Чув
Регистрация Вход
  1. Главная
  2. Конференция
  3. Цифровизация в системе образования: передовой опыт...
  4. Особенности обучения системам искусственного интел...

Особенности обучения системам искусственного интеллекта в высшей школе

Статья в сборнике трудов конференции
VI Международная научно-практическая конференция «Цифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения»
Creative commons logo
Опубликовано в:
VI Международная научно-практическая конференция «Цифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения»
Автор:
Жаркова О. М. 1 , Парфенова И. А. 1
Рубрика:
Современные технологии обучения в условиях цифровой трансформации образования
Страницы:
21-23
Получена: 14.04.2025

Рейтинг:
Статья просмотрена:
72 раз
1 ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет»
Для цитирования:
Жаркова О. М. Особенности обучения системам искусственного интеллекта в высшей школе: сборник трудов конференции. / О. М. Жаркова, И. А. Парфенова // Цифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения : VI Междунар. науч.-практ. конф. (Краснодар, Apr 18, 2025 – Apr 19, 2025) / editorial board: Ю. Н. Синицын [etc.] – Чебоксары: «Лару-тăру» («Среда») издательство çурчě, 2025. – pp. 21-23. – ISBN 978-5-907965-47-8.

Аннотаци

В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) занимает ключевое место в научной, технологической и образовательной сферах. Его стремительное развитие и внедрение в различные отрасли экономики, науки и повседневной жизни обуславливают необходимость изучения основ ИИ в высших учебных заведениях. Данная дисциплина включена в программы подготовки студентов самых разных направлений – от технических и IT-специальностей до гуманитарных и социальных наук. Однако уровень глубины изучения существенно различается в зависимости от профиля подготовки. В связи с этим вузы адаптируют учебные планы, чтобы дать студентам базовые знания о принципах работы ИИ, его возможностях и ограничениях. Статья посвящена анализу современных методик преподавания дисциплин, связанных с искусственным интеллектом. Особое внимание уделяется разнообразным формам организации учебного процесса.

Список литературы

  1. 1. Минаков А.И. Искусственный интеллект и нейросети в образовании / А.И. Минаков. – М.: Директ-Медиа, 2024. – 164 с. DOI 10.23681/715303. EDN PDJFYZ
  2. 2. Анохин К.В. Искусственный интеллект для науки и наука для искусственного интеллекта / К.В. Анохин, К.С. Новоселов, С.К. Смирнов [и др.] // Вопросы философии. – 2022. – №3. – С. 93–105. DOI 10.21146/0042-8744-2022-3-93-105. EDN NBENRC
  3. 3. Кондратьева В.А. Особенности преподавания основ искусственного интеллекта студентам, обучающимся по программе магистратуры «Интернет вещей в образовании» / В.А. Кондратьева, Д.Б. Абушкин // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Гуманитарные науки. – 2023. – С. 67–70. EDN GYRXRV. DOI 10.37882/2223-2982.2023.11-2.16
  4. 4. Афанасьева Ж.С. Методологические подходы к преподаванию искусственного интеллекта в техническом вузе / Ж.С. Афанасьева, А.Д. Афанасьев, О.Л. Подлиняев // Успехи гуманитарных наук. – 2022. – С. 194–201. EDN TBYDSP
  5. 5. Ханжин С.В. Рекомендации к преподаванию дисциплины «Системы искусственного интеллекта» для различных направлений бакалавриата / С.В. Ханжин, Н.В. Ханжина // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры: Материалы Всерос. науч.-метод. конф. (Оренбург, февраль 2024 г.). – Оренбург, 2024. – С. 3727–3737. EDN: NDQGFN

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.