Ключевое слово: «искусственный интеллект»

В этом исследовании рассматривается возможность использования нейронных сетей для улучшения процесса обучения математике. Через тщательный анализ основного логического определения и развития нейронных сетей, читатели смогут получить полное представление об их применении в образовательной сфере. Данная работа предназначена для широкой аудитории, заинтересованной в современных технологиях в области образования. Важно отметить, что вопросы возможного негативного влияния искусственного интеллекта на развитие образования в данном исследовании не рассматриваются.

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.

В статье рассматривается реализация проекта «Ассистент преподавателя в Кировской области», исходя из опыта работы учителя труда (технологии). Приводится описание сервиса «Ассистент преподавателя» с использованием технологий искусственного интеллекта, созданного ООО «СберОбразование», характеризуется основной функционал сервиса, даны примеры анализа уроков, выявлены положительные аспекты сервиса, а также моменты, вызывающие затруднения в работе учителя.

В современном образовательном пространстве, где глобализация стирает границы общения и взаимодействия, владение иностранными языками становится не просто полезным навыком, а необходимостью. В связи с этим традиционные методы обучения часто оказываются недостаточными, требуя значительных финансовых и временных затрат. В этом контексте возможности искусственного интеллекта, в частности нейросети DeepSeek, открывают новые перспективы для персонализированного, интерактивного и эффективного изучения иностранных языков, что актуализирует тему нашей статьи. Цель исследования – проанализировать значимость нейросети DeepSeek как средства повышения эффективности развития иноязычной коммуникативной компетенции у студентов бакалавриата. В работе применялись следующие методы исследования: анализ педагогической и методической литературы, изучение и обобщение педагогического опыта, наблюдение, анкетирование, педагогический эксперимент на базе кафедры лингвистики и межкультурной коммуникации АНОВО «Московский международный университет» и кафедры иностранных языков и русского как иностранного ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет», статистические методы. Основные результаты исследования показали, что применение нейросети DeepSeek в учебном процессе способствует повышению эффективности развития иноязычной коммуникативной компетенции у студентов бакалавриата. В практической, поэтапной части работы были внедрены соответствующие методики и алгоритмы применения нейросети DeepSeek в обучении иностранному языку студентов бакалавриата. Теоретическая значимость работы заключается в обосновании важности функции нейросети DeepSeek как средства повышения эффективности развития иноязычной коммуникативной компетенции у студентов бакалавриата. Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты могут быть использованы для дальнейшего улучшения учебных программ для студентов бакалавриата неязыковых направлений подготовки и разработки методических рекомендаций для образовательных учреждений разных уровней, обеспечивающих обучение иностранному языку, в том числе в условиях инклюзии.

Модернизация высшего образования открывает перспективы использования искусственного интеллекта при обучении специалистов в области информационных технологий, в том числе для аграрного сектора. Взаимодействие, поддержанное сервисами генеративного контента, в частности нейросетями для работы с таблицами, обладает потенциалом для повышения качества подготовки студентов. Цель исследования – выявить особенности применения нейросетей для работы с таблицами в обучении IT-специалистов для повышения качества их подготовки. Ведущий подход – моделирование ситуаций, связанных с решением задач и разработкой инновационных решений для анализа и обработки данных. На этапе оценки качества подготовки IT-специалистов применяются материалы контрольной работы из 50 вопросов. В опытно-экспериментальной работе участвует 64 студента Российского государственного аграрного университета МСХА им. К. А. Тимирязева, обучающихся по направлению подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», профиль «Компьютерные науки и интеллектуальный анализ данных». Научная новизна: обосновывается потенциал включения генеративных сервисов для работы с таблицами в обучение специалистов в области информационных технологий. В результатах представлены идеи методического подхода, направленного на усиление влияния выявленных факторов для повышения качества подготовки студентов: постепенная, обусловленная практической необходимостью, интеграция элементов искусственного интеллекта в учебную деятельность по созданию, обработке информации и последующем анализе данных; использование нейросетей для работы с таблицами на стадии проверки гипотезы; соблюдение правил информационной безопасности. Теоретическая значимость – выявленные возможности нейросетей для работы с таблицами уточняются применительно к обучению студентов, способных разрабатывать инновационные решения для анализа, обработки и защиты данных. Практическая значимость – выявлены факторы, влияющие на эффективность включения нейросетей для работы с таблицами при подготовке высококвалифицированных кадров в области информационных систем и технологий. Полученные результаты – основа для совершенствования программы подготовки IT-специалистов и агроинженеров. В заключении сформулированы особенности применения нейросетей для работы с таблицами: создание условий для понимания важности профессии; сочетание теории и практики информационного взаимодействия; информирование студентов об ограничениях использования искусственного интеллекта; учет проблем кибербезопасности.