Нейросети для педагога

Нейросети — мощный инструмент для учителей, который может быть использован в различных аспектах образовательного процесса. Вот несколько способов, как нейросети могут быть полезными:

• Автоматизация рутинных задач: нейросети помогают учителям автоматизировать рутинные задачи, такие как проверка заданий и учёт прогресса студентов.
• Интерактивные обучающие инструменты: нейросети могут быть использованы для создания интерактивных обучающих инструментов, таких как виртуальные лаборатории и симуляторы.
• Персонализированное обучение: нейросети помогают учителям создавать индивидуальные образовательные программы, учитывая потребности и уровень каждого ученика.
• Предоставление дополнительных ресурсов: нейросети предоставляют учителям дополнительные ресурсы и подсказки для улучшения образовательного процесса.
• Обратная связь и оценка: нейросети используются для предоставления обратной связи и оценки работ учащихся.

Для учителей иностранных языков нейросети могут быть особенно полезны в следующих областях:

• Автоматизированный перевод: нейросети используются для быстрого и точного перевода текстов.
• Проверка высказываний и грамматики: нейросети обучаются для проверки грамматики и корректировки ошибок в высказываниях студентов.
• Интерактивные диалоги: нейросети создают интерактивные диалоги для практики навыков общения на иностранном языке.
• Поддержка аудирования: нейросети предоставляют материалы для тренировки аудирования и развития навыков слушания.
• Оценка произношения: нейросети обучаются для оценки и предоставления обратной связи по произношению студентов.

Нейросети могут быть полезными инструментами для учителей, однако существуют определённые недостатки, которые следует принимать во внимание:

1. Недостаточная гибкость: нейросети функционируют на основе алгоритмов и обучаются на больших объёмах данных, что иногда ограничивает гибкость и способность учителя адаптировать учебный процесс к индивидуальным потребностям каждого ученика.
2. Ограниченные коммуникативные возможности: нейросети могут быть эффективными инструментами для проверки и оценки работ учащихся, но они не всегда способны предоставить качественную обратную связь и объяснения. Преподаватели играют важную роль в поддержке и понимании учащихся.
3. Отсутствие критического мышления: нейросети обрабатывают большие объёмы данных и распознают шаблоны в них, но у них нет интуиции и способности к критическому мышлению, что является важным аспектом образования и развития аналитических навыков.
4. Зависимость от качества данных: работа нейросетей зависит от качества и разнообразия данных, на которых они обучаются. Если данные не содержат достаточного количества разнообразных и релевантных примеров, нейросети могут выдавать неточные или неполные результаты.
5. Сложность использования: нейросети требуют специфических знаний и навыков для разработки, обучения и применения в практической деятельности. Учителям могут потребоваться дополнительные обучающие программы или поддержка для успешного использования нейросетей в своей работе.

Принимая во внимание эти недостатки и ограничения нейросетей, необходимо тщательно продумывать их применение в педагогической практике. Важно помнить, что нейросети могут быть ценными инструментами, но они не заменяют роль преподавателя в процессе обучения и поддержки учащихся. 

Сейчас выбор нейросетей крайнее разнообразен, и каждая имеет свои преимущества.

ChatGPT - Это крайне разнообразная программа позволяющая использовать сразу большой спектр разнообразных инструментов (поисковые, текстовые, математические, имеет прямое подключение к Wikipedia, позволяет работать с файлами разных форматов, PDF, кодовые файлы, текстовые файлы.) Использование ChatGPT интуитивно понятно, что позволяет развить навыки для работы с другими более узко направленными нейросетями.

YandexGPT или YaGPT – это нейросеть семейства GPT что делает ее похожей на ChatGPT, но только на более раннюю версию так как разработка YandexGPT началась позже и не все инструмент реализованы в YandexGPT так как данная нейросеть скорее направлена на медийный сектор и некоторые функции могут быть использованы при написании статей только косвенно , например пересказ видео с видеохостингов.

Gigachat – Нейростеь от Сбербанка обладает большими нововведениями в отличии от YandexGPT и сравним с ChatGPT в более конкурентной области так как отрыв между этими нейросетями не критичен.

Применение нейросетей позволяет значительно ускорить процесс создания новых тестов, лекций и целых образовательных программ. Вы можете быстрее решать следующие задачи:

• Разработка образовательных концепций. Подсказки от ИИ помогают решить проблему «чистого листа». Нейросети могут за пару секунд проанализировать описание целевой аудитории, определить наиболее интересные ей темы и набросать структуру будущего курса.
• Создание нового образовательного контента. Генеративные нейросети способны писать тексты уроков и подбирать примеры, составлять проверочные задания и тесты, создавать диалоги и сценарии для роликов и подкастов. Также ИИ можно использовать для работы с визуальной составляющей образовательных программ — для генерации изображений и видео. 
• Улучшение существующих материалов. Искусственный интеллект может предоставлять обратную связь по структуре, содержанию и дизайну образовательной программы. Например, нейросети могут проанализировать материалы курса и предоставить рекомендации по таким критериям, как понятность и последовательность изложения информации.

Как работают нейросети?

Нейросеть — это тип процесса машинного обучения, основанный на принципе глубокого обучения, который подразумевает использование взаимосвязанных узлов или нейронов в слоистой структуре, напоминающей человеческий мозг. Он создает адаптивную систему, с помощью которой компьютеры учатся на своих ошибках и постоянно совершенствуются.

Как работают нейросети?

Нейросети работают по принципу параллельной обработки информации. Каждый искусственный нейрон получает входные данные, обрабатывает их и передает на выходе результат обработки. Нейроны связаны между собой синапсами, которые имеют определенный вес. Вес синапса определяет степень влияния одного нейрона на другой.

Нейросети обучаются на данных. В процессе обучения нейросеть подстраивает веса синапсов таким образом, чтобы минимизировать ошибку на выходе. Обучение может быть как контролируемым, так и неконтролируемым. При контролируемом обучении нейросеть получает на вход данные и правильные ответы, а при неконтролируемом обучении она получает только данные.

Какие бывают нейросети?

Существует множество различных типов нейросетей, которые отличаются архитектурой, алгоритмами обучения и областью применения. Наиболее распространенными типами нейросетей являются:

• Многослойные персептроны (MLP) — это нейросети, состоящие из нескольких слоев искусственных нейронов. MLP используются для решения задач классификации и регрессии.
• Сверточные нейросети (CNN) — это нейросети, которые используются для обработки изображений. CNN имеют специальную архитектуру, которая позволяет им распознавать объекты на изображениях.
• Рекуррентные нейросети (RNN) — это нейросети, которые используются для обработки последовательностей данных, таких как текст и речь. RNN имеют специальную архитектуру, которая позволяет им запоминать информацию из предыдущих элементов последовательности.

Преимущества использования нейросетей:

• Нейросети могут генерировать текст очень быстро, что позволяет писателям создавать статьи в считанные минуты.
• Нейросети могут генерировать текст высокого качества, который порой неотличим от текста, написанного человеком.
• Нейросети становятся все более доступными, и многие из них можно использовать бесплатно или по подписке.

Недостатки использования нейросетей:

• Нейросети не обладают критическим мышлением, поэтому они не могут анализировать информацию и делать выводы. Это может привести к тому, что статьи, написанные нейросетью, будут содержать фактические ошибки или необоснованные утверждения.
• Нейросети обучаются на больших массивах данных, поэтому они могут генерировать текст, который уже был опубликован в другом месте. Это может привести к тому, что статьи, написанные нейросетью, будут не уникальными.
• Писатели не всегда могут контролировать то, что генерирует нейросеть. Это может привести к тому, что статьи, написанные нейросетью, будут содержать нежелательный контент или информацию, которая не соответствует стилю или тону статьи.

Принципы

• Структура и ясность запроса: например, интегрируйте предполагаемую аудиторию в запрос, такую как "аудитория - эксперты в данной области".
• Конкретность и информация: например, добавьте к запросу фразу "Убедитесь, что ваш ответ не предвзят и не основан на стереотипах".
• Взаимодействие и вовлеченность пользователя: например, разрешите модели задавать вам вопросы для получения точных деталей и требований "Отныне я хочу, чтобы вы задавали мне вопросы по...".
• Содержание и стиль языка: например, нет необходимости в вежливости с нейросетью, поэтому не используйте фразы типа "пожалуйста", "если не возражаете", "спасибо", "я бы хотел", и т.д., переходите сразу к сути.
• Сложные задачи и запросы на кодирование: например, разбивайте сложные задачи на последовательность более простых запросов в интерактивном разговоре.

Ограничения YandexGPT

YandexGPT находится на стадии тестирования, механизм его функционирования до конца еще не отработан, потому иногда случаются сбои и зависания. Существует также ряд недостатков и ограничений:

• Отсутствуют функции запоминания диалога и поисковых запросов.
• Допускаются неточности при изложении фактов.
• Возникают ошибки при обработке сложных запросов.

Для получения корректного ответа, старайтесь формулировать запрос наиболее просто, избегайте в нем двусмысленности и неопределенности.

В отличие от своего главного конкурента ChatGPT, YandexGPT пока не умеет запоминать предыдущие сообщения и вести полноценный диалог с пользователем. При новом ответе предыдущие сообщения не учитываются, потому все вопросы должны формулироваться наиболее полно и понятно.

Поскольку чат-бот не имеет доступа к сети, некоторые ответы могут содержать устаревшую информацию. Существует также риск искажения фактов – обучение нейросети ведется на больших объемах данных, среди которых могут присутствовать недостоверные сведения и фейки.

Над рассмотренными выше недостатками ведется работа, со временем они будут устранены.

Применение нейросетей для написания статьи

Нейросети могут использоваться для написания статей различными способами:

Генерация идей для статей:

Можно использовать нейросети, которые генерируют текст или изображения. Например, нейросеть может сгенерировать список тем для статей, основанный на ключевых словах или фразах.

Нейросети могут генерировать идеи для статей на основе различных источников информации, включая текст, изображения и видео. Они также могут использоваться для анализа данных и выявления закономерностей, которые могут быть использованы для создания новых идей для статей. Кроме того, нейросети могут помочь авторам найти релевантную информацию и источники для их статей.

Нейросеть может помочь автору придумать:

Введение статьи. Нейросеть может помочь автору написать введение, которое захватит внимание читателя и заинтересует его в прочтении статьи.

Основную часть статьи. Нейросеть может помочь автору структурировать основную часть статьи и сгенерировать идеи для отдельных разделов и абзацев.

Заключение статьи. Нейросеть может помочь автору подвести итоги статьи и сделать выводы из представленной информации.

Кроме того, нейросети могут быть использованы для генерации идей для иллюстраций, графиков и других визуальных элементов, которые могут быть включены в статью. Это может помочь автору сделать статью более привлекательной и понятной для читателя.

Написание черновиков статей:

Например, нейросеть может сгенерировать текст статьи на основе ключевых слов или фраз.

Нейросети также могут быть использованы для написания черновиков отдельных частей статьи. Например, нейросеть может помочь автору написать:

• Введение статьи. Нейросеть может проанализировать тему статьи и сгенерировать черновик введения, который захватит внимание читателя и заинтересует его в прочтении статьи.
• Основную часть статьи. Нейросеть может помочь автору структурировать основную часть статьи и написать черновики отдельных разделов и абзацев. Нейросеть может генерировать текст на основе предоставленной автором информации, а также самостоятельно находить и анализировать дополнительные источники информации.
• Заключение статьи. Нейросеть может помочь автору подвести итоги статьи и сделать выводы из представленной информации. Нейросеть может генерировать черновик заключения, который будет логически завершать статью и оставлять у читателя положительное впечатление.

Кроме того, нейросети могут быть использованы для написания черновиков текста для описания иллюстраций, графиков и других визуальных элементов, которые могут быть включены в статью. Это может помочь сделать статью более привлекательной и понятной.

Редактирование и улучшение статей:

Нейросети также могут быть использованы для редактирования и улучшения статей. Например, нейросеть может помочь автору:

• Проверить грамматику и орфографию. Нейросеть может проанализировать текст статьи и найти ошибки в грамматике и орфографии. Это может помочь автору сделать статью более грамотной и профессиональной.
• Улучшить стиль написания. Нейросеть может проанализировать текст статьи и дать рекомендации по улучшению стиля написания.
• Найти и устранить плагиат. Нейросеть может проанализировать текст статьи и найти фрагменты текста, которые были скопированы из других источников без указания авторства.
• Улучшить структуру статьи. Нейросеть может проанализировать текст статьи и дать рекомендации по улучшению структуры статьи. Например, нейросеть может помочь автору сделать статью более логичной и последовательной, а также выделить основные идеи и аргументы статьи.

Кроме того, нейросети могут быть использованы для улучшения иллюстраций, графиков и других визуальных элементов, которые включены в статью. Это может помочь автору сделать статью более привлекательной и понятной для читателя.

Перевод статей на другие языки:

Для этого можно использовать любые текстовые нейросети, однако стоит упомянуть отдельные нейросети направленные на перевод больших массивов текста на более профессиональном уровне.

Fact checking

Вы можете проверит статью на наличие следующих признаков:

• Несоответствия и противоречия в тексте. Нейросеть может найти фрагменты текста, которые противоречат друг другу или не соответствуют общеизвестным фактам.
• Отсутствие источников информации. Нейросеть может проверить, указаны ли в статье источники информации. Если источники не указаны, это может быть признаком того, что информация в статье не заслуживает доверия.
• Предвзятость и необъективность. Нейросеть может определить, является ли статья предвзятой или необъективной. Например, нейросеть может обратить внимание на то, что статья содержит только положительные или только отрицательные отзывы о каком-либо продукте или услуге.
• Эмоциональность и сенсационность. Нейросеть может определить, является ли статья эмоциональной или сенсационной. Например, нейросеть может обратить внимание на то, что статья содержит много восклицательных знаков или использует яркие и броские заголовки.

Разумеется, для подобного результата необходим соответствующий запрос

Пример запроса: Проверь [нужная статья] на достоверность. Укажи наличие следующих признаков, несоответствия и противоречия в тексте, отсутствие источников информации, содержит ли статья только положительные или только отрицательные отзывы, содержит ли статья много восклицательных знаков, использует ли статья яркие и броские заголовки.

Визуальные и звуковые нейросети"

Нейросети

• Сверточные нейросети (CNN) — это нейросети, которые используются для обработки изображений. CNN имеют специальную архитектуру, которая позволяет им распознавать объекты на изображениях.
• Рекуррентные нейросети (RNN) — это нейросети, которые используются для обработки последовательностей данных, таких как текст и речь. RNN имеют специальную архитектуру, которая позволяет им запоминать информацию из предыдущих элементов последовательности

Обзор области применения визуальных и звуковых нейросетей, их преимуществ и ограничений.

Область применения визуальных и звуковых нейросетей включает широкий спектр приложений, которые захватывают разные области. Визуальные нейросети применяются для распознавания и классификации объектов на изображениях, обнаружения лиц, анализа и синтеза изображений, а также для обработки и анализа видео. Звуковые нейросети используются для распознавания речи, музыкального анализа, обработки и генерации аудио и других задач, связанных с обработкой звуков.

Преимущества использования визуальных и звуковых нейросетей заключаются в их способности автоматически извлекать и анализировать сложные данные. Нейросети могут обучаться на больших объемах информации, что позволяет им достигать высокой точности в решении различных задач, а также обобщать новые данные. Это делает их незаменимым инструментом в областях, где требуется анализ и интерпретация визуальной и аудиоинформации.

Однако, визуальные и звуковые нейросети также имеют свои ограничения. Например, обучение и использование подобных нейросетей требует больших объемов данных и вычислительных ресурсов, что может быть затратным и неэффективным для некоторых организаций или задач. Кроме того, нейросети могут страдать от проблемы интерпретируемости, то есть сложно понять, как конкретные решения принимаются нейросетью. Это может вызывать определенные ограничения при работе с визуальными и звуковыми данными в некоторых сферах, таких как образование.

Не смотря на ограничения, визуальные и звуковые нейросети представляют значительный потенциал для использования в педагогической сфере. Они могут помочь автоматизировать процессы анализа и классификации образовательных материалов, а также предоставить новые инструменты для обучения, например, через автоматическое распознавание речи или анализ музыкальных данных. Это может повысить эффективность обучения и предоставить новые возможности для развития педагогической практики.

Изучение принципов работы визуальных и звуковых нейросетей имеет решающее значение для общего понимания нейросетей, поскольку они представляют собой два основных типа нейросетей, используемых для обработки различных типов данных. Это позволяет лучше оценить их потенциал в различных приложениях, таких как распознавание образов, генерация контента и обработка данных. Кроме того, изучение принципов работы визуальных и звуковых нейросетей помогает понять общие концепции глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и методы обучения с подкреплением. Это знание служит основой для дальнейшего изучения других типов нейросетей и их применения в различных областях.

Визуальные нейросети

Визуальные нейросети работают по схожему принципу с текстовыми нейросетями, используя глубокое обучение для распознавания и генерации изображений. Они обучаются на огромных наборах данных изображений, где каждый элемент сопровождается соответствующей меткой. Нейросеть изучает взаимосвязь между пикселями и метками, общие паттерны и характеристики. После обучения нейросеть может создавать новые изображения с нуля или модифицировать существующие, следуя заданным указаниям или в соответствии с заданными стилями. В отличии от текстовых нейросетей, визуальные нейросети обрабатывают пространственные данные, что требует более сложных архитектур и алгоритмов для захвата визуальных особенностей изображений.

Образование:

1. Распознавание и классификация объектов: Визуальные нейросети можно использовать для распознавания и классификации объектов на изображениях, помогая студентам изучать различные предметы, такие как биология, геология и искусство.
2. Создание интерактивных учебных материалов: Нейросети можно использовать для создания интерактивных учебных материалов, таких как виртуальные лаборатории и симуляции, которые позволяют студентам исследовать сложные концепции в практической среде.
3. Персонализированное обучение: Визуальные нейросети можно использовать для анализа поведения учащихся и адаптации учебных материалов к их индивидуальным потребностям и стилю обучения.
4. Создание доступных учебных материалов: Визуальные нейросети можно использовать для создания учебных материалов, доступных для учащихся с ограниченными возможностями, например, путем добавления описаний изображений для учащихся с нарушениями зрения.

Обсуждение современных подходов к обработке и анализу изображений с использованием нейросетевых методов:

Современные подходы к обработке и анализу изображений с использованием нейросетевых методов в образовательных целях:

1. Классификация изображений:

Использование сверточных нейронных сетей (CNN) для распознавания и классификации объектов на изображениях с целью автоматизации работы педагога.

Применение для образовательных целей: автоматическая оценка студенческих работ, создание обучающих игр и интерактивных викторин.

2. Генерация изображений:

Применение для образовательных целей: создание иллюстраций для учебных материалов, визуализация абстрактных концепций.

3. Распознавание объектов:

Использование объектов обнаружения для локализации и идентификации объектов на изображениях.

Применение для образовательных целей: создание обучающих приложений для идентификации животных, растений или исторических памятников.

4. Визуализация данных:

Использование нейросетевых методов для создания визуально привлекательных и информативных представлений данных.

Применение для образовательных целей: создание интерактивных визуализаций для объяснения сложных концепций, представление результатов исследований.

5. Улучшение изображений:

Использование нейронных сетей для улучшения качества изображений, таких как удаление шума, повышение резкости и восстановление поврежденных изображений.

Примеры Сверточные нейросети:

1. Использование нейросетей для распознавания различных видов растений в рамках курса биологии.
2. Создание продвинутой виртуальной лаборатории с помощью нейросетей, позволяющей студентам проводить эксперименты по физике без необходимости использования физического оборудования.
3. Разработка адаптивной системы обучения, которая использует нейросети для анализа поведения учащихся и подбора соответствующих учебных материалов.
4. Использование нейросетей для автоматической оценки рукописных эссе, предоставляя учащимся мгновенную обратную связь.
5. Создание интерактивных учебных игр с использованием нейросетей для распознавания объектов и действий, делая обучение более увлекательным.

Звуковые нейросети

Звуковые нейросети используют принципы глубокого обучения для распознавания и генерации звуковых данных, аналогично текстовым нейросетям. Они обучаются на больших наборах данных аудиозаписей, где каждый элемент сопровождается соответствующей меткой. Нейросеть изучает взаимосвязь между звуковыми волнами и метками, выявляя скрытые паттерны и характеристики. После обучения звуковая нейросеть может распознавать различные звуки, такие как речь, музыка и окружающие шумы. Кроме того, она может генерировать новые звуковые данные, такие как музыкальные композиции или звуковые эффекты, следуя заданным указаниям или стилям. Подобно визуальным нейросетям, звуковые нейросети обрабатывают временные данные, что требует специализированных архитектур и алгоритмов для захвата динамических характеристик звука.

Звуковые нейросети, предназначенные для обработки и анализа звуковых данных, требуют специализированных архитектурных решений, отличающихся от тех, что используются в нейросетях для обработки изображений или текста. Вот некоторые уникальные архитектурные решения для звуковых нейросетей:

Конволюционные нейронные сети (CNN) с временной сверткой: В отличие от обычных CNN, которые применяют свертки только к пространственным измерениям, временные CNN применяют свертки также и к временному измерению звукового сигнала. Это позволяет извлекать паттерны и особенности во временной последовательности звука.

Рекуррентные нейронные сети (RNN): RNN, такие как LSTM (долговременная кратковременная память) и GRU (управляемые рекуррентные блоки), хорошо подходят для обработки последовательных данных, таких как звук. Они могут сохранять состояние на протяжении длительных периодов времени, что позволяет им улавливать долгосрочные зависимости в звуковых сигналах.

Сверточно-рекуррентные сети (CRNN): CRNN объединяют преимущества CNN и RNN, применяя свертки для извлечения локальных особенностей, а затем используя RNN для моделирования временных зависимостей в звуковых данных.

Эти уникальные архитектурные решения позволяют звуковым нейросетям эффективно обрабатывать и анализировать звуковые данные, выполняя такие задачи, как распознавание речи, музыкальная транскрипция, классификация звуков и генерация звука.

Образование:

1. Распознавание и классификация звуков: Звуковые нейросети можно использовать для распознавания и классификации звуков, помогая студентам изучать различные предметы, такие как музыка, языки и акустика.
2. Создание интерактивных учебных материалов: Нейросети можно использовать для создания интерактивных учебных материалов, таких как виртуальные музыкальные инструменты и приложения для распознавания речи, которые позволяют студентам практиковаться и получать обратную связь в реальном времени.
3. Персонализированное обучение: Звуковые нейросети можно использовать для анализа голоса и речи учащихся и адаптации учебных материалов к их индивидуальным потребностям и стилю обучения.
4. Автоматическая оценка: Нейросети могут автоматизировать оценку заданий, таких как устные презентации и музыкальные выступления, освобождая время преподавателей для других задач.
5. Создание доступных учебных материалов: Звуковые нейросети можно использовать для создания учебных материалов, доступных для учащихся с ограниченными возможностями, например, путем добавления субтитров к аудиозаписям для учащихся с нарушениями слуха.

Kandinsky

Kandinsky от «Сбера» — нейросеть от «Сбера» для генерации изображений, анимации и видео по текстовым запросам пользователя.

Что умеет Kandinsky

Генерация изображений по текстовому запросу. Самый популярный режим для нейросетей. Создание изображения происходит только на основе введенного описания и указанных деталей.

Создание новых изображений на основе загруженных. С помощью нейросети Kandinsky можно слегка изменить исходное изображение, заменить лицо на портрете или внешний облик объекта, сохранив при этом основные детали и стиль загруженной картинки или фото.

Дорисовка деталей у готового изображения. Изображение может быть загруженным пользователем или сгенерированным нейросетью.

Генерация коротких видео. Генерация видео происходит более сложно, чем анимации, у нее пока нет расширенных настроек и для всего видеоролика имеется только одно окно для ввода текстового запроса. Время генерации видео, в среднем, — около 4 минут. Качество видео и соответствие результата запросу пока крайне низкое.

Где попробовать нейросеть Kandinsky 2.2

Есть несколько способов:

1. На сайте fusionbrain.ai — это тестовый сайт команды «Кандинского». Там можно генерировать на основе текста и использовать режим дорисовки.
2. В официальном телеграм-боте — там доступны четыре режима генерации; дорисовывать изображение нельзя. Зато если пользоваться ботом в мобильном приложении «Телеграма», можно создавать стикеры для мессенджера.
3. На сайте Rudalle — так называлась самая первая версия нейросети Сбера для генерации картинок. Доступно только создание картинки по текстовому запросу.
4. С помощью навыка «Включи художника» в голосовом помощнике «Салют» от Сбера.
5. В боте во «Вконтакте». Только создает картинки по тексту.
6. В телеграм⁠-⁠боте для генерации видео. Пока доступен только по предварительным заявкам и не всем пользователям.

Сейчас доступно около двадцати стилей, список и количество время от времени меняются. Набор обычен для аналогичных сервисов: киберпанк, аниме, карандашный рисунок, традиционная живопись. Из нестандартных отдельным пунктом значится хохлома. Иногда со списком стилей экспериментируют, например добавляют «Советские мультфильмы» или «Новый год». Это не что-то уникальное: с самыми известными стилями русских народных промыслов и художников знакомы и англоязычные приложения.

В телеграм-боте стандартно предлагается на выбор четыре стиля: artstation, 4K, anime и «без стиля». Но можно прописать его в текст запроса, хотя понимает в этом случае нейросеть хуже. Бот во «Вконтакте» и вовсе не предлагает выбрать стиль, только задать текстовое описание и выбрать соотношение сторон из трех вариантов: 1:1, 2:3, 3:2.

Информационная безопасность детей "

Дети в мире информации

Ребенок, включенный в процесс познания, оказывается незащищенным от потоков информации. 

Информация, в мире которой ребенок находится с момента появления на свет, способна нести в себе информационные угрозы. СМИ являются не только носителем информации, а точней доносителем ее до масс, но и мощнейшим аппаратом манипуляционного действия. 

Серьезной и глобально значимой проблемой стало злоупотребление плодами ИКТ и их использование для совершения преступлений против детей, которые особенно уязвимы в условиях интенсивного развития новых информационных технологий (Интернета, мобильной и иных видов электронной связи, цифрового вещания), доступности СМИ, распространения информационно-телекоммуникационных сетей общего пользования, интенсивного оборота рекламной продукции, электронных и компьютерных игр, кино-, видео-, иных аудиовизуальных сообщений и материалов. Их бесконтрольное использование нередко оказывает на детей психотравмирующее и растлевающее влияние, побуждает их к рискованному, агрессивному, жестокому, антиобщественному поведению, облегчает их вовлечение в криминальную деятельность, развратные действия, азартные игры, тоталитарные секты, деструктивные группировки.

Насыщенность современной информационно-образовательной среды деструктивной, вредной для развития детей информацией приобретает катастрофические масштабы. Дети и подростки, в силу возраста не обладают способностью фильтровать качество информации. У них не сформированы критерии различия, они не видят опасностей и не осознают рисков, принимают всю информацию, не понимая, что она может быть противозаконной, неэтичной, недостоверной, вредоносной. Информационное воздействие становится главным рычагом управления людьми. 

Педагоги способны быть проводниками детям в мир знаний, но в то же время не допустить, чтобы неустойчивая подростковая психика подвергалась информационному насилию, подготовить сознание детей к противодействию негативным информационным воздействиям, формировать информационную безопасность (навыки критического мышления), развивать способности к самоблокированию информации, учить отличать качественную информацию от некачественной.

Один из возможных путей разрешения проблемы информационной безопасности - обучение ребенка адекватному восприятию и оценке информации, ее критическому осмыслению на основе нравственных и культурных ценностей.

Для полноценного развития ребенка не нужно создавать идеальную информационную среду, более важно и продуктивно заниматься развитием информационной безопасности личности ребенка.

Сегодня возникло устойчивое понимание того, что проблема детской безопасности в современном информационном пространстве - это предмет, требующий скоординированного решения на всех уровнях: от семейного и муниципального до регионального, государственного и международного.

Проблема информационной безопасности нашла свое отражение в Федеральном законе от 29 декабря 2010 года N 436-ФЗ «О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию».Закон закладывает правовые основы для кардинального преобразования информационного пространства российского общества с учетом потребности формирования социальной среды, благоприятной для полноценного психического и нравственно–духовного развития детей. Этот документ признал, что у Детства существует очень серьезный враг в виде информационных угроз. Потрогать его нельзя и поймать трудно, но уметь противостоять ему необходимо.

Проблема защиты детей от информации напрямую связана с темой образования. Формирование у учащихся умений работать с информацией и, следовательно, умений обеспечения ее безопасности, является важной задачей образования. Ответственность образовательной организации по вопросу обеспечения информационной безопасности детей закреплена в Федеральном законе №273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации».

В компетенции образовательной организации входит создание необходимых условий для охраны и укрепления здоровья обучающихся, на основании которых мы выделили задачи педагогического характера для организации мероприятий по информационной безопасности:

1. формирование у обучающихся устойчивого убеждения в использовании информационных ресурсов;
2. формирования устойчивых поведенческих навыков в сфере информационной безопасности;
3. развитие у учащихся способности распознать и противостоять негативной информации в Интернет-пространстве и СМИ, через обучение способам защиты от вредной информации.

Решение этих задач должно выполняться комплексно и систематически на каждом этапе работы в системе образовательной организации, с возможностью дополнения и варьирования по мере необходимости, исходя из результативности каждого этапа.

Задачи по формированию у современного школьника навыков и умений позитивного и полезного взаимодействия с информационной средой решаются как на уроке, так и во внеурочной деятельности.

Чтобы негативная информация в сети не позволила спровоцировать ребенка на деструктивные действия, особое внимание необходимо уделить профилактике наркомании и других видов зависимого поведения детей и подростков. Формирование у обучающегося навыков здорового и безопасного образа жизни, устойчивых антинаркотических установок можно осуществлять в рамках предметов естественно–биологического цикла, факультативных занятий, психологических тренингов, внеурочных мероприятий. Умело спроектированное воспитательное пространство школы, организация занятости детей и подростков социально–значимой деятельностью является действенным способом обеспечения информационной безопасности.

Необходимо учитывать, что в настоящее время информационная безопасность – важнейший компонент национальной безопасности, информационная безопасность становится одним из элементов национальной, общественной и личной безопасности.