Факторы, влияющие на принятие педагогами инструментов искусственного интеллекта в образовательный процесс

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В статье представлены результаты исследования, рассматривающего факторы, оказывающие влияние на принятие педагогами решения об использовании инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в образовательном процессе.

Цель. Авторы ставят целью посредством анализа эмпирических данных определить и проанализировать факторы, влияющие на принятие педагогами инструментов искусственного интеллекта в образовательный процесс.

Метод и методология проведения работы. Анализ литературы позволил выявить современные тенденции. Методом социологического исследования был выбран экспертный опрос, респондентами которого стали 162 педагогических работника. Экспертный опрос был проведен в октябре-ноябре 2024 года. При осуществлении анализа полученных эмпирических данных использовался Хи-квадрат Пирсона.

Результаты. В результате исследования проведен анализ ключевых факторов, влияющих на решение педагогов об использовании инструментов искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности: повышение эффективности и продуктивности, автоматизация рутинных задач, доступность и удобство использования, рекомендации коллег, влияние экспертов в ИИ, стремление к инновациям и развитию, бюджетные ограничения, личные предпочтения и убеждения.

Область применения результатов. Результаты исследования могут быть применены в сфере образования для формирования целей и задач развития и повышения квалификации педагогических работников.

Об авторах

Евгения Валерьевна Желнина

Тольяттинский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ezhelnina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0332-1382
SPIN-код: 5160-3529

профессор кафедры «Прикладная математика и информатика», доктор социологических наук, доцент

 

Россия, ул. Белорусская, 16В, г. Тольятти, Самарская область, 445667, Российская Федерация

Наталья Викторовна Любавина

Поволжский государственный университет сервиса

Email: nvl-tlt@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0322-6908
SPIN-код: 4415-0288

доцент Высшей школы туризма и социальных технологий, кандидат социологических наук, доцент

 

Россия, ул. Гагарина, 4, г. Тольятти, Самарская область, 445017, Российская Федерация

Список литературы

  1. Аверьянова, С. Ю. (2024). Искусственный интеллект в педагогической деятельности. В Тенденции развития образования: педагог, образовательная организация, общество - 2024: материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (Чебоксары, 21 августа 2024 года). Чебоксары: ООО «Издательский дом “Среда”», 13-15. EDN: https://elibrary.ru/ekiaob
  2. Герасимчук, А. В. (2018). Нейросетевые технологии в образовательном процессе: миф или реальность. В Школа молодых учёных по проблемам естественных наук: сборник материалов областного профильного семинара (Елец, 12 октября 2018 года). Елец: Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина, 14-19. EDN: https://elibrary.ru/vkducs
  3. Герасимова, В. В. (2024). Использование искусственного интеллекта в образовательном процессе школы. Дневник науки, 5(89). EDN: https://elibrary.ru/jjlquu
  4. Давыденко, С. В. (2024). Прорывные и подрывные технологии в практике применения искусственного интеллекта в профессиональной деятельности педагога. В Наука и образование: опыт, проблемы, перспективы развития: материалы международной научно-практической конференции (Красноярск, 16-18 апреля 2024 года). Красноярск: Красноярский государственный аграрный университет, 573-576. EDN: https://elibrary.ru/iypaqs
  5. Паршина, Л. Г., Замкин, П. В., Буянова, И. Б., Щербинкина, Е. В. (2022). Дидактический потенциал цифровых технологий в подготовке студентов педагогического вуза. Гуманитарные науки и образование, 13(4), 72-79. https://doi.org/10.51609/2079-3499_2022_13_04_72 EDN: https://elibrary.ru/uhqbft
  6. Иванов, А. В. (2021). Цифровизация образования: вызовы и перспективы. Вестник Московского университета. Серия 20: Педагогическое образование, 4, 18-27.
  7. Идикова, А. Б. (2024). Искусственный интеллект как инструмент трудовой мотивации педагогов. Экономика и бизнес: теория и практика, 4-2(110), 39-45. https://doi.org/10.24412/2411-0450-2024-4-2-39-45 EDN: https://elibrary.ru/xtrvds
  8. Искусственный интеллект и межкультурная коммуникация: новые возможности, вызовы, риски: сборник статей 31-й Международной научно-практической конференции молодых ученых (Москва, 24 апреля 2024 года). Киров: Межрегиональный центр инновационных технологий в образовании, 2024. 151 с. ISBN: 978-5-907851-43-6
  9. Зубрилин, К. М., Карев, Б. А., Хворостов, Д. А. [и др.] (2024). Искусственный интеллект в художественно-педагогическом образовании: грани сотрудничества и перспективы развития. Москва: Перспектива. 220 с. ISBN: 978-5-88045-631-4 EDN: https://elibrary.ru/axpmbf
  10. Круподерова, Е. П., Круподерова, К. Р. (2022). Подготовка будущих учителей к организации обучения в цифровой образовательной среде. Проблемы современного педагогического образования, 74-1, 136-139. EDN: https://elibrary.ru/fwgmjl
  11. Коляда, М. Г., Бугаева, Т. И. (2019). Искусственный интеллект как движущая сила совершенствования и инновационного развития в образовании и педагогике. Информатика и образование, 10(309), 21-30. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2018-33-10-21-30 EDN: https://elibrary.ru/dcqozu
  12. Anderson, J. R., Boyle, C. F., Reiser, B. J. (1985). Intelligent Tutoring Systems. Science, 228(4698), 456-462. EDN: https://elibrary.ru/iduljx
  13. Brown, R., Lee, K. (2020). Barriers to Innovation: Understanding Resistance to New Technologies in Education. International Journal of Teaching and Learning, 32(2), 123-135.
  14. Brokken, F. B., Been, P. H. (1993). Student Modeling in Intelligent Tutoring Systems: Acquisition of Cognitive Skill and Tutorial Interventions. Social Science Computer Review, 11(3), 329-349. https://doi.org/10.1177/089443939301100306 EDN: https://elibrary.ru/jpxkur
  15. El-Sheikh, E., Sticklen, J. (2002). Generating Intelligent Tutoring Systems from Reusable Components and Knowledge-Based Systems. Lecture Notes in Computer Science, 2363, 0199. EDN: https://elibrary.ru/beldfz
  16. Katz, A., Ochs, J. (1993). Profiling Student Activities with the Smithtown Discovery World Program. Social Science Computer Review, 11(3), 366-378. https://doi.org/10.1177/089443939301100308 EDN: https://elibrary.ru/jpxkvl
  17. Smith, J., Jones, M. (2019). The Impact of Digital Literacy on Teachers’ Adoption of AI Tools in Education. Journal of Educational Technology, 25(3), 45-56.
  18. Wang, W., Zhang, H. (2022). An Analysis of English Schooling at College Quality Based on Modern Information Technology. Scientific Programming, 2022, 1372463. https://doi.org/10.1155/2022/1372463
  19. Yu, L., Shen, Ju. (2022). Analysis of the Correlation between Academic Performance and Learning Motivation in English Course under a Corpus-Data-Driven Blended Teaching Model. Scientific Programming, 2022, 3407270. https://doi.org/10.1155/2022/3407270 EDN: https://elibrary.ru/cknpuw

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».