Білім берудегі жасанды интеллект: интеграцияның динамикасын, қабылдауын және болашағын талдау

Жасанды интеллектті (AI) білім беру процесіне біріктіру білім беру мекемелерінде, әсіресе университет деңгейінде оқыту, оқыту және зерттеу тәжірибесінде төңкеріс жасай алады. Бұл мақалада AI интеграциясының оқыту әдістемесіне, оқу процестеріне және ғылыми зерттеулерге қалай әсер ететінін егжей-тегжейлі талдау ұсынылады, сонымен бірге ілеспе қиындықтар мен мәселелерді қамтиды. Атап айтқанда, зерттеу бірқатар аспектілерді қамтитын талдауға сүйене отырып, педагогикалық коммуникация мен студенттердің қатысуының салдарына назар аударады: студенттер санының өзгеруі және жоғары оқу орындарының тығыздығы, осы мекемелерді цифрландыру дәрежесі, сондай-ақ студенттердің білім берудегі AI рөліне деген көзқарасы мен көзқарасын ашатын сауалнамаларға кең жауаптары. Мақаланың мақсаты-мүдделі тараптардың негізгі тобының болашағы мен тәжірибесін зерттеу: студенттер. Білім берудегі AI ұсынған мүмкіндіктер мен кедергілерге назар аудара отырып, бұл зерттеу оның әсерін терең түсінуге ықпал етуге тырысады. Ол ықтимал артықшылықтар мен кемшіліктерді сыни тұрғыдан бағалайды, осылайша мүдделі тараптарға өзгермелі білім беру ландшафтында шарлау үшін қажетті түсінік береді. Сонымен қатар, бұл зерттеу білім беру секторындағы цифрлық бәсекеге қабілеттілік тенденцияларын бөліп көрсетуге және инновациялық және дәстүрлі педагогикалық тәсілдер арасындағы үйлесімді тепе-теңдікке қол жеткізу үшін стратегиялық ұсыныстарды ұсынуға тырысады. Мұндай тепе-теңдік жасанды интеллект технологияларының жылдам интеграциясы аясында прогрессивті білім беру стратегияларын әзірлеудің кілті болып табылады. Осы жан-жақты талдау арқылы зерттеу білім берудегі AI әлеуетін оңтайландыру, оның қиындықтарын азайту, осылайша инновациялық және білім беру жүйесін дамытуды қолдау бойынша кеңірек дискурсқа үлес қосуға тырысады.

1. Bye R. T. A flipped classroom approach for teaching a master’s course on artificial intelligence //Computers Supported Education: 9th International Conference, CSEDU 2017, Porto, Portugal, April 21-23, 2017, Revised Selected Papers 9. – Springer International Publishing, 2018. – С. 246-276. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94640-5_13

2. Ulloa-Cazarez R. L. Joseph E. Aoun: Robot-proof: higher education at the age of artificial intelligence: MIT Press, 2018, pp 216, ISBN: 978-0-262-53597-7. – 2020.

3. Emwanta M., Nwalo K. I. N. Influence of computer literacy and subject background on the use of electronic resources by undergraduate students in universities in South-western Nigeria //International Journal of Library and Information Science. – 2013. – Т. 5. – №. 2. – С. 29-42.

4. Long D., Magerko B. What is AI literacy? Competencies and design considerations //Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems. – 2020. – С. 1-16.

5. Mäkinen M. Digital empowerment as a process for enhancing citizens' participation //E-learning and Digital Media. – 2006. – Т. 3. – №. 3. – С. 381-395. https://doi.org/10.2304/elea.2006.3.3.381

6. Kong, S. C. (2019). Components and methods of evaluating computational thinking for fostering creative problem-solvers in senior primary school education. In S. C. Kong, & H. Abelson (Eds.), Computational thinking education (pp. 119–141). SpringerOpen.

7. Latham, A., Crockett, K., McLean, D., Edmonds, B.: A conversational intelligent tutoring system to automatically predict learning styles //Computers & Education. – 2012. – Т. 59. – №. 1. – С. 95-109. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.11.001

8. Holmes M. et al. Near real-time comprehension classification with artificial neural networks: Decoding e-learner non-verbal behavior //IEEE Transactions on Learning Technologies. – 2017. – Т. 11. – №. 1. – С. 5-12. https://doi.org/10.1109/TLT.2017.2754497

9. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Bridging the digital gender divide: Include, upskill, innovate //OECD. – 2018.

10. Jeffrey, L., Hegarty, B., Kelly, O., Penman, M., Coburn, D., & McDonald, J. (2011). Developing digital information literacy in higher education: Obstacles and supports //Journal of Information Technology Education: Research. – 2011. – Т. 10. – №. 1. – С. 383-413.

11. Carolus, A.; Koch, M.J.; Straka, S.; Latoschik, M.E.; Wienrich, C. MAILS ‐ fMAILS-Meta AI literacy scale: Development and testing of an AI literacy questionnaire based on well-founded competency models and psychological change-and metacompetencies //Computers in Human Behavior: Artificial Humans. – 2023. – Т. 1. – №. 2. – С. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2023.100014