Искусственный интеллект в образовании. Анализ целей внедрения

Брызгалина Е. В.

doi:10.31857/S023620070014856-8

Русский

Главная>Выпуск №2>Искусственный интеллект в образовании. Анализ целей внедрения

Искусственный интеллект в образовании. Анализ целей внедрения

Оглавление

Аннотация Оценить Содержание публикации

Библиография Комментарии

Искусственный интеллект в образовании. Анализ целей внедрения

Аннотация

Код статьи

S023620070014856-8-

Тип публикации

Статья

Статус публикации

Опубликовано

Авторы

Брызгалина Е. В. Связаться с автором

Должность: Заведующая кафедрой философии образования философского факультета
Аффилиация: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Адрес: Москва, Российская Федерация, 119234 Москва, Ленинские горы, учебно-научный корпус «Шуваловский»

Выпуск

Том 32 Выпуск №2

Страницы

9-29

Аннотация

В статье предложена типология целей применения систем искусственного интеллекта (ИИ), соответствующая трем ключевым аспектам понимания образования (образование как система, образование как процесс, образование как результат) и отвечающая значимым трендам развития образования (возрастание гибкости и децентрализации системы глобального образования, персонализация процесса образования, цифровая фиксация компетентностных результатов образования). В статье описано, что применительно к системному аспекту образования технологии ИИ смогут приблизить управление образованием к использованию методов, основанных на значительном объеме качественных данных, и способствовать формированию доказательной образовательной политики. Продемонстрировано, что проблемы с интерпретацией модели принятия решений в администрировании напрямую влияют на оценку эффективности поддержки искусственным интеллектом управленческих решений в образовательной сфере. Показано, что процесс обучения и воспитания может быть персонализирован и индивидуализирован при поддержке ИИ за счет формирования индивидуальных образовательных программ по форматам, по контенту, по образовательной среде; методической поддержки учебных курсов; повышения мотивации и включенности обучающихся. Трансформация моделей взаимодействия субъектов образования неоднозначна с точки зрения влияния на автономность и ответственность субъектов, на результаты социализации и воспитания, на трудоемкость и прозрачность образовательного процесса, в том числе в свете перспектив появления систем «человек–ИИ» как обучаемого агента. В результативном аспекте образования выявлено, что ИИ привлекателен как инструмент мониторирования и фиксации образовательных достижений и затраченных ресурсов, способный прояснить связи между образовательными активностями и результатами. Цифровой образовательный след, становясь товаром, порождает ряд конфликтов относительно автономии субъектов и статуса персональных данных. Ключевые риски использования ИИ в образовании связаны в статье с проблемами экзистенциальной безопасности человека и антропологической сущностью образования. Их оценка ограничена дилеммой Коллингриджа, в разрешении которой значима комплексная социогуманитарная экспертиза целей и практик применения ИИ в образовании, частью которой являются разработки в области философии образования.

Ключевые слова

образование, философия образования, системы искусственного интеллекта, технологии искусственного интеллекта, цели образования, образование как ценность, система образования, образовательный процесс

Источник финансирования

Исследование выполнено при поддержке Междисциплинарной научно-образовательной школы Московского университета «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект»

Классификатор

Дата публикации

30.04.2021

Всего подписок

Всего просмотров

4191

Оценка читателей

0.0 (0 голосов)

Другие версии

S023620070014856-8-1 Дата внесения исправлений в статью - 30.04.2021

Цитировать Скачать pdf

ГОСТ	Брызгалина Е. В. Искусственный интеллект в образовании. Анализ целей внедрения // Человек. – 2021. – T. 32. – Выпуск №2 C. 9-29 . URL: https://chelovekras.ru/s0132-16250000621-9-1-ru-6/?version_id=81750. DOI: 10.31857/S023620070014856-8
MLA	Bryzgalina, Elena V "Artificial Intelligence in Education. Analysis of Implementation Goals." Chelovek. 32.2 (2021).:9-29. DOI: 10.31857/S023620070014856-8
APA	Bryzgalina E. (2021). Artificial Intelligence in Education. Analysis of Implementation Goals. Chelovek. vol. 32, no. 2, pp.9-29 DOI: 10.31857/S023620070014856-8

Библиография

1. Алексеева И.Ю. Субъектность искусственного интеллекта: старые вопросы в новых контекстах // Информационное общество. 2020. № 6. С. 2–6.

2. Амиров Р.А., Билалова У.М. Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего образования // Управленческое консультирование. 2020. № 3 (135). С.80–88.

3. АНО «Университет 20.35» официальный сайт. URL: https://2035.university/arkhipelag-20-35/ (дата обращения: 23.01.2021).

4. Брызгалина Е.В. Медицина в оптике искусственного интеллекта: философский контекст будущего // Человек. 2019. Т. 30, № 6. С. 54–71.

5. Брызгалина Е.В. Искусственный интеллект в образовании: социально-философские аспекты [Электронный ресурс] // 20.35. Информбюро. Национальная технологическая инициатива. 2019. URL: https://ntinews.ru/blog/publications/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovanii-sotsialno-filosofskie-aspekty.html (дата обращения: 13.01.2020).

6. Гребенщикова Е.Г. Гуманитарная экспертиза и дискурс антиципации // Идеи и идеалы. 2018. Т. 1, № 2. С. 100–111.

7. Лучшева Л.В. Социальные проблемы использования ИИ в высшем образовании: задачи и перспективы// Научный Татарстан. 2020. № 4. С. 84–89.

8. Материалы Образовательного интенсива «Архипелаг 20.35». Официальный сайт АНО «Университет 20.35» URL: https://2035.university/arkhipelag-20-35/. (дата обращения: 13.01.2021).

9. Оносов А.А., Брызгалина Е.В., Савина Н.Е., Туманов С.В. Зарубежные образовательные платформы в системе российского образования: оценка потенциала и прогнозирование рисков // Высшее образование в России. 2018, Т. 27, № 8–9. С. 135–151.

10. Паскова А.А. Технологии искусственного интеллекта в персонализации электронного обучения //Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2019. № 3. С. 113–122.

11. Пырнова О.А., Зарипова Р.С. Технологии искусственного интеллекта в образовании // Russian Journal of Education and Psychology. 2019. № 3. С. 41–44.

12. Сохраняева Т.В. Цифровая социализация как проблема философии образования // Философия образования. 2018. Т. 1, № 74. С. 35–43.

13. Тищенко П.Д., Юдин Б.Г. Звездный час философии? // Вопросы философии. 2015. № 12. С.198–203.

14. Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». Официальное интернет-представительство президента России http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731] (дата обращения: 23.01.2021).

15. Фомичева Т.Л. Применение искусственного интеллекта в образовании // Самоуправление. 2020. № 5 (122) С. 461–464.

16. Ada Lovelace Institute URL: https://www.adalovelaceinstitute.org. (date of access: 11.01.2021).

17. Bertino E., Doshi-Velez F., Gini M.L., Lopresti D., Parkes D. Artificial Intelligence & Cooperation. ArXiv, 2020, abs/2012.06034. URL:https://arxiv.org/pdf/2012.06034.pdf (date of access: 11.01.2021).

18. Cartwright N., Hardie J. Evidence-Based Policy: A Practical Guide to Doing it Better. Oxford: Oxford University Press, 2012.

19. Castelvecchi D. «Can we open the black box of AI?» // Nature, 2016. Vol. 538, P.21- 23. URL: https://www.nature.com/news/can-we-open-the-black-box-of-ai-1.20731 (date of access: 11.01.2021).

20. Critch A., Krueger D. AI Research Considerations for Human Existential Safety (ARCHES). 2020. URL: https://arxiv.org/pdf/2006.04948.pdf (date of access: 11.01.2021).

21. Dafoe A., Hughes E., Bachrach Y., Collins T., et al. «Open Problems in Cooperative AI» Centre for the Governance of AI, Future of Humanity Institute. 2020. URL: https://arxiv.org/abs/2012.08630 (date of access: 11.01.2021).

22. Gates B.// Stanford Institute for Human-Centered Artificial. URL: https://hai.stanford.edu/events/2019-hai-symposium/people/bill-gates (date of access: 11.01.2021).

23. Jing M. China wants to bring artificial intelligence to its classrooms to boost its education system. Science & Research, South China Morning Post. 2018. URL: https://www.scmp.com/tech/science-research/article/2115271/china-wants-bring-artificial-intelligence-its-classrooms-boost] (date of access: 25.01.2021).

24. Luckin R., Holmes W., Griffiths M., Forcier L.B. Intelligence Unleashed: an argument for Al in Education. London: Pearson, 2016.

25. Mayer-Schönberger V., Cukier K. Big Data: A revolution that will transform how we live, work, and think. Eamon Dolan/Mariner Books, USA, 2014.

26. Montebello M. AI injected e-learning: the future of Online Education. Berlin, Germany: Springer, 2017.

27. Nye B.D. Intelligent Tutoring Systems by and for the Developing World: a review of trends and approaches for Educational Technology in a Global Context. International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2015. Vol. 25. N 2. P. 177–203.

28. Pedro F., Subosa M., Rivas A., Valverde P. Artificial intelligence in education: challenges and opportunities for sustainable development, UNESCO. 2019. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366994 (date of access: 11.01.2021).

29. Report «Artificial intelligence in education: challenges and opportunities for sustainable development» UNESCO. 2019. URL:https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366994] (date of access: 11.01.2021).

30. Report «Artificial Intelligence Market in the US Education Sector 2018-2022», Research and Markets. 2018. URL: https://www.researchandmarkets.com/reports/4613290/artificial-intelligence-market-in-the-us] (date of access: 25.01.2021).

31. Report «Consideration on Automation of 5G Network Slicing with Machine Learning», National Institute of Information and Communications Technology, Tokyo, Japan. 2018. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8597639 (date of access: 25.01.2021).

32. Report «Ethically Aligned Design. First Edition. A Vision for Prioritizing Human Well-being with Autonomous and Intelligent Systems», Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). 2017. URL:https://ethicsinaction.ieee.org (date of access: 11.01.2021).

33. Report «First draft of the Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence», UNESCO. 2020. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000373434 (date of access: 11.01.2021).

34. Report «ISO/IEC AWI 23894 «Information Technology - Artificial Intelligence - Risk Management»». 2019. URL: https://www.iso.org/standard/77304.html] (date of access: 11.01.2021).

35. Report «ISO/IEC AWI TR 24368 «Information technology - Artificial intelligence - Overview of ethical and societal concerns»». 2021. URL: https://www.iso.org/standard/78507.html (date of access: 11.01.2021).

36. Report «ISO/IEC TR 24029-1 Information technology - Artificial Intelligence (AI) – Assessment of the robustness of neural networks» - Part 1: Overview. 2019. Part 2: Methodology for the use of formal methods». 2019. URL: https://www.iso.org/standard/77609.html (date of access: 11.01.2021).

37. Report «ISO/IEC WD 22989 «Information Technology - Artificial intelligence - Concepts and terminology»», International Organization for Standardization. 2020. URL: https://www.iso.org/standard/74296.html] (date of access: 25.01.2021).

38. Report «Steering AI and Advanced ICTs for Knowledge Societies: Rights, Openness, Access, and Multi-stakeholder Perspective» UNESCO. 2019. URL: https://www.unesco.de/sites/default/files/2019-11/372132eng.pdf (date of access: 11.01.2021).

39. Report «WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence», World Intellectual Property Organization. 2019. URL: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_1055.pdf (date of access: 25.01.2021).

40. Roll I., Wylie R. Evolution and Revolution in Artificial Intelligence in Education. International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2016. Vol. 26, N 2. P. 582–599.

41. Zhou Y., Fischer M. AI love you. Developments in Human-Robot Intimate Relationships. Springer Nature, Switzerland AG. 2019.

Библиография

Комментарии

Войти через