Ключевое слово: «image generation»
Самарина А. Е., Бояринов Д. А. Нейросети для генерации изображений: педагогический потенциал в высшем образовании // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2023. – № 11 (ноябрь). – С. 161–179. – URL: http://e-koncept.ru/2023/231116.htm
ART 231116
DOI 10.24412/2304-120X-2023-11116
Просмотров: 1317
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.