АННОТАЦИЯ
В статье изложено понятие интеллектуального анализа данных, которое в современном обществе все чаще используется разных сферах. Отмечено, что традиционные методы педагогике требуют усовершенствования.
ABSTRACT
The article describes the concept of data mining, which is increasingly used in various fields in modern society. It is noted that traditional methods of pedagogy require improvement.
Ключевые слова: искусственный интеллект, педагогика, образовательные технологии.
Keywords: artificial intelligence, pedagogy, educational technologies.
Во-первых, ИИ может помочь в достижении образовательных приоритетов более эффективными способами, в больших масштабах и с меньшими затратами. Решение проблем, связанных с различными видами незаконченного обучения учащихся из-за пандемии, является приоритетом политики, и ИИ может повысить адаптивность учебных ресурсов к сильным сторонам и потребностям учащихся. Улучшение преподавательской работы является приоритетом, и с помощью автоматизированных помощников или других инструментов ИИ может обеспечить учителям большую поддержку. ИИ также может позволить учителям оказывать поддержку отдельным учащимся, когда у них заканчивается время.
Во-вторых, срочность и важность возникают из-за осознания рисков на системном уровне и беспокойства по поводу потенциальных рисков в будущем. Например, учащиеся могут стать объектом усиленного наблюдения. Некоторые преподаватели опасаются, что их могут заменить — напротив, департамент решительно отвергает идею о том, что ИИ может заменить учителей. Общественность знает о примерах дискриминации из-за алгоритмической предвзятости, таких как система распознавания голоса, которая плохо работает с региональными диалектами, или система мониторинга экзаменов, которая может несправедливо привлекать некоторые группы учащихся к дисциплинарной ответственности. Искусственный интеллект может предоставлять информацию, которая кажется достоверной, но на самом деле является неточной или не имеет под собой реальной основы. Что особенно важно, искусственный интеллект несет с собой новые риски в дополнение к хорошо известным рискам конфиденциальности и защиты данных, таким как риск масштабирования детекторов шаблонов и автоматизации, которые приводят к “алгоритмической дискриминации”.
В-третьих, срочность возникает из-за масштаба возможных непреднамеренных или неожиданных последствий. Когда ИИ позволяет масштабно автоматизировать принятие учебных решений, преподаватели могут обнаружить нежелательные последствия. В качестве простого примера, если ИИ адаптируется, ускоряя учебный процесс для одних учащихся и замедляя темп для других, разрыв в успеваемости может увеличиться. В некоторых случаях качество доступных данных может привести к неожиданным результатам. Например, можно предположить, что система найма учителей с поддержкой искусственного интеллекта будет более объективной, чем оценка резюме, составленная человеком. Тем не менее, если система искусственного интеллекта опирается на некачественные исторические данные, она может снизить приоритетность кандидатов, которые могли бы привнести разнообразие и талант в преподавательский состав школы.
Таким образом, сейчас крайне важно использовать искусственный интеллект в образовании, чтобы реализовать ключевые возможности, предотвратить и смягчить возникающие риски и устранить непредвиденные последствия.