Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия: Cоциология. Политология

ISSN 1818-9601 (Print)
ISSN 2541-8998 (Online)

Для цитирования:

Корчагин С. А. Анализ тенденций применения технологий искусственного интеллекта в образовательной сфере // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Социология. Политология. 2021. Т. 21, вып. 1. С. 37-42. DOI: 10.18500/1818-9601-2021-21-1-37-42

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
Иконка PDF sociologiya_2021_1-37-42.pdf
(загрузок: 0)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Научный отдел. Социология
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
316.422.44
DOI: 
10.18500/1818-9601-2021-21-1-37-42

Анализ тенденций применения технологий искусственного интеллекта в образовательной сфере

Авторы: 
Корчагин Сергей Алексеевич, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю. А.
Аннотация: 

В статье рассмотрены основные тенденции в области искусственного интеллекта применительно к образовательной сфере. Проведен анализ использования технологий искусственного интеллекта и рассмотрено их влияние на систему высшего образования. Исследовано отношение граждан РФ к искусственному интеллекту в образовании. Установлены основные причины опасений респондентов по поводу использования интеллектуальных информационных систем в образовательной сфере. Разработаны предложения по внедрению моделей и методов искусственного интеллекта в систему высшего образования Российской Федерации. Обозначен потенциал возможностей влияния новых информационных технологий на современное общество.

Ключевые слова: 
искусственный интеллект
образование
социальный опрос
информационные технологии
современное общество
Список источников: 
  1. Москвин В. А. Опасен ли искусственный интеллект? // Инвестиции в России. 2017. № . 12. С. 15–25.
  2. Гордова Т. В., Киселев В. В. Угрозы и опасности искусственного интеллекта для общества и личности // Актуальные проблемы правового, экономического и социально-психологического знания : теория и практика : материалы III Международной научнопрактической конференции / отв. ред. : Л. А. Остапец. Рязань : Цифровая типография, 2019. С. 187–193.
  3. Winkler-Schwartz A. [et al.]. Artifi cial Intelligence in Medical Education : Best Practices Using Machine Learning to Assess Surgical Expertise in Virtual Reality Simulation // Journal of Surgical Education. 2019. Vol. 76, iss. 6. P. 1681– 1690. https://doi.org/10.1016/j.jsurg.2019.05.015
  4. Лукьянова Е. Д. Создание искусственного интеллекта : современные достижения и отложенные риски // Социологическая наука и социальная практика. 2019. Т. 7, № 1 (25). С. 142–148. https://doi.org/10.19181/snsp.2019.7.1.6275
  5. Васильева М. М. Современные информационные технологии как инструмент продвижения национальных интересов России в сфере международных отношений // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Социология. Политология. 2020. Т. 20, вып. 1. С. 85–90. https://doi.org/10.18500/1818-9601- 2020-20-1-85-90
  6. Zhang Z. Artifi cial Intelligence Within Sociology at the Taft School // Proceedings of the 2018 International Workshop on Education Reform and Social Sciences (ERSS 2018). Atlantis Press, 2019. P. 154–157. https://doi.org/10.2991/erss-18.2019.30
  7. Иванов Р. В. Социальные факторы виртуализации общества // Социальная реальность виртуального пространства : материалы I Международной научно-практической конференции / под общ. ред. О. А. Полюшкевич, Г. В. Дружинина. Иркутск : Изд-во Иркутского государственного университета, 2019. С. 15–18.
  8. Gryaznova E. V., Vladimirov A. A., Maltceva S. M., Goncharuk A. G., Zanozin N. V. Problems of Virtualization and Internetization of Social Space // The 21st Century from the Positions of Modern Science : Intellectual, Digital and Innovative Aspects. ISC 2019. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 91 / eds. E. Popkova, B. Sergi. Springer, Cham, 2020. P. 119–124. https://doi.org/10.1007/978-3-030-32015-7_14
  9. Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Информационное общество (2011–2020 годы)» : постановление Правительства РФ от 15.04.2014 № 313 (ред. от 17.02.2018). Доступ из справ.-правовой системы «Гарант».
  10. Gries T., Naudé W. Artifi cial Intelligence, Income Distribution and Economic Growth. August 2020. URL: http:// ftp.iza.org/dp13606.pdf (дата обращения: 20.09.2020).
  11. Mou X. Artifi cial Intelligence : Investment Trends and Selected Industry Uses // International Finance Corporation. 2019. С. 1–8. URL: http://documents1.worldbank.org/curated/ar/617511573040599056/pdf/Artifi cial-Intelligence-Investment-Trends-and-Selected-Industry-Uses. pdf (дата обращения: 29.09.2020).
  12. Lobova S. V., Bogoviz A. V. Embracing Artifi cial Intelligence and Digital Personnel to Create High-Performance Jobs in the Cyber Economy // The Cyber Economy. Contributions to Economics / eds. V. Filippov, A. Chursin, J. Ragulina, E. Popkova. Springer, Cham, 2019. P. 169–174. https://doi.org/10.1007/978-3-030-31566-5_18
  13. Карпухин С. В., Лобажевич В. В. Использование искусственного интеллекта в образовании : перспективы и проблемы // Философия и культура информационного общества : тез. докладов Седьмой международной научно-практической конференции : в 2 ч. Ч. 2. СПб. : ГУАП, 2019. С. 206–209.
  14. Каменная Е. Ш., Ягафарова Х. Н. Функции текущего контроля знаний студентов технического профиля в педагогических условиях индивидуализации обучения // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. 2019. № 7 (140). С. 71–76.
  15. Popov A. I., Fedorenko R. V. Individualization of Training Using the Resources of International Digital Platforms // SHS Web of Conferences. EDP Sciences, 2019. Vol. 71. P. 05001.
  16. Янкина Н. В. О роли социальных сетей в адаптации иностранных студентов к новой образовательной среде // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Философия. Психология. Педагогика. 2019. Т. 19, вып. 4. С. 465–468. https://doi.org/10.18500/1819-7671-2019-19-4-465-468
  17. Anderson T. Challenges and Opportunities for Use of Social Media in Higher Education // Journal of Learning for Development. 2019. Vol. 6, iss. 1. P. 6–19.
  18. Sekeroglu B., Dimililer K., Tuncal K. Student performance prediction and classifi cation using machine learning algorithms // Proceedings of the 2019 8th International Conference on Educational and Information Technology. 2019. P. 7–11. DOI: https://doi.org/10.1145/3318396.3318419
Поступила в редакцию: 
16.11.2020
Принята к публикации: 
01.12.2020
Опубликована онлайн: 
01.03.2021