Искусственный интеллект в образовании: базовые понятия, технологии, инструментарий и приложения

Модуль 1. Искусственный интеллект: понятие, история, современное состояние. Применение в ИИ в образовании: примеры

В первом модуле слушатели уясняют соотношение таких понятий как искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, глубокое обучение, большие данные. Дается представление о видах машинного обучения, методах и алгоритмах машинного обучения, рассматриваются методы сбора, обработки и анализа больших данных и инструментальные среды, используемые для этого. Слушателя сопровождает глоссарий с определениями более 50 базовых понятий искусственного интеллекта. Приводятся значимые достижения в применении искусственного интеллекта, ограничения, ошибки и опасности применения. Дается обзор применения искусственного интеллекта непосредственно в образовании: прогнозирование, анализ и оценка результата учебного процесса, в разработке и применении интеллектуальных систем обучения, персонализации обучения и применении адаптивных подходов. Слушателя знакомят с реальными кейсами: предиктивными моделями встроенными в LMS, динамическим анализом учебных текстов для диагностики развития обучающегося, использованием чат-ботов как помощников преподавателя, моделями определения уровня одаренности ребенка по цифровым следам в соцсетях и др.

Модуль 2. Компьютерное зрение и обработка изображений

Второй модуль посвящен компьютерному зрению и обработке изображений как одной из успешных и быстро развивающейся областей применения искусственного интеллекта. Рассматриваются основы применения нейросетей при распознавании объектов, обработке изображений и видео, их генерации, в том числе, на основе текстовых описаний (Dall E). В практической части модуля рассматриваются общедоступные веб-ресурсы: Autodraw, CaptionBot, Colorize, Deepart.io, Let’s Enhance, Remove.bg, ThisPersonDoesNotExist, MyHeritage, а также сервисы определения сущностей (идентификация по картинке) и дополненной реальности. Обсуждается их использование для подготовки и организации учебного процесса и создания оригинальных учебных материалов. Полученные знания закрепляются на лабораторных и практических работах.

Модуль 3. Анализ естественного языка и инструменты, основанные на семантическом анализе текстов

В третьем модуле изучаются применения искусственного интеллекта в анализе естественного языка и инструменты семантического анализа текстов. Раскрываются его возможности не только в распознавании, но и осмыслении информации. Приводятся технологии машинной обработки естественного языка (Natural Language Processing). Даются понятия о современных языковых моделях, статистической обработке текстов, корпусной лингвистике. Рассматривается модель «Семантические векторы» и достижения в семантическом поиске информации, машинном переводе, генерации текстов, распознавании и синтезе речи. На практике рассматриваются веб-сервисы с использованием ИИ такие как: Headliner voices, Promt.One, Яндекс и Google-переводчики, Talk to Books, семантические поисковики Яндекс (Королев) и Google, инструменты голосового ввода. Приводятся примеры их использование для целей подготовки и организации учебного процесса, а знания закрепляются на лабораторных и практических работах. Обсуждаются возможности речевых помощников и чат-ботов, использование разработчиками предобученных NLP-моделей, проводится анализ учебных текстов на предмет выделения именованных сущностей, поиск определений, ответов на вопросы.

Модуль 4. Обучение искусственному интеллекту и с искусственным интеллектом

В четвертом модуле слушателю предлагаются инструменты и средства, базирующиеся на технологиях ИИ, которые он может применить вместе со своими учениками непосредственно на учебных занятиях. На Ваших уроках учащиеся могут получить элементарные компетенции за счет:

1. применения общих и предметных инструментов и приложений, использующих ИИ;
2. разработки и реализации Вами уроков по технологиям ИИ и его применению в предметных областях.

В разделах модуля слушатель знакомится с современными инструментами и средствами преподавания предметов естественнонаучной и гуманитарной направленности, а также с планами школьных уроков по тематике ИИ и с применением инструментов ИИ, разработанных для школ Европейского союза под эгидой EU Code Week. 

В заключении курса проводятся два семинарских занятия, одно из которых дискуссия на тему «Может ли ИИ заменить учителя?», а второе посвящено задачам применения предиктивной аналитики и инструментов ИИ в образовательном учреждении.

знать «как это работает», сознательно использовать все возможности искусственного интеллекта и уметь объяснить это своим ученикам

способность учителя/преподавателя использовать информационные системы и приложения на основе искусственного интеллекта для разработки и модернизации своих учебных материалов, использовать их при проведении занятий, организации самостоятельной работы учащихся и контроле результатов обучения, в том числе для целей мотивации учащихся за счет геймификации и иных приемов и способов обучения

иметь представление об успешных примерах применения искусственного интеллекта, анализа больших данных для решения образовательных задач, в том числе, в нашей стране и активно включаться в процессы исследований и разработок, связанных с использованием ИИ, не ниже, чем на уровне апробации, тестирования и поставки данных

Меня очень впечатлил сам курс, его наполняемость, разнообразие подачи материала (презентации, видеолекции, живые вебинары, лабораторные и практические занятия, самостоятельная работа, тесты), высококвалифицированные преподаватели и сопровождающий персонал. Заранее всех оповещали и напоминали о прохождении каждого нового модуля и предшествующего вебинара. Были отдельные технические моменты, но, в целом, курс очень полезный, интересный и я лично приобрел новые для меня компетенции. Спасибо!

А.И. Федорова, преподаватель, г. Самара

Мне очень понравился курс. Я для себя взяла много интересного и поучительного, что, несомненно, пригодится как в дальнейшей преподавательской работе, так и в повседневной жизни. Очень хорошие преподаватели, лекции содержательны, на доступном языке, что было важно для меня – учителя биологии, далекой от программирования. Особенно хочу отметить лабораторные работы, очень интересные и с подробной инструкцией по выполнению, ссылками и обучающими презентациями/

В.В. Чупина, учитель биологии, г. Москва

Мне всё очень понравилось. Я считаю немаловажным доброжелательное отношение преподавателей, высокий уровень их компетенции. Все вебинары и видеолекции осуществлялись в нормальном для восприятия темпе и были понятны даже мне, как новичку в сфере ИИ. На любой вопрос всегда можно получить полный и исчерпывающий ответ, очень доступный язык изложения.

М.Ф. Егоров, преподаватель, г. Омск

Весь теоретический материал закреплялся практикой, что очень важно при усвоении новой информации. Семинары-практикумы помогли мне разобраться в тех вопросах, на которые я раньше затруднялась ответить. Говоря о содержании, мне как музыканту интересно было бы узнать ещё и о музыкальных программах, но, я понимаю, что в рамках одного короткого курса невозможно объять необъятное. Поэтому, у меня только слова благодарности преподавателям, методистам, ассистентам, всем тем, кто был в кадре и за кадром.

Г.А. Батыгина, учитель, г. Новосибирск

Мне показалось, очень важным, что курс оказался понятным и доступным, в том числе, и для людей, не обладающих специальными знаниями и навыками. Например, для меня, как для человека с гуманитарным образованием, было важно, что преподаватели курса доступно доносили информацию, связанную с компьютерным программированием, техническими дисциплинами и т.д., что позволило глубже понять изучаемые темы.

О.Г. Филиппов, преподаватель, г. Томск