Обучение основным принципам работы нейросетей с использованием онлайн-сервисов
https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-6-72-77
Аннотация
Интерес к нейронным сетям сегодня огромен. Нейросетями для решения своих задач пользуются и школьники, и студенты, и учителя. В соответствии с федеральным проектом «Искусственный интеллект» многие вузы включают в свои образовательные программы дисциплины по искусственному интеллекту и нейронным сетям, организуют курсы повышения квалификации для учителей по данной тематике. В статье рассматриваются основные подходы к обучению студентов педагогических специальностей нейросетям. Предлагается подход, основанный на изучении принципов работы нейросетей с помощью онлайн-сервисов для обучения моделей искусственного интеллекта. Приводится сравнение сервисов по функционалу и удобству использования. Описывается опыт изучения студентами направления подготовки 44.03.05 «Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки)» процесса обучения нейронных сетей с помощью онлайн-сервиса Teachable Machine.
Изложенный в статье подход к изучению нейросетей может быть интересен учителям для организации учебной и внеурочной деятельности по знакомству школьников с работой нейросетей и организации проектной деятельности обучающихся с использованием нейросетей.
Об авторе
О. В. СмышляеваРоссия
Смышляева Ольга Валентиновна, ст. преподаватель кафедры информатики и информационных технологий в образовании, факультет информационных технологий
адрес: 603005, г. Нижний Новгород, ул. Ульянова, д. 1
Список литературы
1. Глотова М. Ю., Самохвалова Е. А., Мухлынина О. А. Развитие навыков в области нейросетевых технологий для будущих педагогов: возможности и преимущества // Наука и школа. 2023. № 5. С. 162–172. EDN: NHOTUQ. DOI: 10.31862/1819463X-2023-5-162-172.
2. Макотрова Г. В. Дидактическая подготовка будущего учителя: чем поможет искусственный интеллект // Великие учителя и наставники: наследие через века. Педагогические чтения памяти И. Я. Лернера. Материалы XI Всероссийской научно-практической конференции и Всероссийского конкурса научно-исследовательских работ студентов и аспирантов. Посвящается Году педагога и наставника в Российской Федерации (Владимир, 07 декабря 2023 года). Владимир: Владимирский государственный университет им. А. Г. и Н. Г. Столетовых, 2023. С. 379–387. EDN: JHDKLX.
3. Митрофанова Т. В., Деревянных Е. А., Сорокин С. С. Инструменты искусственного интеллекта для автоматизации задач преподавателя // Вестник Набережночелнинского государственного педагогического университета. 2023. № S2-1 (45). С. 57–60. EDN: ASYBZC.
4. Паравина А. С. Использование нейросети в работе учителя информатики // Информатика в школе. 2023. № 4 (183). С. 34–42. EDN: PANELY. DOI: 10.32517/2221-1993-2023-22-434-42.
5. Паспорт федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» (приложение № 3 к протоколу президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 27 августа 2020 г. № 17). https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_398627/9e733b9ece0472e8f17a73cd753a75784f9e1fab
6. Пустыльник Ю. Ю. Влияние искусственного интеллекта на содержание подготовки будущего учителя к воспитательной деятельности // Сибирский педагогический журнал. 2023. № 5. С. 76–84. EDN: KXQGTE. DOI: 10.15293/1813-4718.2305.08.
7. Розов К. В. Построение искусственных нейронных сетей на языке Python в профессиональной подготовке будущего учителя информатики // Образование и культура как фактор развития региона. Сборник материалов XXVIII Всероссийской научно-практической конференции (Тобольск, 10 декабря 2019 года). Тобольск: Межрегиональный центр инновационных технологий в образовании, 2020. С. 72–75. EDN: YSZZOC.
8. Розов К. В. Формирование профессиональной готовности будущих учителей информатики к применению технологий искусственного интеллекта // Информатика и образование. 2022. Т. 37. № 2. С. 50–63. EDN: OIIOTF. DOI: 10.32517/02340453-2022-37-2-50-63.
9. Стручкова К. Д. Информационные достижения: нейросети преобразуют обучение // Молодежные исследования сегодня. Сборник статей VII Международной научно-практической конференции (Петрозаводск, 09 января 2024 года). Петрозаводск: Международный центр научного партнерства «Новая Наука» (ИП Ивановская И. И.), 2024. С. 167–170. EDN: BWLUCW.
10. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201910110003
11. Шрайнер Б. А., Розов К. В. Специфика дистанционного обучения студентов педагогических специальностей предмету «Технологии искусственного интеллекта» // Вестник педагогических инноваций. 2022. № 4 (68). С. 122–132. EDN: IOLOVP. DOI: 10.15293/1812-9463.2204.11.
Рецензия
Для цитирования:
Смышляева О.В. Обучение основным принципам работы нейросетей с использованием онлайн-сервисов. Информатика в школе. 2024;23(6):72-77. https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-6-72-77
For citation:
Smyshliaeva O.V. Teaching the basic principles of neural networks using online services. Informatics in school. 2024;23(6):72-77. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-6-72-77