Применение искусственного интеллекта студентами социологами в учебном процессе (на примере студентов Финансового университета)

ВВЕДЕНИЕ 1
ГЛАВА I. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЕКТА 8
1.1 Теоретические подходы к изучению применения искусственного интеллекта. 8
1.2 Особенности применения искусственного интеллекта в учебном процессе. 19
1.3 Преимущества и проблемы активного использования искусственного интеллекта в учебном процессе 24
ГЛАВА II. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЕКТА СТУДЕНТАМИ СОЦИОЛОГАМИ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ 32
2.1 Методы и методика сбора информации 32
2.2 Результаты исследования 34
2.3 Рекомендации 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 49
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 54

Весь текст будет доступен после покупки

Современные социальные изменения и развитие технологий требуют от образовательных учреждений внедрения инновационных методов и инструментов для повышения качества учебного процесса. Одним из таких инструментов является искусственный интеллект (ИИ), который уже активно используется в различных областях знаний, включая социологию. Применение ИИ студентами-социологами в учебном процессе становится актуальной темой в условиях цифровизации образования. В частности, студенты Финансового университета, как представители будущей профессиональной среды, сталкиваются с необходимостью интеграции новых технологий в научную и образовательную деятельность, а также преподаватели, работодатели, и все элементы образовательной системы и связанных с ней сфер заинтересованы в изучении этой темы.
Стоит упомянуть исследование НИУ ВШЭ, в котором приняло участие 1382 респондента, в возрасте от 18 лет, проживающие в городах – миллионниках . В результате проведенного опроса было выявлено, что 40% российских студентов используют ИИ в учебе. При этом, 52% опрошенных готовы доверить нейросетям подготовку учебных материалов, которые потом будут сданы преподавателю для проверки. По мнению опрошенных, технологии способны упростить поиск источников и данных для написания курсовых и лабораторных работ (31 %), а также помочь в создании и обработке изображений (28 %) и решении различных учебных задач (24 %). Молодежь проявляет готовность использовать ИИ для подготовки докладов (56 %), рефератов (33 %) и эссе (29 %). Тем не менее, это предполагает лишь частичное использование ИИ в процессе подготовки студенческих работ: 42 % студентов считают, что вклад генеративных моделей в конечный результат составит 20-40 %, а 32 % респондентов отводят для них 40-60 %.

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА I. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЕКТА
1.1 Теоретические подходы к изучению применения искусственного интеллекта.
Изучение применения искусственного интеллекта стоит начать с понимания того, что обозначает понятие «искусственный интеллект». В своей книге Рассел С. и Норвиг. П. «Искусственный интеллект: современный подход.» дали несколько понятий искусственного интеллекта, разделяя их на поведенческие и мыслительные системы. Итак, поведенческие системы искусственного интеллекта так же разделяются на системы, действующие как люди и системы, действующие рационально. Системы, действующие как люди, определяются так: «Искусство создания машин, которые выполняют функции, требующие интеллектуальности при их выполнении людьми», «Наука о том, как научить компьютеры делать то. в чем люди в настоящее время их превосходят». Системы, действующие рационально, определяются по-другому: «Вычислительный интеллект — это наука о проектировании интеллектуальных агентов», «искусственный интеллект... — это наука, посвящённая изучению интеллектуального поведения артефактов». Что касается мыслительных систем, то они так же разделаются на «человеческие» и рациональные. «Человеческие» мыслительные системы определяются Расселом и Норвигом как: «Новое захватывающее направление работ по созданию компьютеров, способных думать, и машин, обладающих разумом, в полном и буквальном смысле этого слова», «автоматизация действий, которые мы ассоциируем с человеческим мышлением, т. е. таких действий, как обучение, принятие решений, решение задач…». Рациональные мыслительные системы используют следующую терминологию: «Изучение умственных способностей с помощью вычислительных моделей», «изучение таких вычислений, которые помогают чувствовать, рассуждать и действовать».

Весь текст будет доступен после покупки

1. Более 40% студентов используют технологии ИИ в учебе [Электронный ресурс] // Российский студенческий портал. — 2024. — URL: [https://rsr-online.ru/news/2024/4/15/bolee-40-studentov-ispolzuyut-tehnologii-ii-v-uchebe/](https://rsr-online.ru/news/2024/4/15/bolee-40-studentov-ispolzuyut-tehnologii-ii-v-uchebe/) (дата обращения: 02.03.2025).
2. Иванченко Игорь Сергеевич Оценка перспектив применения искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вестник НГПУ. 2023. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-perspektiv-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta-v-sisteme-vysshego-obrazovaniya (дата обращения: 15.01.2025).
3. Сысоев Павел Викторович Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. №10. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovanii-osvedomlyonnost-gotovnost-i-praktika-primeneniya-prepodavatelyami-vysshey-shkoly-tehnologiy (дата обращения: 15.01.2025).
4. Пашнина Татьяна Викторовна, Винокурова Мария Александровна СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ И РЕГУЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СФЕРЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ // Образование и право. 2024. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-problemy-primeneniya-i-regulirovaniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-sfere-vysshego-obrazovaniya (дата обращения: 15.01.2025).
5. С М. Курьян, М А. Петрушкевич ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ. «ПРИОРИТЕТ 2030» КАК ОРИЕНТИРОВОЧНАЯ ОСНОВА ДЛЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ВУЗЕ // МНКО. 2024. №6 (109). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-v-obrazovanii-prioritet-2030-kak-orientirovochnaya-osnova-dlya-sovershenstvovaniya (дата обращения: 15.01.2025).
6. Семенова В. В. Качественные методы: введение в гуманистическую социологию. — М.: Добросвет, 1998. — 292 с. — ISBN 5-7913-0021-2.
7. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. — М.: Вильямс, 2021. — 1408 с.
8. Бишоп К. М. Распознавание образов и машинное обучение. — М.: ИД "Вильямс", 2019. — 738 с.
9. Гудфеллоу И., Бенджио Й., Курвилль А. Глубокое обучение. — М.: ДМК Пресс, 2018. — 800 с.
10. Досхи-Велез Ф., Ким Б. Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning [Электронный ресурс] // arXiv.org. — 2017. — URL: [https://arxiv.org/abs/1702.08608](https://arxiv.org/abs/1702.08608) (дата обращения: 14.03.2025).
11. Мид Дж. Разум, самость и общество / пер. с англ. А.В. Соловьева. — СПб.: Питер, 2009. — 480 с.
12. Блумер Г. Символический интеракционизм: перспектива и метод / пер. с англ. В.И. Добренков, А.В. Войскунский. — М.: Канон-Пресс-Ц, 2012. — 368 с.
13. Бергер П., Лукман Т. Социальное конструирование реальности: трактат по социологии знания / пер. с англ. Е. Руткевич. — М.: Медиум, 1995. — 323 с.

Весь текст будет доступен после покупки