В статье рассматривается актуальная проблема интеграции технологий искусственного интеллекта в учебный процесс в контексте цифровой трансформации образования. На основе анализа научно-методической и учебной литературы показана значимость данного направления. Предложена оригинальная многоуровневая структурная модель чат-бота с элементами искусственного интеллекта, включающая модули обработки естественного языка, базу знаний и алгоритмы машинного обучения. Продемонстрирована интеграция чат-бота в решение конкретных педагогических задач, что подтверждает его потенциал для реализации персонализированного подхода в обучении. Описано использование разработанного автором чат-бота с элементами искусственного интеллекта для изучения темы «Работа с табличными процессорами» в школьном курсе информатики, приведены примеры заданий и алгоритмы их выполнения обучающимися. Сделан вывод о перспективности внедрения интеллектуальных чат-ботов для оптимизации образовательного процесса.
Идентификаторы и классификаторы
В условиях стремительного технологического прогресса последних десятилетий современная система образования нуждается в существенной модернизации и адаптации к новым реалиям цифровой экономики. Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) открывает принципиально новые возможности для оптимизации и персонализации образовательного процесса. Интеграция систем искусственного интеллекта в обучение — один из ключевых трендов модернизации образования [2, 8, 12, 17, 19, 22, 26], что находит отражение в государственных образовательных стандартах и программах цифровой трансформации образования.
Список литературы
1. Блинов Д. М. Развитие функциональной грамотности у обучающихся на уроке информатики при построении компьютерных моделей с помощью табличных процессоров // Информатика в школе. 2022. Т. 21. № 4. С. 81–85. EDN: MRCXUK. DOI: 10.32517/2221-1993-2022-21-4-81-85.
2. Босова Л. Л. О новых подходах к изучению школьной информатики в условиях цифровой трансформации общества // Информатика в школе. 2022. Т. 21. № 4. С. 5–14. EDN: DKRLZV. DOI: 10.32517/2221-1993-2022-21-4-5-14.
3. Босова Л. Л., Босова А. Ю. Информатика. 11 класс. Базовый уровень: учебник. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2016. 256 с. EDN: WVLIJN.
4. Босова Л. Л., Босова А. Ю. Информатика. Авторская учебная программа по информатике для 10–11 классов (базовый уровень). М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2018. https://ioeck.ru/39yKtN
5. Босова Л. Л., Самылкина Н. Н. Современная информатика: от робототехники до искусственного интеллекта // Информатика в школе. 2018. Т. 17. № 8. С. 2–5. EDN: VLQFRH. DOI: 10.32517/2221-1993-2018-17-8-2-5.
6. Глотова М. Ю., Самохвалова Е. А., Мухлынина О. А. Обучение цифровым образовательным технологиям на основе систем с элементами искусственного интеллекта (чат бот) // Наука и школа. 2022. № 6. С. 200–219. EDN: INLAGZ. DOI: 10.31862/1819-463X-2022-6-205-215.
7. Горячкин Б. С., Галичий Д. А., Цапий В. С., Бурашников В. В., Крутов Т. Ю. Эффективность использования чат-ботов в образовательном процессе // E-Scio. 2021. № 4 (55). С. 529–551. EDN: ZHMMFM.
8. Гриншкун А. В. Использование дополненной виртуальности как иммерсивной образовательной технологии в рамках профильного обучения школьников // Профильная школа. 2020. Т. 8. № 4. С. 27–31. EDN: KRFFFU. DOI: 10.12737/1998- 0744-2020-27-31.
9. Дукальская И. В., Аликберова Е. О. Чат-боты в приложении Telegram как средство изучения английского языка // Преподаватель ХХI век. 2023. № 2-2. С. 434–442. EDN: NIEIWB. DOI: 10.31862/2073-9613-2023-2-434-442.
10. Евич Л. Н., Иванов С. О., Назарьянц Е. Г., Ханин Д. И. Информатика. Подготовка к ЕГЭ-2024. 16 тренировочных вариантов по демоверсии 2024 года: учебное пособие. Ростов-н/Д: Легион, 2023. 272 с.
11. Калинин И. А., Самылкина Н. Н. Информатика 10 класс: учебник. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. 256 с.
12. Каракозов С. Д., Рыжова Н. И., Королева Н. Ю. Виртуальная реальность: генезис понятия и тенденции использования в образовании // Информатика и образование. 2020. Т. 35. № 10. С. 6–16. EDN: FIFZAY. DOI: 10.32517/0234- 0453-2020-35-10-6-16.
13. Королева Н. Ю., Митина Е. Г., Рыжова Н. И. Принципы взаимодействия образовательных сред в условиях виртуализации учебного процесса (на примере подготовки учителей биологии и информатики) // Мир науки, культуры, образования. 2011. № 6-2 (31). С. 271–274. EDN: PHHSBL.
14. Краснов А. Г. Особенности профильного обучения информатике учащихся старшей школы в условиях введения ФГОС // Информатика в школе. 2016. № 6 (119). С. 59–62. EDN: WMIIOF.
15. Крылов С. С., Чуркина Т. Е. ЕГЭ-2024. Информатика. Типовые экзаменационные варианты. 20 вариантов: учебное пособие. М.: Национальное образование, 2024. 256 с. (ФИПИ — школе.)
16. Макарова Н. В., Титова Ю. Ф., Нилова Ю. Н., Шапиро К. В. Информатика. 10–11 классы. Базовый уровень: учебник. В 2 ч. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2019. Ч. 1. 384 с.; Ч. 2. 368 с.
17. Пиотровская К. Р., Тербушева Е. А. Интеллектуальный анализ данных в педагогической аналитике // Техническое творчество молодежи. 2016. № 2 (96). С. 10–14.
18. Поляков К. Ю., Еремин Е. А. Информатика. 11 класс. Базовый и углубленный уровни: учебник. В 2 ч. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2016. Ч. 1. 304 с.; Ч. 2. 304 с.
19. Роберт И. В. Стратегические направления развития информатизации отечественного образования в условиях цифровой трансформации // Человеческий капитал. 2021. № S5-3 (149). С. 16–40. EDN: JMQBSB.
20. Рыжова Н. И., Трубина И. И., Королева Н. Ю., Филимонова Е. В. Искусственный интеллект как актуальный тренд содержания обучения информатике в условиях цифровизации // Преподаватель ХХI век. 2022. № 2-1. С. 11–22. EDN: ZGIENM. DOI: 10.31862/2073-9613-2022-2-11-22.
21. Рыжова Н. И., Трубина И. И., Королева Н. Ю., Филимонова Е. В. Современные школьники выбирают искусственный интеллект как направление для будущих профессий // Информатика в школе. 2023. Т. 22. № 5. С. 5–13. EDN: QBJMPF. DOI: 10.32517/2221-1993-2023-22-5-5-13.
22. Садыкова А. Р., Левченко И. В. Искусственный интеллект как компонент инновационного содержания общего образования: анализ мирового опыта и отечественные перспективы // Вестник РУДН. Серия: Информатизация образования. 2020. Т. 17. № 3. С. 201–209. EDN: ZXVQZZ. DOI: 10.22363/2312- 8631-2020-17-3-201-209.
23. Самохвалова Е. А. Разработка модели интеграции технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс вуза // Педагогическая информатика. 2023. № 4. С. 459–471. EDN: LXBUOT.
24. Самылкина Н. Н., Салахова А. А. Основы искусственного интеллекта в школьном курсе информатики: история вопроса и направления развития // Информатика в школе. 2019. Т. 18. № 7. С. 32–39. EDN: HOHVXJ. DOI: 10.32517/2221- 1993-2019-18-7-32-39.
25. Уваров А. Ю. Технологии искусственного интеллекта в образовании // Информатика и образование. 2018. № 4. С. 14–22. EDN: XQXXSH.
26. Уваров А. Ю. Цифровая трансформация и сценарии развития общего образования. М.: НИУ ВШЭ, 2020. 108 с. (Современная аналитика образования. № 16 (46)). https://ioe. hse.ru/pubs/share/direct/418229279.pdf
Выпуск
Другие статьи выпуска
Статья знакомит с двумя разработанными в ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН методиками систематического преподавания азов программирования дошкольникам и младшеклассникам. Массовое применение этих методик требует выполнения ресурсоемких алгоритмов, которые еще несколько лет назад были посильны только мощным серверам, а сегодня могут без задержек выполняться на массово производимых планшетах экономкласса. Программная поддержка этих двух методик реализована в учебной бестекстовой среде программирования «ПиктоМир». Безэкранная методика составления программ из материальных объектов по правилам безошибочного двумерного синтаксиса позволяет избавить детей от экранной работы при составлении программ и повысить число самостоятельно составляемых детьми программ на каждом занятии. Использование дополненной реальности при выполнении составленной ребенком программы движения робота по игровому полю позволяет избавить ребенка от экранной работы при сборке игровой обстановки.
Классические постановки задач о плотной упаковке предметов на плоскости в основном рассматривают расположение кругов или многоугольников в областях, имеющих контур в виде окружности, многоугольника или полосы. В данной статье впервые (насколько известно авторам) изучены различные модели расположения долей груши в сушилке и обсуждается переход к более плотной упаковке. Для сушки грушу предварительно разрезают на части. Рассматриваются разрезы вдоль осевой линии и перпендикулярно осевой линии. Подробно изучена простейшая модель пластины груши, контур которой состоит из двух дуг окружностей и двух отрезков. Один отрезок является частью общей касательной окружностей, а другой — частью осевой линии. Далее рассматриваются математические модели расположения груш на прямоугольном противне и в цилиндрической сушилке. Обсуждается оптимальное расположение в цилиндрической сушилке. Приведена компьютерная программа на языке PascalABC. Проведенное исследование может служить основой разработки проекта по математическому и компьютерному моделированию для учащихся средней школы при углубленном изучении математики и информатики. Тематика исследований доступна старшеклассникам, причем решение исследовательских проблем в дискретной геометрии может продолжить старшеклассник или студент.
В статье обсуждается перспектива преподавания элементов машинного обучения в старшей школе. Представлен обзор зарубежного опыта по изучению основ машинного обучения в школе. Предлагается система задач для элективного курса по машинному обучению для учащихся старших классов российских общеобразовательных школ. Осуществлен разбор пяти типовых задач спортивного программирования, которые являются авторской разработкой, при этом каждая задача имеет свой рейтинг по аналогии с предлагаемыми на известных ресурсах олимпиадного движения по информатике: CodeForces, LeetCode, AtCoder. Электив предназначен для школьников, которые уже имеют базовые знания в области программирования на языке Python 3, и состоит из трех модулей, которые ориентированы на различный уровень владения этим языком программирования. Учащийся имеет возможность повышать или снижать уровень прохождения курса. Элективный курс может быть реализован в системе Stepik. Обучение может осуществляться как в дистанционной форме, так и в форме смешанного обучения. Проверка программного кода заданий происходит автоматически. Рассмотрение теории и разбор задач осуществляются на интерактивной вычислительной платформе Jupyter Notebook.
Каждый учитель информатики при грамотном отборе учебного содержания курса может из урока в урок формировать гражданина своей страны, уважающего труд, окружающих людей, любящего свою семью, свою Родину. Результатом обобщения опыта преподавания информатики и воспитательной работы, накопленного авторами статьи за годы педагогической деятельности, стало построение макетов воспитательных практик. От того, как учитель воспользуется предлагаемым инструментом в воспитании учеников через свой предмет, во многом будет зависеть будущее каждого ребенка и в целом будущее России. В статье приводятся примеры того, как, предлагая для изучения предметный материал, можно красной нитью через весь урок информатики провести формирование у учащихся любви к природе, чувства товарищества, гордости за героизм народа в годы войны, уважение к людям разных профессий.
В статье рассматриваются вопросы использования проектной технологии при изучении информатики. Представлен сравнительный анализ различных подходов к понятию «функциональная грамотность». Проектная технология рассматривается как одно из эффективных средств формирования всех видов функциональной грамотности у обучающихся: читательской, математической, глобальных компетенций, креативности. В качестве примера приводится модель учебного проекта по темам «Информация и ее свойства», «Информационные процессы», предназначенная для учащихся VII класса. Особенностью проекта «Прошлое, которое нужно помнить» является его межпредметный характер. Решение задачи освоения учебной темы по информатике реализуется на историческом материале, посвященном Великой Отечественной войне. В статье подробно описываются этапы разработки проекта от замысла до его непосредственной реализации. Представленные методические рекомендации, авторские подходы к формированию проблемно-тематических вопросов, форме проведения проектной деятельности и представлению ее результатов могут быть полезны учителю при планировании и организации проектной деятельности как на уроках информатики, так и во внеурочное время.
Визуализация информации — неотъемлемая черта современного мира, она способствует лучшему пониманию и использованию информации в самых разных сферах жизни общества. Инфографика — одна из форм визуализации информации, ее применение в учебном процессе помогает создавать интересные уроки, способствует лучшему запоминанию и усвоению учебного материала, мотивирует обучающихся на изучение конкретной темы, а также развивает навыки самостоятельной работы в целом и навыки представления информации в частности. В статье дана краткая характеристика учебно-методического обеспечения по информатике для VII класса, в качестве дополнения к которому предложена созданная авторами инфографика. Описаны возможные варианты использования данной инфографики на разных этапах образовательного процесса при индивидуальной и групповой работе учащихся.
В статье рассматривается опыт лаборатории «КОНСТРУКТОРиУМ» Омского государственного педагогического университета по созданию экосистемы инженерно-политехнического образования. Описаны основные направления и формы работы: TEXcommunity School, TEXcommunity Teacher, TEXcommunity Family. TEXcommunity School — это создание и расширение сети специализированных кружков для обучающихся учреждений дошкольного, основного, дополнительного, среднего профессионального и высшего образования; проведение мастер-классов и обучающих семинаров, турниров, олимпиад, игровых программ инженерно-политехнической направленности; организация работы профильных смен в пришкольных и выездных лагерях в период каникул. TEXcommunity Teacher — это проведение для педагогов учреждений дошкольного, основного, дополнительного, среднего профессионального и высшего образования мастер-классов и обучающих семинаров, диалоговых площадок, конкурсов профессионального мастерства, курсов повышения квалификации, стажировок; разработка и распространение учебно-методических материалов. TEXcommunity Family — это проведение для родителей мастер-классов, индивидуальных консультаций, экспертиз; организация семейных мероприятий, конкурсов, турниров инженерно-политехнической направленности.
В статье представлена диагностическая работа для определения у учащихся VII—VIII классов уровня сформированности функциональной грамотности, включающей читательскую, естественно-научную и математическую грамотность. Оценка функциональной грамотности направлена на выявление условий успешного обучения обучающихся в основной школе по предмету «Информатика». Особенностью заданий по развитию функциональной грамотности является то, что проблемы и задачи в них описываются на примере жизненных ситуаций, изначально ставятся вне конкретной предметной области.
Актуальность статьи связана с тем, что по предмету «Информатика» не проводятся всероссийские проверочные работы — мониторинг качества подготовки обучающихся, в том числе проверка развития функциональной грамотности, поэтому данная диагностическая работа будет востребована учителями информатики.
Диагностическая работа может применяться для мониторинга сформированности универсальных учебных действий по работе с информацией и чтению, для проверки умений применять базовые математические и естественно-научные знания в ситуациях практико-ориентированного характера, а также умений проводить исследования.
Для проведения диагностики используется один вариант. Он включает поясняющий ситуацию вводный текст и задания к нему, построенные на контексте учебного материала различных предметных областей (информатики, математики, естествознания).
Издательство
- Издательство
- ОБРАЗОВАНИЕ И ИНФОРМАТИКА
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119270, Москва, а/я 15
- Юр. адрес
- 119261, г Москва, Ломоносовский р-н, Ленинский пр-кт, д 82/2, ком 6
- ФИО
- Рыбаков Даниил Сергеевич (ДИРЕКТОР)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______