Чув
Регистрация Вход
  1. Главная
  2. Конференция
  3. Сормовские чтения-2025: научно-образовательное про...
  4. Современные проблемы и требования применения генер...

Современные проблемы и требования применения генеративного искусственного интеллекта в системе образования

Статья в сборнике трудов конференции
Международная научно-практическая конференция «Сормовские чтения-2025: научно-образовательное пространство, реалии и перспективы повышения качества образования»
Creative commons logo
Опубликовано в:
Международная научно-практическая конференция «Сормовские чтения-2025: научно-образовательное пространство, реалии и перспективы повышения качества образования»
Автор:
Хентонен А. Г. 1 , Русин А. А. 1
Рубрика:
Инновации в образовании: интеграция новых знаний и технологий в учебные программы
Страницы:
80-82
Получена: 10.02.2025

Рейтинг:
Статья просмотрена:
303 раз
Размещено в:
РИНЦ Информрегистр
1 ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет»
Для цитирования:
Хентонен А. Г. Современные проблемы и требования применения генеративного искусственного интеллекта в системе образования: сборник трудов конференции. / А. Г. Хентонен, А. А. Русин // Сормовские чтения-2025: научно-образовательное пространство, реалии и перспективы повышения качества образования : материалы Междунар. науч.-практ. конф. (Краснодар, Feb 14, 2025) / editorial board: В. М. Гребенникова [etc.] – Чебоксары: «Лару-тăру» («Среда») издательство çурчě, 2025. – pp. 80-82. – ISBN 978-5-907965-24-9.

Аннотаци

В статье представлен анализ нормативных документов и требований к изучению ГИИ в системе образования, основные проблемы и пути решений по улучшению качества образования на основе машинного обучения. Выявлены основные преимущества использования ГИИ в обучении, а также проблемы и противоречия. Представлены основные способы внедрения ГИИ в систему образования.

Список литературы

  1. 1. Бухановский А. Альянс в сфере искусственного интеллекта аккредитовал четыре программы университетов. Две из них – программы ИТМО / А. Бухановский // Электронная газета «ITMO.NEWS». 24.01.2022 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://news.itmo.ru/ru/it/science/news/12371 (дата обращения 08.02.2025).
  2. 2. Вегера Ж.Г. Исследование влияния генеративного искусственного интеллекта на педагогические стратегии и методы обучения в условиях цифровизации образования / Ж.Г. Вегера // Управление образованием: теория и практика. – 2024. – №8–1. – С. 108–115. DOI 10.25726/z2078-4694-0035-f. EDN QJVODY
  3. 3. Векслер В.А. Изучение основ машинного обучения в школе на примере метода «деревья решений» / В.А. Векслер // Актуальные проблемы методики обучения информатике и математике в современной школе: материалы международной научно-практической интернет-конференции (Москва, 24–28 апреля 2023 года). – М.: Московский педагогический государственный университет, 2023. – С. 50–63. EDN VSWJMK
  4. 4. Искусственный интеллект и машинное обучение: будущее образование [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://blog.rosdiplom.ru/rd/pubdiplom/view.aspx?id=2545 (дата обращения: 08.02.2025).
  5. 5. Крамар С.А. Машинное обучение как инструмент современных педагогических технологий / С.А. Крамар // Развитие системы образования: теория, методология, опыт: сборник статей / БУ ЧР ДПО «Чувашский республиканский институт образования». – Чебоксары: Среда, 2019. – С. 19–22. EDN HJCGPY
  6. 6. Побединская Т. В. Использование алгоритмов машинного обучения для прогноза успеваемости учащихся основной школы / Т.В. Побединская, О.Ю. Заславская // Вестник МГПУ. Серия: Информатика и информатизация образования. – 2022. – №4 (62). – С. 75–82. DOI 10.25688/2072-9014.2022.62.4.06. EDN SMMNQZ

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.