Комплексное применение интеллектуальных информационных технологий как основа цифрового ассистента преподавателя
Аннотация
Внедрение интеллектуальных информационных технологий (ИИТ) в педагогическую практику позволит обеспечить педагога эффективными инструментами, автоматизирующими ряд его функций. Исследование направлено на выявление и структурирование дидактических возможностей технологий искусственного интеллекта, выраженное в предложенной структурно-компонентной модели комплексного применения интеллектуально-информационных технологий. Выявлены функции педагога, автоматизация которых с использованием нейронных сетей, глубокого обучения, регулярных выражений, генеративных сетей и других технологий способна повысить качество учебных материалов и перераспределить ресурсы преподавателя для творческих и воспитательных задач. Предложена структурно-компонентная модель технологии комплексного применения ИИТ средствами цифрового ассистента преподавателя. На ее основе разработана технология автоматизации конкретных функций преподавателя посредством искусственного интеллекта, приведены направления и примеры применения данной технологии. Проведено анкетирование слушателей курсов повышения квалификации (тьюторы-учителя информатики Краснодарского края), выявившее их готовность к использованию интеллектуальных информационных технологий на учебных занятиях. Делается вывод о том, что технология комплексного применения интеллектуальных информационных технологий средствами цифрового ассистента преподавателя доступна педагогам, выявлены преимущества ее использования. Использование различных компонент, основанных на искусственном интеллекте, позволяет автоматизировать такие функции преподавателя как поиск и интегрирование новой учебной информации, конструирование наборов однотипных и разноуровневых заданий, генерация соответствующих им решений, формирование тестовых наборов, анализ и прогнозирование результатов обучения.
Литература
2. Bosova L.L., Bosova A.Y. About professional activity of a teacher of informatics in the conditions of digital transformation of education. Informatics at school. 2021;(7):10-14. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.32517/2221-1993-2021-20-7-10-14
3. Martirosyan L.P. Informatization of mathematical education. Proceedings of the Russian Academy of Education. 2010;(1):113-119. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: LPUBOD
4. Korneev A.A. Digital educational environment in the conditions of digital transformation of education: development of normative-legal base. Domestic and foreign pedagogy. 2022;1(2):175-183. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.24412/2224-0772-2022-83-175-183
5. Lapenok M.V., Tagiltseva N.G. Neural network prognostic systems for research and solution of pedagogical problems. Pedagogical informatics. 2019;(3):145-155. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: KPTZFB
6. Firstov V.E., Monakhov V.M. From the experience of building predictive models of the development of information components of didactics. Modern Information Technologies and IT-Education. 2015;11(1):88-95. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: VBPXVN
7. Tsybov N.N. Application of pedagogical theories, concepts and teaching methods in the design of intelligent learning systems. Samara Scientific Bulletin. 2019;8(1):314-321. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.24411/2309-4370-2019-11318
8. Grushevsky S.P., Dobrovolskaya N.Y., Nigodin E.A. Designing an individual learning trajectory for schoolchildren’s competition training based on machine learning techniques. Humanities (Yalta). 2022;(4):99-104. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: ZFGBOQ
9. Grushevsky S.P., Dobrovolskaya N.Y., Nigodin E.A. Formation of professional competence of future teachers of mathematics and computer science by means of a digital teaching assistant. Innovative Projects and Programs in Education. 2025;(6):50-59. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: YIFQYD
10. Wan X. A study on the current development of Artificial Intelligence in education industry in China. In: Proceedings of the 2021 7th International Conference on Education and Training Technologies (ICETT '21). New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2021. p. 28-35. https://doi.org/10.1145/3463531.3463536
11. Zhang L., Fu K., Liu X. Artificial Intelligence in Education: Ethical Issues and its Regulations. In: Proceedings of the 5th International Conference on Big Data and Education (ICBDE '22). New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2022. p. 1-6. https://doi.org/10.1145/3524383.3524406
12. Ismail M., Madathil N.T., Alalawi M., Alalawi S., Alrabaee S. Navigating Ethical Dilemmas in the Implementation of AI-Driven Educational Technologies. In: 2025 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). London, United Kingdom: IEEE Press; 2025. p. 1-5. https://doi.org/10.1109/EDUCON62633.2025.11016612
13. Tien Y.-T., Chen R. Challenges of Artificial Intelligence in Design Education. In: Proceedings of the 2024 15th International Conference on E-Education, E-Business, E-Management and E-Learning (IC4E '24). New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2024. p. 123-126. https://doi.org/10.1145/3670013.3670044
14. Wang X.-Н., Wang Y.-Z. Research on the evaluation system of higher education teaching quality based on artificial intelligence. In: Proceedings of the 2024 7th International Conference on Big Data and Education (ICBDE '24). New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2025. p. 42-48. https://doi.org/10.1145/3704289.3704290
15. Lan Y. Through tensions to identity-based motivations: Exploring teacher professional identity in Artificial Intelligence-enhanced teacher training. Teaching and Teacher Education. 2024;151:104736. https://doi.org/10.1016/j.tate.2024.104736
16. Son T., Yeo S., Lee D. Exploring elementary preservice teachers’ responsive teaching in mathematics through an artificial intelligence-based Chatbot. Teaching and Teacher Education. 2024;146:104640. https://doi.org/10.1016/j.tate.2024.104640
17. Pagán-Garbín I., Méndez I., Martínez-Ramón J.P. Exploration of stress, burnout and technostress levels in teachers. Prediction of their resilience levels using an artificial neuronal network (ANN). Teaching and Teacher Education. 2024;148:104717. https://doi.org/10.1016/j.tate.2024.104717
18. Salas-Pilco S.Z., Xiao K., Hu X. Artificial iintelligence and learning analytics in teacher education: A systematic review. Education Sciences. 2022;12(8):569. https://doi.org/10.3390/educsci12080569
19. Aldossary A.S., Aljindi A.A., Alamri J.M. The role of generative AI in education: Perceptions of Saudi students. Contemporary Educational Technology. 2024;16(4):ep536. https://doi.org/10.30935/cedtech/15496
20. Govender R.G. My AI students: Evaluating the proficiency of three AI chatbots in completeness and accuracy. Contemporary Educational Technology. 2024;16(2):ep509. https://doi.org/10.30935/cedtech/14564
21. Abu Khurma O., Albahti F., Ali N., Bustanji A. AI ChatGPT and student engagement: Unraveling dimensions through PRISMA analysis for enhanced learning experiences. Contemporary Educational Technology. 2024;16(2):ep503. https://doi.org/10.30935/cedtech/14334
22. Utami S.P.T., Andayani, Winarni R., Sumarwati. Utilization of artificial intelligence technology in an academic writing class: How do Indonesian students perceive? Contemporary Educational Technology. 2023;15(4):ep450. https://doi.org/10.30935/cedtech/13419
23. Demszky D., Liu J., Hill H.C., Jurafsky D., Piech C. Can Automated Feedback Improve Teachers’ Uptake of Student Ideas? Evidence From a Randomized Controlled Trial in a Large-Scale Online Course. Educational Evaluation and Policy Analysis. 2024;46(3):483-505. https://doi.org/10.3102/01623737231169270
24. Liu J., Cohen J. Measuring Teaching Practices at Scale: A Novel Application of Text-as-Data Methods. Educational Evaluation and Policy Analysis. 2021;43(4):587-614. https://doi.org/10.3102/01623737211009267
25. Lu W., Lin C. Meta-Analysis of Influencing Factors on the Use of Artificial Intelligence in Education. The Asia-Pacific Education Researcher. 2024;34:617-627. https://doi.org/10.1007/s40299-024-00883-w
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
