Образование и искуственный интеллект
8 11
Ключевые слова:
искусственный интеллект, нейронные сети, чат-бот ChatGPT, образование, угрозы, искусственный интеллект в образовании, риски использования.Аннотация
В данной статье подробно рассматриваются как преимущества, так и потенциальные риски внедрения технологий искусственного интеллекта в высшие учебные заведения. Также обсуждаются возможности применения нейронных сетей в образовательном процессе, их влияние на качество обучения, доступность образовательных ресурсов и индивидуализацию учебных траекторий студентов. Особое внимание уделяется роли искусственного интеллекта в автоматизации рутинных задач, оценке знаний и создании адаптивных учебных программ. В статье также рассматриваются этические и правовые вопросы, связанные с использованием искусственного интеллекта в образовательной среде. Подчеркивается необходимость разработки четких правил и стандартов, которые обеспечат справедливое и безопасное применение технологий нейронных сетей. Кроме того, анализируются аспекты академической честности и возможные риски недобросовестного использования искусственного интеллекта в учебной и научной деятельности. Важной частью исследования являются результаты социологического опроса «Студенты и искусственный интеллект: взгляд в будущее» проведенного среди студентов Западно-Казахстанского университета имени Махамбета Утемисова. Данные опроса показывают, что генеративный искусственный интеллект широко используется студентами для решения учебных задач, написания научных работ и реализации творческих проектов. На основе полученных данных сделан вывод о необходимости продолжения научного обсуждения вопросов интеграции искусственного интеллекта в образовательную сферу, а также разработки методических рекомендаций для его эффективного применения в учебном процессе. Особое внимание уделяется обучению студентов и преподавателей принципам ответственного взаимодействия с искусственным интеллектом, развитию критического мышления и анализу информации, полученной с его помощью.
Библиографические ссылки
ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ
Hamilton A., Wiliam D., Hattie J. The future of AI in education: 13 things we can do to minimize the damage. – Research Gate, 2023. https://doi.org/10.35542/osf.io/372vr [Electronic resource]. URL: https://www.researchgate.net/publication/373108877_The_Future_of_AI_in_ (date of access 15.01.2025)
Chowdhery A., Narang S., Devlin J., Bosma M., Mishra G., Roberts A., et al. PaLM: Scaling language modeling with pathways // Journal of Machine Learning Research. – 2023. – №24. – P. 103–113.
Frieder S., Pinchetti L., Griffiths R.-R., Salvatori T., Lukasiewicz T., Petersen P.C., Chevalier A., Berner J. Math ematical capabilities of ChatGPT // Advances in neural information processing systems. – 2023. – Т. 36. – С. 27699-27744.
Gao L., Madaan A., Zhou S., Alon U., Liu P., Yang Y., Callan J., Neubig G. PAL: Program-aided language models // In: Proceedings of the 40th international conference on machine learning. – 2023. – Vol. 202. – P. 10764–10799.
Gilson A., Safranek C., Huang T., Socrates V., Chi L., Taylor R., Chartash D. How does ChatGPT perform on the United States medical licensing exams? The implications of large language models for medical education and knowledge assessment // JMIR Medical Education. – 2023. – №9. – e45312. https://doi.org/10.2196/45312
Акимов А.Е. Большие данные, искусственный интеллект и облачные технологии: цифровизация железных дорог // Инновации и инвестиции. – 2023. – №3. – С. 150–153. [Электронды ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bolshie-dannye-iskusstvennyy-intellekt-i-oblachnye-tehnologii-tsifrovizatsiya-zheleznyh-dorog (дата обращения 10.04.2024) 7. Долженко И.Б. CHATGPT и потенциал применения генеративного искусственного интеллекта в маркетинге // Вектор экономики. – 2023. – №4. [Электронный ресурс]. URL: http://www.vectoreconomy.ru/images/publications/2023/4/marketingandmanagement/Dolzhenko2.pdf. (дата обращения 15.01.2025) 8. Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта в экономической дипломатии и международной торговле // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – №11(2). – С. 565–580. https://doi.org/10.18334/vinec.11.2.112214. 9. Фершт В.М., Латкин А.П., Иванова В.Н. Современные подходы к использованию искусственного интеллекта в медицине // Территория новых возможностей. Вестник ВГУЭС. – 2020. – №12(1). – С. 121–130. dx.doi.org/10.24866/VVSU/2073-3984/2020-1/121-130. 10. Лукичёв П.М., Чекмарев О.П. Риски применения искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вопросы инновационной экономики. – 2024. – №14(2). – С. 463–482. https://doi.org/10.18334/vinec.14.2.120731.
REFERENCES
Hamilton A., Wiliam D., Hattie J. The future of AI in education: 13 things we can do to minimize the damage. – Research Gate, 2023. https://doi.org/10.35542/osf.io/372vr [Electronic resource]. URL: https://www.researchgate.net/publication/373108877_The_Future_of_AI_in_ (date of access 15.01.2025)
Chowdhery A., Narang S., Devlin J., Bosma M., Mishra G., Roberts A., et al. PaLM: Scaling language modeling with pathways // Journal of Machine Learning Research. – 2023. – №24. – P. 103–113.
Frieder S., Pinchetti L., Griffiths R.-R., Salvatori T., Lukasiewicz T., Petersen P.C., Chevalier A., Berner J. Math ematical capabilities of ChatGPT // Advances in neural information processing systems. – 2023. – T. 36. – S. 27699-27744.
Gao L., Madaan A., Zhou S., Alon U., Liu P., Yang Y., Callan J., Neubig G. PAL: Program-aided language models // In: Proceedings of the 40th international conference on machine learning. – 2023. – Vol. 202. – P. 10764–10799.
Gilson A., Safranek C., Huang T., Socrates V., Chi L., Taylor R., Chartash D. How does ChatGPT perform on the United States medical licensing exams? The implications of large language models for medical education and knowledge assessment // JMIR Medical Education. – 2023. – №9. – e45312. https://doi.org/10.2196/45312
Akimov A.E. Bolshie dannye, iskusstvennyi intellekt i oblachnye tehnologii: cifrovizacia zheleznyh dorog [Big data, artificial intelligence and cloud technologies: digitalization of railways] // Innovacii i investicii. – 2023. – №3. – S. 150–153. [Electronic resource]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bolshie-dannye-iskusstvennyy-intellekt-i-oblachnye-tehnologii-tsifrovizatsiya-zheleznyh-dorog (date of access 10.04.2024) [in Russian]
Dolzhenko I.B. CHATGPT i potencial primenenia generativnogo iskusstvennogo intellekta v marketinge [CHATGPT and the potential of generative artificial intelligence in marketing] // Vektor ekonomiki. – 2023. – №4. [Electronic resource]. URL: http://www.vectoreconomy.ru/images/publications/2023/4/marketingandmanagement/Dolzhenko2.pdf. (date of access 15.01.2025) [in Russian]
Gorodnova N.V. Primenenie iskusstvennogo intellekta v ekonomicheskoi diplomatii i mezhdunarodnoi torgovle [The use of artificial intelligence in economic diplomacy and international trade] // Voprosy innovacionnoi ekonomiki. – 2021. – №11(2). – S. 565–580. https://doi.org/10.18334/vinec.11.2.112214. [in Russian]
Fersht V.M., Latkin A.P., Ivanova V.N. Sovremennye podhody k ispolzovaniu iskusstvennogo intellekta v medicine [Modern approaches to the use of artificial intelligence in medicine] // Territoria novyh vozmozhnostei. Vestnik VGUES. – 2020. – №12(1). – S. 121–130. dx.doi.org/10.24866/VVSU/2073-3984/2020-1/121-130. [in Russian]
Lukichiov P.M., Chekmarev O.P. Riski primenenia iskusstvennogo intellekta v sisteme vysshego obrazovania [The risks of using artificial intelligence in the higher education system] // Voprosy innovacionnoi ekonomiki. – 2024. – №14(2). – S. 463–482. https://doi.org/10.18334/vinec.14.2.120731. [in Russian]
