Использование искусственного интеллекта в обучении географии

ВВЕДЕНИЕ

Тема использования искусственного интеллекта (ИИ) в обучении географии становится все более актуальной в свете стремительного развития технологий образования. Этот процесс трансформирует традиционные методы преподавания, предлагая более интерактивные, персонализированные и эффективные формы обучения. Значимость данного исследования обусловлена необходимостью модернизации образовательных процессов и подготовки учеников к вызовам современного мира.
Современное общество находится на этапе перехода к цифровой экономике, где владение навыками работы с искусственным интеллектом является конкурентным преимуществом и важной образовательной задачей. В условиях глобализации, учащиеся должны обладать глубокими знаниями о мировой географии, уметь анализировать и интерпретировать географические данные, а также оценивать влияние различных факторов на окружающую среду. В этом контексте интеграция ИИ в образовательный процесс становится необходимой и даже неизбежной.
Системы искусственного интеллекта способны не только повышать качество обучения географии, но и значительно расширять возможности учащихся. Во-первых, искусственный интеллект может автоматизировать рутинные задачи, давая учителям больше времени для объяснения сложных концепций и работы с учащимися один на один. Во-вторых, такие системы могут анализировать большие объемы географических данных, моделировать климатические изменения или природные катаклизмы, что открывает новые горизонты для понимания глобальных процессов. Наконец, искусственный интеллект помогает создать адаптивные образовательные платформы, которые учитывают индивидуальные особенности и потребности каждого учащегося, что особенно актуально в свете новых образовательных стандартов.
Среди российских исследователей, занимающихся проблемой внедрения искусственного интеллекта в образование, можно выделить работы А.А. Кузнецова и М.В. Ивановой. Они подчеркивают, что использование искусственного интеллекта может стать мощным инструментом для персонализации обучения и развития критического мышления у учеников. Помимо этого, значительный вклад в изучение этого вопроса внесли Е.С. Петров и Н.И. Смирнова, которые акцентируют внимание на возможности искусственный интеллект в разработке интерактивных карт и симуляторов для понимания географических явлений.
Целью данного исследования является анализ применения искусственного интеллекта в обучении географии и оценка его эффективности.
Объект исследования: процессы использования искусственного интеллекта в образовательной практике.
Предмет исследования: применение искусственного интеллекта в преподавании географии.
Основные задачи исследования включают:
Изучение существующих технологий искусственного интеллекта и их применения в образовательной среде.
Анализ образовательных эффектов и результатов интеграции искусственного интеллекта в преподавание географии.
Оценка перспектив и проблем внедрения искусственного интеллекта в образовательные процессы.
Методы исследования
Для достижения поставленных целей применяются следующие методы: анализ литературы по применению искусственного интеллекта в образовании, сравнительный анализ существующих образовательных технологий, интервью с преподавателями и учащимися, а также анализ данных и результатов внедрения искусственного интеллекта в образовательные процессы.
Теоретической основой исследования являются труды в области педагогики, нейропсихологии и теории искусственного интеллекта. Методологическую структуру составляют принципы системности, междисциплинарного подхода и концепции интеграции технологий в образовании.
Структура работы включает введение, в котором раскрывается актуальность и основные задачи исследования, первую главу, где анализируется теоретический материал по теме, вторую главу, посвященную эмпирическому анализу использования искусственного интеллекта в обучении географии, а также заключение, в котором формулируются основные выводы и рекомендации по использованию искусственного интеллекта в образовательном процессе.
В итоге, изучение интеграции искусственного интеллекта в обучение географии не только актуально, но и необходимо для формирования у учащихся навыков будущего и подготовки их к жизни в постоянно меняющемся мире. Этот процесс требует как инновационного подхода, так и междисциплинарного сотрудничества, чтобы обеспечить максимально эффективное образование в условиях цифровой трансформации.
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБУЧЕНИИ ГЕОГРАФИИ

1.1 Анализ понятия «искусственный интеллект» в научно-методической литературе

На сегодняшний день искусственный интеллект активно внедряется в различные сферы жизни, открывая перед нами новые возможности и трансформируя привычный ритм. ИИ стал основой и двигателем цифровой экономики, и в России созданы все предпосылки для его развития. Согласно национальному порталу, в российских вузах уже утверждены 85 магистерских и 21 бакалаврская программа по ИИ.
Более 2 тысяч преподавателей и 15 тысяч учителей уже прошли переподготовку, а около 60 тысяч школьников обучились навыкам работы с искусственным интеллектом. [11]
Благодаря федеральному проекту «Искусственный интеллект», являющемуся частью национальной программы «Цифровая экономика», образование получат свыше 100 тысяч школьников. Открываются исследовательские центры при научно-образовательных учреждениях, а стартапы в сфере ИИ получают государственную поддержку.
Эксперты проводят образовательные мероприятия на тему ИИ. К 2030 году Россия стремится к технологическому суверенитету и мировому лидерству в этой области. Несмотря на санкции, развитие ИИ остается в приоритете для государства и бизнеса.[3]
Вице-премьер Дмитрий Чернышенко предсказывает, что к 2025 году ИИ может внести до 2% в ВВП России. К январю 2023 года более половины крупных российских предприятий уже интегрировали ИИ в свои процессы. В 2021 году через внедрение ИИ экономика страны получила дополнительный доход в 300 миллиардов рублей, а общий вклад в ВВП превысил 22 триллиона рублей.
Разработана и согласована дорожная карта по развитию ИИ, подписанная правительством и бизнесом, в том числе Сбербанком. Исполнение мероприятий этой карты предполагает создание конкурентоспособных результатов на мировом уровне в сфере высоких технологий ИИ, а также производство новых продуктов и услуг на их основе. Документ включает разработку
ИИ-продуктов ключевыми партнёрами. Термин ИИ здесь обозначает комплекс технологий, имитирующих когнитивные функции человека, позволяющих решать задачи на уровне, не уступающем интеллектуальной деятельности. Этот комплекс включает информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение с методами машинного обучения, а также процессы обработки данных и принятия решений.
Искусственный интеллект можно описать как набор технологий, направленных на создание умных машин, включая 14 интеллектуальных компьютерных программ, таких как обработка естественного языка, машинное обучение, экспертные системы, чат-боты и системы рекомендаций. [13]
Основные цели ИИ — это формализация знаний и опыта, их последующее использование и разработка систем, основанных на этих знаниях.
Существует множество определений ИИ. Например, Джон Маккарти определяет ИИ как машины, которые ведут себя так, как будто обладают интеллектом.
В «Британской энциклопедии» ИИ описывается как способность цифровых компьютеров или управляемых роботами устройств решать задачи, обычно связанные с человеческими.
В «Толковом словаре по ИИ» подчеркивается: это направление науки, где изучаются и решаются задачи моделирования интеллектуальных видов человеческой деятельности. [17]
Два типа ИИ различают: слабый (для узкоспециализированных проектов) и сильный (имитация и усиление человеческого интеллекта с помощью компьютеров, которые могут решать все виды человеческих проблем). [6]
В рамках плана развития выделяют семь субтехнологий:
1. Компьютерное зрение;
2. Обработка естественного языка;
3. Распознавание и синтез речи;
4. Рекомендательные и интеллектуальные системы поддержки решений;
5. Новаторские методы и технологии в ИИ;
6. Нейропротезирование;
7. Нейроинтерфейсы, нейростимуляция и нейросенсинг.
ИИ кардинально изменяет подход к сбору и анализу информации о клиентах, продуктах, и инвестициях, что улучшает качество услуг и клиентский опыт, увеличивает разнообразие сервисов и эффективность бизнеса. [12]
Ведущие компании рынка облачных вычислений, такие как Amazon, Microsoft, Google, IBM, и Alibaba, активно внедряют решения на основе ИИ для улучшения взаимодействия с клиентами и управления процессами.
Нейротехнологии, основывающиеся на принципах работы нервной системы, оказывают значительное влияние на различные области деятельности: экономическое моделирование, медицинскую диагностику и лечение нервных заболеваний, и развитие когнитивных систем и интерфейсов человек-машина. Знание работы мозга помогает создавать технологии, расширяющие его возможности, и контролировать определенные процессы, такие как предупреждение эпилептических припадков.
План развития ИИ в России нацелен на четыре направления: обработка естественного языка и синтез речи, компьютерное зрение, передовые методы ИИ и интеллектуальная поддержка принятия решений.
Все четыре направления включают в себя исследовательскую деятельность, патентование, финансовую поддержку стартапов, а также разработку и внедрение сначала прототипов, затем готовых продуктов: инновационных нейросетей для создания текстов, систем компьютерного зрения для беспилотников и других технологий.[10]
Тем не менее, по мнению аналитиков, основным препятствием остается недостаток специалистов в области искусственного интеллекта. В настоящее время этот дефицит особенно ощутим во всех высокотехнологичных отраслях. Эксперты полагают, что в ИТ-секторе нехватка кадров составляет примерно миллион человек.
В планах несколько направлений:
1. Инициирование проектов, направленных на вовлечение детей младшего и среднего школьного возраста в изучение ИТ.
2. Расширение образовательных возможностей в ИКТ на уровне среднего профессионального и высшего образования.
3. Создание национальной онлайн-платформы для повышения профессиональных навыков и карьерного роста специалистов ИКТ.
4. Привлечение женщин в ИТ-сферу, где их доля в России сейчас лишь около 15%.
5. Поддержка и развитие педагогических кадров в ИТ через материальную, методическую и организационную помощь.
Международные компании, такие как OpenAI, Google и Microsoft, делают значительные шаги в разработке систем ИИ и нейронных сетей. Однако и российские проекты демонстрируют успехи.
Рассмотрим некоторые из них. Генератор пьес «НейроСтаниславский», созданный студентами НИТУ «МИСиС». Он предлагает функции генерации ответа на реплики и продолжения текста, используя пьесы русских