List of publications on a keyword: «искусственный интеллект»

В статье рассматривается вопрос основных направлений и тенденций развития цифрового образования. Анализируются ключевые аспекты современной образовательной среды, включающие использование современных технологий, таких как искусственные интеллектуальные системы, интерактивные платформы и массовые открытые онлайн-курсы. Особое внимание уделяется вопросам адаптации образовательного процесса к индивидуальным потребностям учащихся и развитию гибридных форм обучения.

В статье рассматривается влияние современных информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) на систему образования. Анализируются ключевые тренды цифровой трансформации, включая внедрение искусственного интеллекта (ИИ), виртуальной и дополненной реальности (VR/AR), а также онлайн-платформ и геймификации. Обосновывается актуальность применения данных технологий для обеспечения индивидуализации обучения, повышения мотивации учащихся и формирования у них необходимых компетенций 21 века. Выделяются проблемы чрезмерного использования технологий и вопросы этики.

Статья посвящена исследованию роли искусственного интеллекта (ИИ) в современном образовательном процессе. Рассматриваются возможности и перспективы внедрения технологий ИИ в обучение, включая персонализацию образовательного процесса, повышение эффективности преподавания и развитие новых форм взаимодействия учеников и учителей. Анализируются преимущества и риски, связанные с использованием ИИ в образовательных учреждениях, а также приводятся практические рекомендации по внедрению инновационных решений.

В работе исследуется применение нейросетей в преподавании математики как перспективного инструмента персонализации обучения. Рассматривается определение нейросети и ее практические возможности для автоматизации задач учителя: генерация разноуровневых упражнений, создание планов уроков и презентаций. Автор анализирует преимущества использования алгоритмов, включая адаптацию материалов под индивидуальные потребности учащихся, экономию времени педагога и актуализацию учебного контента. Делается вывод, что нейросети способствуют повышению качества математического образования и индивидуализации учебного процесса.

В статье рассматривается использование узкоспециализированного чтения созданных с помощью нейросети текстов для организации автономной работы обучающихся экономических направлений. Приведён пример сгенерированного рабочего текста и упражнений на отработку лексики из модуля учебника.

В статье обозревается эволюция искусственного интеллекта – от дешифраторов до современных генеративных языковых моделей. Рассмотрены ключевые исторические моменты, такие как создание первых программ обработки естественного языка, победу алгоритма «DeepBlue» над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым и появление голосовых помощников. Внимание также уделяется видам искусственного интеллекта: слабый, сильный и сверхинтеллект. Подчеркивается различие между ними.

В статье представлен алгоритм действий при написании сказок учениками с помощью искусственного интеллекта, который открывает новые горизонты для обучения и творчества детей. Автор статьи подчеркивает, что этот инновационный подход не только помогает развивать языковые и писательские навыки, но и создает пространство для самовыражения и изучения сложных моральных и социальных вопросов.

В статье представлен опыт проведения интегрированного урока для учащихся 5-го класса, объединяющего учебные предметы «Литература», «Русский язык» и «Труд (Технология)». Ключевым элементом урока является использование генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в качестве инструмента для совместного создания интерактивного сказочного нарратива. Описаны педагогические цели, этапы реализации, методические приёмы и анализ образовательных результатов, направленных на развитие креативности, критического мышления и цифровой грамотности школьников.

В статье рассматривается вопрос влияния нейросетей на процесс формирования профессиональных качеств будущих журналистов в рамках практических занятий по дисциплине «Технология интервью». Исследуется влияние искусственного интеллекта на развитие коммуникативных навыков, творческих способностей и понимание этических стандартов профессии. Представлены результаты эксперимента, проведенного среди студентов направления «Журналистика» по освоении драматургии интервью, изучены сильные и слабые стороны применения нейросетей в формировании профессиональных компетенций.

В статье рассматриваются вопросы возможностей машинного обучения и его роли в персонализации процесса обучения. Приведены примеры использования обучающих информационных платформ. Авторы отмечают, что эти технологии уже нашли свое применение в других науках, например, широко используются при изучении математики. Технологии машинного обучения могут способствовать демократизации доступа к качественному образованию, устраняя географические и социальные барьеры. Введение адаптивных систем обучения способно радикально изменить подход к обучению, делая его более эффективным и инклюзивным. Дальнейшее интегрирование машинного обучения в образовательные платформы несомненно увеличит эффективность обучения.

В статье рассмотрены вопросы перспективных технологий мониторинга экологической и промышленной безопасности объектов ТЭК. Проведен комплексный анализ и оценка их потенциала для повышения уровня экологической защищенности энергетических объектов. В результате исследования выявлены ключевые ограничения традиционных систем контроля. Проведен анализ новейших технологических решений: дистанционных методов (спутниковый мониторинг, БПЛА с гиперспектральной аппаратурой), распределенных сенсорных сетей на основе IoT, а также инструментов искусственного интеллекта и больших данных для прогнозной аналитики. Показано, что синергия рассмотренных технологий формирует новую проактивный подход для обеспечения безопасности. Обоснована экологическая и экономическая эффективность их внедрения, достигаемая за счет предотвращения аварий и минимизации ущерба.

В статье исследуется архитектура, алгоритмы и экономическая эффективность облачного сервиса для предиктивного обслуживания (Predictive Maintenance, PdM) промышленного оборудования, основанного на конвергенции Industrial Internet of Things (IIoT) и методов искусственного интеллекта (AI). Рассмотрены ключевые технологические компоненты: сенсорные сети для сбора данных, облачные платформы для их обработки и хранения, а также машинное обучение (ML) для построения предиктивных моделей остаточного ресурса (Remaining Useful Life, RUL) и классификации аномалий. Анализируются преимущества подхода по сравнению с реактивным и планово-предупредительным обслуживанием, включая сокращение незапланированных простоев, оптимизацию запасов запчастей и повышение общей эффективности оборудования (OEE). Работа основана на систематизации данных из рецензируемых научных публикаций, отчетов Gartner и McKinsey, а также на анализе успешных кейсов внедрения в таких отраслях, как энергетика, авиация и обрабатывающая промышленность.

В статье представлен анализ адаптивных технологий обучения как современного педагогического инструмента повышения эффективности преподавания в условиях цифровизации образования. Актуальность исследования обусловлена необходимостью поиска рациональных образовательных решений, обеспечивающих высокое качество обучения при оптимальном использовании педагогических и материальных ресурсов, что соответствует задачам экономики образования. Цель статьи заключается в рассмотрении основных видов адаптивных технологий и оценке их педагогической и экономической эффективности в образовательной практике. Показано, что использование адаптивных обучающих платформ, интеллектуальных систем диагностики, формирующего оценивания, аналитики образовательных данных и элементов искусственного интеллекта способствует индивидуализации обучения, повышению учебной мотивации и оптимизации деятельности преподавателя. Сделан вывод о целесообразности внедрения адаптивных технологий как одного из перспективных направлений развития современной педагогики и экономики образования.

В последние годы ИИ становится все более важным элементом различных сфер нашей жизни, включая образование. В статье рассматривается возможность интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс. Автором также проводятся практические примеры его применения.

The direct task of an organizational system equipped with information technology immunity is to identify the causes leading to conflict situations between the systems and to prevent them. The link between the system and information technology immunity in determining the causes leading to an intersystem conflict is the awareness of an alien element when it tries to infiltrate the system. The multilevel logic of the restriction system, awareness, and information technology immunity constitute a systemic trinity, that is, a single matrix of consciousness.

В статье рассматриваются ключевые вызовы и возможности, которые цифровизация юриспруденции создает для образовательной стратегии. Анализируется противоречие между консервативностью права и динамичностью технологического прогресса, необходимость пересмотра традиционных представлений о юридической профессии и адаптации правовых норм к цифровой среде. Особое внимание уделяется формированию новой юридической этики и развитию цифровой грамотности среди юристов.

В статье анализируются процессы интеграции цифровых технологий в систему образования Российской Федерации. Основное внимание уделяется проблемам, возникающим в рамках масштабной государственной цифровизации. В исследовании применяются методы системного анализа для выявления взаимосвязей между стратегическими инициативами, технологической инфраструктурой и педагогическими практиками. В результате анализа выявляются ключевые вызовы, включая цифровое неравенство, разный уровень готовности педагогов и проблемы конфиденциальности данных. Долгосрочная эффективность цифровой трансформации определяются способностью системы объединить технологический прогресс с педагогическими целями, обеспечить равный доступ и сформировать образовательную среду, целью которого является развитие критического мышления наряду с цифровой грамотностью.

Цель статьи заключается в исследовании возможностей и ограничений применения искусственного интеллекта в проведении лабораторных работ: от планирования экспериментов, сбора данных и их мониторинга до анализа, визуализации, автоматизации отчетности и поддержки дистанционных/виртуальных лабораторий. В работе представлен обзор архитектурных подходов и инструментов (анализ временных рядов, компьютерное зрение, ELN/LIMS, робототехника и пр.), а также сценарии внедрения в классах и лабораториях. Рассматриваются этические и безопасностные аспекты, принципы воспроизводимости, контроля качества и требований к безопасности.

В статье рассматривается вопрос об использовании искусственного интеллекта в работе с дошкольниками. Представлены несомненные его преимущества в дошкольном образовании, а также некоторые недостатки его использования. Отмечается, что, несмотря на все преимущества, внедряя искусственный интеллект в дошкольную среду, важно помнить о том, что технология должна быть дополнением, а не заменой.

В статье рассматриваются способы оптимизации работы преподавателя посредством использования искусственного интеллекта в педагогической деятельности. В ходе данного исследования был проведен анализ источников литературы и некоторых программных средств, обзор которых приведен в тексте статьи. Полученные данные могут быть внедрены в процесс создания методических пособий, планов занятий и подбора заданий для обучающиеся среднего профессионального образования.

Статья посвящена вопросу о роли искусственного интеллекта в повышении эффективности изучения английского языка. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в образовательных программах, позволяющие создать индивидуализированные курсы, автоматизировать проверку заданий и повысить мотивацию учащихся.

В статье рассматривается вопрос об использовании искусственного интеллекта (ИИ) в работе с детьми, имеющими ограниченные возможности здоровья. Отмечается, что основная цель внедрения ИИ заключается в персонализации образовательного процесса, что позволяет адаптировать обучение под уникальные потребности каждого ребёнка. Это включает в себя не только адаптацию учебной среды, но и мониторинг прогресса учащихся, что в конечном итоге способствует более эффективному усвоению знаний.

Статья рассматривает современные возможности искусственного интеллекта (ИИ) в обучении английскому языку и конкретные примеры упражнений, которые учителя могут внедрить в уроки. Автором приведены готовые примеры упражнений на английском языке, инструкции к ним, предполагаемые уровни учащихся и критерии оценки. Освещаются этические аспекты, вопросы приватности данных и рекомендации по внедрению ИИ в учебный процесс.

Авторы статьи отмечают, что в настоящее время образовательный процесс претерпевает существенные изменения под влиянием активного внедрения цифровых технологий и растущей конкуренции на рынке образовательных услуг. Концепция непрерывного обучения приобретает особую значимость, а с развитием цифровых технологий становится актуальным вопрос о внедрении инноваций в процесс обучения и развития кадров. цифровые технологии становятся инструментом её практической реализации. Актуальность вопроса определяет необходимость анализа специфики и потенциальных возможностей применения цифровых технологий при организации системы непрерывного повышения квалификации работников образовательных учреждений.

В статье рассматриваются возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и нейросетей для модернизации и повышения эффективности обучения русскому языку и литературе. Описаны конкретные инструменты и методы использования ИИ для создания учебных материалов, интерактивных заданий, персонализации обучения и развития творческого потенциала школьников. Особое внимание уделяется методическим идеям, позволяющим сделать домашние задания более интересными и разнообразными, а также роли ИИ как помощника учителя и ученика.