ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТІ БАСТАУЫШ БІЛІМ БЕРУДЕ ҚОЛДАНУ ТИІМДІЛІГІ

Бапишева Ерсингуль Даулетбаевна

Павлодар облысы, Баянауыл ауданы

Ж.Аймауытов атындағы жалпы орта білім беру мектебінің

бастауыш сынып мұғалімі

Аннотация

Бұл жұмыстың мақсаты-мектеп үшін жасанды интеллект мүмкіндіктерін сипаттау және талдау. Қазіргі білім беру міндетіне қатысты – оқу процесін жекелендіру-білім беру процесі субъектілерінің міндеттері және оларды шешудегі жасанды интеллект мүмкіндіктері ұсынылған. Талданған материал кестелік түрде ұсынылған. Мақалада келтірілген оқыту форматтарына сәйкес оқыту сапасын арттыру үшін жасанды интеллект жүйелерін қолдану мүмкіндіктері қарастырылған. Жасанды интеллект көмегімен білімді бағалау мәселесіне, әртүрлі көрсеткіштердің кең тізімін қолдана отырып, оқу жетістіктерін бағалау қабілетіне ерекше назар аударылады.

Кілт сөздер:жасанды интеллект, білім беру, оқыту, бағалау, чатбот.

Аннотация

Целью данной работы является описание и анализ возможностей искусственного интеллекта для школьного обучения. Применительно к задаче современного образования – персонализации процесса обучения – представлены задачи субъектов образовательного процесса и возможности искусственного интеллекта в их решении. Проанализированный материал представлен в табличном виде. В статье рассмотрены возможности применения систем искусственного интеллекта для повышения качества обучения в соответствии с приведенными форматами обучения. Отдельное внимание уделено проблеме оценке знаний с помощью искусственного интеллекта, способности оценивать учебные достижения, используя обширный перечень разнообразных показателей.

Ключевые слова:

искусственный интеллект, образование, обучение, оценивание, чат-бот.

Ақпараттық технологиялар адам өмірінің барлық дерлік құрылымдарына енгізілуде. Өмір қарқыны адам үшін маңызды барлық салаларда айтарлықтай жоғарылайды [1]. Оқыту танымның жетекші қозғаушы күші ретінде ақпараттық технологияларды қолдану мүмкіндіктерін айқын көрсетеді. Ақпараттандыру білім беру саласына енгізілді, бұл әр түрлі пәндерді оқыту әдістеріне табиғи әсер етеді. Бұл тақырып жыл сайын өзекті бола түсуде, өйткені цифрлық технологиялар оқу процесінде көбірек қолданылуда. Жер тұрғындарының басым бөлігі заманауи технологияларды пайдалана алады: әлем халқының 62,5% - ы Интернетті пайдаланады, бұл 4,95 млрд адамды құрайды [2].

ХХІ ғасырда жасанды интеллектті (АИ) пайдалану өмір сүру сапасы мен деңгейін жақсарту мақсатында Қоғамның даму ерекшелігіне айналды. Жасанды интеллект адам өмірінің көптеген салаларын, соның ішінде білім беруді қамтыды. Статистикалық зерттеу институттарының бірінің мәліметтері бойынша, ақпараттық технологияларды қолдана отырып білім алатын студенттер саны артып келеді. 2020-2021 жылдары Жоғары оқу орындарының 68,4%, жалпы білім беретін мектептердің 49,9% және орта кәсіптік білім беретін оқу орындарының 47,4% жоғары жылдамдықты Интернетке қол жеткізді (50 Мбит/с және одан жоғары) [3].

Экстремалды өмір сүру жағдайлары адамды жаңа және \ немесе бұрын нашар сұранысқа ие ресурстарды іздеуге мәжбүр етеді: табиғи-биологиялық, физиологиялық және жасанды, бір кездері өзі жасаған. Пандемия, белгілі бір әлеуметтік шындық ретінде, білім беру процесіне еніп кетті: бұл қашықтықтан оқыту форматына деген қажеттілікті тудырды бұл жағдай ai технологияларын (Artificial Intelligence-жасанды интеллект) оқыту мен тәрбиелеу ортасына біріктіру процесін едәуір жеделдетті.

Жасанды интеллект технологиясы біртіндеп өнімділік үстіртіне енуде. Алғашқы қарлығаштардың арасында чат-боттар жұмыс істейтін сөйлеуді тану қызметтері бар. Сондай-ақ, автоматтандырылған Машиналық оқыту технологиялары мен кіріктірілген ЖИ механизмдері бар іскери қосымшалар пайдаланушылардың қызығушылығын тудырады. Қызмет түрінде ұсынылатын жасанды интеллект платформаларына және тиісті бұлттық қызметтерге сұраныс артып келеді. Бірақ кейбір қосымшалар, мысалы, автономды көліктерде, тек 10 жылдан кейін жүзеге асырылады.

Машиналық оқыту (МО) – өзін-өзі оқыту алгоритмдері негізінде АИ дамыту принципі. Бұл тәсілге адамның қатысуы машинаның" жадына " ақпарат массивін жүктеумен және мақсат қоюмен шектеледі.

МО-ның бірнеше әдістері бар:

* Мұғаліммен оқыту – адам нақты мақсат қояды, гипотезаны тексергісі немесе үлгіні растағысы келеді.

* Мұғалімсіз оқыту-деректерді интеллектуалды өңдеудің нәтижесі белгісіз-компьютер өз бетінше үлгілерді табады, адам сияқты ойлауды үйренеді.

* Терең оқыту-бұл аралас әдіс, үлкен деректер массивтерін өңдеудегі және нейрондық желілерді пайдаланудағы басты айырмашылық.

Нейрожелі-тірі организмнің жүйке жасушаларының құрылымы мен қызметін имитациялайтын математикалық модель. Тиісінше, ең дұрысы-бұл өздігінен оқытылатын жүйе. Егер сіз принципті технологиялық негізге ауыстырсаңыз, онда нейрондық желі-бұл ауқымды жобада бір тапсырманы орындайтын көптеген процессорлар. Басқаша айтқанда, суперкомпьютер-бұл көптеген қарапайым компьютерлердің желісі.

Терең оқыту АИ-нің жеке принципіне жатады, өйткені бұл әдіс ақпараттың үлкен массивтеріндегі заңдылықтарды анықтау үшін қолданылады. Мұндай ауыр жұмыс үшін компьютер жетілдірілген әдістерді қолданады.

Когнитивті есептеу-бұл адамдар арасындағы өзара әрекеттесу сияқты адам мен компьютердің табиғи өзара әрекеттесу процестерін зерттейтін және жүзеге асыратын олардың ЖИ бағыттарының бірі. Жасанды интеллект технологиясының мақсаты – жоғары дәрежелі адамның іс-әрекетіне-сөйлеу, бейнелі және аналитикалық ойлауға толық еліктеу.

Компьютерлік көру-бұл АИ бағыты графикалық және бейне кескіндерді тану үшін қолданылады. Бүгінгі таңда машиналық интеллект графикалық деректерді өңдей және талдай алады, ақпаратты қоршаған ортаға сәйкес түсіндіре алады.

Синтезделген сөйлеу. Компьютерлер қазірдің өзінде адамның сөйлеуін түсініп, талдап, көбейте алады. Біз қазірдің өзінде бағдарламаларды, компьютерлерді және гаджеттерді сөйлеу командалары арқылы басқара аламыз. Мысалы, Siri немесе Googleassistant, Алиса Яндексте және басқалар.

Сонымен қатар, интерактивті деректерді өңдеудің жүрегі болып табылатын қуатты графикалық процессорларсыз жасанды интеллекттің болуын елестету қиын. ЖИ – ді әртүрлі бағдарламалар мен құрылғыларға біріктіру үшін API технологиясы қажет-қолданбалы бағдарламалық интерфейстер. API көмегімен кез-келген компьютерлік жүйеге жасанды интеллект технологиясын оңай қосуға болады: үй қауіпсіздігі, ақылды үй, CNC жабдықтары және т.б.

Жасанды интеллектті қолдану салалары туралы айтатын болсақ, жасанды интеллект пен оның қолдану салалары өзгеріске ұшырағанын атап өткен жөн. Weak ЖИ ("әлсіз ЖИ") анықтамасы медициналық диагностикада, электрондық сауда платформаларында, роботтарды басқаруда тар тапсырмаларды орындау кезінде қолданылады. Ал strong ЖИ ("күшті ЖИ") зерттеушілер жаһандық міндеттер қойылған интеллект адам алдына қойылғандай қалай болатынын анықтайды.

Оқу процесі білім алушыға "бейімделіп", оның білім көлемін анықтап, оқытудың жеке траекториясын құруы керек. Әдебиеттерді талдау көрсеткендей, мұндай оқыту моделі шетелдік білім беру жүйесінде мемлекеттік қолдаумен және заңнамалық базада бекітумен таңдалды. Жауап беретін платформаларға мыналар жатады: 2U, Wiley, Canvas, LoudCloud, Blackboard, Knewton, RealizeIT, Adaptcourseware, Anewspring, Geekie, SmartSparrow.

Бразилияда танымалдылық артып келеді Geekie ақылды жүйесібұл мектепте бітіру емтихандарына дайындалуға мүмкіндік беретін ЖИ негізіндегі бағдарламалық платформа. Оған оқытушылар әзірлеген материалдар (бейне сабақтар, тесттер, практикалық тапсырмалар) кіреді. Зертханалық практикум Мәтін, суреттер, бейнематериалдар бар сандық сабақтар түрінде ұсынылады. Бағдарлама тәлімгерлердің әр қадамын, әр әрекетін бағалайды және оларды мұғалімге береді. Ең басында студенттер қысқа тест тапсырады және оқытудың түпкі мақсатын анықтайды, ал бағдарлама оқу үшін тиісті мазмұнды (курс жоспарлары, материалдар) таңдайды.

Егер оқушы бірдеңе түсінбесе немесе сабақты жіберіп алса, онда қайтып оралып, теорияны қайталау мүмкіндігі бар. Тақырып бойынша тиісті білім деңгейімен материал қиындық деңгейіне байланысты өзгереді. Әр оқушы оқу қарқынын өзі таңдайды. Бағдарлама үнемі деректерді жинайды (оқытушылар курсқа тез түзетулер енгізе алады) және олардан үйренеді (қосымша материал таңдалған жағдайда). Бұл платформаны білім беруде қолдану бітіру және түсу емтихандарын сәтті тапсыру сандарын жақсартуға мүмкіндік берді. Бұл технология жалпы процесс емес, процестің бөлігі (мұғалімнің көмекшісі) ретінде қарастырылады. Оқу процесін бейімдеу идеясы АҚШ-та кең таралған. Білім беру жүйесінің әртүрлі буындарында қолданылатын бірнеше платформалар, онлайн-қызметтер бар.

Knewton білім беру қызметі (платформасы) 2008 жылдан бастап оқытуды жекелендірумен айналысады. Knewton-бұл бейімделу функциясы бар бағдарламалар мен қосымшалар әзірленетін платформа. Мұндай жұмыстың мысалы MyLab&Masteringseries жобасы болды.

Бүгінгі таңда бұл білім беру платформасы адаптивті ұсыныстары бар ақысыз ашық онлайн курстар мен сабақтардың дизайнері ретінде бар, ол кері байланыс пен автоматты тексерумен интерактивті оқыту сабақтарын құруға мүмкіндік береді.

Қолданыстағы платформаларды қарастыра отырып, біздің ойымызша, сипатталған шетелдік адаптивті платформалардың келесі артықшылықтары мен кемшіліктерін атап өтуге болады.

Кемшіліктері:

* қарастырылған платформалардың көпшілігінде бастапқы іске қосу және тестілеу кезінде оқушының психологиялық типі ескерілмейді және бұл теориялық және практикалық материалды ұсыну тәсілін дәлірек бейімдеуге мүмкіндік береді;

* жалпы талаптарды ескере отырып, адаптивті оқыту платформасын құрудың бірыңғай моделі жоқ (барлық жерде оқу іс-әрекетінің сәттілігін болжау мүмкіндігі жоқ және т.б.).

Артықшылықтары:

* оқыту моделін одан әрі бейімдеу үшін әрекеттер туралы ақпарат жинау;

* тақырыпты, тәжірибені зерттеуге жұмсалған уақытты есепке алу;

* қызметтің сәттілігін болжау мүмкіндігі.

С. В. Тархов ұсынған адаптивті оқытудың формальды моделі оқуды тоқтатқан сәттен бастап оқуды жалғастыру мүмкіндігімен кеңейтілуі керек. Бұл тәсілдің бірқатар артықшылықтары бар: біріншіден, білім алушы материалды тақырыптың немесе бөлімнің басынан бастап зерттей бастайды, бұл уақытты үнемдейді; екіншіден, білім алушының моделінің дерекқорында оның алдыңғы әрекеттері сақталады, бұл оларды әрі қарай талдау үшін пайдалануға мүмкіндік береді.

Болашақта оқушыларды осындай жүйелер туралы хабардар ету, сондай-ақ оларды білім беру процесіне, ең болмағанда, информатика сабақтарында енгізу пайдалы болады деп санаймын.

Пайдаланылған дереккөздердің тізімі

1. Полысалов Г.Ю. Искусственный интеллект в образовании. [Электронный ресурс].-URL: https://scienceforum.ru/2020/article/2018019876 (Режим доступа: 10.03.22)

2. Искусственный интеллект. [Электронный ресурс].- URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект (Режим доступа: 10.03.22)

3. Что такое искусственный интеллект и как он работает. [Электронный ресурс].- URL: https://www.calltouch.ru/glossary/iskusstvennyy-intellekt/ (Режим доступа: 10.03.22)

4. 5 технологий искусственного интеллекта, которые изменят бизнес в ближайшем будущем. [Электронный ресурс].- URL: https://www.cnews.ru/articles/2019-11-12_chto_ozhidat_ot_razvitiya_tehnologij (Режим доступа: 10.03.22)

5. Что такое искусственный интеллект (ИИ): определение понятия простыми словами. [Электронный ресурс].- URL: https://theoryandpractice.ru/posts/17550-chto-takoe-iskusstvennyy-intellekt-ii-opredelenie-ponyatiya-prostymi-slovami (Режим доступа: 10.03.22)