По мере того, как искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, возрастает обеспокоенность педагогического сообщества по поводу правомерности использования данных технологий в учебном процессе. Для того, чтобы адаптировать систему образования и практику работы преподавателей к новым технологическим вызовам, необходим анализ мнения всех заинтересованных сторон. Цель настоящего исследования состоит в выявлении отношения студентов Казанского федерального университета к применению технологий ИИ в учебном процессе и практики их применения в изучении иностранных языков. Для достижения поставленной цели было проведено онлайн-анкетирование студентов Казанского федерального университета (КФУ), в котором были затронуты практические аспекты использования ИИ в языковом образовании, преимущества и недостатки инструментов ИИ с точки зрения студентов, а также мнение студентов относительно перспектив ИИ в образовании. В результате исследования авторы пришли к выводу о том, что на данный момент инструменты ИИ недостаточно распространены в обучении иностранным языкам. Их использует только пятая часть опрошенных, однако комментарии респондентов позволяют предположить, что количество пользователей будет расти. Отношение студентов к использованию ИИ неоднозначное, ответы варьируются от крайне положительных до скептических. Положительные впечатления студентов в основном связаны с возможностью экономии времени и сил при выполнении заданий, а также с изложением сложной информации простым языком. Среди основных недостатков опрошенные отметили ненадёжность данных и ложный контент. Несмотря на то, что студенты в целом положительно относятся к использованию ИИ, значительная часть респондентов не доверяет таким программным продуктам, как ChatGPT, так как, по их мнению, он предоставляет ответы среднего качества, которые необходимо корректировать. На основе полученных данных авторами сформулированы рекомендации для преподавателей по совершенствованию форм преподавания и контроля в процессе обучения иностранному языку в вузе.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Образование
На сегодняшний день искусственный интеллект так или иначе присутствует во всех сферах нашей жизни, и система образования – не исключение. Использование технологий искусственного интеллекта в высшем образовании, безусловно, открывает новые возможности и перспективы как для преподавателей, так и для студентов. Потенциал данных технологий с точки зрения преподавателей связан с освобождением от некоторых рутинных операций и автоматизацией ряда педагогических задач. Студенты, со своей стороны, активно используют различные образовательные платформы, приложения, языковые сервисы и чат-боты в процессе учёбы.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Benuyenah V. Commentary: ChatGPT Use in Higher Education Assessment: Prospects and Epistemic Threats // Journal of Research in Innovative Teaching & Learning. 2023. Vol. 16. No. 1. P. 134-135. DOI: 10.1108/JRIT-03-2023-097 EDN: NSVEHB
2. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 2. С. 31-53. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53 EDN: VTAIUO
3. Зашихина И.М. Подготовка научной статьи: справится ли ChatGPT? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 8-9. С. 24-47. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-8-9-24-47 EDN: JPFYUJ
4. Else H. Abstracts Written by ChatGPT Fool Scientists // Nature. 2023. Vol. 613. No. 7944. P. 423. DOI: 10.1038/d41586-023-00056-7 EDN: KCSTKF
5. Vázquez-Cano E., Ramírez-Hurtado J.M., Sáez-López J.M., López-Meneses E. ChatGPT: The Brightest Student in the Class // Thinking Skills and Creativity. 2023. Vol. 49. DOI: 10.1016/j.tsc.2023.101380 EDN: MUNEWF
6. Николаев В.В., Рахконен М.Е. Применение различных инструментов и использование чат-бота “CHATGPT” при написании научных работ, проверяемых в программе “антиплагиат” // Профессиональное юридическое образование и наука. 2023. Т. 9. № 1. С. 78-81. EDN: RJDDBY
7. Kohnke L., Moorhouse B.L., Zou D. ChatGPT for Language Teaching and Learning // RELC Journal. 2023. Vol. 54. No. 2. P. 537-550. DOI: 10.1177/00336882231162868 EDN: GSUBYL
8. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угрозы или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 4. С. 9-22. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22 EDN: TZHIHU
9. Резаев А.В., Трегубова Н.Д. ChatGPT и искусственный интеллект в университетах: какое будущее нам ожидать? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 6. С. 19-37. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-6-19-37 EDN: GZJZIJ
10. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9-33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33 EDN: TZYTKM
11. Kooli C. Chatbots in Education and Research: A Critical Examination of Ethical Implications and Solutions // Sustainability. 2023. Vol. 15. No. 7. DOI: 10.3390/su15075614 EDN: VPWOJZ
12. Makhlouf M.K.I. Effect of Artificial Intelligence-Based Application on Saudi Preparatory-Year Students’ EFL Speaking Skills at Albaha University // International Journal of English Language Education. 2021. Vol. 9. No. 2. P. 36-56. DOI: 10.5296/ijele.v9i2.18782 EDN: DRODSR
13. Zou B., Guan X., Shao Y., Chen P. Supporting Speaking Practice by Social Network-Based Interaction in Artificial Intelligence (AI)-Assisted Language Learning // Sustainability. 2023. Vol. 15. No. 4. DOI: 10.3390/su15042872 EDN: PJIEBT
14. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика развития иноязычных речевых умений студентов на основе практики с чат-ботом // Перспективы науки и образования. 2023. Т. 63. № 3. С. 201-218. DOI: 10.32744/pse.2023.3.13 EDN: FJYHEW
15. Гринвальд О.Н., Исламов Р.С., Ресенчук А.А., Савельева И.В. Лингводидактический потенциал чат-бота в преподавании иностранного языка в вузе // Современные наукоёмкие технологии. 2023. № 11. С. 109-113. DOI: 10.17513/snt.39829 EDN: RLYIOB
16. Будникова А.С., Бабенкова О.С. Использование чат-ботов при изучении иностранного языка // Учёные записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. 2020. Т. 55. № 3. С. 146-150. EDN: ALQNAN
17. Cotton D.R.E., Cotton P.A., Shipway J.R. Chatting and Cheating: Ensuring Academic Integrity in the Era of ChatGPT // Innovations in Education and Teaching International. 2024. Vol. 61. No. 2. P. 228-239. DOI: 10.1080/14703297.2023.2190148
18. Illingworth S. ChatGPT: Students Could Use AI to Cheat, but It’s a Chance to Rethink Assessment Altogether // The Conversation. 2023. URL: https://theconversation.com/chatgptstudents-could-use-ai-to-cheat-but-its-a-chance-to-rethink-assessment-altogether-198019 (дата обращения: 06.02.2024).
19. Бермус А.Г. Академическое мошенничество и имитации в высшей школе как онтологический вызов образованию XXI века // Непрерывное образование: XXI век. 2023. Т. 41. № 1. С. 2-13. DOI: 10.15393/j5.art.2023.8244 EDN: MXTNLO
20. Hopp C., Speil A. How Prevalent is Plagiarism Among College Students? Anonymity Preserving Evidence from Austrian Undergraduates // Accountability in Research. 2021. Vol. 28. No. 3. P. 133-148. DOI: 10.1080/08989621.2020.1804880 EDN: BCFEAV
21. Dakakni D., Safa N. Artificial Intelligence in the L2 Classroom: Implications and Challenges on Ethics and Equity in Higher Education: A 21st Century Pandora’s Box // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023. Vol. 5. DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100179 EDN: YQWJQG
22. Farhi F., Jeljeli R., Aburezeq I., Dweikat F.F., Al-shami S.A., Slamene R. Analyzing the Students’ Views, Concerns, and Perceived Ethics about Chat GPT Usage // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023. Vol. 5. DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100180 EDN: TZFCPW
23. Hornberger M., Bewersdorff A., Nerdel C. What Do University Students Know about Artificial Intelligence? Development and Validation of an AI Literacy Test // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023. Vol. 5. DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100165 EDN: PGQSRU
24. Malmström H., Stöhr C., Ou W. Chatbots and Other AI for Learning: A Survey of Use and Views Among University Students in Sweden / Chalmers University of Technology. Report 2023:1 in Chalmers Studies in Communication and Learning in Higher Education 2023. DOI: 10.17196/CLS.CSCLHE/2023/01
25. Chan C.K.Y. A Comprehensive AI Policy Education Framework for University Teaching and Learning // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20(38). DOI: 10.1186/s41239-023-00408-3 EDN: JNTMHI
26. Гаврилова Ю.В., Моторина И.Е., Павлова Т.Е. Социальные ожидания внедрения технологий искусственного интеллекта в образовании (на материалах анкетного опроса студентов МГТУ им. Н.Э. Баумана) // Медицина. Социология. Философия. Прикладные исследования. 2022. № 1. С. 20-25. EDN: UTUNHW
27. Гараев Т.К., Новик Н.С. Искусственный интеллект в высшем образовании глазами студентов // Мир образования - образование в мире. 2023. Т. 91. № 3. С. 221-229. DOI: 10.51944/20738536_2023_3_221 EDN: DRRKXD
28. Выготский Л.С. Педагогическая психология: под ред. В.В. Давыдова. М.: АСТ; Астрель, 2008. 672 с. (АСТ). ISBN: 978-5-17-049976-2 EDN: QXVCOX
29. Garcнa-Peсalvo F.J. La percepciуn de la Inteligencia Artificial en contextos educativos tras el lanzamiento de ChatGPT: disrupciуn o pбnico // Education in the Knowledge Society (EKS). 2023. Vol. 24, e31279. DOI: 10.14201/eks.31279 EDN: MOODOO
30. Tikhonova N.V., Ilduganova G.M., Lukina M.S. Implemented Teaching Methods Based on Interactive Learning Process in Order to Increase the Ability of Learning Foreign Language // The Journal of Social Sciences Research. 2018. Special Issue 5. P. 473-478. DOI: 10.32861/jssr.spi5.473.478 EDN: VQVRVI
Выпуск
Другие статьи выпуска
Формирование картографической компетентности является актуальной задачей высшего географического образования. Цель исследования - обзор современных тенденций обобщения результатов исследований, имеющихся в литературе, охарактеризовать предметное поле исследований картографической компетентности и выявить пробелы в научном знании относительно картографической компетентности. Для достижения данной цели решались следующие задачи: раскрыть суть концепта «картографическая компетентность» и близких к нему понятий «картографическая грамотность», «навыки чтения географических карт», «пространственное мышление»; на основе анализа литературы выявить наиболее исследованные вопросы и пробелы в научном знании в области картографической компетентности; определить перспективные направления дальнейших исследований. Обзор исследований, посвящённых формированию картографической компетентности, проводился на основе методов анализа и метаанализа согласно критериям PRISMA 2020 путём выборки литературы по ключевым словам. Результаты исследования: осуществлён обзор исследований определений концепта «картографическая компетентность» и связанных с ним понятий; определены наиболее исследованные проблемы по картографической компетентности и эмпирические данные, полученные в рамках данной тематики; определены существующие в научном знании пробелы; обозначены наиболее перспективные направления дальнейших исследований в области картографической компетентности.
Целью данной статьи является сравнение высшего и среднего профессионального образования по влиянию доверия студентов на формирование их образовательной и профессиональной траектории после окончания обучения. В последнее время наметились значимые изменения в жизненных маршрутах молодых людей, одним из которых является перераспределение потоков абитуриентов: охват молодёжи по программам подготовки специалистов среднего звена превысил охват программами высшего образования. На этом фоне возрос интерес к изучению различных факторов, влияющих на специфику построения траекторий в высшем и среднем профессиональном образовании. Между тем доверию как возможному предиктору уделяется недостаточное внимание. Данный феномен позитивно влияет на разные аспекты образования (на успеваемость, удовлетворённость, лояльность образовательной организации и прочее), которые способны непосредственно или опосредовано обуславливать выбор дальнейшего жизненного пути. На материале социологического опроса студентов высшего и среднего профессионального образования анализируется роль доверия в построении траекторий молодых людей. В частности, показано, что в высшем образовании, в отличие от среднего профессионального, доверие студентов к однокурсникам, преподавателям и администрации чаще влияет на их планы относительно выбора образовательных и профессиональных траекторий после окончания обучения. Однако подобное влияние зависит от субъекта доверия и от намеченной траектории.
Развитие вузовской науки является сегодня одним из приоритетов государственной политики в России. Для определения перспектив данного процесса важное значение приобретает выявления позитивных трендов и передовых практик научной деятельности ведущих отечественных университетов. С этой целью в статье рассматриваются организационные особенности и источники финансирования вузовской науки, анализируются основные показатели результативности научно-исследовательской деятельности и практики реализации научно-исследовательской политики, обобщаются научные достижения ведущих отечественных университетов. Используются методы статистического анализа результатов мониторинга деятельности вузов и содержательного анализа информации о научной деятельности вузов, размещённой в открытых источниках. Делаются выводы о формировании в России группы вузов-лидеров с устойчивой приоритетностью научно-исследовательской деятельности, ядро которой составляют ведущие технические отраслевые вузы и региональные политехнические университеты. Практики организации науки и основные научные достижения этих вузов могут значительным образом влиять на дальнейшее развитие отечественной вузовской науки, а также на расширение мирового научного знания и решение вопросов социально-экономического развития российского общества.
Статья посвящена раскрытию ряда идей профессора-математика члена-корреспондента АН СССР Льва Дмитриевича Кудрявцева, посвящённых преподаванию математики. В основе этих идей лежит более чем полувековой практический опыт его работы в Московском физико-техническом институте - в ряде статей он представил своё видение проблем воспитания обучающихся, единства математики, а также методики её преподавания. Мысли и идеи Л. Д. Кудрявцева являются актуальными и в настоящее время, в век цифровой трансформации системы образования и всей жизни общества.
Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы определяет интерес к данной проблематике в сфере исследований высшего образования. Однако интерес этот часто сводится к вопросу об использовании в образовательных процессах конкретных инструментов ИИ: генераторов текстов и изображений, переводчиков, персональных помощников, и т. д. Настоящая статья рассматривает более широкий вопрос: какие принципиальные проблемы и задачи ставит перед высшей школой вхождение технологий ИИ в жизнь людей? Авторы предлагают рабочее определение того, что значит дать/получить высшее образование в эпоху ИИ. Данное определение выделяет пять ключевых характеристик высшего образования: 1) учитель и ученик продолжают находиться в субъект-субъектных отношениях и учиться друг у друга; 2) высшее образование должно готовить к жизни в условиях взаимозависимости «человек-машина»; 3) эти условия предполагают постоянный выбор в ситуации неопределённости; 4) распространение технологий ИИ несёт огромные возможности и 5) плохо просчитываемые опасности, риски и угрозы для человека. Авторы рассматривают общие принципы и частные проблемы, связанные с вхождением инструментов ИИ в жизнь людей в целом и в высшую школу в частности. Определяется неизбежность формирования взаимозависимости «машина-машина», связанная с развитием автономных агентов, в том числе в сфере высшего образования. В заключение аргументация статьи суммируется в нескольких тезисах и контртезисах.
В статье представлен аналитический обзор моделей и рисков системы воспроизводства научных кадров по научной специальности «1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение». Рассмотрены вопросы управления аспирантурой и нормативные барьеры в подготовке молодых учёных. Классифицированы успешные практики защит кандидатских диссертаций в ведущих национальных исследовательских университетах. Приведены обоснования необходимости защиты кандидатской диссертации инженерами машинного обучения. Обобщены предложения по внесению изменений в научную модель аспирантуры и по ИИ-аугментации научного поиска, помогающей преодолевать риски при присвоении квалификации за текстовый результат научной работы.
Авторами данной работы проведён комплексный анализ места университета в экосистеме образования взрослых исходя из характерных для него функций, приоритетов деятельности и возникающих напряжений. Проанализировано участие университетов в профессиональной подготовке взрослых. Исследовательский фокус внимания спроецирован на оценку ситуации на институциональном (университет как социальный институт) и организационном уровне (университет как конкретное учреждение высшего образования). Представлено обсуждение перспектив трансформации места университета в экосистеме образования взрослых. Исследование проведено с использованием метода полуформализованного интервью (n=36) с представителями коммерческого и государственного сектора, занимающими ключевые должности (руководители и высший управленческий менеджмент вузов, корпоративных университетов, организаций образовательного консалтинга, провайдеры услуг неформального образования и пр.). Основные результаты. Выделено несколько точек позиционирования университета в структуре экосистемы образования взрослых: 1) университет - ядро образовательной экосистемы, удерживает за собой этот статус; 2) университет занимает центральное место в образовательной экосистеме, но может лишиться этого статуса при определённых действиях или бездействии; 3) университет не является ядром образовательной экосистемы и не должен им быть; 4) университет не является ядром образовательной экосистемы, но мог бы им стать. По оценкам большинства экспертов, университеты занимают центральное место в экосистеме образования взрослых и имеют высокий потенциал для удержания лидерских позиций при соблюдении актуальности образовательного материала и его соответствия запросам рынка труда. При этом важно учитывать, что отдельные участники образовательной экосистемы (онлайн-платформы, корпоративные университеты и прочие) стремительно наращивают влияние и реализуют масштабные образовательные программы для населения. Университеты, обладая высоким уровнем доверия населения и преимущественно отвечая за фундаментальное профессиональное образование, заинтересованы в аккумулировании преимуществ иных участников образовательной экосистемы. Оптимальное представление университета как центрального хаба образовательных практик для населения, аккумулирующего преимущества прочих субъектов экосистемы образования взрослых. Статья адресована административно-управленческому персоналу вузов, представителям органов исполнительной власти и реального сектора экономики, научно-педагогическим работникам и аспирантам, стремящимся к изучению непрерывного образования взрослых.
Издательство
- Издательство
- МОСКОВСКИЙ ПОЛИТЕХ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 107023, г Москва, р-н Соколиная Гора, ул Большая Семёновская, д 38
- Юр. адрес
- 107023, г Москва, р-н Соколиная Гора, ул Большая Семёновская, д 38
- ФИО
- Миклушевский Владимир Владимирович (РЕКТОР)