En
Register Log in

List of publications on a keyword: «LLM»

  • AI Assistants as Tutors: Ethical Boundaries for Using Neural Networks to Personalize Programming Education

    Proceeding
    Education, innovation, research as a resource for community development
    Authors:
    Inna G. Iglinskaia, Anastasiia V. Petrakova
    Work direction:
    Использование нестандартных решений для повышения качества, доступности и эффективности образования
    Abstract:
    The article discusses the current problem of integrating artificial intelligence (AI), in particular, large language models (LLM), into the educational process of training specialists in the specialty 02/09/07 "Information Systems and Programming". The purpose of the study is to analyze the potential of AI assistants as personalized tutors to develop programming skills and identify the associated ethical risks and pedagogical limitations. Based on the analysis of modern literature and the author's practical experience, key dilemmas have been identified: the reliability of the generated code and explanations, the risk of intellectual dependence, issues of academic integrity and digital inequality. The article offers a model for the balanced use of AI assistants based on the principles of pedagogical support, the development of critical thinking and the formation of digital hygiene among students. It is concluded that AI is a powerful tool for improving the accessibility and effectivenes
    Keywords:
    pedagogical design, tutoring, ChatGPT, programming, AI ethics, academic integrity, artificial intelligence in education, learning personalization, large language models (LLM), and professional education
    Go 

  • Iskusstvennyi intellekt v kouchinge: sistematicheskii analiz effektivnosti, eticheskikh dilemm i strategii gibridnoi integratsii

    Proceeding
    Coaching psychology: methodology, theory, practice
    Authors:
    Aliona V. Shakhova, Fiodor S. Taranenko
    Work direction:
    Varia (we accept materials in other areas that correspond to the topic of the conference)
    Abstract:
    Целью данного систематического обзора является синтез современных академических исследований (2020–2025 гг.), посвященных интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в коучинг. Методология включает критический анализ 17 работ, охватывающих эмпирические исследования, концептуальные модели и практические кейсы в контекстах лидерства, медицины, продаж и психического здоровья. Результаты демонстрируют, что ИИ эффективен в структурированных задачах, таких как постановка целей (увеличение уверенности пользователей на 34%, Khandelwal & Upadhyay, 2021) и анализ данных (выявление 63% запросов, связанных с карьерным ростом, Movsumova et al., 2020), но уступает человеку в сферах, требующих эмпатии и работы с неоднозначными сценариями (снижение эффективности на 39% в задачах двойной петли обучения, Arakawa & Yakura). Гибридные модели, сочетающие ИИ и человеческий коучинг, признаны наиболее перспективными, демонстрируя повышение достижения целей на 28% (Arakawa & Yakura); однако их внедрение сопряжено с этическими рисками, включая предвзятость данных (35% гендерных стереотипов в рекомендациях, Terblanche, 2024) и проблемы конфиденциальности (18% пользователей выражают обеспокоенность, Huang et al., 2025). Рекомендации для практиков включают развитие ИИ-грамотности, внедрение прозрачных гибридных систем и проведение лонгитюдных исследований для оценки долгосрочного воздействия.
    Keywords:
    Go 

  • ChatGPT: opredelenie, printsip raboty, istoriia vozniknoveniia

    Proceeding
    Education, innovation, research as a resource for community development
    Authors:
    Roman E. Khan, Tatyana L. Fomicheva
    Work direction:
    Современные технологии в образовании
    Abstract:
    Статья посвящена всестороннему анализу ChatGPT, передовой технологии обработки естественного языка. Исследование ставит перед собой задачу дать четкое определение ChatGPT, раскрыть принципы его работы и проследить этапы его развития. Проблема заключается в доступном изложении сложной технологии для широкого круга читателей. Методология исследования опирается на анализ научных публикаций, посвященных глубокому обучению и обработке естественного языка, а также на изучение истории развития семейства моделей GPT. В результате исследования представлено подробное описание архитектуры ChatGPT, понятное объяснение механизмов генерации текста, и исторический обзор, прослеживающий путь от первых версий GPT к современному ChatGPT. Статья позволит получить ясные и полные знания о данной технологии и ее значении в современном мире.
    Keywords:
    Go