSample;
  CollectSample -> BatteryCheck;
  BatteryCheck -> RechargeBattery [label="заряд 20%"];
  BatteryCheck -> ObstacleCheck [label="заряд >= 20%"];
  ObstacleCheck -> MoveAroundObstacle [label="есть препятствие"];
  ObstacleCheck -> EndOfAreaCheck [label="нет препятствия"];
  MoveAroundObstacle -> EndOfAreaCheck;
  EndOfAreaCheck -> ReturnToStart [label="да"];
  EndOfAreaCheck -> MoveForward [label="нет"];
}
</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:''

<graphviz>
digraph water {
  O [shape=circle, label="O"]
  H1 [shape=circle, label="H"]
  H2 [shape=circle, label="H"]
  O -> H1
  O -> H2
}
</graphviz>

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:

<graphviz>
graph diamond {
  node [shape=circle, fixedsize=true, width=0.5]
  edge [dir=none, color=gray]
  { rank=same; C1 -- C2 -- C3 -- C4 }
  { rank=same; C5 -- C6 -- C7 -- C8 }
  { rank=same; C9 -- C10 -- C11 -- C12 }
  { rank=same; C13 -- C14 -- C15 -- C16 }
  C1 -- C5 -- C9 -- C13 -- C1
  C2 -- C6 -- C10 -- C14 -- C2
  C3 -- C7 -- C11 -- C15 -- C3
  C4 -- C8 -- C12 -- C16 -- C4
  C1 -- C2 -- C3 -- C4 -- C1
  C5 -- C6 -- C7 -- C8 -- C5
  C9 -- C10 -- C11 -- C12 -- C9
  C13 -- C14 -- C15 -- C16 -- C13
}
</graphviz>

=== Пример 4 (иллюстрации к волшебному миру) ===
Создай иллюстрации к волшебному миру, в котором есть летающие драконы.
[[Файл:Slnova dragons AI.jpg]]

; Добавь жилища, в которых обитают жители этих мест. 
[[Файл:Cozy borrow.jpg]]

; Добавь к жилищам обитателей, учитывая, что они варят эль. Задай правила, управляющие поведением пород агентов.
[[Файл:Cozy people.jpg]]


=== 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]]

{{#widget:iframe
|url=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Networks/Team%20Assembly.nlogo
|width=800
|height=800
}}


; [[:Категория:GenAIcase|Подробнее в категории кейсов использования GenAI ]]

== 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.