SCI Библиотека

В данной статье изучаются возможности использования различных технологий искусственного интеллекта в практике обучения иностранному языку. Отмечены достоинства и недостатки использования данных технологий в образовании, а именно - в условиях средней общеобразовательной школы. Рассмотрены существующие на сегодняшний день ресурсы, использующие технологии искусственного интеллекта, которые могут быть использованы с целью изучения иностранного языка и повышения уровня владения иностранным языком. Более подробно в статье рассмотрен чат-бот ChatGPT, разработанный на основе технологий искусственного интеллекта, изучен его потенциал для повышения эффективности преподавания иностранного языка в условиях средней школы за счет усиления интерактивности и индивидуализации учебного процесса.

В статье рассматривается проблема информационной безопасности в контексте фундаментальных вызовов цифрового социума и задач современного образования. Основной акцент делается на осмыслении механизмов информационных угроз и выработке стратегии защиты от этих угроз.

Рассматриваются следующие аспекты информационной безопасности: феномен «личности онлайн» и угрозы для человеческой личности, исходящие от социальных сетей, гаджетов, смартфонов и т. д.; социальные информационные технологии со скрытой целью; искусственный интеллект, его технологический и мировоззренческий контексты. Методология анализа информационных угроз основана на выделении трех ключевых составляющих информации: запись, смысл, отношение субъекта. Это позволяет рассматривать различные феномены информационного социума с единой точки зрения. Обсуждаются вопросы изучения основ информационной и ментальной безопасности в рамках отдельных учебных предметов.

В статье рассматриваются вопросы ознакомления обучающихся с основами искусственного интеллекта в процессе организации обучения программированию во внеурочной деятельности, а также возможности, предоставляемые средой программирования PictoBlox в процессе организации обучения программированию во внеурочной деятельности учащихся пятых и шестых классов. Приведен краткий обзор данной среды программирования, рассмотрен процесс создания проектов с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта. Приведены примеры проектов, в которых используются элементы машинного обучения и искусственного интеллекта. Материалы статьи познакомят учителей информатики и педагогов дополнительного образования с основными методическими подходами к использованию среды программирования PictoBlox в образовательном процессе и будут способствовать организации занятий внеурочной деятельности с использованием данного программного обеспечения.

Появление инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, разработанного компанией OpenAI, радикально трансформировало образовательную среду, предоставив студентам мощные инструменты для выполнения письменных заданий, асинхронного общения, ответов на вопросы и оценивания результатов экзаменов и тестов. В то время как эти технологии открывают новые возможности для обучения и творчества, они также порождают небезосновательные опасения относительно академической честности и увеличения числа мошенничеств со стороны студентов. На примере ChatGPT рассматриваются влияние искусственного интеллекта на образовательный процесс в специфическом контексте повышения рисков, связанных с академической нечестностью, возможность разработки стратегий для идентификации работ, созданных с помощью ИИ, а также создание методов противодействия студенческому мошенничеству. Приведены примеры нечестного поведения студентов с отрицательной и положительной реакцией преподавателей.

Интерес к нейронным сетям сегодня огромен. Нейросетями для решения своих задач пользуются и школьники, и студенты, и учителя. В соответствии с федеральным проектом «Искусственный интеллект» многие вузы включают в свои образовательные программы дисциплины по искусственному интеллекту и нейронным сетям, организуют курсы повышения квалификации для учителей по данной тематике. В статье рассматриваются основные подходы к обучению студентов педагогических специальностей нейросетям. Предлагается подход, основанный на изучении принципов работы нейросетей с помощью онлайн-сервисов для обучения моделей искусственного интеллекта. Приводится сравнение сервисов по функционалу и удобству использования. Описывается опыт изучения студентами направления подготовки 44.03.05 «Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки)» процесса обучения нейронных сетей с помощью онлайн-сервиса Teachable Machine.

Изложенный в статье подход к изучению нейросетей может быть интересен учителям для организации учебной и внеурочной деятельности по знакомству школьников с работой нейросетей и организации проектной деятельности обучающихся с использованием нейросетей.

В статье представлена методическая разработка мастер-класса для преподавателей по использованию искусственного интеллекта и нейросетей для проектной деятельности. В ходе мастер-класса авторы статьи делятся личным опытом и знакомят участников с примерами использования возможностей искусственного интеллекта в проектно-исследовательской деятельности. Участники мастер-класса знакомятся с основными тенденциями и известными примерами использования нейросетей и искусственного интеллекта в жизни; осваивают сервисы на основе искусственного интеллекта для использования в проектной деятельности; овладевают практическими навыками работы с нейросетями; учатся отличать продукт, созданный человеком, от продукта, созданного искусственным интеллектом. В статье представлен подробный план мастер-класса, включая примеры заданий, упражнений и рекомендации по использованию современных интерактивных инструментов для работы над исследовательским проектом. Предложенный материал призван помочь преподавателям внедрить инновационные методы работы с искусственным интеллектом и нейросетями в проекты своих учеников.

В статье рассматривается понятие профессиональной устойчивости как ключевой характеристики выпускника среднего профессионального образования (СПО) в условиях быстро меняющегося рынка труда и технологий. Автором выделены три основных фактора, воздействующие на подготовку кадров в долгосрочном контексте: скорость развития технологий, влияние генеративного искусственного интеллекта и необходимость воспитания личности будущего профессионала. В качестве решения предлагается смещение фокуса профессионального образования с формирования компетенций на развитие профессиональной устойчивости, что позволит выпускникам более эффективно адаптироваться к изменениям в профессиональной среде.

Статья посвящена анализу нового направления доказательного образования – прогнозированию образовательных результатов, которая стала возможной с развитием инструментов искусственного интеллекта. Рассмотрена проблематика прогнозирования образовательных результатов в ретроспективе, современное состояние, аналитика отечественных и международных исследований, потенциал данного направления и практическое применение. Проанализировано проблемное поле прогнозирования образовательных результатов с помощью инструментов искусственного интеллекта и предложены способы интеграции подобных решений в систему общего образования.

В статье рассказывается об использовании среды Jupyter Lab для развития навыков реализации методов машинного обучения у специалистов по информационной безопасности. Результаты дают представление о том, как среда Jupyter Lab может стать эффективным инструментом развития навыков специалистов по информационной безопасности, позволяя им выполнять анализ данных, разрабатывать и тестировать алгоритмы и модели, а также автоматизировать рутинные задачи по обеспечению безопасности. В качестве примера приведен анализ результатов решения задач бинарной и многоклассовой классификации вторжений в сетевой трафик с использованием набора данных UNSW-NB15.

В статье проанализирована эффективность использования различных моделей машинного обучения для предсказания спектральных свойств экзогенных флуорофоров, ключевых в диагностике онкозаболеваний. Исследуется применение алгоритмов ИИ для быстрого и экономически эффективного поиска новых флуорофоров, способствующих раннему выявлению рака. В статье оценивается эффективность различных моделей машинного обучения в предсказании свойств экзогенных флуорофоров, используемых в диагностике онкологических заболеваний. В работе исследуется применение алгоритмов искусственного интеллекта для быстрого поиска новых флуорофоров, способствующих раннему обнаружению рака. Особое внимание уделено оптической биопсии как неинвазивному методу исследования тканей для ранней диагностики патологий. В статье обобщаются данные из базы данных PubChem и GeoMcNamara и анализируются молекулярные свойства флуорофоров и их спектральные характеристики. Используя модели машинного обучения, такие как линейная регрессия, метод опорных векторов, случайный лес и XGBoost, получены результаты предсказания длины волны излучения для образцов флуорофоров. Результаты обучения и тестирования моделей свидетельствуют о высокой точности работы XGBoost и Random Forest. Исследование подчеркивает важность разработки эффективных флуорофоров для ранней диагностики рака и представляет модели машинного обучения в качестве инструментов для обработки и анализа данных в этой области, что позволяет акцентировать внимание на перспективности и применимости прогрессивных методов исследования в онкологии и медицинской химии.