Потенциал использования искусственного интеллекта с применением методов интеллектуального анализа данных в образовании

Конец XX и начало XXI века стали временем одного из самых масштабных технологических прорывов в истории человечества. Он характеризуется как широтой охвата, задействован очень большой спектр отраслей экономики – энергетика, транспорт, образование, медицина и генетика, космос, информационные технологии всех видов, так и глубиной воздействия на общество, в данный момент речь идет о фундаментальных социальных изменениях, которые либо уже начались, либо прогнозируются в скором времени. Присутствие цифровых технологий в экономике и управлении, в жизни стало настолько обыденным, что мы с трудом вспоминаем состояние «до» – без текстового процессора, интернета, навигаторов, компьютерной томографии, банковских карт, электронных баз данных. Следующий этап прогресса – развитие искусственного интеллекта – как высший этап развития технологий, сделает присутствие цифровых технологий повсеместным и еще более вкрадчивым: транспорт, медицина, образование, управление компаниями и государствами – все уже сейчас в значительной степени полагается на цифровые технологии. Активное развитие цифровизации связано с технологиями основанными на использовании искусственного интеллекта (Artificial Intelligence), внедрение систем электронного обучения в традиционный образовательный процесс приводит к появлению методов направленных на создание принципиально новой научно-технической продукции. В статье рассматриваются комплексы технологических решений, особенности и методы технологий использования искусственного интеллекта, процессы и сервисы по обработке данных, и поиску решений. Анализируются определяющие факторы технологий развития ИИ и те преимущества, которые дает его использование в образовательной среде.

1. Алексеева И.Ю., Никитина Е.А. Интеллект и технологии. М.: Проспект, 2017.
2. Александрова Е.В., Польшакова Н.В. Автоматизация производственных процессов. Теория и практика решения задач прикладной математики. М: Бибком 2021.
3. Вагин В.Н. Знания и убеждения в интеллектуальном анализе данных. М: Физматлит, 2019.
4. Волосова А. В. Технологии искусственного интеллекта в ULS-системах. Учебное пособие для вузов. М.: Лань, 2022.
5. Волобуева А.В., Ореховской Н.А. Философские проблемы развития искусственного интеллекта. М.: Прометей, 2019.
6. Голдстауб Т. Как договориться с роботом. М.: Дискурс 2022.
7. Ллойд С., Деннет Д., Рассел С., Вильчек Ф. Искусственный интеллект – надежды и опасения. М.: АСТ, 2020.
8. Рябов П.В. Экзистенциализм. Возраст зрелости. М.: Рипол Классик, 2022.
9. Давыдов Н.С. Проблемы прогнозирования: технологическая сингулярность // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации (сборник трудов Х Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 27-28 апреля 2017 г., МИРЭА) С. 230-234.
10. Илчева В.И. Роль интеллектуальных информационных систем в новой цифровой экономике // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации (сборник трудов Х Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 27-28 апреля 2017 г., МИРЭА) С. 92-94.
11. Набатчиков А.М., Бурлак Е.А. Экспериментальные исследования прогнозирования случайного выбора человеком // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации (сборник трудов Х Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 27-28 апреля 2017 г., МИРЭА). С. 42-47.
12. Adams R.V., Blair E. Impact of time management behaviors on undergraduate engineering students’ performance // SAGE Open. 2019. Vol. 1. № 11. DOI:10.1177/2158244018824506
13. Bangert A.W. The development and validation of the Student Evaluation of Online Teaching Effectiveness // Computers in the Schools. 2008. Vol. 25. № 1-2. P. 25-47. DOI:10.1080/07380560802157717.
14. Challen J. ID Buggy shows VW EV platform flexibility // Autonomous Vehicle Technology 15.04.2019 [Электронный ресурс].URL: https://www.autonomousvehicletech.com/.../1675-id-buggy (дата обращения: 16.03.2022).
15. Trego L. Eight million vehicles forecast to ship with SAE Level 3, 4 and 5 autonomous technology in 2025 // Autonomous Vehicle Technology 18.04.2018 [Электронный ресурс]. URL:https://www.autonomousvehicletech.com/.../839-eight (дата обращения: 16.03.2022).
16. Trego L. Cognitive develops 4D radar for self-driving cars // Autonomous Vehicle Technology-02.11.2018 [Электронный ресурс]. URL: https://www.autonomousvehicletech.com/.../1247-cognitive (дата обращения: 16.03.2022).