«ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ ИНФОРМАТИКЕ В КОЛЛЕДЖЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕЙ: ПОДХОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ДЛЯ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ И ОБУЧАЮЩИХСЯ»
статья

Пестрякова Т.А.

Областное государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение «Шарьинский педагогический колледж Костромской области»

«ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ ИНФОРМАТИКЕ В КОЛЛЕДЖЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕЙ: ПОДХОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ДЛЯ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ И ОБУЧАЮЩИХСЯ»

Аннотация:

В статье рассматривается проблема организации процесса обучения информатике в колледже СПО с использованием нейросетевых технологий. Авторами проведен анализ текущего состояния системы образования, раскрыты преимущества и потенциальные сложности внедрения нейросетей в образовательный процесс. Особое внимание уделено практическим рекомендациям для преподавателей и руководителей образовательных учреждений, стремящихся к обновлению и усовершенствованию методик преподавания информатики. В статье содержатся примеры внедрения нейросетевых моделей в образовательную среду колледжа, а также отражаются основные тенденции и перспективы такого подхода.

Система среднего профессионального образования переживает серьезные преобразования под влиянием глобальных технологических сдвигов. В частности, развитие нейросетевых технологий открывает принципиально новые возможности для модернизации образовательных процессов. Колледжи СПО начинают рассматривать внедрение нейросетей как инструмент повышения качества преподавания и удовлетворения растущих запросов общества к образованию.

Нейросеть — это специализированная компьютерная система, состоящая из большого числа искусственных нейронов, объединённых сетевыми соединениями. Благодаря уникальной архитектуре нейросети способны решать самые сложные задачи, такие как распознавание образов, машинное обучение, анализ данных и предсказание поведения.

Одной из ключевых областей применения нейросетей в образовательной среде является диагностика уровня знаний обучающихся. Традиционные системы тестирования зачастую страдают от субъективности оценок и неспособности точно отразить реальный уровень подготовки студентов. Нейросети же позволяют проводить автоматизированную диагностику с высокой точностью, основываясь на большом количестве объективных показателей.

Другое важное направление — индивидуализация обучения. Каждому студенту предоставляется уникальная образовательная траектория, соответствующая его личным предпочтениям, интересам и текущему уровню знаний. Такое персональное сопровождение возможно исключительно благодаря искусственному интеллекту и нейросетевым технологиям.

Также нейросети упрощают жизнь преподавателям, автоматически выполняя рутинные операции, такие как проверка письменных заданий, мониторинг посещаемости и анализ прогресса студентов. Это высвобождает время преподавателей для более глубокой работы с каждым обучающимся индивидуально.

Пример 1. Система диагностики уровня знаний

Один из крупнейших колледжей СПО в России разработал платформу на основе нейросетевых технологий для автоматического определения уровня знаний студентов по информатике. Платформа проводит серию тестов, сравнивает полученные результаты с базой данных предыдущих экзаменов и выдаёт точный диагноз, содержащий рекомендации по направлениям дальнейшего обучения.

Эта система помогла многим преподавателям сократить время на ручной анализ результатов экзамена и своевременно реагировать на возникающие проблемы у студентов.

Пример 2. Индивидуальные образовательные траектории

Ещё один интересный случай внедрения нейросетей касается формирования индивидуальных маршрутов обучения. Специально созданная нейросетевая модель определяет сильные и слабые стороны каждого студента, рассчитывает оптимальный порядок прохождения курса и рекомендует литературу, курсы и дополнительные материалы для восполнения пробелов.

Такая система получила признание как среди преподавателей, так и среди самих студентов, заметно снизив процент отсева и увеличив средний балл выпускных экзаменов.

Пример 3. Контроль посещаемости и прогресс обучающихся

Многие колледжи используют нейросети для автоматизации учёта посещений и мониторинга успехов студентов. Через видеокамеры, установленные в классах, система регистрирует присутствие студентов, анализирует выражение лица и поведение, оценивая концентрацию и вовлеченность в учебный процесс.

Такие системы помогают преподавателям своевременно вмешиваться в ситуацию, предотвращая возникновение академических задолженностей и низкую успеваемость.

Хотя внедрение нейросетей в образовательные учреждения сталкивается с множеством трудностей, оно несёт огромную пользу для преподавателей и обучающихся. Будущие поколения нейросетей смогут точнее определять психологические и физиологические особенности студентов, давать более точные прогнозы и рекомендации относительно карьеры и специализаций.

Важно подчеркнуть, что применение нейросетей должно сопровождаться повышением квалификации преподавателей, развитием инфраструктуры и обеспечением безопасности персональных данных.

Применение нейросетевых технологий в преподавании информатики в колледжах СПО открывает широкие перспективы для повышения качества обучения и воспитания высококвалифицированных специалистов. Главное достоинство нейросетей — их способность адаптироваться к индивидуальным особенностям каждого студента, снижая нагрузку на преподавателей и повышая результативность образовательного процесса.

Вместе с тем необходимо признать существование ряда ограничений и рисков, связанных с конфиденциальностью данных, нехваткой финансовых ресурсов и квалификацией сотрудников. Решение этих проблем потребует совместных усилий государства, бизнеса и научного сообщества.

Внедрение нейросетевых технологий в обучение информатике — это стратегическое направление развития системы СПО, которое открывает перед преподавателями и студентами совершенно новые возможности. Уже сейчас наблюдаются первые успехи в диагностике знаний, индивидуализации обучения и мониторинге достижений студентов. В будущем роль нейросетей будет расти, приближая нас к эре персонализированного образования и постоянного роста человеческого капитала.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Баринова О.К. Современные нейросетевые технологии в образовании // Современные научные исследования и инновации. — 2022. — № 1. — С. 23–30.
2. Захарова И.Г. Влияние нейросетевых технологий на модернизацию системы СПО // Современное профессиональное образование. — 2021. — № 2. — С. 45–51.
3. Иванова Т.А. Применение нейросетей в диагностике уровня знаний студентов // Научные ведомости Белгородского государственного университета. — 2022. — № 3. — С. 115–122.
4. Петров А.В. Прогрессивные подходы к использованию нейросетей в обучении // Профессиональное образование и рынок труда. — 2023. — № 1. — С. 102–109.
5. Смирнова Н.С. Тенденции развития нейросетевых технологий в среднем профессиональном образовании // Вестник Томского государственного педагогического университета. — 2021. — № 4. — С. 85–92.