ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КУРСА ПО ВЫБОРУ «НЕКЛАССИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ»
|
Введение 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ ТЕМЫ «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ» В ШКОЛЬНОМ КУРСЕ ИНФОРМАТИКЕ 7
1.1. Искусственный интеллект и машинное обучение как сквозная технология
цифровой экономики 7
1.2. Неклассические подходы к машинному обучению и практические задачи,
решаемые с их помощью 15
1.3. Анализ существующих средств обучения школьников по теме
«Неклассические подходы к машинному обучению» 21
II. ГЛАВА. РАЗРАБОТКА КУРСА ПО ВЫБОРУ «НЕКЛАССИЧЕСКИЕ
ПОДХОДЫ К МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ» 30
2.1. Программа курса по выбору «Неклассические подходы к машинному
обучению» 30
2.2. Методические рекомендации по изучению курса по выбору
«Неклассические подходы к машинному обучению» 42
2.3. Апробация модуля и анализ ее результатов 53
Заключение 61
Список использованных источников 63
Приложения 67
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ ТЕМЫ «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ» В ШКОЛЬНОМ КУРСЕ ИНФОРМАТИКЕ 7
1.1. Искусственный интеллект и машинное обучение как сквозная технология
цифровой экономики 7
1.2. Неклассические подходы к машинному обучению и практические задачи,
решаемые с их помощью 15
1.3. Анализ существующих средств обучения школьников по теме
«Неклассические подходы к машинному обучению» 21
II. ГЛАВА. РАЗРАБОТКА КУРСА ПО ВЫБОРУ «НЕКЛАССИЧЕСКИЕ
ПОДХОДЫ К МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ» 30
2.1. Программа курса по выбору «Неклассические подходы к машинному
обучению» 30
2.2. Методические рекомендации по изучению курса по выбору
«Неклассические подходы к машинному обучению» 42
2.3. Апробация модуля и анализ ее результатов 53
Заключение 61
Список использованных источников 63
Приложения 67
Искусственный интеллект (ИИ) сегодня плотно вошёл в жизнь каждого человека. ИИ в виде сервисов присутствует практически в каждом новом программном обеспечении или сервисе. Человек, не обладающий соответствующими знаниями и не владеющий минимальными навыками применения ИИ, будет испытывать множество неудобств, начиная от низкой конкурентоспособности на рынке труда и заканчивая проблемами в социальной жизни. Поэтому необходимость понимания, что это такое и из чего состоит, для чего применяется, стала одной из особенностей современного постиндустриального общества с высокими требованиями к инженерной культуре выпускников.
Многие исследователи акцентируют внимание на то, что искусственный интеллект в общеобразовательной школе не должен быть только инструментом для обеспечения безопасности и эффективной работы в классе, но и изучаться в качестве темы, чтобы познакомить обучающихся с условиями работы в современном мире. В основном речь идёт о навыках использования готовых решений и компетенций, связанных с пониманием выбора сервисов и возможностей ИИ, и этики применения интеллектуальных алгоритмов [26].
В связи с этим, необходимо формировать представление у школьников о технологиях ИИ и сферах его применения уже на начальном этапе обучения в основной школе.
В школьных базовых учебниках по информатике для основной школы: Угринович Н.Д. Информатика и ИКТ(базовый и профильный уровни), Поляков К.Ю. Информатика (базовый и углубленный уровни), Семакин И.Г. Информатика (базовый и профильный уровни), тема «Введение в искусственный интеллект и машинной обучение» не раскрывается, ни теоретически не на практике. Единственный УМК для углубленного изучения информатики в 11 классе авторов Калинина И.А. и Самылкиной Н.Н [17], содержит главу «Интеллектуальные алгоритмы и искусственный интеллект» с разделами: «Интеллект и его моделирование», «Знания и их представление», «Экспертные системы»,
4 «Самообучающиеся технические системы». Для школьников, заинтересованных темой ИИ существует учебное пособие «Искусственный интеллект» Л.Н. Ясницкого [33], котором темы «Экспертные системы», «Нейронные сети», «Интеллектуальные игры», «Моделирование творчества» изучаются не только теоретически, но и на практике при выполнении лабораторных работ. Таким образом, имеющиеся учебники и учебные пособия, в которых уделяется внимание теме ИИ предназначены для старшей школы и, в основном, раскрывают тему теоретически. Нами не обнаружены теоретические материалы и, главное практические задания, связанные с темой ИИ в учебниках для основной школы.
В нашей стране функцию просвещения школьников в этом направлении реализует образовательные проекты, и дополнительное образование.
Так, всероссийский образовательный проект «Урок цифры» предлагает список уроков, одни из которых являются: «Персональные помощники» и «Искусственный интеллект и машинное обучение». «Урок цифры» — это возможность получить знания от ведущих технологических компаний: Фирмы «1С», Яндекса, «Лаборатории Касперского» и Mail.Ru Group, а также Благотворительного фонда Сбербанка «Вклад в будущее». Мероприятие имеет просветительскую направленность и способствует раннему профессиональному самоопределению школьников в области информационных технологий в условиях перехода к цифровой экономике. Оно ориентировано на школьников 1-11-х классов и включает элементы, универсальные для всех возрастов, так и дифференцированные по возрасту [12].
Онлайн курсы это доступный способ познакомить школьников с основами искусственного интеллекта и машинного обучения. Академия искусственного интеллекта для школьников при поддержке Сбербанка предлагает участие в олимпиаде по искусственному интеллекту. Цель проекта - формирование у школьников интереса к технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения, а также развитие навыков программирования [11].
До олимпиады предлагается познакомится с вводными уроками, которые знакомят обучающихся с ролью искусственного интеллекта и расскажут, как он может создать первую нейросеть уже сейчас. И это не все, здесь также приложены задачи для подготовки к олимпиаде. После каждого видео урока представлены тренажеры для 1-4 классов и 5-9 классов.
Можно заметить, что в сети Интернет существуют ресурсы для школьников и учителей, предназначенные для начального ознакомления с технологиями искусственного интеллекта, однако эти источники представляют из себя разработки отдельных разрозненных занятий.
Таким образом, анализ методической литературы и информационных ресурсов для школьников по тематике, связанной с изучением технологий искусственного интеллекта позволил выделить противоречие между важностью формирования представления у школьников о технологиях искусственного интеллекта и сферах его применения на этапе обучения в основной школе и недостаточной разработанностью необходимого для этого методического обеспечения.
Указанное противоречие определило проблему исследования: каким должно быть организационно-методическое обеспечение курса по выбору для начального ознакомления обучающихся основной школы с основными методами машинного обучения, лежащими в основе технологий искусственного интеллекта?
Объект исследования: процесс обучения школьников основам технологий искусственного интеллекта.
Предмет исследования: организационно-методическое обеспечение курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению» для обучающихся основной школы.
Цель исследования: разработка организационно-методического обеспечения курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению» для обучающихся основной школы.
Задачи исследования:
1. На основе анализа литературы рассмотреть понятие искусственного интеллекта и машинного обучения;
2. Рассмотреть теоретические основы неклассического машинного обучения;
3. Проанализировать имеющиеся в свободном доступе средства обучения для школьников по теме «Неклассические подходы к машинному обучению»;
4. Разработать программу курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению»;
5. Разработать методические рекомендации по изучению курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению»;
6. Частично апробировать курс по выбору и проанализировать результаты апробации.
Практическая значимость исследования: разработки занятий и методические рекомендации по их проведению могут быть использованы на уроках информатики, на занятиях курсов по выбору, связанных с изучением технологий искусственного интеллекта.
Многие исследователи акцентируют внимание на то, что искусственный интеллект в общеобразовательной школе не должен быть только инструментом для обеспечения безопасности и эффективной работы в классе, но и изучаться в качестве темы, чтобы познакомить обучающихся с условиями работы в современном мире. В основном речь идёт о навыках использования готовых решений и компетенций, связанных с пониманием выбора сервисов и возможностей ИИ, и этики применения интеллектуальных алгоритмов [26].
В связи с этим, необходимо формировать представление у школьников о технологиях ИИ и сферах его применения уже на начальном этапе обучения в основной школе.
В школьных базовых учебниках по информатике для основной школы: Угринович Н.Д. Информатика и ИКТ(базовый и профильный уровни), Поляков К.Ю. Информатика (базовый и углубленный уровни), Семакин И.Г. Информатика (базовый и профильный уровни), тема «Введение в искусственный интеллект и машинной обучение» не раскрывается, ни теоретически не на практике. Единственный УМК для углубленного изучения информатики в 11 классе авторов Калинина И.А. и Самылкиной Н.Н [17], содержит главу «Интеллектуальные алгоритмы и искусственный интеллект» с разделами: «Интеллект и его моделирование», «Знания и их представление», «Экспертные системы»,
4 «Самообучающиеся технические системы». Для школьников, заинтересованных темой ИИ существует учебное пособие «Искусственный интеллект» Л.Н. Ясницкого [33], котором темы «Экспертные системы», «Нейронные сети», «Интеллектуальные игры», «Моделирование творчества» изучаются не только теоретически, но и на практике при выполнении лабораторных работ. Таким образом, имеющиеся учебники и учебные пособия, в которых уделяется внимание теме ИИ предназначены для старшей школы и, в основном, раскрывают тему теоретически. Нами не обнаружены теоретические материалы и, главное практические задания, связанные с темой ИИ в учебниках для основной школы.
В нашей стране функцию просвещения школьников в этом направлении реализует образовательные проекты, и дополнительное образование.
Так, всероссийский образовательный проект «Урок цифры» предлагает список уроков, одни из которых являются: «Персональные помощники» и «Искусственный интеллект и машинное обучение». «Урок цифры» — это возможность получить знания от ведущих технологических компаний: Фирмы «1С», Яндекса, «Лаборатории Касперского» и Mail.Ru Group, а также Благотворительного фонда Сбербанка «Вклад в будущее». Мероприятие имеет просветительскую направленность и способствует раннему профессиональному самоопределению школьников в области информационных технологий в условиях перехода к цифровой экономике. Оно ориентировано на школьников 1-11-х классов и включает элементы, универсальные для всех возрастов, так и дифференцированные по возрасту [12].
Онлайн курсы это доступный способ познакомить школьников с основами искусственного интеллекта и машинного обучения. Академия искусственного интеллекта для школьников при поддержке Сбербанка предлагает участие в олимпиаде по искусственному интеллекту. Цель проекта - формирование у школьников интереса к технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения, а также развитие навыков программирования [11].
До олимпиады предлагается познакомится с вводными уроками, которые знакомят обучающихся с ролью искусственного интеллекта и расскажут, как он может создать первую нейросеть уже сейчас. И это не все, здесь также приложены задачи для подготовки к олимпиаде. После каждого видео урока представлены тренажеры для 1-4 классов и 5-9 классов.
Можно заметить, что в сети Интернет существуют ресурсы для школьников и учителей, предназначенные для начального ознакомления с технологиями искусственного интеллекта, однако эти источники представляют из себя разработки отдельных разрозненных занятий.
Таким образом, анализ методической литературы и информационных ресурсов для школьников по тематике, связанной с изучением технологий искусственного интеллекта позволил выделить противоречие между важностью формирования представления у школьников о технологиях искусственного интеллекта и сферах его применения на этапе обучения в основной школе и недостаточной разработанностью необходимого для этого методического обеспечения.
Указанное противоречие определило проблему исследования: каким должно быть организационно-методическое обеспечение курса по выбору для начального ознакомления обучающихся основной школы с основными методами машинного обучения, лежащими в основе технологий искусственного интеллекта?
Объект исследования: процесс обучения школьников основам технологий искусственного интеллекта.
Предмет исследования: организационно-методическое обеспечение курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению» для обучающихся основной школы.
Цель исследования: разработка организационно-методического обеспечения курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению» для обучающихся основной школы.
Задачи исследования:
1. На основе анализа литературы рассмотреть понятие искусственного интеллекта и машинного обучения;
2. Рассмотреть теоретические основы неклассического машинного обучения;
3. Проанализировать имеющиеся в свободном доступе средства обучения для школьников по теме «Неклассические подходы к машинному обучению»;
4. Разработать программу курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению»;
5. Разработать методические рекомендации по изучению курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению»;
6. Частично апробировать курс по выбору и проанализировать результаты апробации.
Практическая значимость исследования: разработки занятий и методические рекомендации по их проведению могут быть использованы на уроках информатики, на занятиях курсов по выбору, связанных с изучением технологий искусственного интеллекта.
Целью исследования являлась разработка организационно-методического обеспечения курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению» для обучающихся основной школы.
В ходе выполнения работы были решены следующие задачи:
1. На основе анализа литературы рассмотрены понятия искусственного интеллекта и машинного обучения: искусственный интеллект - это научная область информатики которая изучает модели мышления человека, ставит и решает задачи аппаратного и программного моделирования тех видов деятельности человека, которые традиционно считаются интеллектуальными; машинное обучение - совокупность методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи обучения в процессе применения решения множества сходных задач, а искусственные нейронные сети множество методов машинного обучения.
2. Рассмотрены теоретические основы неклассического машинного обучения: нейронные сети и глубокое обучение - наиболее современный подход к машинному обучению; нейронные сети применяются там, где нужны распознавание или генерация изображений и видео, сложные алгоритмы управления или принятия решений, машинный перевод и подобные сложные задачи.
3. Проанализированы имеющиеся в свободном доступе средства обучения для школьников по теме «Неклассические подходы к машинному обучению»: ресурсы для ознакомления с машинным обучением есть, но они разрозненные, поэтому есть необходимость разработать курс по выбору для школьников - его задача дать начальное представление об области ИИ, машинного обучения, обработке больших данных, актуальных профессиях будущего в сфере ИИ.
4. Разработана программа курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению», на основе выявленного ресурсного обеспечения. Программа курса по выбору содержит пояснительную записку, цели и задачи изучения курса, планируемые результаты, базовые понятия и дидактические
элементы курса, тематическое планирование и содержание курса по выбору,
требования к уровню знаний учащихся и учебно-методическое обеспечение.
5. Разработаны методические рекомендации по изучению курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению»: планы занятий и некоторые методические рекомендации к ним, чтобы показать в какой последовательности и каким образом достигаются запланированные результаты курса.
6. Частично апробирован курс по выбору и проанализированы результаты апробации. В роли обучающихся и экспертов учебных материалов выступили студенты 2 курса. Отвечая на вопросы опроса по результатам частичной апробации, студенты отметили доступность теоретической информации информации, полезность практических заданий для понимания принципов работы таких методов машинного обучения как обучение с подкреплением и обучение нейросетей. Студенты положительно оценили возможность введения курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению» в систему дополнительного образования школьников.
Таким образом, задачи работы выполнены, цель достигнута.
В ходе выполнения работы были решены следующие задачи:
1. На основе анализа литературы рассмотрены понятия искусственного интеллекта и машинного обучения: искусственный интеллект - это научная область информатики которая изучает модели мышления человека, ставит и решает задачи аппаратного и программного моделирования тех видов деятельности человека, которые традиционно считаются интеллектуальными; машинное обучение - совокупность методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи обучения в процессе применения решения множества сходных задач, а искусственные нейронные сети множество методов машинного обучения.
2. Рассмотрены теоретические основы неклассического машинного обучения: нейронные сети и глубокое обучение - наиболее современный подход к машинному обучению; нейронные сети применяются там, где нужны распознавание или генерация изображений и видео, сложные алгоритмы управления или принятия решений, машинный перевод и подобные сложные задачи.
3. Проанализированы имеющиеся в свободном доступе средства обучения для школьников по теме «Неклассические подходы к машинному обучению»: ресурсы для ознакомления с машинным обучением есть, но они разрозненные, поэтому есть необходимость разработать курс по выбору для школьников - его задача дать начальное представление об области ИИ, машинного обучения, обработке больших данных, актуальных профессиях будущего в сфере ИИ.
4. Разработана программа курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению», на основе выявленного ресурсного обеспечения. Программа курса по выбору содержит пояснительную записку, цели и задачи изучения курса, планируемые результаты, базовые понятия и дидактические
элементы курса, тематическое планирование и содержание курса по выбору,
требования к уровню знаний учащихся и учебно-методическое обеспечение.
5. Разработаны методические рекомендации по изучению курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению»: планы занятий и некоторые методические рекомендации к ним, чтобы показать в какой последовательности и каким образом достигаются запланированные результаты курса.
6. Частично апробирован курс по выбору и проанализированы результаты апробации. В роли обучающихся и экспертов учебных материалов выступили студенты 2 курса. Отвечая на вопросы опроса по результатам частичной апробации, студенты отметили доступность теоретической информации информации, полезность практических заданий для понимания принципов работы таких методов машинного обучения как обучение с подкреплением и обучение нейросетей. Студенты положительно оценили возможность введения курса по выбору «Неклассические подходы к машинному обучению» в систему дополнительного образования школьников.
Таким образом, задачи работы выполнены, цель достигнута.