AI in education: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
← Предыдущая правка
Нет описания правки
 
(не показаны 2 промежуточные версии этого же участника)
Строка 33: Строка 33:
|AI=Да
|AI=Да
}}
}}
== Description ==
== Описание ==
Artificial intelligence in education (often abbreviated as AIEd) is a subfield of educational technology that studies how to use artificial intelligence, such as generative AI chatbots, to create learning environments.
Искусственный интеллект в образовании (часто сокращенно ИИ) - это область образовательных технологий, которая изучает, как использовать искусственный интеллект, такой как чат-боты с генеративным искусственным интеллектом, для создания условий обучения.


The field considers the ramifications and impacts of AI on existing educational infrastructure, as well as future possibilities and innovations. Considerations in the field include data-driven decision-making, AI ethics, data privacy and AI literacy. Concerns include the potential for cheating, over-reliance, equity of access, reduced critical thinking, and the perpetuation of misinformation and bias.
В этой области рассматриваются последствия ИИ для существующей образовательной инфраструктуры, а также будущие возможности и инновации. В этой области рассматриваются такие вопросы, как принятие решений на основе данных, этика ИИ, конфиденциальность данных и грамотность в области ИИ. Проблемы включают в себя потенциальную возможность обмана, чрезмерную зависимость, равенство доступа, снижение критичности мышления и увековечение дезинформации и предвзятости.


== Теория ==
ИИ применяет теорию, основанную на исследованиях в области образования, машинного обучения и смежных областях.


== Theory ==
Три парадигмы ИИ
AIEd applies theory from education studies, machine learning, and related fields.
Одна из предложенных моделей предполагает следующие три парадигмы ИИ в образовании, которые примерно следуют от наименьшей к наибольшей степени ориентированности на учащегося и от требований к системам ИИ с наименьшей к наибольшей технической сложности:


Three paradigms of AIEd
Управляемые искусственным интеллектом системы ИИ представляют собой заранее заданную учебную программу, основанную на статистических моделях, которые не учитывают отзывы учащихся.
One posited model suggests the following three paradigms for AI in education, which follow roughly from least to most learner-centered and from requiring least to most technical complexity from the AI systems:


AI-Directed, Learner-as-recipient: AIEd systems present a pre-set curriculum based on statistical patterns that do not adjust to learner’s feedback.
Поддерживаемые искусственным интеллектом системы, в которых обучающийся выступает в качестве соавтора: системы, которые учитывают обратную связь с обучаемым, например, посредством обработки естественного языка, при этом искусственный интеллект может поддерживать формирование знаний.


AI-Supported, Learner-as-collaborator: Systems that incorporate responsiveness to learner’s feedback through, for example, natural language processing, wherein AI can support knowledge construction.
ИИ, наделенный полномочиями, обучающийся как лидер: Эта модель направлена на позиционирование ИИ как дополнения к человеческому интеллекту, в котором учащиеся проявляют инициативу, а ИИ обеспечивает последовательную и действенную обратную связь.


AI-Empowered, Learner-as-leader: This model seeks to position AI as a supplement to human intelligence wherein learners take agency and AI provides consistent and actionable feedback.
Социально-технические фантазии
Некоторые ученые рассматривают использование искусственного интеллекта в образовании в рамках концепции социально-технического воображения, определяемой как коллективные видения и устремления, которые формируют социальные преобразования и управление посредством взаимодействия технологий и социальных норм. Эта концепция позиционирует ИИ в истории “новых технологий”, которые трансформировали образование и будут трансформировать его в будущем, таких как вычислительная техника, Интернет или социальные сети.


Socio-technical imaginaries
== Литература ==
Some scholars frame AI in education within the concept of the socio-technical imaginary, defined as collective visions and aspirations that shape societal transformations and governance through the interplay of technology and social norms. This framing positions AI in the history of “emerging technologies” that have and will transform education, such as computing, the internet, or social media.
 
== Literature ==
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_in_education?ysclid=mjcujjd9xu188429327
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_in_education?ysclid=mjcujjd9xu188429327

Текущая версия от 15:34, 19 декабря 2025

Краткое описание инструмента AI in education — это совокупность технологий и подходов на основе искусственного интеллекта, применяемых для персонализации, автоматизации и улучшения учебного процесса. ИИ меняет образование, делая его более адаптивным и доступным.
Возможности Персонализация обучения: Адаптивные системы анализируют успехи и пробелы каждого ученика, подбирая индивидуальные траектории, материалы и темп обучения.

Автоматизация рутинных задач: ИИ проверяет задания (включая эссе), составляет расписания, генерирует вопросы и учебные материалы, экономя время преподавателей.

Интеллектуальная обратная связь: Системы на основе ИИ предоставляют ученикам моментальные развернутые комментарии и рекомендации по улучшению работ.

Аналитика для преподавателей: Инструменты аналитики выявляют тенденции, прогнозируют успеваемость и потенциальные трудности студентов, помогая вовремя вмешаться.

Доступность и инклюзивность: ИИ-решения (например, голосовые помощники, субтитры, переводчики) помогают учащимся с особыми потребностями.

Иммерсивное обучение: Интеграция с VR/AR и использование чат-ботов (таких как ChatGPT) создают интерактивные симуляции и диалоговые среды для отработки навыков.

Трудности использования Качество данных и предвзятость: Эффективность ИИ зависит от объема и качества обучающих данных. Существуют риски закрепления культурных или социальных предубеждений, заложенных в алгоритмах.

Проблемы конфиденциальности: Работа с большими объемами персональных данных учащихся требует строгого соблюдения этических норм и законодательства о защите данных (например, GDPR).

Дороговизна и инфраструктура: Внедрение продвинутых ИИ-систем требует значительных инвестиций в технологии, обучение персонала и обновление ИТ-инфраструктуры.

Педагогические риски: Чрезмерная автоматизация может привести к дегуманизации образования, снижению роли учителя и развитию у учащихся зависимости от подсказок ИИ.

Необходимость цифровой грамотности: Для эффективного и критичного использования ИИ-инструментов и педагогам, и учащимся требуется развитие новых компетенций.

Область знаний Информатика, образование
Область применения представление данных
Поясняющее видео
Веб-сайт
Пользователи Учащиеся, Преподаватели, Исследователи
Используется для создания (проведения)
Разработчик
Сообщество вокруг средства
Лицензия
Год первого релиза
Совместное сетевое использование
Какой язык основной English
Есть ли поддержка Искусственным Интеллектом Да

Описание

Искусственный интеллект в образовании (часто сокращенно ИИ) - это область образовательных технологий, которая изучает, как использовать искусственный интеллект, такой как чат-боты с генеративным искусственным интеллектом, для создания условий обучения.

В этой области рассматриваются последствия ИИ для существующей образовательной инфраструктуры, а также будущие возможности и инновации. В этой области рассматриваются такие вопросы, как принятие решений на основе данных, этика ИИ, конфиденциальность данных и грамотность в области ИИ. Проблемы включают в себя потенциальную возможность обмана, чрезмерную зависимость, равенство доступа, снижение критичности мышления и увековечение дезинформации и предвзятости.

Теория

ИИ применяет теорию, основанную на исследованиях в области образования, машинного обучения и смежных областях.

Три парадигмы ИИ Одна из предложенных моделей предполагает следующие три парадигмы ИИ в образовании, которые примерно следуют от наименьшей к наибольшей степени ориентированности на учащегося и от требований к системам ИИ с наименьшей к наибольшей технической сложности:

Управляемые искусственным интеллектом системы ИИ представляют собой заранее заданную учебную программу, основанную на статистических моделях, которые не учитывают отзывы учащихся.

Поддерживаемые искусственным интеллектом системы, в которых обучающийся выступает в качестве соавтора: системы, которые учитывают обратную связь с обучаемым, например, посредством обработки естественного языка, при этом искусственный интеллект может поддерживать формирование знаний.

ИИ, наделенный полномочиями, обучающийся как лидер: Эта модель направлена на позиционирование ИИ как дополнения к человеческому интеллекту, в котором учащиеся проявляют инициативу, а ИИ обеспечивает последовательную и действенную обратную связь.

Социально-технические фантазии Некоторые ученые рассматривают использование искусственного интеллекта в образовании в рамках концепции социально-технического воображения, определяемой как коллективные видения и устремления, которые формируют социальные преобразования и управление посредством взаимодействия технологий и социальных норм. Эта концепция позиционирует ИИ в истории “новых технологий”, которые трансформировали образование и будут трансформировать его в будущем, таких как вычислительная техника, Интернет или социальные сети.

Литература

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_in_education?ysclid=mjcujjd9xu188429327

Источник — http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI_in_education&oldid=39328