Проблема и цель. Модернизация высшего образования открывает новые перспективы для внедрения искусственного интеллекта в подготовку инженеров для наукоемких и высокотехнологичных отраслей. Использование генеративных нейросетей удовлетворяет как требованиям к программам обучения соответствующих специалистов, так и требованиям к уровню развития навыков, ключевых для Индустрии 4.0 и на перспективу Индустрии 5.0. Цель исследования – выявление возможностей применения генеративных нейросетей в обучении цифровых инженеров для повышения качества их профессиональной подготовки.
Методы исследования. Генеративная нейросеть рассматривается как открытый ресурс, при помощи которого можно проектировать, индивидуализировать и наполнять образовательный контент в соответствии с профессиональными интересами участников взаимодействия. Выбор сервиса обосновывается видом обрабатываемой информации и реализуемой трудовой функцией инженера. Задействовано 68 бакалавров Вятского государственного университета (Российская Федерация). Программа подготовки: 08.03.01 – Строительство. Направленность: гидротехническое строительство, промышленное и гражданское строительство, Цифровые технологии экспертизы объектов строительства и управление недвижимостью. Оценка качества (уровня) подготовки осуществляется при помощи материалов фонда комплексных квалификационных заданий. При статистической обработке данных используется критерий χ2-Пирсона.
Результаты. Описаны направления работы студентов экспериментальной группы по изучению дисциплины «Информационные технологии», включающие интерактивную коммуникацию, поддержанную нейросетями: генерация изображений и 3D-моделей, поиск оригинальных названий, подбор списка литературы, построение диаграмм и алгоритмов и т. д. Выявлены статистически достоверные различия в изменениях, произошедших в педагогической системе (χ2 = 9.095; p < 0,05).
Заключение. Сформулированы выводы о том, что сервисы нейросетей способствуют повышению качества подготовки за счёт следующих дидактических возможностей: представление информации в различной форме, автоматизация вычислений, анализ больших массивов данных, поддержка принятия решений и др. Выделены и трудности: постоянное обновление функционала сервисов, англоязычный интерфейс, соблюдение норм авторского права и этики взаимодействия в сети.
Ключевые слова: технология искусственного интеллекта, трудовые функции инженера, информационная деятельность, дидактический потенциал, цифровой сервис
Ссылка для цитирования: Соболева Е. В., Горев П. М., Шилова З. В., Шадрина Н. Н. Применение генеративных нейросетей в обучении цифровых инженеров для повышения качества их подготовки // Перспективы науки и образования. 2024. № 5 (71). С. 662–679. doi: 10.32744/pse.2024.5.39
Информация об авторах:
Соболева Елена Витальевна (Россия, Киров) - Кандидат педагогических наук, доцент кафедры цифровых технологий в образовании. Вятский государственный университет. E-mail: sobolevaelv@yandex.ru. ORCID ID: 0000-0002-3977-1246
Горев Павел Михайлович (Россия, Киров) - Кандидат педагогических наук, доцент, заведующий базовой кафедрой педагогических технологий и предметных методик. Вятский государственный университет. E-mail: pavel-gorev@mail.ru. ORCID: 0000-0002-0640-8184
Шадрина Наталья Николаевна (Россия, Москва) - Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики. МИРЭА – Российский технологический университет |
Доцент кафедры ФН-12. Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет). E-mail: shadrinann8@yandex.ru. ORCID ID: 0000-0002-3923-6497
Шилова Зоя Вениаминовна (Россия, Москва) - Кандидат педагогических наук, доцент кафедры математики. Московский политехнический университет | Доцент кафедры ФН-12. Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет). E-mail: zoya@soi.su. ORCID ID: 0000-0003-1715-2513
Оставить комментарий