Диссертация. Основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования Научная
 Скачать 4.76 Mb.
|
|
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московский педагогический государственный университет На правах рукописи Салахова Алёна Антоновна Методика обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования Научная специальность Теория и методика обучения и воспитания информатика, уровень общего образования) ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата педагогических наук Научный руководитель – доктор педагогических наук, доцент, Самылкина Надежда Николаевна Москва, 2021 2 Оглавление ВВЕДЕНИЕ - 15 ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ - Глава 1. Теоретические основы развития искусственного интеллекта, анализа данных и интеллектуальных алгоритмов в науке и образовании - 81 1.1. История развития искусственного интеллекта как науки - 37 1.2. Искусственный интеллект в образовании (AIEd)……………….….38 - 63 1.3. Искусственный интеллект в содержании курса информатики и его нормативное обеспечение - 80 Выводы к главе 1………………………………………………………………81 Глава 2. Обучение основам искусственного интеллекта и анализа данных в углубленном курсе информатики на уровне среднего общего образования - 214 2.1. Формирование цифровых компетенций при изучении основ искусственного интеллекта и анализа данных - 92 2.2. Разработка деятельностной модели обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования - 152 2.3. Методические аспекты обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования - 214 2.3.1. Интеграция тем искусственного интеллекта, моделирования и программирования - 158 2.3.2. Практикум по теме Основы искусственного интеллекта и его использование в учебном процессе - 214 Выводы к главе 2……………………………………………………………..215 Глава 3. Педагогический эксперимент и анализ его результатов - 232 3.1. Предварительный блок эксперимента - 222 3.2. Описание этапов эксперимента и реализация методики обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных в углубленном курсе информатики - 224 3 3.3. Педагогический эксперимент по проверке результативности методики обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных - 232 Выводы к главе 3……………………………………………………...............233 ЗАКЛЮЧЕНИЕ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ - 250 4 Введение Актуальность проблемы и исследования Искусственный интеллект (ИИ, Artificial Intelligence) сегодня применяется повсеместно, в том числе в образовании. Поданным количество научных публикаций по теме искусственного интеллекта и анализа данных с 2016 погоды возросло в 2,6 раза в сравнении с периодом 2011-2015 гг. Искусственный интеллект и анализ больших данных рассматриваются как перспективные сквозные цифровые технологии в федеральном проекте Цифровые технологии, являющимся не только одним из важнейших проектов цифровизации страны, но и важным государственным ориентиром. Среди семи дорожных карт развития сквозных цифровых технологий, утверждённых президиумом Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности, две связаны напрямую с этой областью «Нейротехнологии и искусственный интеллект, Компоненты робототехники и сенсорика», остальные документы включают элементы искусственного интеллекта. После принятия Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы произошел резкий скачок в развитии технологий, связанных с искусственным интеллектом и наукой о данных. Интеллектуальные алгоритмы активно используются в качестве помощников для решения задач самых разных профессий, это повлияло на увеличение спроса на подготовку в области анализа данных специалистов 1 База данных Web of Science Core Collection: электронный ресурс. https://clarivate.com/ru/solutions/web- Дата обращения 10.08.2020). – Текст электронный. 2 https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/878/ 3 Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы утверждена Указом Президента Российской Федерации от 09.05.2017 г. № 203] Электронный ресурс / Правительство РФ. – Москва, 2013. – URL: http://government.ru/docs/8024/ (Дата обращения 10.08.2019). – Текст электронный. 5 различных направлений и потребность в ИТ-специалистах, профильно занимающихся искусственным интеллектом. Все это свидетельствует о высоком потенциале науки и технологии искусственного интеллекта для решения задач современного образования в части комплексного формирования цифровых компетенций для жизни и профессии. Сегодня уже выпускники школ должны понимать, что такое искусственный интеллект, интеллектуальные алгоритмы и анализ больших данных для будущей успешной профессиональной деятельности в любой сфере в контексте развития цифровой экономики. Наука о данных как технология и научная дисциплина соответствует основным направлениям Национальной программы Цифровая экономика Российской Федерации [92]. Интерес государства к технологиям искусственного интеллекта также свидетельствует о необходимости подготовки кадров для цифровой экономики, обладающих цифровыми компетенциями в области искусственного интеллекта и анализа данных. Эта задача влияет на формирование требований ко всем уровням системы образования. В том числе возрастает запрос на предпрофессиональное обучение старшеклассников как будущих представителей инженерных и цифровых специальностей, формирование у них цифровых компетенций в области искусственного интеллекта. Обновление предметных требований примерной основной образовательной программы среднего общего образования (ПООП СОО) по информатике происходит с учетом образовательных возможностей изучения искусственного интеллекта [91]. Всё перечисленное определяет необходимость внесения изменений и дополнений в компоненты методической системы обучения школьной информатике, где пока недостаточно уделено внимания современным достижениями возможностям в области искусственного интеллекта. Совершенствованию методической системы обучения информатике на разных уровнях системы образования посвящены исследования 6 А. А. Кузнецова, Л. Л. Босовой, С. А. Бешенкова, С. Д. Каракозова, НИ. Рыжовой, А. Л. Семенова, Н. Н. Самылкиной, Н. В. Софроновой, Т. Н. Суворовой, И. Г. Семакина, Е. К. Хеннера и др. Проблемам искусственного интеллекта и анализа данных в образовании посвящены работы Л.Н. Ясницкого, Ю. А. Загорулько, Г. Б. Загорулько, И. Е. Проскурина, И. А. Калинина, МА. Разумаевой, Н. Н. Самылкиной, КВ. Розова, МС. Розовой, О.А. Фиофановой, ИВ. Левченко, А. Ю. Уварова и др. Вопросами искусственного интеллекта как научного направления в разное время занимались такие ученые как А. Тьюринг, А. А. Марков, М. Минский, Дж. Маккарти, ДА. Поспелов, К. Шеннон, В. Питтс, УС. Мак-Каллок, С. Рассел, Ш. Акобир, Л. Н. Ясницкий и др. Несмотря на имеющиеся исследования о возможностях искусственного интеллекта и его алгоритмов, а также широкое применение анализа данных в различных профессиональных областях, можно констатировать, что пока нет четко обоснованных методических подходов к изучению основ искусственного интеллекта и анализа данных в школьном курсе информатики. Присутствует большой разброс мнений по содержательному наполнению темы, по выбору средств реализации искусственного интеллекта, что свидетельствует о наличии противоречий на социально-педагогическом уровне - между необходимостью целенаправленной предпрофессиональной подготовки старшеклассников в области искусственного интеллекта и анализа данных как перспективных сквозных технологий будущей профессиональной деятельности и отсутствием научно обоснованных подходов к отбору содержания для реализации такой подготовки на научно-педагогическом уровне - ориентацией требований федерального государственного образовательного стандарта общего образования на развитие цифровых компетенций и недостаточным 7 вниманием к проблемам формирования и развития цифровых компетенций в области искусственного интеллекта и анализа данных при обучении информатике на уровне среднего общего образования на учебно-методическом уровне – между потребностью в интеграции основ искусственного интеллекта и анализа данных, компьютерного моделирования и программирования в углубленном курсе информатики на уровне среднего общего образования и отсутствием соответствующих учебно-методических разработок, реализующих такую интеграцию. Необходимость устранения противоречий обусловила актуальность темы Методика обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования, проблема которого заключается в поиске ответа на вопрос Какой должна быть методика обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования для решения задач современного образования в части комплексного формирования цифровых компетенций в области искусственного интеллекта в условиях построения цифровой экономики Российской Федерации Объект исследования – процесс обучения информатике на уровне среднего общего образования. Предмет исследования – изучение основ искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования. Цель исследования заключается в теоретическом обосновании и разработке методики обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования. 8 В качестве гипотезы исследования выдвинуто предположение о том, что методика обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования будет способствовать комплексному формированию цифровых компетенций в области ИИ, если выделить цифровые компетенции и обосновать необходимость их формирования в процессе изучения вопросов искусственного интеллекта и анализа данных старшеклассниками разработать содержание изучаемых основ искусственного интеллекта и анализа данных в интеграции стемами компьютерного моделирования и программирования для включения их в школьный курс информатики на уровне среднего общего образования в качестве технологий обучения использовать кейсы, игровые модули и проекты науки о данных. В соответствии с целью, предметом и гипотезой были поставлены следующие задачи исследования 1. На основе анализа развития искусственного интеллекта как науки выделить основные направления использования технологий искусственного интеллекта в образовании для изучения в школьной информатике. 2. Обосновать и сформулировать цифровые компетенции в виде планируемых результатов обучения, формируемых при изучении основ искусственного интеллекта и анализа данных на уровне среднего общего образования в качестве целевого компонента методики обучения информатике. 3. На основании выделенных направлений использования технологий ИИ и цифровых компетенций в области ИИ разработать деятельностную модель методики обучения основам ИИ и анализа данных 9 4. Раскрыть возможности интеграции основ искусственного интеллекта, компьютерного моделирования и программирования в курсе информатики на уровне среднего общего образования. 5. Предложить в качестве технологий обучения использовать кейсы, игровые модули и проекты науки о данных. 6. Экспериментально проверить результаты обучения искусственному интеллекту и анализу данных в интеграции стемами компьютерного моделирования и программирования в углубленном курсе информатики на уровне среднего общего образования. Теоретико-методологическую основу исследования составили концептуальные положения нормативных и правовых документов в сфере образования, включая образовательные стандарты Российской Федерации и других стран, и работы, посвященные теории обучения и воспитания СТ. Шацкий, А.А. Вербицкий, Г.К. Селевко, Л.Л. Босова, Т.И. Шамова, Т.М. Давыденко, Н.В. Матяш, АИ. Пискунов, МВ. Богуславский, В.В. Сериков, АН. Поздняков, Скаткин МН, Цетлин В.С., Краевский В.В. и др теории учебной деятельности Л.С. Выготский, АН. Леонтьев, ДБ. Эльконин, В.В. Давыдов, АР. Лурия, С.Л. Рубинштейн, Б.Г. Ананьев, П.Я. Гальперин, Н.Н. Нечаев, Г.П. Щедровицкий; теоретическим основам развития искусственного интеллекта А. Тьюринг, А.А. Марков, М. Мински, Дж. Маккарти, ДА. Поспелов, К. Шеннон, В. Питтс, УС. Мак-Каллок, С. Рассел, Дж. Грас, Н. Гифт, Ш. Акобир, Л.Н. Ясницкий, В.А. Макушин, КВ. Воронцов, У. Микелуччи; Е.А.Храмов, Л. Н. Ясницкий, Ю. А Загорулько, Г. Б. Загорулько, И. Е. Проскурин, МА. Разумаева, Н.Н. Самылкина, КВ. Розова, МС. Розовой, О.А. Фиофановой, ИВ. Левченко и др. ; 10 методической системе обучения информатике на разных уровнях образования А.А. Кузнецов, С.А. Бешенков, Л.Л. Босова, А.Г. Гейн, С.Д. Каракозов, НИ. Рыжова, А.Л. Семенов, Т.Н.Суворова, Н.Н. Самылкина, И.Г. Семакин, Е.К. Хеннер, Н.В. Макарова, Н.В. Софронова, Е.А. Данильчук, А.Ю. Федосов, МИ. Шутикова и др. Методы исследования подбирались в соответствии с задачами. На теоретическом уровне использованы теоретический анализ и обобщение учебно-дидактической, научно-технической, психолого- педагогической, научно-методической литературы по проблематике исследования изучение ФГОС СОО, учебных программ, учебников, практикумов, материалов образовательных курсов и методических пособий по информатике систематизация и обобщение. На эмпирическом уровне использованы наблюдение анкетирование тестирование интервьюирование учителей и обучающихся проведение уроков информатики в старших классах общеобразовательной школы педагогический эксперимент. Научная новизна исследования 1. Теоретически обоснованы и разработаны цифровые компетенции в области искусственного интеллекта в виде планируемых предметных результатов обучения, формируемые при изучении основ искусственного интеллекта и анализа данных на уровне среднего общего образования в качестве целевого компонента предлагаемой методики обучения информатике. На основании выделенных направлений использования технологий искусственного интеллекта, цифровых компетенций в области искусственного интеллекта разработана деятельностная модель методики обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных в интеграции с вопросами компьютерного моделирования и 11 программирования в курсе информатики на уровне среднего общего образования. Теоретическая значимость выполненного исследования заключается в следующем 1. На основе анализа развития искусственного интеллекта как науки выделены основные направления использования технологий искусственного интеллекта в образовании для позиционирования и изучения в школьной информатике, что дополняет раздел частной теории и методики обучения информатике. 2. Обоснованы возможности интеграции вопросов искусственного интеллекта, компьютерного моделирования и программирования в курсе информатики на уровне среднего общего образования. Практическая значимостьисследования заключается в том, что разработанная модель обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных реализована в учебно-методических материалах (кейсах, игровых модулях, практикумах) для обучающихся на уровне среднего общего образования, которые могут использоваться практикующими учителями информатики в урочной и проектно-исследовательской деятельности, а также для олимпиадной подготовки старшеклассников в области искусственного интеллекта и больших данных. Достоверность и обоснованность результатов исследования обеспечены опорой на достижения в области психологических и педагогических наук, теории и методики обучения математике и информатике соответствием между задачами исследования и избранной методологической базой целостным рассмотрением предмета исследования на теоретическом и эмпирическом уровнях апробацией материалов исследования в реальном образовательном процессе и данными результатов педагогического эксперимента. Исследование проводилось в три этапа 12 На первом этапе (2017–2018 гг.) был осуществлён теоретический анализ научно-методических исследований, нормативно-правового обеспечения и научной литературы по теме исследования, степени её разработанности. Определено место темы и теоретические аспекты методики обучения искусственному интеллекту и анализу данных в курсе информатики на углублённом уровне. Уточнены понятия искусственный интеллект, наука о данных, глубинный анализ данных и интеллектуальные алгоритмы в контексте образования. Определены элементы содержания темы Основы искусственного интеллекта и анализа данных для старшеклассников, обосновано применение современных средств разработки интеллектуальных алгоритмов сформированы первичные теоретические и практические материалы в формате кейсов и темы индивидуальных исследовательских проектов для старшеклассников. На втором этапе (2018–2019 гг.) уточнены основные теоретические положения деятельностной модели обучения искусственному интеллекту и анализу данных в курсе информатики углублённого уровня для 11 класса выполнена доработка теоретических материалов и практических заданий в виде кейсов и игровых модулей для использования на уроках составлены методические рекомендации по применению данных материалов проведено моделирование применения материалов в урочной деятельности обучающихся, начат педагогический эксперимент. На третьем этапе (2019–2021 гг.) проведен педагогический эксперимент для определения результативности предлагаемой методики обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных на уроках информатики углублённого уровняв профильных классах на базе МБОУ Лицей г. Реутов; проведён опрос 102 учителей из 6 регионов подготовлены материалы учебно-методического пособия по теме исследования создан и наполнен профильный авторский Интернет-ресурс для педагогов проведены обработка, систематизация и анализ результатов 13 исследования, сформулированы и уточнены выводы, полученные входе исследования, результаты исследования оформлены в виде диссертационной работы. Положения, выносимые на защиту 1. Цифровые компетенции, формируемые в процессе изучения основ искусственного интеллекта и анализа данных старшеклассниками, позволяют отобрать и адаптироватьсодержание изучаемого материала в курсе информатики на уровне среднего общего образования. 2. Деятельностная модель методики обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных включает целевую, содержательную и процессуальную компоненты. Целевой компонент представлен цифровыми компетенциями в виде планируемых результатов освоения основ ИИ и анализа данных и позволяет определить углубленный уровень образования для их освоения. Содержательный компонент представлен интеграцией тем основ искусственного интеллекта, компьютерного моделирования и программирования в курсе информатики на уровне среднего общего образования. Процессуальный компонент представлен реализацией интегративного содержания средствами современных технологий обучения (проекты, кейсы, игровые модули, включающие необходимые способы контроля формирующее оценивание и итоговый контроль. 3. Методика обучения основам искусственного интеллекта и анализа данных опирается на интеграцию тем основ искусственного интеллекта, компьютерного моделирования и программирования в курсе информатики на уровне среднего общего образования. Апробация и внедрение результатов исследования Результаты исследования были использованы при подготовке учебного пособия Калинин, И.А., Самылкина, Н.Н., Салахова, А.А. Практикум по 14 искусственному интеллекту для учащихся 10–11 классов / И. А. Калинин и др. — М Просвещение , 2022. (готовится к изданию) Материалы, посвящённые связи искусственного интеллекта и робототехники, работы с наборами больших данных реального времени нашли отражение в подготовленных учебно-методических пособиях, использующихся в школах и организациях дополнительного образования г. Москвы, Московской области, г. Саратова, Республики Татарстан, Новосибирской области Arduino®. Полный учебный курс. От игры к инженерному проекту / Салахова А.А., Феоктистова О. А, Александрова НА, Храмова МВ. - М Лаборатория знаний, 2020 – 175 с Информатика. 8-11 классы. Практикум. В х частях. Ч. 1 / Самылкина Н.Н., Калинин И. А, Тарапата В.В., Салахова А.А. - М БИНОМ. Лаборатория знаний, 2020 – 144 с. Ряд практических и теоретических материалов размещен в свободном доступе для учителей на авторском сайте (https://techlyc.ru) и странице сопровождения УМК И.А. Калинина и Н.Н. Самылкиной в методической мастерской (https://lbz.ru/metodist/authors/informatika/8/). Результаты исследования нашли отражение в 3 статьях в журналах, включенных в Перечень ведущих рецензируемых изданий ВАК, 1 монографии, 14 публикациях, включённых в РИНЦ и 15 учебных пособиях для обучающихся основного общего и среднего общего образования. Результаты исследования докладывались на научно-практических конференциях, форумах и симпозиумах Информационные технологии в образовательном процессе вуза и школы (Воронеж, 30 марта 2022 г) Преподавание информационных технологий в Российской Федерации – 2020» (г. Москва – 14-15 мая, 2020 г, Информатизация образования — 2020» (г. Орёл – 29 -31 октября 2020 г, Робототехника и искусственный интеллект теория и практика – 2020» (г. Москва – 17 июля 2020 г, «ИТО- 15 САРАТОВ – 2020» (г. Саратов – 30-31 октября 2020 года, международном семинаре Математика — основа компетенций цифровой эры (г. Москва, 2020 год, «ИТО-САРАТОВ – 2019» (г. Саратов – 31 октября – 1 ноября 2019 года, Информационные и педагогические технологии в современном образовательном учреждении (г. Череповец — 5 апреля 2019 года, Преподавание информационных технологий в Российской Федерации (г. Новосибирск — 16-17 мая 2019 года, Актуальные проблемы методики обучения информатики математике в современной школе (г. Москва — 22-26 апреля 2019 года, Образование. Технологии. Качество (г. Саратов — 29 марта 2019 года, «ИТО-САРАТОВ – 2018» (г. Саратов – 1-2 ноября 2018 года, в рамках выступлений в качестве спикера на площадках «VIII Всероссийского (XIII Московского) Фестиваля Науки NAUKA 0+» (г. Москва — 12-14 октября 2018 года, Московском международном форуме Город образования (г. Москва — 5-7 сентября 2019 года, форуме Наставник 2018» (г. Москва — 28 февраля 2018 года, на мастер-классах в рамках учебно-просветительских проектов Университетские субботы в МПГУ» и От учителя к учителю Университетская среда в МПГУ» Москва, 2018, 2019, 2020). Практическая часть исследования была представлена на конкурсе Неделя высоких технологий и технопредпринимательства» в 2020 году, XXVI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных Ломоносов (8-12 апреля 2019 года. Вовремя подготовки исследования автор принимал участие в качестве научного консультанта в проекте по обучению школьников шахматам с помощью искусственного интеллекта «Chesstery». Структура и объём диссертационного исследования Диссертация состоит из введения, трех глав основного текста, заключения, списка литературы (191 источник. Приложения отсутствуют. Основной текст — 217 с, список литературы — 15 с. 16 ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ Глава 1. Теоретические основы развития искусственного интеллекта, анализа данных и интеллектуальных алгоритмов в науке и образовании |