Архив статей журнала
Цель исследования. Проблема использования возможностей искусственного интеллекта и иммерсивных технологий в образовательных программах является актуальной. Статья посвящена анализу роли, функций и значения средств искусственного интеллекта и иммерсивных технологий обучения в развитии открытой образовательной среды и её персональных сегментов, формируемых субъектами образовательных отношений, в процессе подготовки выпускников педагогических университетов к изменению условий современного общества. Обсуждаются возможности генеративных нейронных сетей (GPT) и виртуальной реальности в её различных проявлениях (AR, VR, AVR), их влияние на формирование персональной образовательной среды выпускников педагогических вузов. Материалы и методы. Использован метод компаративного анализа научных публикации в области развития искусственного интеллекта, иммерсивных технологий обучения, формирования персональной образовательной среды. Экспериментальным путем проверены заявленные разработчиками возможности ряда сервисов GPT. Обобщены представления о роли и функциях новых ресурсов в совершенствовании образовательного процесса. Дан прогноз интеграции средств искусственного интеллекта и иммерсивных технологий в педагогическом образовании. Результаты исследования. Показано, что генеративные нейронные сети способны реализовать справочно-энциклопедическую, конструктивно-креативную, аналитическую, управляющую и обучающую функции в образовательном процессе при соблюдении этики их применения. Обозначена связь развития искусственного интеллекта с появлением в глобальной информационной сети виртуальных персонажей, имитирующих внешность и поведение человека в различных контекстах, и антропоморфных роботов, способных коммуницировать с человеком в образовательных целях. Внимание обращено на включение новых средств коммуникации с искусственным интеллектом в персональную образовательную среду преподавателя, обеспечивающую ему совмещение функций поставщика и одновременно потребителя знаний. Дана оценка перспектив появления виртуальных и антропоморфных педагогических агентов с искусственным интеллектом в системе образования и в неформальных коммуникациях. Определены образовательные возможности дополненной реальности, виртуальной реальности и дополненной виртуальной реальности как средств иммерсивных технологий обучения. Приведены педагогические и технологические условия безопасного применения иммерсивных технологий обучения. Отмечено, что создание персональных образовательных сред с компонентами искусственного интеллекта и иммерсивных технологий позволяет соорганизовать процессы преподавания и самообразования педагога, обеспечивая субъектный характер его личностно-профессионального роста и мобильности в условиях усложненного мира. Заключение. Сделан вывод, что творчество преподавателей-инноваторов, отраженное в их открытых образовательных средах, является ресурсом преодоления репродуктивного характера функционирования обучаемых (pre-trained) нейронных сетей. Авторы полагают, что положительная обратная связь в совместной эволюции средств ИИ и персональных сегментов открытого образовательного пространства будет способствовать трансформации существующего информационного общества (Information Society) в общество обучающихся (Learning Society), формируя систему открытого метаобразования по потребностям каждого индивида.
В данной работе рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в развитии цифровой экономики. Проанализированы ключевые направления использования ИИ в различных отраслях: от прогнозирования рыночных тенденций и оптимизации производственных процессов до повышения эффективности логистики и финансовых операций. Особое внимание уделено моделям машинного обучения, позволяющим анализировать большие объемы данных для принятия стратегических решений. Также затронуты вызовы, связанные с внедрением ИИ, включая вопросы кибербезопасности, утраты рабочих мест и этических аспектов. В работе представлены практические примеры использования ИИ для анализа рынка и оценки влияния автоматизации на занятость. Итогом исследования стало обобщение, что грамотное внедрение ИИ способствует повышению конкурентоспособности стран, ускорению инноваций и устойчивому экономическому росту в условиях глобальной цифровизации. Материалы и методы. Для анализа рынка с использованием искусственного интеллекта можно применить несколько простых методов на Python, включая анализ данных с помощью библиотек, таких как pandas для обработки данных и scikit-learn для машинного обучения. Один из самых простых вариантов — это анализ трендов с использованием метода регрессии. Вот пример простого кода для анализа рынка с использованием линейной регрессии. Результаты. В конечном итоге мы создаем модель, которая прогнозирует объем продаж на основе цены товара. Мы используем простую линейную регрессию для анализа зависимости между ценой и количеством проданных единиц товара. Код также визуализирует зависимость между ценой и объемом продаж, а также выводит коэффициенты модели. Заключение. Применение методов искусственного интеллекта, таких как линейная регрессия, позволяет эффективно анализировать рыночные тенденции и выявлять зависимости между ключевыми показателями, например, ценой и объемом продаж. Использование библиотек Python, таких как pandas и scikit-learn, упрощает обработку данных и построение прогнозных моделей. Визуализация результатов помогает лучше интерпретировать полученные зависимости, что может быть полезным инструментом для принятия обоснованных управленческих решений и оптимизации маркетинговых стратегий.