Ключевое слово: «neural network»

Данные – существует несколько определений данного термина. В зависимости от контекста можно по-разному объяснить это слово, однако в любом случае суть – одна, данные – это некая информация, которую можно передавать тем или иным способом. В информационных технологиях данные – это прежде всего та информация, которая может быть записана на некоем материальном носителе для его последующей передачи или обработки, при этом необязательно, чтобы информация дошла до другого человека, главное, чтобы просто была такая возможность. Цель данной статьи – изучить тенденцию в развитии передачи данных. С чего люди начинали передавать информацию, какую информацию передавали, какими способами, на какие расстояния и другие особенности. Чем будет полезна эта информация? На основе полученных знаний можно сделать выводы и выдвинуть предположения о дальнейшей эволюции передачи данных и понять современную тенденцию развития в данной сфере.

Обсуждается явление синхронизации в графовых сетях связанных осцилляторов. Для описания взаимодействия нейронов-осцилляторов в сети используется конечномерная модель Курамото первого порядка без инерции. Проведен вычислительный эксперимент по моделированию временной эволюции таких сетей для числа осцилляторов n=4…40 при различных значениях коэффициента связи (сцепления) K между осцилляторами, 0≤K≤30. Исследуется влияние выбора той или иной топологии связей (в т.ч. случайной) на величину времени, необходимого для достижения сетью осцилляторов состояния полной синхронизации.

В последние десятилетия разработки в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к существенным изменениям в образовании. Специалисты научили компьютер самостоятельно выполнять сложные задачи с помощью алгоритмов, построенных на основе самообучения. Однако каким образом эти технологии могут быть полезны в образовании? И как они применяются в этой сфере уже сегодня? В данной статье постарались найти ответы на эти вопросы.

ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer, или трансформер, обученный для генерации текста) – это искусственный интеллект, способный отвечать на любой вопрос пользователя в виде сконструированного и аргументированного текста. Он уже широко распространен и пользуется популярностью у большинства студентов. ChatGPT способен писать тексты вплоть до диссертаций, проходить медицинские тесты или даже принимать судебные решения. Однако стоит отметить, что появление этого чат-бота потрясло академический и университетский мир: в феврале 2023 года в одном из российских вузов разгорелся скандал из-за защиты диплома, написанного нейросетью. Актуальность данного исследования обусловлена тем фактом, что этот чат-бот одновременно привлекает и волнует мировое педагогическое сообщество, задавая этические вопросы. Поможет ли ChatGPT прояснить сложные концепции и структурировать идеи в дополнение к созданию умных наставников и помощников преподавателей? Есть ли риск создания неоригинального, неточного или вводящего в заблуждение контента, подрыва творчества и развития определенных навыков? Будет ли этот инструмент способен поддерживать педагогическую практику и успешную учебу или он поставит под угрозу сами основы образования? Каковы способы снизить риски, связанные с использованием ChatGPT в образовании? Цель данного исследования авторы видят в ответе на поставленные вопросы. Теоретическая значимость работы заключается в рассмотрении тенденций развития технологий искусственного интеллекта в образовании, а также возможных сценариев применения и влияния ChatGPT. На сегодняшний день, в частности, в учебных заведениях отсутствуют четкие правила относительно использования искусственного интеллекта в учебных целях. Научная новизна исследования заключается в том, что авторы выявили и описали негативные и позитивные стороны использования ChatGPT в образовании, а также сформулировали определенные условия, при которых текстовый генератор может безболезненно использоваться в обучении. Методологическую базу исследования составил анализ российской и зарубежной научной литературы по теме развития искусственного интеллекта в целом и применения ChatGPT в частности, а также синтез и обобщение полученных результатов.

Актуальность исследования вызвана активным обращением студентов к ресурсам нейросети в направлении создания текстов. Педагогу крайне проблематично в рамках языковедческих курсов давать задания, связанные с творческой работой по написанию текстов, поскольку в наши дни нейросеть в данном виде деятельности начинает заменять человека. Поэтому возникла необходимость использовать сгенерированный текст в учебном процессе так, чтобы это приносило пользу, а не вред и способствовало развитию навыков текстового анализа и написанию авторских продуктов. Цель статьи – предложить систему упражнений, позволяющих продуктивно использовать сгенерированные тексты в рамках языковедческих курсов. В условиях, когда педагог не может контролировать обращение студентов к программам, создающим текст, возникает необходимость обратиться к продуктивному использованию возможностей нейросети в учебном процессе. Как показал обзор литературы, методисты и ученые по-разному оценивают этот потенциал. С одной стороны, использование нейросети вызывает отрицательные отзывы, связанные с нарушением этических норм, авторского права и снижением у студентов мотивации к созданию собственных текстов. С другой стороны, прогресс не стоит на месте и запретить обучающимся обращаться к текстовым генераторам уже не представляется возможным, а значит, педагоги должны, идя в ногу со временем, использовать новые образовательные ресурсы. В статье представлены результаты приведенного педагогического эксперимента, направленного на выявление лингводидактического потенциала тех монологических текстовых продуктов, которые создает нейросеть. Авторами было собрано 96 таких текстов, проанализирована их языковая сторона, жанровое и стилистическое разнообразие, содержание. Тщательный анализ позволил предложить пять типов упражнений, позволяющих продуктивно организовать работу с текстами, созданными искусственным интеллектом: 1) упражнения, направленные на анализ соответствия текстов выбранной теме и полноты ее отражения; 2) упражнения, связанные с формулировкой собственной позиции и ее аргументацией; 3) упражнения, направленные на исправление языковых и речевых ошибок в сгенерированных текстах; 4) анализ жанрового соответствия текстов сформулированной в запросе теме; 5) творческие упражнения, направленные на создание собственных авторских текстов. Авторы пришли к выводу, что генераторы текстов могут быть полезны в учебном процессе при условии дозированного и методически грамотного использования. Именно это определяет практическую значимость работы.