РАЗРАБОТКА И ВЕРИФИКАЦИЯ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОЙ МОДЕЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА И ЕГО ИНФРАСТРУКТУРЫ В ОРГАНИЗАЦИЯХ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

Авторы

  • К.А. Аржанова ФГБОУ ВО «Государственный университет управления»
  • Д.В. Долгополов ФГБОУ ВО «Государственный университет управления»
  • В.С. Старостин ФГБОУ ВО «Государственный университет управления»

DOI:

https://doi.org/10.25806/fm3-220234-12

Ключевые слова:

искусственный интеллект, маркетинг, вуз, персонализация, машинное обучение, высшее образование

Аннотация

В статье приводится результат исследования процесса внедрения инструментов и технологий искусственного интеллекта в контексте высшего образования. В основу методологии легли ключевые методы современного маркетингового анализа, критический анализ литературы, кейс-стади. Общенаучными методами выступили анализ, синтез, обобщение, проблематизация, схематизация. Проведенное исследование охватило следующие этапы: бенчмаркинг использования инструментов искусственного интеллекта в России и за рубежом; разработка модели для определения готовности образовательной организации к внедрению технологий искусственного интеллекта и персонализации образовательных траекторий; классификация поведенческих метрик обучающихся и разработка конфигуратора пользовательских данных для составления профайла учащегося; моделирование конфигурации цифровой платформы образовательной организации, основывающейся на технологиях цифровой аналитики и искусственного интеллекта. Итогом исследования стала разработка междисциплинарной модели использования инструментов и технологий искусственного интеллекта, которая была названа «Модель трех китов внедрения ИИ». В основе модели лежат три этапа механизма адаптации инструментов искусственного интеллекта к сфере высшего образования. Работа выполнена в рамках гранта ГУУ (НИР №1011-23) «Формирование модели междисциплинарного применения технологий искусственного интеллекта для повышения персонализации высшего образования».

Список литературы

Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education. [Электронный ресурс]. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303 (дата обращения: 26.10.2023).

Kirschner P.A., Strijbos J.W., Kreijns K., Beers P.J. The social side of gaming in education // Educational Media International. 2013. № 50 (4). P. 257-272.

Chen L., Li Y., Chen Y. An intelligent agent for adaptive learning support // Journal of Educational Technology Development and Exchange. 2018. № 1 (1). P. 1-11.

Crossley S.A., Lu X., McNamara D.S. Automated writing evaluation: The case for a hybrid approach // Journal of Writing Research. 2016. № 8 (2). P.179-200.

Heilman T., Smith N.A., Mitchell J. Automated writing evaluation and the criterion online writing evaluation service // Journal of Writing Research. 2016. № 8 (2). P. 201-219.

Аржанова К.А., Долгополов Д.В., Старостин В.С. Механизм адаптации инструментов искусственного интеллекта к сфере высшего образования // Человеческий капитал. 2023. № 10 (178). С. 41-51. DOI: 10.25629/HC.2023.10.02.

Abgaryan H., Asatryan S. Matevosyan A. Revolutionary changes in higher education with artificial intelligence // Main Issues of Pedagogy and Psychology. 2023. № 10. P. 76-86. DOI: 10.24234/miopap.v10i1.454.

Шинкевич А.И., Идрисов А.Э. Основные вызовы и проблемы цифровой трансформации в условиях укрепления технологического суверенитета // E-management. 2023. Т. 6, № 3. С. 51–58.

Buletova N.E., Stepanova E.V., Kulikova N.N., Kuzibetskaya G.V. Solving the Issue of Managerial Decision Making in Terms of Ranking by the Effective Rank Method. In: Gibadullin, A. (eds) Digital and Information Technologies in Economics and Management. DITEM 2022 // Lecture Notes in Networks and Systems. 2023. Vol. 683. DOI: 10.1007/978-3-031-30926-7_9.

Опубликован

01.12.2023

Выпуск

Раздел

Экономические науки