Определение понятий грамотности и компетенций в области искусственного интеллекта в контексте педагогического образования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы . Повышение уровня знаний и навыков в сфере искусственного интеллекта (ИИ) сегодня становится одной из значимых задач, выделяемых на государственном уровне. Развитие таких навыков необходимо и у студентов педаго гических специальностей. Рассмотрены различные подходы к определению компетенций и грамотности в области ИИ на разных этапах образования. Осно вой для их изучения стали российские и зарубежные публикации по данному вопросу. Методология . Проведен анализ и систематизация статей, посвященных компетенциям, грамотности и профессиональной подготовке будущих педагогов в этой области, установлены взаимосвязи данных понятий с понятиями цифровых компетенций и цифровой грамотности. Результаты . Выявлено, что формирование компетенций в области искусственного интеллекта в педагогическом образовании в России рассматривается в рамках формирования цифровых компетенций либо ИКТ-компетенций. Сформулировано понятие ИИ-грамотности, ИИ-компетенций и ИИ-компетентности, определены взаимосвязи этих понятий. Заключение . Даны определения компонентов ИИ-грамотности, содержания и формирования ИИ-компетенций для будущих педагогов.

Об авторах

Ольга Валентиновна Смышляева

Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина

Автор, ответственный за переписку.
Email: smyshlolga@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0543-1825
SPIN-код: 1331-8538

старший преподаватель кафедры информатики и информационных технологий в образовании

Российская Федерация, 603005, Нижний Новгород, ул. Ульянова, д. 1

Марина Леонидовна Груздева

Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина

Email: gru1234@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3013-3627
SPIN-код: 7926-9458

доктор педагогических наук, профессор, профессор кафедры технологий сервиса и технологического образования

Российская Федерация, 603005, Нижний Новгород, ул. Ульянова, д. 1

Список литературы

  1. Toktarova VI, Rebko OV. Digital competences of educators in the domain of artificial intelligence: model analysis and requirements. Information and education: frontiers of communication. 2023;(15):155–158. (In Russ.) EDN: CRADGT
  2. Evstigneev MN, Sysoev PV, Evstigneeva IA. The competence of a foreign language teacher inthe field of artificial intelligence. Foreign Languages at School. 2024;(3):90–96. (InRuss.) EDN: AUPRSP
  3. Pakhtusova NA, Uvarina NV. Updating the problem of future teachers’ readiness to use artificial intelligence technologies in the context of digitalization of education. World of Edu­cation – Education around the world. 2023;(4):216–223. (In Russ.) EDN: IPFSIG
  4. Long D, Magerko B. What is AI literacy? Competencies and design considerations. In:Bernhaupt R, Mueller F, Verweij D, et.al. (eds.) CHI’20: Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 25–30 April 2020, Honolulu, USA. New York: Association for Computing Machinery; 2020. p. 1–16. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
  5. AI competency framework for teachers. UNESCO, 2024. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
  6. K-12. AI curricula. A mapping of government-endorsed AI curricula. UNESCO, 2022. https://doi.org/10.54675/ELYF6010
  7. Uvarova NN, Vysotskaya TP, Saidov ZA. Analysis of domestic experience in the formation of competencies in the field of artificial intelligence among trainees. Problems of Modern Pedagogical Education. 2023;(79-1):332–336. (In Russ.) EDN: HKIYOE
  8. Sokolov NV. Assessment of statistical data between academic orientation and increasing the formation of competencies among bachelor students in the field of artificial intelligence. Pedagogical Education and Science. 2023;(2):53–58. (In Russ.) EDN: DASIFM
  9. Drobakhina AN, Slikishina IV. Preparing future teachers for the use of artificial intelligence systems in professional activities. Sibirskiy Uchitel. 2024;(1):24–28. (In Russ.) EDN: XZLNQJ
  10. Nurieva DR. The role of artificial intelligence technology in the structure of a teacher’s information competence. Naukosfera. 2024;(6):201–205. (In Russ.) http://doi.org/10.5281/zenodo.12166023 EDN: FCWVWI
  11. Boronenko TA, Fedotova VS. Forming ideas about artificial intelligence technology as acomponent of the digital competence of a computer science teacher. In: Kolomina MV, Ivashinenko EA. (eds.) Prospects and possibilities of using digital technologies in science, education and management: Proceedings of the All-Russian Scientific and Practical Conference, 21–23 April 2022, Astrakhan. Astrakhan: Tatishchev Astrakhan State University Publ.; 2022. p. 32–35. (In Russ.) EDN: WBJGFI
  12. Ayanwale MA, Adelana OP, Molefi RR, Adeeko Ol, Ishola AM. Examining artificial intelligence literacy among pre-service teachers for future classrooms. Computers and Education Open. 2024;6:100179. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100179
  13. Chiu ThKF, Ahmad Z, Ismailov M, Sanusi IT. What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them. Computers and Education Open. 2024;6:100171. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100171
  14. Sperling K, Stenberg C-J, McGrath C, Åkerfeldt A, Heintz F, Stenliden L. In search of artificial intelligence (AI) literacy in teacher education: a scoping review. Computers and Education Open. 2024;6:100169. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100169
  15. Sharikov AV. Digital literacy concepts: russian experience. Communications. Media. Design. 2018;3(3):96–112. (In Russ.) EDN: WCWGBC

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».