Teaching and learning resources for preparing schoolchildren for the Artificial Intelligence Olympiad
https://doi.org/10.32517/2221-1993-2025-24-5-7-18
Abstract
The relevance of preparing schoolchildren for programming competitions is determined by both the fact that competitive achievements in programming offer an alternative format for university admission and the fact that such training facilitates early professional self-determination. A large number of new Olympiad tracks have emerged in technology fields, with individual and team participation for school students. However, the teaching and learning materials for preparing for these new Olympiads are insufficient. The content of these new Olympiads is often poorly structured, lacking a conceptual framework that aligns with the Olympiad's specialization. This presents a challenge for teachers when organizing targeted preparation for Olympiads organized by the Russian Council of School Olympiads. Currently, the All-Russian Olympiad in Informatics has four profiles: programming, artificial intelligence, information security, and robotics.
The structure and composition of the teaching and methodological support for preparing for the AI Olympiad should correspond to its specialization and stages. An analysis of the tasks included in the various stages of the Olympiad from previous years allows us to identify key topics for developing new tasks or for selecting and adapting existing ones. This allows us to prepare several training courses of varying difficulty levels with standard practice tasks for each stage of the Olympiad.
The article provides examples of typical tasks for each stage of the AI Olympiad for schoolchildren, with detailed analysis and solutions.
This article will be useful for students specifically preparing for the Artificial Intelligence Olympiad, informatics teachers, and students of pedagogical universities.
About the Authors
N. N. SamylkinaRussian Federation
Nadezhda N. Samylkina, Doctor of Sciences (Education), Docent, Professor at the Department of Theory and Methods of Teaching Mathematics and Informatics, Institute of Mathematics and Informatics
I. A. Kalinin
Russian Federation
Ilya A. Kalinin, Candidate of Sciences (Education), Docent, Head of Informatization Administration, the Department of Digital Development, Moscow State Linguistic University, Moscow, Russia; Associate Professor at the Department of International Information Security, Institute of Information Sciences
References
1. Григорьев С. Г., Калинин И. А., Самылкина Н. Н. Система заданий для первой всероссийской олимпиады школьников по искусственному интеллекту // Информатика и образование. 2022. Т. 37. № 3. С. 12–20. EDN: FYGJPK. DOI: 10.32517/0234-0453-2022-37-3-12-20.
2. Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование: 4-е изд. М.: Вильямс, 2007. 1152 с.
3. Джоши П. Искусственный интеллект с примерами на Python. СПб.: Диалектика, 2019. 448 с.
4. Каракозов С. Д., Самылкина Н. Н., Салахова А. А., Самохвалова Е. А. Вариативное обучение основам искусственного интеллекта в общем образовании на основе интегративного подхода: монография. М.: МПГУ, 2024. 350 с.
5. Левченко И. В. Основные подходы к обучению эле ментам искусственного интеллекта в школьном курсе информатики // Информатика и образование. 2019. № 6 (305). С. 7– 15. EDN: UCIHSM. DOI: 10.32517/0234-0453-2019-34-6-7-15.
6. Примерная основная образовательная программа основного общего образования. Одобрена решением федерального учебно-методического объединения по общему образованию, протокол 6/22 от 15.09.2022 г. https://legalacts.ru/doc/primernaja-osnovnaja-obrazovatelnaja-programma-osnovnogo-obshchego-obrazovanija-odobrena-resheniem_2/
7. Примерная основная образовательная программа среднего общего образования. Одобрена решением федерального учебно-методического объединения по общему образованию, протокол 2/16-з от 28.0 6.2016 г. https://legalacts.ru/doc/primernaja-osnovnaja-obrazovatelnaja-programma-srednego-obshchego-obrazovanija-odobrena-resheniem/
8. Рыжова Н. И., Трубина И. И., Королева Н. Ю., Филимонова Е. В. Искусственный интеллект как актуальный тренд содержания обучения информатике в условиях цифровизации // Преподаватель XXI век. 2022. № 2-1. С. 11–22. EDN: ZGIENM. DOI: 10.31862/2073-9613-2022-2-11-22.
9. Самылкина Н. Н., Калинин И. А. Подготовка школьников к олимпиаде по искусственному интеллекту // Сибирский педагогический журнал. 2024. № 6. С. 31–39. EDN: CGSJTJ. DOI: 10.15293/1813-4718.2406.03.
10. Фридл Дж. Регулярные выражения. СПб.: Символ Плюс, 2008. 608 с.
11. Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. М.: Академия, 2008. 176 c.
12. Agrawal R., Srikant R. Fast algorithms for mining association rules in large databases // Proc. of the 20th Int. Conf. on Very Large Data Bases (VLDB). Santiago, Chile. 1994. P. 487–499. https://vldb.org/conf/1994/P487.PDF
13. Stoyanov S., Glushkova T., Papancheva R. Artificial Intel ligence. Problem solving through search. Bourgas, Logic Programming LLC Art Publishing House, 2019. 312 p.
14. Stoyanov S., Glushkova T., Papancheva R. Source in tellect. Knowledge representation through logic. Bourgas, Logic Programming LLC Art Publishing House, 2021. 248 p
Review
For citations:
Samylkina N.N., Kalinin I.A. Teaching and learning resources for preparing schoolchildren for the Artificial Intelligence Olympiad. Informatics in school. 2025;(5):7-18. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/2221-1993-2025-24-5-7-18
JATS XML
















