Ключевое слово: «искусственный интеллект»

Актуальность настоящего исследования обусловлена появлением новых понятий академической этики, связанных с цифровой трансформацией образования и широким внедрением новейших информационно-коммуникационных технологий в обучение, включая использование генеративного искусственного интеллекта (больших языковых моделей, чат-ботов, виртуальных помощников и т. д.). Цель исследования – систематизировать и описать значения наиболее распространенных концептов, раскрывающих этическую проблематику реализации цифровых технологий в системе высшего образования, включая вопросы распространения плагиата, нарушения авторского права, теневого авторства научных публикаций и иных имитационных практик в академической среде. Методологической основой исследования стало применение аксиологического, лингвопедагогического и междисциплинарного подходов. Автор опирался на совокупность теоретических и эмпирических методов, характерных для научно-педагогических и лингвистических исследований, включая контент-анализ текстов научно-педагогической литературы, метод анализа ключевых слов и аннотаций научных публикаций, методы систематизации и классификации терминологии, метод семантического анализа. Результаты исследования заключаются в выявлении и систематизации наиболее распространенных педагогических концептов, относящихся к терминологической сфере цифровой аксиологии и явлениям академической нечестности и академического мошенничества в образовательном пространстве высшей школы. В статье рассматриваются пути пополнения концептуальной сферы педагогической науки в эпоху искусственного интеллекта и тотальной цифровизации образовательной деятельности. Описывается происхождение и значение терминов «копипаст», «гострайтинг», «теневое авторство», «академическое мошенничество», «академические проступки», «имитации в образовании», «цифровая этика», «ИИ-плагиат», «нейроплагиат» и др. Теоретическая значимость исследования состоит в выявлении новых подходов к исследованию педагогической терминологии в условиях информатизации образования, а также в описании путей пополнения терминологической сферы академического дискурса, связанной с аксиологической проблематикой. Практическую значимость представляет возможность ознакомления педагогов и студентов педагогических направлений подготовки с концептуальными понятиями, которые вошли в пространство педагогического дискурса в связи с информатизацией и цифровизацией сферы образования.

Проблематика влияния искусственного интеллекта на успеваемость и качество обучения студентов приобрела особую актуальность в последние годы в связи с быстрым развитием данной технологии и ее широким использованием. Сегодня активно изучаются как положительные эффекты интеграции искусственного интеллекта в учебный процесс, так и возможные негативные последствия, включая снижение мотивации обучающихся и ухудшение качества усвоения знаний. Тем не менее среди исследователей и педагогов сохраняются разногласия относительно природы и последствий воздействия технологий на базе искусственного интеллекта на образовательный процесс. Основная цель данной работы – провести анализ ключевых аспектов влияния генеративного искусственного интеллекта на успеваемость, познавательную активность и качество обучения студентов. В задачи работы входили оценка текущего состояния использования искусственного интеллекта в образовании, выявление возможного влияния данной технологии на эффективность учебной работы и познавательной активности студентов и разработка рекомендаций относительно способов использования генеративного искусственного интеллекта в образовании. Работа основана на системном, компетентностном, аксиологическом и деятельностном подходах. К основным результатам данной работы можно отнести рекомендации по внедрению технологии генеративного искусственного интеллекта в образовательный процесс на основе анализа актуальных исследований по теме за последние пять лет, а также собственного эмпирического исследования. Полученные результаты показывают неоднозначность восприятия роли цифровых технологий последнего поколения в обучении, отсутствие единых критериев оценки воздействия искусственного интеллекта на учебный процесс и необходимость дальнейших научных и практических разработок в данной области. Теоретическая значимость работы заключается в выявлении противоречий, касающихся использования генеративного искусственного интеллекта в образовательных учреждениях. Практическая значимость исследования выражается в предложенных мерах по оптимизации учебного процесса с учетом особенностей взаимодействия студентов с нейросетями, направленных на повышение качества образования и устранение потенциальных рисков.

В данной статье рассматриваются примеры использования искусственного интеллекта в обучении школьников иностранному языку. Автор описывает специфику использования нейросетей на уроках китайского языка в школьной среде, их целевое назначение, интерактивность, дидактические возможности и преимущества.

Современное дополнительное профессиональное образование (ДПО) находится в стадии активной трансформации под влиянием цифровизации и внедрения технологий искусственного интеллекта. Особую актуальность приобретает исследование возможностей генеративных нейросетей, таких как ChatGPT, для повышения гибкости, адаптивности и персонализации образовательного процесса. При этом существующие исследования в основном фокусируются на высшем или общем образовании, в то время как специфика ДПО остается недостаточно изученной. Это обусловливает необходимость научного осмысления векторов интеграции генеративных ИИ технологий в систему ДПО, ориентированную на взрослых обучающихся с разнообразными профессиональными контекстами. Цель данного исследования – выявление и научное обоснование ключевых векторов интеграции генеративных нейросетей в систему дополнительного профессионального образования на примере ChatGPT. Исследование опирается на комплекс методологических подходов, таких как системный, компетентностный и личностно ориентированный, а также на эмпирические данные, полученные в результате анализа образовательных практик и глубинных интервью с экспертами, участвующими в разработке и реализации программ ДПО. В качестве ведущего метода исследования использованы качественные методы анализа: контент-анализ, SWOT-анализ и моделирование. В результате исследования выделены пять ключевых векторов интеграции ChatGPT в практику ДПО: персонализация и адаптивное обучение, автоматизация оценки и обратной связи, поддержка исследовательской и проектной деятельности, расширение доступности и инклюзивности образования, а также профессиональное развитие преподавателей. На основе этих направлений предложена системная модель интеграции ChatGPT, включающая целевой, содержательный, технологический, организационно-педагогический, оценочный и нормативно-правовой компоненты. В модели также отражены уровни цифровой зрелости педагогов в соответствии с ИИ-матрицей ЮНЕСКО. Теоретическая значимость статьи заключается в уточнении педагогических рамок применения генеративного ИИ в системе ДПО и концептуализации модели его интеграции. Практическая значимость связана с возможностью использования разработанных рекомендаций для стратегического планирования, методического сопровождения и нормативного регулирования процессов внедрения ИИ в образовательную практику учреждений дополнительного профессионального образования.

В данной статье рассматриваются возможности применения инструментов искусственного интеллекта в рамках преподавания иностранного языка в медицинском колледже. Особое внимание уделяется широкому функционалу онлайн-сервиса Twee, способного генерировать специальные учебные материалы для обучения студентов иностранному языку.