Латышева Любовь Павловна, канд. пед. наук, доцент, доцент кафедры высшей математики и методики обучения математике, математический факультет
614990, г. Пермь, ул. Сибирская, д. 24
Perm
Олехов Алексей Андреевич, старший преподаватель кафедры высшей математики и методики обучения математике, математический факультет
614990, г. Пермь, ул. Сибирская, д. 24
Perm
Скорнякова Анна Юрьевна, канд. пед. наук, доцент, декан математического факультета, доцент кафедры высшей математики и методики обучения математике
614990, г. Пермь, ул. Сибирская, д. 24
Perm
Черемных Елена Леонидовна, канд. пед. наук, доцент, и. о. зав. кафедрой высшей математики и методики обучения математике, математический факультет
614990, г. Пермь, ул. Сибирская, д. 24
Perm
Мельникова Екатерина Викторовна, ассистент кафедры высшей математики и методики обучения математике, математический факультет
614990, г. Пермь, ул. Сибирская, д. 24
Perm
Лаптева Татьяна Дмитриевна, студентка 2-го курса магистратуры направления подготовки 44.04.01 «Педагогическое образование», профиль «Управление цифровой школой», математический факультет
614990, г. Пермь, ул. Сибирская, д. 24; e mail
Perm
Статья посвящена описанию методических подходов к обучению школьников основам искусственного интеллекта с опорой на технологии организации проектной и учебно-исследовательской деятельности для достижения метапредметных результатов образования, формирования системных представлений и опыта их применения в реальной жизни. Представлен опыт организации курсов в рамках дополнительного образования обучающихся X—XI классов средней школы по использованию нейронных сетей в решении практико-ориентированных задач. Приводится блочная структура содержания курсов, в основу которой положена поэтапная реализация идеи будущего проекта. Дается подробное описание содержания каждого блока с демонстрацией доступного пониманию школьников изложения сложного теоретического материала. В частности, указаны рекомендации по изучению последовательных и рекуррентных моделей искусственных нейронных сетей, полносвязных и сверточных слоев, детекторов объектов, а также алгоритма обучения нейронных сетей путем обратного распространения ошибки. Описаны инструменты получения данных для обучения искусственных нейронных сетей. Характеризуется алгоритм написания программы для обучения нейронной сети распознаванию рукописных цифр набора MNIST. Приведены примеры проектов использования нейронных сетей, выполненных обучающимися совместно с преподавателем в рамках изучения предлагаемых курсов.
Статья адресована педагогам дополнительного образования, учителям информатики, преподавателям и студентам вузов —всем, интересующимся применением искусственных нейронных сетей в решении практических задач и методикой обучения школьников проектной деятельности.
The article is devoted to the description of methodological approaches to teaching schoolchildren the basics of artificial intelligence based on the technology of organizing project and educational and research activities to achieve meta-subject results of education, the formation of systemic representations and the experience of their application in real life. The experience of organizing courses within the framework of additional education for students of 10–11th grades of secondary school on the use of neural networks in solving practice-oriented problems is presented. The block structure of the content of the courses is given, which is based on the phased implementation of the idea of the future project. A detailed description of the content of each block is given with a demonstration of a presentation of complex theoretical material that is accessible to the understanding of schoolchildren. In particular, recommendations are given for the study of sequential and recurrent models of artificial neural networks, fully connected and convolutional layers, object detectors, as well as an algorithm for training neural networks by backpropagation of errors. Data acquisition tools for training artificial neural networks are described. An algorithm for writing a program for training a neural network to recognize handwritten digits of the MNIST set is characterized. Examples of projects for the use of neural networks, carried out by students together with the teacher as part of the study of the proposed courses, are given.
The article is addressed to teachers of additional education, informatics teachers, teachers and students of universities — everyone who is interested in the use of artificial neural networks in solving practical problems and methods of teaching schoolchildren in project activity.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.