Цель статьи – решение проблемы повышения грамотности населения в сфере технологий искусственного интеллекта. Автором статьи разработана программа дополнительного образования для обучения граждан ИИ-грамотности на курсах повышения квалификации в высших учебных заведениях. Разработанная программа базируется на двух методах, позволяющих учесть специфику контингента слушателей, получающих знания в рамках системы допобразования (недостаточная подготовленность, краткосрочность обучения, нацеленность на получение практического результата). Как правило, слушатели курсов не обладают достаточными знаниями в сфере ИИ-технологий. В соответствии с методом обучения «от простого к сложному» первые лабораторные работы необходимо выполнять на специализированных платформах с интуитивно понятным интерфейсом (Orange Data Mining, Teachable Machine и т. д.). Использование подобных платформ облегчает неподготовленным слушателям понимание того, какие задачи и с помощью каких алгоритмов решаются в рамках машинного обучения. Второй метод, лежащий в основе программы курса, – это проектно-ориентированный подход. Метод проектно-ориентированного обучения, реализуемый путем разработки текстовых Telegram-ботов или Telegram-ботов, идентифицирующих изображения, позволяет слушателям получить практические знания, полезные в их профессиональной деятельности. Предложенная в статье программа курса ИИ-грамотности доказала на практике свою эффективность и способствовала качественному освоению слушателями компетенций в области искусственного интеллекта.
1. Kong S.-Ch., Cheung M.-Y.W., Tsang O. Developing an Artificial Intelligence Literacy Framework: Evaluation of a Literacy Course for Senior Secondary Students Using a Project-Based Learning Approach. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024;6. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100214
2. Некрасова И.И., Шрайнер Б.А. Проектная деятельность студентов при обучении дисциплине «Технологии искусственного интеллекта». В сборнике: Технологическое образование: теория и инновационные практики (К 45-летнему юбилею кафедры технологического образования РГПУ им. А.И. Герцена): Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, 28–30 марта 2023 года, Санкт-Петербург, Россия. Санкт-Петербург: Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена; 2023. С. 172–176.
3. Сафонов В.И., Сафонова Л.А. Обучение студентов основам искусственного интеллекта. В сборнике: Инновации и информационные технологии в условиях цифровизации экономики: Сборник тезисов докладов международной научно-практической конференции, 27–28 апреля 2023 года, Алчевск, Луганская Народная Республика. Алчевск: Донбасский государственный технический университет; 2023. С. 331.
4. Дробахина А.Н. Опыт обучения студентов педагогических специальностей разработке чат-ботов с помощью визуальных конструкторов. Информационно-коммуникационные технологии в педагогическом образовании. 2022;(5):26–29.
5. Лызь Н.А., Компаниец В.С., Лызь А.Е. Системы искусственного интеллекта в сопровождении обучения и развития студентов. Педагогика информатики. 2023;(1–2):48–59.
6. Malahina E.A.U., Hadjon R.P., Bisilisin F.Y. Teachable Machine: Real-Time Attendance of Students Based on Open Source System. International Journal of Informatics and Computer Science. 2022;6(3):140–146. https://doi.org/10.30865/ijics.v6i3.4928
7. Li L. Boosting Performance in Data Science Competition Using Topic-Driven Analytics: Evidence from Recommendation System Design on Kaggle. IEEE Transactions on Engineering Management. 2022;71:3016–3027. https://doi.org/10.1109/TEM.2022.3199688
8. Demšar J., Curk T., Erjavec A., et al. Orange: Data Mining Toolbox in Python. Journal of Machine Learning Research. 2013;14(1):2349–2353.
9. Demšar J., Zupan B. Orange: Data Mining Fruitful and Fun – A Historical Perspective. Informatica. 2013;37(1):55–60.
10. Toplak M., Birarda G., Read S., et al. Infrared Orange: Connecting Hyperspectral Data with Machine Learning. Synchrotron Radiation News. 2017;30(4):40–45. https://doi.org/10.1080/08940886.2017.1338424
11. Кухарев А.В. Современные библиотеки глубокого обучения и их использование в учебном процессе при подготовке IT-специалистов. В сборнике: Наука – образованию, производству, экономике: Материалы ХХIV (71) Региональной научно-практической конференции преподавателей, научных сотрудников и аспирантов: Том 2, 14 февраля 2019 года, Витебск, Россия. Витебск: Витебский государственный университет им. П.М. Машерова; 2019. С. 50–52.
12. Розов К.В. Формирование профессиональной готовности будущих учителей информатики к применению технологий искусственного интеллекта. Информатика и образование. 2022;37(2):50–63. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-2-50-63
13. Лукьяненко А.С. Некоторые технологические и педагогические аспекты разработки и использования экспертных систем при обучении студентов основам искусственного интеллекта. Вестник Поморского университета. Серия «Гуманитарные и социальные науки». 2009;(2):112–115.
14. Некрасова И.И., Розов К.В., Шрайнер Б.А. Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего и общего образования. Сибирский педагогический журнал. 2021;(3):20–27. https://doi.org/10.15293/1813-4718.2103.02
15. Шрайнер Б.А., Розов К.В. Специфика дистанционного обучения студентов педагогических специальностей предмету «Технологии искусственного интеллекта». Вестник педагогических инноваций. 2022;(4):122–132.
16. Кудрявцева А.А. Отношение студентов к использованию искусственного интеллекта в обучении (на примере социологического факультета Смоленского государственного университета). В сборнике: Цифровое общество: научные инициативы и новые вызовы: Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции, 22 декабря 2023 года, Москва, Россия. Москва: Изд. АНО ДПО «ЦРОН», Изд. АЛЕФ; 2023. С. 185–191.
17. Дробахина А.Н. Организация обучения студентов непрофильных специальностей в области искусственного интеллекта. В сборнике: Цифровые трансформации в образовании (E-Digital Siberia'2023): Материалы VII Международной научно-практической конференции, 20 апреля 2023 года, Новосибирск, Россия. Новосибирск: Сибирский государственный университет путей сообщения; 2023. С. 117–122.
18. Никольский А.А. Использование открытых программных платформ и графического интерфейса для обучения студентов методам глубокого обучения, когнитивного анализа и искусственного интеллекта. В сборнике: Современные нейрокибернетические технологии в реабилитации и развитии когнитивных способностей человека: Труды шестой Международной конференции, 26–27 ноября 2021 года, Москва, Россия. Москва: Московский государственный гуманитарно-экономический университет; 2022. С. 56–61.
19. Stöhr Ch., Ou A.W., Malmström H. Perceptions and Usage of AI Chatbots Among Students in Higher Education Across Genders, Academic Levels and Fields of Study. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024;7. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100259
20. Hornberger M., Bewersdorff A., Nerdel C. What Do University Students Know About Artificial Intelligence? Development and Validation of an AI Literacy Test. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023;5. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100165
