Ключевое слово: «генерация изображений»

Последние годы процессы информатизации образования характеризуются существенными качественными изменениями, связанными с технологиями искусственного интеллекта. Речь идет о нейронных сетях, обрабатывающих графическую и текстовую информацию. Их стремительное появление уже оказало существенное влияние на течение образовательного процесса и, несомненно, окажет еще большее влияние в ближайшем будущем. В данном контексте авторами представлено исследование, цель которого – выявление педагогического потенциала нейросетей для генерации изображений применительно к высшему образованию. Задачи исследования: выявление специфики современного уровня развития нейронных сетей применительно к возможным педагогическим приложениям; выявление возможностей нейросетей для генерации изображений, которые могут найти применение в решении проблем, актуальных для современной педагогики; установление основных направлений применения в педагогическом процессе нейросетей для генерации изображений; анализ степени готовности обучающихся как субъектов образовательного процесса к работе с этой технологией; выявление уровня информированности студентов о работе нейросетей, отношения к их использованию, определение возникших трудностей, определение наиболее доступных и удобных нейросетей для использования в обучении, обоснование необходимости включения в содержание образования работы с такими приложениями. На основе комплексного обзора отечественных и зарубежных исследований делается вывод о значительном педагогическом потенциале нейросетей для генерации изображений и их ведущем педагогическом приложении – генерации учебного контента. Анализируются возможности основных доступных на настоящий момент нейросетей для генерации изображений – Kandinsky 2.1, Lexica art, Шедеврум, Dream by Wombo, Craiyon и Playground AI. Рассматривается их функционал, возможности и ограничения. Анализируются результаты анкетирования студентов, имеющих опыт работы с нейросетями для генерации изображений. Приводятся данные о том, с какими нейросетями работали студенты, каковы основные направления их использования, по мнению анкетируемых, какими достоинствами и недостатками обладают нейросети, с какими трудностями столкнулись опрашиваемые в процессе работы. Значимым представляется тот вывод, что, по мнению большинства опрошенных, системы искусственного интеллекта, и в частности нейросети для генерации изображений, предпочтительно использовать в качестве источника идей для собственной учебной деятельности. Теоретическая значимость исследования состоит в том, что выявлен педагогический потенциал нейросетей для генерации изображений применительно к высшему образованию и выделено ключевое направление их применения – генерация учебного контента. Практическая значимость исследования состоит в том, что выделен комплекс факторов повышения эффективности использования нейросетей для генерации изображений в высшем образовании, включающий в себя обучение потенциальных пользователей (как студентов, так и преподавателей) интерфейсу, основным принципам работы нейросетей, а также процедурам взаимодействия с ними. Также выявлена основная «зона риска» в использовании систем искусственного интеллекта студентами – стремление использовать их в качестве «источника идей», и предложен механизм купирования этого риска, состоящий во введении в процесс взаимодействия студента и нейросети соревновательных элементов.

Одной из тенденций современного этапа цифровой трансформации системы образования является интенсивное использование больших генеративных моделей. Различные аспекты проблемы применения систем искусственного интеллекта в педагогике являются предметом многочисленных научных исследований, но при этом относительно малоизученными остаются практические вопросы применения нейросетей для генерации изображений. Цель исследования – анализ роли, места и потенциала применения нейросетей для генерации изображений в обучении студентов работе с цифровым дизайном. Авторы использовали теоретические и эмпирические методы исследования. Комплексный обзор научных работ отечественных и зарубежных авторов позволил сделать вывод о первоочередном внимании, которое уделяется исследователями присущему нейросетям потенциалу персонализации и индивидуализации и сопутствующим этическим проблемам. В статье представлен опыт, полученный при использовании нейросетей для генерации изображений в рамках учебного курса «Современные технологии визуализации в маркетинге», рассмотрено содержание учебного курса и методы его изучения. Анализируются результаты анкетирования студентов, изучивших курс: имеющийся опыт работы с нейросетями для генерации изображений; удобство работы с конкретными нейросетями; качество созданных изображений; проблемы, проявившиеся при работе с нейросетями. В статье рассматриваются технологии написания промптов с помощью чат-ботов, которые использовались студентами. Проведенный анализ результатов анкетирования показал, что ведущим навыком, необходимым для успешного использования нейросетей, является составление эффективных промптов. Нейросеть Recraft по своим возможностям была оценена как более соответствующая задачам обучения цифровому дизайну, чем Kandinsky. Теоретическая значимость исследования состоит в том, что осуществлен анализ особенностей использования больших генеративных моделей в учебном процессе. Выявлен сценарий мультимодального использования больших генеративных моделей обучающимися, при котором одна нейросеть выступает в качестве инструмента генерации промпта для другой нейросети. Практическая значимость исследования состоит в том, что разработаны и апробированы на практике содержание, формы и методы применения нейросетей для генерации изображений в области работы с цифровым дизайном.