Новости

УДК 378, 004.8

Непрерывное управление жизненным циклом электронных образовательных ресурсов в условиях внедрения искусственного интеллекта

Аннотация

Актуальность исследования обусловлена возрастающей потребностью в персонализации образовательного процесса и необходимостью обеспечения тесных обратных связей между системой образования и рынком труда. Для достижения этих целей требуется массовая разработка и обновление электронных образовательных ресурсов (ЭОР). Применение моделей жизненного цикла (ЖЦ) программного обеспечения к ЭОР является критически важным для их постоянного совершенствования и адаптации. Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и нейросетей позволяет перейти к интеллектуальному управлению этапами ЖЦ ЭОР и созданию адаптивных персонализированных систем обучения (АПО). В статье рассматриваются ключевые проблемы ЖЦ ЭОР и анализируется трансформирующая роль ИИ в образовательном процессе, включая потенциал оптимизации и этические вызовы.

Ключевые слова: электронные образовательные ресурсы, жизненный цикл, интеллектуальное управление, персонализация образования, адаптивное обучение, Smart Learning Environment, контроль версий.

1. Проблематика жизненного цикла электронных образовательных ресурсов в контексте научно-технического прогресса

Электронный образовательный ресурс (ЭОР) – это ресурс, представленный в электронно-цифровой форме, включающий структуру, предметное содержание и метаданные о них. Жизненный цикл ЭОР – это процесс развития ресурса, начиная от замысла и заканчивая его снятием с эксплуатации.

Процесс подготовки специалистов в современном обществе невозможно представить без применения большого количества ЭОР, что делает управление их ЖЦ трудной и затратной задачей. Основная проблема заключается в необходимости массовой разработки, обновления и модернизации ЭОР в связи с ускоренным темпом научно-технического прогресса и изменениями условий на рынке труда.

Ключевые проблемы управления ЖЦ ЭОР:

1. Актуализация и соответствие стандартам: Остро стоит проблема несоответствия образовательных программ (ОП) и комплектов ЭОР актуальным требованиям работодателей и ФГОС. На этапе «Проверка» ЖЦ ЭОР необходимо удостовериться в актуальности ЭОР (соответствии образовательному стандарту). Если ЭОР не соответствует ОП, требуется переход к его эволюции.
2. Управление составными объектами: ЭОР состоит из множества объектов (рисунки, схемы, исходные тексты), которые также проходят свой ЖЦ. Это требует сложных действий интеграции и контроля версий исходных объектов. Существует требование хранения исходной (первоначальной) версии образовательного объекта.
3. Отсутствие системной автоматизации: До недавнего времени наблюдалось отсутствие программных средств для синтеза, модернизации и сопровождения контента ЭОР в информационно-образовательной среде.

В рамках решения этих задач разработана система поддержки ЖЦ ЭОР, обеспечивающая создание, хранение, использование и модернизацию ресурсов, и включающая репозиторий готовых ЭОР и их исходных объектов, а также средства контроля версий.

2. Изменение ситуации на рынке образования в связи с появлением ИИ

Развитие технологий ИИ открывает новые горизонты для трансформации образования, что обусловлено возрастающей потребностью в персонализации образовательного процесса.

ИИ и интеллектуальное управление ЖЦ ЭОР

Появление ИИ меняет требования к системам поддержки ЖЦ ЭОР, переводя их на качественно новый уровень. Интеллектуальные обучающие системы (ИОС) отличаются от обычных ЭОР тем, что они реализуются на базе искусственного интеллекта и обеспечивают управление на всех этапах решения учебной задачи.

Цель внедрения ИИ — создание комплексного научного подхода к интеллектуальному управлению этапами ЖЦ ЭОР с адаптивной настройкой на меняющиеся требования стандартов и работодателей.

Интеллектуальная образовательная среда (Smart Learning Environment) с интегрированной подсистемой управления ЖЦ ЭОР позволяет снизить затраты при разработке ресурсов и качественно улучшить учебный материал.

Функции ИИ в управлении ЭОР:

• Адаптивная актуализация контента: ИИ позволяет осуществлять непрерывное управление жизненным циклом ЭОР, автоматически проверяя актуальность ЭОР (прежде всего, соответствие образовательному стандарту) и адаптируя контент под требования работодателей.
• Оптимизация ЖЦ: ИИ способен взять на себя автоматизацию рутинной интеллектуальной работы, сокращая временные затраты на рутинные задачи, такие как генерация учебных заданий и автоматическая проверка заданий с открытыми ответами или эссе.
• Учебная аналитика: ИИ использует большие данные для анализа успехов студентов, их привычек и интересов, что позволяет осуществлять прогнозирование результатов обучения, выявлять студентов с низкой успеваемостью, и проводить аналитику качества учебных материалов.

Персонализация и индивидуальные траектории (ИОТ)

Рынок образования требует от выпускников междисциплинарных знаний, практического опыта и гибких профессиональных навыков (soft skills). Внедрение ИИ обеспечивает переход к персонализированному обучению с возможностью индивидуального выбора содержания, средств, методов и темпа освоения программ.

ИИ позволяет строить Индивидуальные образовательные траектории (ИОТ), учитывающие индивидуальные потребности и потенциал каждого студента.

• Адаптивное персонализированное обучение (АПО) реализуется в электронной информационно-образовательной среде (ЭИОС), где система может анализировать уровень усвоения учебного материала и адаптировать программы обучения для повышения результативности.
• Российская практика включает внедрение ИОТ в вузах (ТюмГУ, УрФУ, СФУ, ТУСУР, МИСиС), а также использование адаптивного фейдинга в проектах типа «01Математика», где ИИ распознает проблемы и предлагает дополнительный материал, упрощенный трек или повторение ранее изученной темы.

3. Правовые основы и вызовы внедрения ИИ в Российской Федерации

Нормативно-правовая база

В Российской Федерации регулирование в сфере образования базируется на Федеральном законе № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» от 29.12.2012. Рекомендации по разработке ЭОР и учебных курсов в вузах, например, в УрФУ, учитывают требования Федеральных государственных образовательных стандартов (ФГОС), а также ряда национальных стандартов (ГОСТ):

• ГОСТ Р 52653-2006 «Информационно-коммуникационные технологии в образовании. Термины и определения».
• ГОСТ Р 53620-2009 «Информационно-коммуникационные технологии в образовании. Электронные образовательные ресурсы. Общие положения».
• ГОСТ Р 55751-2013 «Информационно-коммуникационные технологии в образовании. Электронные учебно-методические комплексы. Требования и характеристики».

В контексте внедрения ИИ в высшем образовании важным шагом является разработка Меморандума об использовании искусственного интеллекта в высшем образовании, который был разработан в СПбГУ. Этот документ одобрен ведущими вузами и призван унифицировать практику применения ИИ в образовательном процессе.

В целом, Российская Федерация входит в топ-10 стран по научной и изобретательской активности в области ИИ.

Вызовы и риски внедрения ИИ в образовании

Внедрение ИИ сопряжено с рядом объективных трудностей и рисков, которые требуют пристального внимания.

1. Конфиденциальность и этика данных: Критически важным является обеспечение конфиденциальности и безопасности личных данных студентов, которые используются для построения ИОТ. Эмпирические данные показывают, что 65% респондентов выразили обеспокоенность по поводу этих вопросов.
2. Качество и верификация: Любая технология ИИ должна проверяться и верифицироваться. Требуется контролировать качество работы ИИ, так как ошибки или неверная трактовка данных могут привести к серьезным последствиям для судьбы человека. При этом ни одна образовательная организация в мире не применяет ИИ без надсмотра методистов и педагогов.
3. Роль педагога и социальное взаимодействие: Существует риск, что взаимодействие с преподавателем и речевое общение сводится к минимуму. ИИ должен рассматриваться как помощник, а не заместитель учителя. Социальное взаимодействие и личность педагога являются важными факторами качественного образования.
4. Качество генерируемого контента: Тексты, сгенерированные нейросетями, нуждаются в тщательной редактуре, поскольку им часто не хватает аутентичности и человечности. ИИ склонен к шаблонным формулировкам и может плохо подбирать уместную тональность текста.

4. Заключение

Интеграция интеллектуальных систем в различные аспекты учебного процесса – это магистральный путь повышения эффективности и качества образования. Эмпирические исследования подтверждают значительный потенциал применения ИИ для персонализации образовательных траекторий, поскольку 78% студентов и 82% преподавателей подтвердили, что ИИ-системы способствуют более эффективному планированию обучения и оптимизации учебного процесса.

Дальнейшее расширение использования ИИ-технологий в вузах будет способствовать повышению качества, эффективности и доступности образования, но требует консолидации усилий всех заинтересованных сторон для преодоления этических и технологических барьеров, а также обеспечения адаптации педагогических практик в деятельности современного педагога.

Список литературы:

1. Deev M.V., Finogeev A.G., Finogeev A.A., Kolesnikov I.N. Creation and practical implementation of the concept of continuous life-cycle management of electronic educational resources // Modeling, optimization and information technology. 2019;7(4).
2. Кондакова И.В. Проблемы и риски цифровизации системы образования // Мир педагогики и психологии: международный научно-практический журнал. 2022. № 11 (76).
3. Максимова М. В., Фролова О. В., Этуев Х. Х., Александрова Л. Д. Адаптивное персонализированное обучение: внедрение современных технологий в высшем образовании // Информатика и образование. 2023;38(4):14–27.
4. Методическое руководство по созданию электронных образовательных ресурсов. Версия 1 // Уральский федеральный университет. 2023.
5. Кузьмин Н.Н. и др. Искусственный интеллект и его роль в построении индивидуальной траектории развития обучающихся в вузах // Управление образованием: теория и практика. 2024.
6. Кревский И. Г. и др. Проектирование системы поддержки жизненного цикла электронных образовательных ресурсов // Пензенский филиал ФГБОУ ВПО. 2013.
7. Онлайн-курсы СПбГУ об инструментах ИИ в образовании // Проекты СПбГУ — лауреаты премии «За верность науке».
8. Шамйс В.А., Копылова А.М., Пантелеева Е.А. Применение нейронных сетей в образовательном процессе студентов вуза // Стандарты и Мониторинг в образовании. 2024. Том 12 № 3.

Интернет источники:

9. Искусственный интеллект в образовании: изучаем реальную практику // Skillbox Media. 2022.
10. Как «очеловечить» текст, сгенерированный нейросетью // Skillbox Media. 2025.
11. Чем отличаются интеллектуальные обучающие системы от обычных ЭОР? // Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро).
12. Россия вошла в топ-20 стран по развитию цифровых технологий [Электронный ресурс] // Минцифры России: [официальный сайт]. 2023. 23 янв..
13. ФЗ № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации».

Статья подготовлена с применением технологии искусственного интеллекта (ChatGPT, версия 4). Автор сохранил контроль и ответственность за содержание статьи.

Товстоган Александр Анатольевич, академик ПАНИ,

Руководитель информационной редакции ПАНИ

Добавить комментарий