Ключевое слово: «искусственный интеллект (ии)»

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в образовании предполагает множество преимуществ. Однако, несмотря на положительные стороны, использование ИИ в образовании также вызывает определенные вопросы.

В статье описаны результаты исследования, направленного на выявление студенческих стратегий в применении искусственного интеллекта в создании курсовых работ по педагогике и определение положительных и отрицательных эффектов участия ИИ в научно-исследовательской работе. Результаты выявили интерес студентов к нейросетям, позволяющих значительно сократить время на выполнение научных и практических задач на разных этапах создания курсовой работы по пеагогике. Автор делает вывод об искусственном интеллекте как мощном инструменте, способным усилить научно-исследовательскую работу студентов при соблюдении ряда условий: сочетании его с традиционными методами НИРС, развития критического отношения студентов к результатам генерации ИИ ответов на запросы, а также специальное обучение методике работы с ИИ, обеспечивающего осознанное и этичное применение его результатов. Исследование подчёркивает актуальность преобразований подходов к организации НИРС в условиях цифровизации высшего образования.

Современные технологии, включая искусственный интеллект, активно внедряются в образование, меняя традиционные методы обучения. Они предлагают персонализацию, автоматизацию рутинных задач и новые интерактивные форматы, но также несут риски, такие как снижение самостоятельности и поверхностное усвоение знаний. Опросы показывают, что большинство студентов видят в ИИ помощника, а не замену живому взаимодействию. Ключевой принцип успешного внедрения – разумный баланс между технологиями и классическими педагогическими подходами. Будущее образования – в гармоничном сочетании цифровых инструментов и человеческого фактора.

В статье рассматриваются две принципиальные стратегии взаимодействия теории решения изобретательских задач (ТРИЗ) и искусственного интеллекта (ИИ): «ТРИЗ+ИИ» и «ИИ+ТРИЗ». На примере программных комплексов Compinno-TRIZ и AutoTRIZ демонстрируются их возможности и ограничения. Предложена методика оценки уровня изобретательского мышления ИИ на основе компонентной модели ТРИЗ. Показано, что современные ИИ-модели, такие как GPT, демонстрируют уровень изобретательского мышления, сопоставимый со студентом второго курса, при этом наиболее перспективными областями их применения являются этапы анализа задачи и доработки решений, в то время как этап генерации принципиально новых решений остается за человеком-экспертом.

Данная статья исследует логику проектирования и пути применения ИИ в обучении русскому языку на основе анализа теоретических концепций и практических вызовов. Результаты показывают, что ИИ-системы эффективно оптимизируют учебный процесс и предоставляют теоретическую основу для реформирования преподавания русского языка. Однако для всестороннего развития требуется обновление соответствующих концепций и совершенствование институциональных механизмов, а также повышение квалификации преподавателей и разработка адаптированных ИИ-инструментов.