DOI: 
http://dx.doi.org/10.15293/1813-4718.2406.01
УДК: 
372.8
Каракозов Сергей Дмитриевич
Доктор педагогических наук, профессор, директор Института математики и информатики, Московский педагогический государственный университет, sd.karakozov@mpgu.su, Москва
Рыжова Наталья Ивановна
Доктор педагогических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Лаборатории исследования современных направлений развития образования, Государственный университет просвещения, sd.karakozov@mpgu.su, Москва
Самылкина Надежда Николаевна
Доктор педагогических наук, доцент, профессор кафедры теории и методики обучения информатике Института математики и информатики, Московский педагогический государственный университет, nsamylkina@yandex.ru, Москва
Самохвалова Евгения Александровна
старший преподаватель кафедры прикладной информатики в образовании Института математики и информатики, Московский педагогический государственный университет, ea.samokhvalo-va@mpgu.su, Москва

Вариативное обучение основам искусственного интеллекта и анализа данных в общеобразовательном курсе информатики: интегративный подход и основные компоненты методики

Аннотация: 
В работе, выполненной в контексте актуализации проблематики искусственного интеллекта (ИИ) для школьников, предложено описание сущности и основных компонентов модели вариативного обучения основам ИИ и анализа данных в общеобразовательном курсе информатики, базирующихся на идеях интегративного методологического подхода. Цель статьи заключается в предоставлении широкой научно-педагогической общественности результатов прикладного исследования, проведенного в Институте математики и информатики МПГУ, направленного на разработку научно-методического обеспечения обучения основам ИИ в школьном курсе информатики, реализуемого на разных уровнях образования (основного общего образования – ООО или среднего общего образования – СОО) и уровнях изучения информатики (базовом или углубленном). В статье представлено обобщение современного опыта по проблематике обучения школьников вопросам ИИ и анализа данных, в статье авторами описано использование интегративного подхода в качестве основного методологического подхода для педагогического проектирования учебного курса для школьников. Предложена структура и содержание компонентов модели методики вариативного обучения ИИ и анализа данных, учитывающая возможности проектной и внеурочной деятельности обучающихся и требования ФГОС ООО и ФГОС СОО. В заключении делается вывод о том, что разработанная в соответствии с требованиями действующих ФГОС ОО методика, представляющая собой в некотором смысле «идеальную» модель обучения школьников основам ИИ и анализа данных, позволяет образовательным организациям строить интерпретации разработанной модели, в частности, проектировать различные траектории обучения в соответствии с персональными запросами школьников и имеющимися техническими и методическими возможностями как образовательной организации, так и возможностями обучающихся. Кроме этого, подчеркивается, что разработанная модель методики вариативного обучения основам ИИ и анализа данных на основе интегративного подхода, доведенная до практической реализации в учебно-методических материалах для обучающихся на уровне ООО и СОО, может использоваться действующими учителями информатики в урочной, внеурочной и проектно-исследовательской деятельности школьников, а также в олимпиадной подготовке старшеклассников в области ИИ и анализа данных.
Ключевые слова: 
искусственный интеллект; анализ данных; вариативное обучение; интегративный подход; ФГОС общего образования; внеурочная деятельность; проектная деятельность
Для доступа к полному тексту необходимо зарегистрироваться
Библиографический список: 

1. Корнев М. С. История понятия «большие данные» (Big Data): словари, научная и деловая периодика // Вестник РГГУ. Сер. «История. Филология. Культурология. Востоковедение». – 2018. – № 1 (34). – С. 81–85.
2. Менщиков А. А., Перфильев В. Э., Федосенко М. Ю., Фабзиев И. Р. Основные проблемы использования больших данных в современных информационных системах // Столыпинский вестник. – 2022. – № 1. – С. 316–329.
3. Егоров В. Б. Некоторые вопросы программного определения центров обработки данных // Системы и средства информатики. – 2020. – № 2. – С. 103–112.
4. Пиотровская К. Р., Тербушева Е. А. Интеллектуальный анализ данных и развитие научно-исследовательских компетенций бакалавров [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. – 2017. – № 1. – URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=26084 (дата обращения: 08.09.2024).
5. Каракозов С. Д., Самохвалова Е. А. Концепция информационно-методической поддержки использования информационных систем на основе искусственного интеллекта в подготовке студентов // Преподаватель XXI век. – 2024. – № 1 (1). – С. 19–36.
6. Рыжова Н. И., Трубина И. И., Королева Н. Ю., Филимонова Е. В. Современные школьники выбирают искусственный интеллект как направление для будущих профессий // Информатика в школе. – 2023. – № 5 (184). – С. 5–13.
7. Левченко И. В., Садыкова А. Р., Меренкова П. А. Модель вариативного обучения учащихся основной школы в области искусственного интеллекта // Информатика и образование. – 2024. – № 39 (2). – С. 16–24.
8. Лялин А. В. Задачи по теме «Искусственный интеллект» в школьной информатике // Современное образование. – 2022. – № 4. – С. 43–49.
9. Босова Л. Л. О новых подходах к изучению школьной информатики в условиях цифровой трансформации общества // Информатика в школе. – 2022. – № 4 (177). – С. 5–14.
10. Sang J. L., Kyungbin K. A systematic review of AI education in K-12 classrooms from 2018 to 2023. Topics, strategies, and learning outcomes [Электронный ресурс] // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2024. – № 6. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X24000122 (дата обращения: 08.09.2024).
11. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2023. Foundations of Data Science for Students in Grades K-12: Proceedings of a Workshop. – Washington, DC: The National Academies Press, 2023. – 152 с.
12. Ткач Т. В. Машинное обучение и обработка больших данных в условиях современной школы // Информатика в школе. – 2020. – № 7 (160). – С. 25–29.
13. 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.
14. Самылкина Н. Н., Салахова А. А. Обучение основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования: монография. – М.: Изд-во МПГУ, 2022. – 242 с.
15. Самылкина Н. Н. Организация углубленного обучения информатике на основе интегративного подхода: монография. – М.: Изд-во МПГУ, 2020. – 346 с.
16. Каракозов С. Д., Рыжова Н. И. Теория развития и практика реализации содержания обучения в области информационно-образовательных систем: монография. – М.: Изд-во МПГУ, 2017. – 392 с.