Цель исследования – проведение анализа внедрения систем на основе технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс и формулировка ряда рекомендаций по решению этических проблем, возникающих в данном процессе. В работе представлены результаты анкетирования преподавателей и студентов технических вузов Татарстана, а также обзор российских и зарубежных научных источников по имеющимся программным решениям и опыту внедрения технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс. Также был проведен эксперимент с использованием генеративных нейронных сетей для создания учебных материалов, специально разработанных для учащихся Татарстана. Анализ ответов на вопросы анкеты позволил получить важную информацию о восприятии участниками образовательных материалов, особенно тех, которые представлены в видеоформате. Более того, он выявил их лояльность в отношении материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта, по сравнению с материалами, созданными преподавателями-людьми. Похоже, что учащиеся, как правило, более восприимчивы к обучению с помощью искусственного интеллекта по сравнению с традиционными методами, что согласуется с результатами исследований, проведенных в западных образовательных учреждениях. Основываясь на этих выводах, в работе представлены некоторые общие рекомендации, учитывающие распространенные этические соображения, связанные с интеграцией технологий искусственного интеллекта в образовательные учреждения.
The purpose of this study was to develop recommendations for the ethical implementation of artificial intelligence (AI) in educational institutions. To achieve this goal, a survey was conducted among teachers and students of technical universities of Tatarstan. In addition, a comprehensive review of the literature on AI-based tools in education was conducted. An experiment was also conducted using generative neural networks to create educational materials specially designed for Tatarstan students. The analysis of the answers to the survey questions provided important information about the participants’ perception of educational materials, especially those presented in video format. Moreover, he revealed their loyalty towards materials created with the help of artificial intelligence, compared with materials created by human teachers. It seems that students tend to be more receptive to learning using AI compared to traditional methods, which is consistent with the results of research conducted in Western educational institutions. Based on these findings, the paper presents some general recommendations that take into account common ethical considerations related to the integration of AI technologies into educational institutions.
1. Казаченок В.В., Моисеева Н.А., Русаков А.А. Применение нейронных сетей для автоматизации индивидуализированного обучения // Грани познания. 2019. № 2. С. 45–47.
2. Kurshan B. Technology and Classroom Data. 2016. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.com/sites/barbarakurshan/2016/07/26/technology-and-classroom-data/#433018c32039 (дата обращения: 14.05.2024).
3. Ермолаева И.С. Современные платформы электронного обучения: взаимовлияние, конкуренция, особенности коммуницирования. [Электронный ресурс]. URL: https:///docs/F235997197/platforms_ed3.pdf (дата обращения: 14.05.2024).
4. Шухман А.Е., Белоновская И.Д., Запорожко В.В., Полежаев П.Н., Ушаков Ю.А. Интеллектуальные методы разработки электронных учебных курсов для адаптивного обучения // Вестник Оренбургского государственного университета. 2019. № 4. С. 117–133. DOI: 10/25198/1814-6457-222-117.
5. Быков А.А., Киселева О.М. Виртуальный помощник как один из цифровых информационных источников при выборе места учебы абитуриентами // Современные наукоемкие технологии. 2022. № 7. С. 121–125. DOI: 10.17513/snt.39244.
6. De-Marcos L., Pages C., Martinez J.J., Gutierrez J.A. Competency-based Learning Object Sequencing using Particle Swarms // Tools in Artificial In-telligence. London: IntechOpen, 2008. С. 77–92. DOI: 10.5772/6091.
7. Design of Personalization of Massive Open Online Courses [Электронный ресурс]. URL: http://lutpub.lut.fi/handle/10024/102336 (дата обращения: 14.05.2024).
8. Рябухина Е.А., Фирсова С.А. Разработка программно-информационной системы для автоматизированной генерации заданий лабораторного практикума по дисциплине «Введение в современные информационные и интеллектуальные технологии» // Современные наукоемкие технологии. 2024. № 4. С. 69–82. DOI: 10.17513/snt.39975.
9. Захарова И.Г., Воробьева М.С., Боганюк Ю.В. Сопровождение индивидуальных образовательных траекторий на основе концепции объяснимого искусственного интеллекта // Образование и наука. 2022. № 24. С. 163–190. DOI: 10.17853/1994-5639-2022-1-163-190.
10. Итинсон К.С., Чиркова В.М. К вопросу о влиянии искусственного интеллекта на сферу современного образования // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2021. № 1. С. 299–301. DOI: 10.26140/anip-2021- 1001-0076.
11. Akgun S., Greenhow C. Artificial intelligence in education: ethical challenges in K-12 settings // AI and Ethics. 2022. Т. 2, № 3. С. 431–440. DOI: 10.1007/s43681-021-00096-7.
12. Kassymova G.K. et al. Ethical problems of digitalization and artificial intelligence in education: A global perspective // Journal of Pharmaceutical Negative Results. 2023. С. 2150–2161. DOI: 10.47750/pnr.2023.14.S02.254.
13. Sijing L., Lan W. Artificial intelligence education ethical problems and solutions // 2018 13th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE). IEEE, 2018. С. 1–5. DOI: 10.1109/ICCSE.2018.8468773.
14. Bu Q. Ethical risks in integrating artificial intelligence into education and potential countermeasures // Science Insights. 2022. Vol. 41, Is. 1. P. 561–566. DOI: 10.15354/si.22.re067.
15. Park W., Kwon H. Implementing artificial intelligence education for middle school technology education in Republic of Korea // International journal of technology and design education. 2024. Vol. 34, Is. 1. P. 109–135. DOI: 10.1007/s10798-023-09812-2.