Abstract
New neural network technologies are at the initial stage of integration into the education system, they are used for various purposes, including preparing for classes and creating educational materials. At the same time, there is currently not enough research indicating the effectiveness of using neural networks for these purposes, and the basic principles of the teacher's work with neural networks have not been formulated. This article is devoted to this problem, presenting the results of the practical implementation of neural networks in the process of creating lecture material for students.

Key words: lecture creation methodology, teaching quality assessment, neural networks, teaching techniques.

----------------

Система образования – это динамичная и постоянно развивающаяся структура, которая должна реагировать на социальный и технический прогресс. Нейросети (искусственные нейронные сети) являются новейшими технологиями, которые сегодня находятся на начальном этапе интеграции в образовательную систему. Нейросеть – это программный код, математическая модель, которая, анализируя массив данных, способна дать обоснованный ответ на поставленную интеллектуальную задачу [1]. Сегодня нейросети уже используются в образовании в различных направлениях: для создания персонализированных программ обучения, управления образованием, анализа результатов, контроля и корректировки образовательного процесса, для автоматизации рутинной работы педагога [1]. Именно на последнем пункте будет сосредоточено внимание в этой статье. Нейросеть может стать инструментом для оптимизации подготовки преподавателя к занятиям, сохраняя его время и ресурсы. В частности, нейросеть способна помочь педагогу в подготовке различных типов заданий и материалов для занятий [2].

Однако, на сегодняшний день апробированные способы подготовки материалов при помощи нейросетей практически отсутствуют, как отсутствуют конкретные рекомендации или сформулированные принципы работы педагогов с нейросетями. Для эффективного использования нейросетей требуется исследовать возможные пути их приложения к образовательному процессу, оценить эффективность, а также разработать конкретные технологии и методики использования нейросетей преподавателями.

Целью приведенного в данной статье исследования является оценка эффективности нейросетей как инструмента для оптимизации работы педагога. Задача исследования – определить, способна ли нейросеть стать инструментом для подготовки к лекционным занятиям, сохраняя эффективность и качество обучения, а также сформулировать конкретные принципы для работы педагога с нейросетями.

К обсуждению и изучению использования нейросетей в образовании призывают многие исследователи, например, Е.Н. Ивахненко и В.С. Никольский [3]. При этом исследователи выделяют как положительные стороны работы с нейросетями, так и отрицательные. С одной стороны, нейросеть превосходит человека по возможностям обработки больших массивов информации и скорости работы [2]. Новые технологии делают образовательный процесс более привлекательным для студентов, которых, судя по исследованиям китайских педагогов [4], привлекает воспринимаемая простота работы с нейросетями [5].

Однако иные исследователи отмечают ограничения и проблемы, которые связаны с использованием нейросетей в образовательном процессе. Среди них выделяют: недостоверность информации и ошибки в данных, предоставляемых нейросетью ChatGPT, юридические вопросы, касающиеся авторских прав и возможного плагиата в сгенерированных материалах [6]. Исследования П.В. Сысоева [2] свидетельствуют о том, что интеграция нейросетей в российскую систему образования «находится на начальной стадии», а «у преподавателей высшей школы отсутствуют системные представления об организационном, дидактическом и методическом потенциале» нейросетей. Успешность интеграции зависит от степени доверия педагогов нейросетям, их осведомленности и готовности использовать новые технологии [2].

Данные исследования подтверждают, что сегодня отсутствует достаточное количество исследований влияния нейросетей на образование и возможных рисков, которые включают этические и культурные аспекты [7]. Интеграция нейросетевых технологий в образование – это трудоемкий процесс, требующий адаптации нейросетей к потребностям образования [8] и «разработки правил и руководящих принципов» [6] их использования.

При создании лекций с использованием нейросетей в данном исследовании были сформулированы основные принципы, которыми педагог руководствуется при данной работе, и последовательность действий для создания лекционного материала (см. таблицу 1). Для данного исследования была выбрана форма лекции, подразумевающая практическую деятельность студентов и постановку проблемного вопроса.

Таблица 1

Принципы и деятельность педагога при подготовке лекции

С использованием приведенных выше принципов были созданы 8 лекций по английскому языку, материал которых генерировался при помощи ChatGPT, на темы «Городская среда», «Профессии» и другие. При генерации нейросети указывались характеристики аудитории, например: «Молоды люди, 17-20 лет, большинство женского пола, сферы интересов: международные отношения, иностранная литература, мода, соцсети». Помимо основного содержания нейросеть создавала проблемный вопрос по теме лекции для активизации познавательного интереса. С опорой на интересные аудитории темы для этапа обобщения материала генерировались практические задания следующих видов: слушанье, чтение, список вопросов для обсуждения, тест. После генерации лекционный материал проверялся педагогом, исправлялись фактические ошибки (в каждой из лекций были допущены 1-3 неточности в фактах), продумывалась «режиссура» выступления.

Для оценки эффективности использования нейросетей при подготовке лекционного материала был проведен эксперимент.

1. В дополнение к 8 лекциям, созданным при помощи нейросети, еще 8 лекций на аналогичные темы были созданы традиционным способом.
    
2. Были выбраны две группы студентов 1 курса факультета рекламы и связей с общественностью Российского университета дружбы народов имени Патриса Лумумбы, обучавшихся английскому языку по одной программе, с одним педагогом. В качестве лекций для группы А использовались лекции, созданные с помощью нейросетей, а для группы Б – созданные традиционным способом.
    
3. Лекции проводились в период с января по февраль 2024 года. Качество лекций оценивалось методистом Петровой М.Г., кандидатом педагогических наук, при помощи оценочного листа (см. рисунок 1), разработанного Петровой М.Г. и Дроздовым Д.А.

Рис. 1. Показатели и критерии оценки качества лекции методистом

4. После окончания периода обучения студенты проходили опрос для выявления их оценки послушанных лекций и отношения к использованию нейросетей в процессе обучения.

Результаты оценочной деятельности методиста и опроса студентов о качестве лекций представлены на рисунке 2 и рисунке 3, опроса студентов об их отношении к нейросетям – на рисунке 4.

Рис. 2. Результаты оценки методистом качества лекций в группах А и Б

Рис. 3. Результаты оценки студентами качества лекций в группах А и Б

Рис. 4. Результаты опроса студентов обеих групп об их отношении к использованию нейросетей в образовательном процессе

Выводы. Лекции, созданные при помощи нейросети, незначительно уступают (до 0,5 балла) по качеству лекциям, созданным педагогом, по большинству параметров: организации, содержания, результативности. Однако нейросеть показала значительно более низкие результаты в блоке «методика»: при создании проблемного вопроса, организации разнообразного и доступного изложения. Это позволяет сделать вывод о первостепенной роли педагога в организации качественного образовательного процесса. Опрос студентов позволяет сделать вывод о том, что большинство студентов группы А и группы Б (более 64%) положительно высказались о возможности использовании нейросетей для их обучения.

Принимая во внимание результаты, а также перечисленные в статье особенности нейросетей, можно делать вывод, что нейросеть является эффективным средством для создания лекционных материалов при соблюдении ряда условий: педагог должен обладать необходимыми знаниями для генерации материала, руководствоваться фундаментальным методическими принципами, нести полную ответственность за поверку достоверности предоставляемой студентам информации и творчески перерабатывать полученный материал.

Литература

1. Шобонов Н.А., Булаева М.Н., Зиновьева С.А. Искусственный интеллект в образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2023. №79–4. С. 288–290.

2. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9–33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33

3. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угрозы или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 4. С. 9–22. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22

4. Wu H., Wang Yun., Wang Yon. «To Use or Not to Use?» A Mixed-Methods Study on the Determinants of EFL College Learners’ Behavioral Intention to Use AI in the Distributed Learning Context // International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2024. Vol. 25. No. 3. P. 45–49.

5. Филатова О.Н., Булаева М.Н., Гущин А.В. Применение нейросетей в профессиональном образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2022. №77–3. С. 243–245.

6. Yigci D., Eryilmaz M. Large Language Model-Based Chatbots in Higher Education // Advanced Intelligent Systems. 2024. No. 2. DOI:10.1002/aisy.202400429

7. Yusuf A., Pervin N., Román-González M. Generative AI in education and research: A systematic mapping review // Review of Education. 2024. No. 12 (2). P. 85–102. DOI:10.1002/rev3.3489

8. Pliushch V. Implementation of Modern Pedagogical Technologies in the Context of Increasing the Efficiency of the Educational Process // Journal of Ecohumanism. 2024. No. 3 (4). P. 1553–1561. DOI:10.62754/joe.v3i4.3684

9. Лелюх В.Ф. Методика подготовки и чтения лекций // Теория и практика социогуманитарных наук. 2018. №1 (1). С. 54–63.

10. Томилин А.К. Разработка и методика использования мультимедийных лекций // Высшее образование сегодня. 2014. №9. С. 3–6.

11. Абдухаликова Д.А., Содикова М.И. Инновационные подходы к обучению иностранным языкам // Экономика и социум. 2022. №5-2 (92). С. 357–359.

Рекомендовано к публикации:
М.Г.Петрова, кандидат педагогических наук, научный руководитель работы;
А.А.Ахаян, доктор педагогических наук, член Редакционной Коллегии

Literature

1. Shobonov N.A., Bulaeva M.N., Zinov'eva S.A. Iskusstvennyj intellekt v obrazovanii // Problemy sovremennogo pedagogicheskogo obrazovanija. 2023. No. 79–4. P. 288–290.

2. Sysoev P.V. Iskusstvennyj intellekt v obrazovanii: osvedomljonnost', gotovnost' i praktika primenenija prepodavateljami vysshej shkoly tehnologij iskusstvennogo intellekta v professional'noj dejatel'nosti // Vysshee obrazovanie v Rossii. 2023. T. 32. No. 10. P. 9–33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33

3. Ivahnenko E.N., Nikol'skij V.S. ChatGPT v vysshem obrazovanii i nauke: ugrozy ili cennyj resurs? // Vysshee obrazovanie v Rossii. 2023. T. 32. No. 4. P. 9–22. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22

4. Wu H., Wang Yun., Wang Yon. «To Use or Not to Use?» A Mixed-Methods Study on the Determinants of EFL College Learners’ Behavioral Intention to Use AI in the Distributed Learning Context // International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2024. Vol. 25. No. 3. P. 45–49.

5. Filatova O.N., Bulaeva M.N., Gushhin A.V. Primenenie nejrosetej v professional'nom obrazovanii // Problemy sovremennogo pedagogicheskogo obrazovanija. 2022. No. 77–3. P. 243–245.

6. Yigci D., Eryilmaz M. Large Language Model-Based Chatbots in Higher Education // Advanced Intelligent Systems. 2024. No. 2. DOI:10.1002/aisy.202400429

7. Yusuf A., Pervin N., Román-González M. Generative AI in education and research: A systematic mapping review // Review of Education. 2024. No. 12 (2). P. 85–102. DOI:10.1002/rev3.3489

8. Pliushch V. Implementation of Modern Pedagogical Technologies in the Context of Increasing the Efficiency of the Educational Process // Journal of Ecohumanism. 2024. No. 3 (4). P. 1553–1561. DOI:10.62754/joe.v3i4.3684

9. Leljuh V.F. Metodika podgotovki i chtenija lekcij // Teorija i praktika sociogumanitarnyh nauk. 2018. No. 1 (1). P. 54–63.

10. Tomilin A.K. Razrabotka i metodika ispol'zovanija mul'timedijnyh lekcij // Vysshee obrazovanie segodnja. 2014. No. 9. P. 3–6.

11. Abduhalikova D.A., Sodikova M.I. Innovacionnye podhody k obucheniju inostrannym jazykam // Jekonomika i socium. 2022. No. 5-2 (92). P. 357–359.