DOI: 
http://dx.doi.org/10.15293/1813-4718.2406.03
УДК: 
372.8
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
Калинин Илья Александрович
Кандидат педагогических наук, доцент, начальник управления информатизации Департамента цифрового развития, Московский государственный лингвистический университет, доцент кафедры международной информационной безопасности, Институт информационных наук, kalininIlya@mail.ru, Москва

Подготовка школьников к олимпиаде по искусственному интеллекту

Аннотация: 
В статье представлена небольшая часть результатов исследования, посвященного разработке научно-методического обеспечения вариативного обучения основам искусственного интеллекта в курсе информатики основного общего и среднего общего образования, касающаяся подготовки школьников к олимпиаде по искусственному интеллекту. Целью статьи является актуализация проблемы разработки или отбора необходимого задачного материала для целенаправленной подготовки к школьным олимпиадам по искусственному интеллекту. Разработанное в результате исследования содержание теоретических и практических модулей основ искусственного интеллекта включает олимпиадную подготовку по искусственному интеллекту для учащихся основной и старшей школы, изучающих информатику на углубленном уровне. Методологию исследования составляют: интегративный подход к разработке методики вариативного обучения основам искусственного интеллекта и реализация возможных образовательных траекторий в основных образовательных программах основного общего и среднего общего образования; опыт разработки концепции и контента первой Всероссийской олимпиады школьников 8–11 классов по искусственному интеллекту; экспертная деятельность в Российском союзе олимпиад школьников и результаты опросов педагогов. Использовались общетеоретические и эмпирические методы исследования. В заключении сделан вывод о возможном решении проблемы разработки тренировочных заданий для целенаправленной подготовки школьников к олимпиаде по искусственному интеллекту и реализации курса по выбору участников образовательных отношений с использованием типовых заданий трех этапов олимпиады по искусственному интеллекту.
Ключевые слова: 
искусственный интеллект; олимпиада по ИИ; вариативное обучение ИИ; информатика; программирование на Python; курс по выбору; углубленный уровень; траектории обучения; тренировочные задания; этапы олимпиады
Для доступа к полному тексту необходимо зарегистрироваться
Библиографический список: 

1. Григорьев С. Г., Калинин И. А., Самылкина Н. Н. Система заданий для первой всероссийской олимпиады школьников по искусственному интеллекту // Информатика и образование. – 2022. – № 37 (3). – С. 12–20. DOI: 10.32517/0234-0453-2022-37-3-12-20
2. Рыжова Н. И., Трубина И. И., Короле-ва Н. Ю., Филимонова Е. В. Искусственный интеллект как актуальный тренд содержания обучения информатике в условиях цифровизации // Преподаватель XXI век. – 2022. – № 2–1. – C. 11–22. EDN: ZGIENM. DOI: 10.31862/2073-9613-2022-2-11-22.
3. Yang D., Shi B., Samylkin A. Graphical Neural Networks for the Global Economy with Microsoft DeepGraph // WSDM 22: Proceedings of the Fifteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining. – NY, Association for Computing Machinery. – 2022. – 1655. DOI: https://doi.org/10.1145/3488560.3510020
4. Machalica M., Samylkin A., Port M., Chandra S. Predictive Test Selection. 2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP). – 2019. – P. 91–100. DOI:
https://doi.org/10.1109/ICSE-SEIP.2019.00018
5. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2007. – 1408 с.
6. Брусард М. Искусственный интеллект: пределы возможного. – М.: Альпина нон-фикшн, 2020. – 362 с.
7. Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. – 4-е изд. – М.: Вильямс; 2007. – 1152 с.
8. Калинин И. А., Самылкина Н. Н. Информатика. Углубленный уровень. 11 класс. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 216 с.
9. Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. – М.: Академия, 2008. – 176 c.
10. Ясницкий Л. Н. Искусственный интеллект. Элективный курс: учеб. пособие. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний; 2012. – 197 с.
11. Самылкина Н. Н., Салахова А. А. Обучение основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования: монография. – М.: МПГУ, 2022. – 228 с. DOI:
https://doi.org/10.31862/9785426310643
12. Stoyanov S., Glushkova T., Papancheva R. Source intellect. Knowledge representation through logic. – Bourgas, Logic Programming LLC Art Publishing House, 2021. – 248 p.
13. Джоши П. Искусственный интеллект с примерами на Python. – СПб.: Диалектика, 2019. – 448 с.
14. Левченко И. В. Основные подходы к обучению элементам искусственного интеллекта в школьном курсе информатики // Информатика и образование. – 2019. – № 34 (6). – С. 7–15. DOI: https://doi.org/10.32517/0234-0453-2019-34-6-7-15
15. Богданова А. Н. Элективный курс «Основы искусственного интеллекта» для учащихся старших классов // Информатика в школе. – 2021. – № 20 (7). – P. 27–33. DOI: https:// doi.org/10.32517/2221-1993-2021-20-7-27-33
16. Stoyanov S., Glushkova T., Papancheva R. Artificial Intelligence. Problem solving through search. – Bourgas, Logic Programming LLC Art Publishing House, 2019. – 312 p.
17. 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. Available at: https://vldb.org/conf/ 1994/P487.PDF
18. Пиковер К. Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей. – М.: Синдбад, 2021. – 250 с.
19. Фридл Дж. Регулярные выражения. – СПб.: СимволПлюс, 2008. – 608 с.
20. Вариативное обучение основам искусственного интеллекта в общем образовании на основе интегративного подхода: монография / С. Д. Каракозов, Н. Н. Самылкина, А. А. Салахова, Е. А. Самохвалова. – М.: МПГУ, 2024. – 360 с.