Teaching the basic principles of neural networks using online services
https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-6-72-77
Abstract
Interest in neural networks is huge today. Neural networks are used by schoolchildren, students, and teachers to solve their problems. In accordance with the federal project "Artificial Intelligence", many universities include disciplines on artificial intelligence and neural networks in their educational programs, organize advanced training courses for teachers on this theme. The article discusses the main approaches to teaching students of pedagogical specialties neural networks. An approach based on the study of the principles of neural networks using online services for training artificial intelligence models is proposed. A comparison of services by functionality and ease of use is given. The experience of students studying the training program 44.03.05 "Pedagogical education (with two training profiles)" in the process of teaching neural networks using the online service Teachable Machine is described.
The approach to the study of neural networks described in the article may be of interest to teachers for organizing educational and extracurricular activities to introduce schoolchildren to the work of neural networks and organizing project activities of students using neural networks.
About the Author
O. V. SmyshliaevaRussian Federation
Nizhny Novgorod
References
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.
Review
For citations:
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