ИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ПРЕПОДАВАНИЕ

Искусственный интеллект (ИИ) - это обширная область, охватывающая различные технологии, которые были разработаны за последние 50 лет, чтобы позволить машинам выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта, такие как восприятие, рассуждение, обучение и взаимодействие (Ergen, 2019). Однако недавние достижения в области генеративного ИИ (GenAI), в частности, такие модели, как ChatGPT, привлекли беспрецедентное внимание к преобразующему потенциалу ИИ во многих отраслях (Hong et al., 2022; Lucci et al., 2022). В отличие от прогностического (прегенеративного) ИИ, который фокусируется на прогнозировании и принятии решений с помощью различных методов машинного обучения и моделирования, Generative AI специализируется на создании нового контента, такого как текст, изображения и коды, с использованием моделей глубокого обучения (Dai, 2023; Tang & Nichols, 2024). Это различие важно для понимания широты применения искусственного интеллекта в образовании.

Искусственный интеллект в образовании (AIEd) - это развивающаяся междисциплинарная область, включающая технологии искусственного интеллекта для обновления и улучшения условий преподавания и обучения. В частности, применение ИИ в преподавании естественных наук становится все более популярным, несмотря на растущий интерес к влиянию ИИ на общее образование (Chiu et al., 2023; Gonzalez et al., 2017). Более конкретно, машинное обучение, специфическая технология искусственного интеллекта, была применена для автоматической оценки научных моделей, используемых в секторе образования. Чжай и др. (2022) использовали методы машинного обучения для оценки качества этих моделей после сбора ответов учащихся на задания. Их исследование демонстрирует, как искусственный интеллект может быть использован для автоматизации процедур оценивания и предоставления студентам своевременной и подробной обратной связи об их работе в области естественнонаучного образования (Чжай, С. Хаудек, Чжай и др., 2020a, b, 2022). Аналогичным образом, Попеничи и Керр (2017) провели исследование с целью изучения влияния искусственного интеллекта на процесс преподавания в высших учебных заведениях. Их исследование было сосредоточено на том, как интеллектуальные технологии влияют на обучение студентов и традиционные подходы к преподаванию в образовании. Их исследование дает ценную информацию о внедрении искусственного интеллекта в контекст научного образования.

Завацки-Рихтер и соавторы (2019) в своей систематической оценке применения искусственного интеллекта в высшем образовании сосредоточились на жизненно важной роли, которую преподаватели могут играть в этой области. Их результаты показывают, насколько важно изучить и понять потребности и восприятие учителей при интеграции этих технологий в систему преподавания и обучения. Аналогичным образом, Сюй и Оуян (2022) использовали метод систематического обзора литературы для выявления и обобщения научных исследований и классификации роли искусственного интеллекта в системе образования. Свои выводы сторонники применения ИИ в образовании среду для поддержки его роли в трех направлениях: (1) ИИ в качестве нового субъекта, (2) Ай качестве непосредственного посредника, и AI в качестве дополнительного средства воздействия учитель-ученик, ученик-самостоятельно, и ученик-ученик отношения.

Хотя искусственный интеллект процветает во многих областях системы образования, всесторонний анализ его роли, преимуществ и проблем в естественнонаучном образовании требует дальнейшего изучения с помощью эмпирических исследований. Этот пробел в знаниях может побудить учителей, политиков и администраторов образовательных учреждений основывать свои решения на отрывочной и ограниченной информации, не имея потенциальных возможностей для улучшения преподавания естественных наук и обучения с помощью искусственного интеллекта. Чтобы восполнить этот пробел, в настоящем документе представлен систематический обзор, в котором всесторонне рассматривается и обобщается влияние искусственного интеллекта на научное образование, о чем свидетельствуют эмпирические публикации, опубликованные с 2014 по 2023 год. Несмотря на то, что GenAI представляет собой значительный прорыв в возможностях искусственного интеллекта, в этом обзоре рассматривается весь спектр технологий искусственного интеллекта, включая разработки как до GenAI, так и в GenAI GenAI. Таким образом, мы пытаемся дать целостный взгляд на текущую ситуацию, помогая заинтересованным сторонам использовать потенциал искусственного интеллекта, а также учитывая его проблемы и этические последствия для сферы образования. Главная цель этого обзора - предоставить информацию, которая могла бы стать руководством для будущих исследований, и пропагандировать основанные на фактических данных методы обогащения научного образования за счет эффективного использования искусственного интеллекта.