О проблемах инженерного образования в условиях цифровизации и использования искусственного интеллекта: мировой опыт

[1]Здесь и далее — автор-корреспондент.

В работе изложены основные прогнозы развития системы образования при активной цифровизации в технических вузах, связанные с появлением инновационных технологий в различных областях науки. Постулируется, что система образования напрямую зависит от изменений в обществе. На первый план выйдут знания, практические навыки и личный опыт студента, возрастет интерес к дополнительному образованию и самообучению, что вполне доступно в онлайн-формате. Предполагается, что в ближайшем будущем следует ожидать развития новых методов и технологий дистанционного обучения с использованием искусственного интеллекта. В работе рассматриваются актуальные проблемы обучения, связанные с цифровизацией инженерного образования, а также необходимостью адаптации студента к быстрому обновлению профессии в связи с возникновением новых информационных технологий.

Ключевые слова: система образования, знания, обучение, навыки, информационные технологии.

Литература

1. Витвицкая А.А. Генеративный искусственный интеллект как ресурс инновационного образования // Современные проблемы науки и образования. 2024. № 3. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=33446 (дата обращения: 17.12.2024).

Vitvitskaya, A.A. Generative artificial intelligence as a resource of innovative education // Modern problems of science and education. 2024. No. 3. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=33446 (accessed on: 17.12.2024).

2. Дистанционное образование для вузов — это возможность прорваться в будущее. М.: НИУ Высшая школа экономики, 2020.01.12. URL: https://www.hse.ru/news/421979784.html (дата обращения: 04.02.2021).

Distance education for universities is an opportunity to break into the future. Moscow: Higher School of Economics Press, 2020.01.12. URL: https://www.hse.ru/news/421979784.html (accessed on: 04.02.2021).

3. Национальные проекты: целевые показатели и основные результаты. М., 2019. 110 с.; Ивановский Б.Г. Цифровизация высшего образования в Европе и России: преимущества и риски // Социальные новации и социальные науки. 2021. № 1. С. 80–95. С. 94.

National projects: targets and main results. Moscow, 2019. 110 p.; Ivanovskiy, B.G. Digitalization of higher education in Europe and Russia: benefits and risks. Social innovations and social Sciences .2021. No. 1. Pp. 80–95. P. 94.

4. Университеты переходят в цифровой формат / Министерство науки и высшего образования РФ. М., 2020. URL: https://www.5top100.ru/news/132895/ (дата обращения 04.02.2021).

Universities are going digital / Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation. Moscow, 2020. URL: https://www.5top100.ru/news/132895/ (accessed on: 04.02.2021).

5. Воронов М.В., Пименов В.И., Небаев И.А. Системы искусственного интеллекта. М.: Юрайт, 2023. 256 с. URL: https://urait.ru/book/sistemy-iskusstvennogo-intellekta532212 (дата обращения: 08.08.2023).

Voronov, M.V., Pimenov, V.I., Nechaev, I.A. Artificial intelligence systems. Moscow: Yurait, 2023. 256 p. URL: https://urait.ru/book/sistemy-iskusstvennogo-intellekta 532212 (accessed on: 08.08.2023).

6. Цифровизация образования в России и мире // Аккредитация в образовании. 2017. № 98. URL: https://akvobr.ru/cifrovizaciya_obrazovaniya_v_rossii_i_mire.html (дата обращения: 04.02.2021).

Digitalization of education in Russia and the world // Accreditation in education. 2017. No. 98. URL: https://akvobr.ru/cifrovizaciya_obrazovaniya_v_rossii_i_mire.html (accessed on: 04.02.2021).

7. Digital transformation in German higher education: student and teacher perceptions and usage of digital media / Bond, M., Marín, V., Dolch, C., Bedenlier, S., Zawacki-Richter, O. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2018. Vol. 15. No. 48. URL: https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s... (accessed on: 04.02.2021).

8. Dolch, C., Zawacki-Richter, O. Are students getting used to learning technology? Changing media usage patterns of traditional and non-traditional students in higher education. Research in Learning Technology. 2018. Vol. 26. P. 2038. URL: https://doi.org/10.25304/rlt.v26.2038 (accessed on: 04.02.2021).

9. Ehlers, U.-D. Future skills: the future of learning and higher education. Books on Demand. 2020. 336 p. URL: https://books.google.ru/books?id=lnTgDwAAQBAJ&printsec=frontcover&l=ru&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=o nepage&q&f=false (accessed on: 04.02.2021).

10. Erdem, C., Kocyigit, M. Exploring undergraduates’ digital citizenship levels: adaptation of the digital citizenship scale to Turkish. Malaysian Online Journal of Educational Technology. 2019. Vol. 7. Iss. 3. P. 22–38. URL: https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1220993.pdf (accessed on: 04.02.2021).

11. European digital learning network, the lifelong learning platform. 2020. URL: http://lllplatform.eu/who-weare/members-and-partners/earlall-3/ (accessed on: 04.02.2021).

12. Hartocollis, A. After Coronavirus, colleges worry: will students come back? The New York Times. 2020.15.04. URL: https://www.nytimes.com/2020/04/15/us/coronavirus-colleges-universities admissions.html (accessed on: 04.02.2021).

13. Jensen, T. Higher education in the digital era. The current state of transformation around the world / International Association of Universities (IAU). 2019. 56 p. — (European University Association. Learning and Teaching Paper; 21. No. 7). URL: https://iau-aiu.net/IMG/pdf/technology_report_2019.pdf (accessed on: 04.02.2021).

14. Lai, K., Hong, K. Technology use and learning characteristics of students in higher education: Do generational differences exist? British Journal of Education Technology. 2015. Vol. 46. Iss. 4. P. 725–738. URL: https://doi.org/ 10.1111/bjet.12161 (accessed on: 04.02.2021); AI regulation in the world and in Russia. URL: https://ict.moscow/news/2022-ai-regulation/

15. Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to original abstracts using an artificial intelligence output detector, plagiarism detector, and blinded human reviewers / C.A. Gao, F.M. Ho ward, N.S. Markov, E.C. Dyer, S. R. Y. Luo, A.T. Pearson. bioRxiv 2022.12.23.521610; doi: https://doi.org/10.1101/2022.12.23.521610

16. John McCarthy. What is artificial intelligence? / Computer Science Department of Stanford University. 2007. URL: http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html

17. Introduction to Artificial Intelligence (AI). IBM Skills Network. Course 1 of 6 in the IBM & Darden Digital Strategy Specialization. URL: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-ai/home

18. Oliver, B., de St Jorre, T.J. Graduate attributes for 2020 and beyond: recommendations for Australian higher education providers. Higher Education Research & Development. 2018. Vol. 37. No. 4. P. 821–836. URL: https://doi.org/ 10.1080/07294360.2018.1446415 (accessed on: 04.02.2021).

19. Setwyn, L. Digital downsides: exploring university students’ negative engagements with digital technology. Teaching in Higher Education. 2016. Vol. 21. Iss. 8. P. 1006–1021. URL: https://doi.org/10.1080/13562517.2016.1213229 (accessed on: 04.02.2021).