Данная статья представляет собой исследование уровня знаний и интереса школьников к нейросетевым технологиям. В ходе анкетирования были рассмотрены вопросы, связанные с знакомством и опытом использования нейросетей, а также осведомленностью о конкретных платформах, и их потенциальном применении в образовательных целях. Эта статья предоставляет данные для разработки эффективных стратегий внедрения новаторских технологий в современное образование.
Ключевые слова: нейросеть, использование нейросетей, образовательный процесс, обучение
Для начала следует дать определение нейронных сетей. Согласно википедии: «с точки зрения машинного обучения нейронные сети — это частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа» [1]. Если простым языком, то нейронные сети — это набор нейронов на компьютере, которые способны анализировать информацию, делать прогнозы, распознавать образы.
В современном образовании, стоящем перед вызовами цифровой эры, нейросетевые технологии предоставляют уникальные возможности для обогащения образовательного процесса и подготовки школьников к сложным требованиям будущего. Информационные технологии вносят существенные изменения в учебные методы и обучение, открывая новые перспективы и вызывая вопросы относительно готовности учащихся к использованию передовых технологий.
В наше время школы, помимо других проблем, сталкиваются с необходимостью адаптироваться к постоянно меняющимся технологическим требованиям и инновациям. Особенно важным является вопрос о том, как интегрировать в образовательный процесс современные технологии, в частности, нейросетевые, с учетом специфики и потребностей школьной аудитории. Это вызывает интерес к исследованию осведомлённости школьников относительно использования нейросетей в образовательных целях и их готовности к интеграции этих инноваций в свои учебные практики.
В условиях быстрого технологического прогресса понимание уровня знаний школьников и их готовности к использованию нейросетевых технологий становится ключевым фактором формирования эффективной образовательной среды. Особая актуальность данного исследования обусловлена не только ростом значимости нейросетевых технологий в образовании, но и необходимостью выработки стратегий и методов, способствующих успешной интеграции этих технологий в учебный процесс. Кроме того, следует помнить, что нейронные сети могут стать незаменимым помощником для педагога, который может существенно облегчить процесс обучения.
На данный момент на русском языке очень мало материалов, которые бы рассматривали использование нейросетевых технологий в школьной программе, даже интернет- издания не особо часто поднимают эту тему.
Однако, некоторые выводы можно сделать. В русскоязычном сегменте, например, можно выделить работу в журнале «молодой учёный», где был рассмотрена актуальность использования нейросетей в образовании. Авторы пришли к выводу, что нейронные сети действительно необходимо внедрять в процесс обучения [2]. Помимо этого, на научных конференциях ведутся разговоры о том, что такие инновационные технологии, как нейросетевые, необходимо внедрять с целью хотя бы выстраивания индивидуального процесса обучения для каждого учащегося [3].
На основании вышесказанного можно сделать вывод, что использование нейросетей в образовании становится все более актуальным. Такие технологии, как адаптивные системы обучения и образовательные приложения, основанные на нейросетях, получают широкое признание. Это создает потребность в изучении готовности и осведомленности школьников, к применению этих технологий.
Чтобы изучить готовность и осведомленность к применению нейросетевых технологий было принято решение провести анонимное анкетирование среди учащихся 6-х и 7-х классов в МАОУ «СОШ № 137» г. Челябинска. Прежде всего было необходимо правильно составить анкету.
По итогу была составлена анкета, которая содержит следующие вопросы:
«1. Знакомы ли вы с нейросетями?
2. Пользовались ли вы нейросетями?
3. Использовали ли вы нейросети для перевода видео и фото с иностранного языка на русский?
4. Знакомы ли вы с такими нейросетями, как ChatGPT и YandexGPT?
5. Знаете ли вы, что ChatGPT и YandexGPT можно использовать в образовательных целях?
6. Стали бы вы использовать ChatGPT и YandexGPT для помощи в обучении?
7. Стали бы вы использовать ChatGPT и YandexGPT для помощи с домашним заданием?
8. После этого опроса мой интерес к нейросетям вырос
9. После этого опроса я попробую использовать нейросети для помощи с учёбой»
Важное уточнение для тех, кто не знает, что такое ChatGPT и YandexGPT: данные нейросети являются языковыми моделями. Согласно википедии «языковая модель — это распределение вероятностей по последовательностям слов. Для любой последовательности слов языковая модель присваивает определённую вероятность. Языковые модели генерируют вероятности путём обучения на корпусе текстов на одном или нескольких языках» [4]. Если более простым языком, то языковые модели учатся на большом количестве текстов предугадывать какое же слово следует написать за предыдущим.
Теперь разберём, почему была составлена именно такая анкета. Вопросы 1 и 2 направлены на выявление общего уровня знаний респондентов в области нейросетевых технологий. Вопросы 3 проверяют, насколько респонденты уже пользовались нейросетями, особенно в контексте перевода видео и фото с иностранного языка. Вопросы 4 и 5 направлены на выявление знания об определенных нейросетях, таких как ChatGPT и YandexGPT, и их возможном использовании в образовательных целях. Вопросы 6 и 7 направлены на оценку готовности респондентов использовать нейросетевые технологии для помощи в обучении и выполнении домашних заданий. Вопросы 8 и 9 оценивают, насколько анкетирование влияло на интерес и готовность респондентов использовать нейросети в учебе после прохождения опроса, эти вопросы дают нам наибольшую обратную связь.
Также было принято решение проводить анкетирование анонимно с использованием двух вариантов ответа — «да» и «нет». Суммарно в анонимном анкетировании приняло участие 158 учащихся. Результаты анкетирования можно увидеть в таблице 1.
Таблица 1
Результаты анкетирования по классам
|
Класс |
6а |
6б |
6г |
6к |
7а |
7б |
7г |
7к |
|
Кол-во учащихся, принявших участие в опросе |
21 |
24 |
23 |
15 |
20 |
17 |
18 |
20 |
|
Вопрос 1 |
«Да» — 16 «Нет» — 5 |
«Да» — 21 «Нет» — 3 |
«Да» — 21 «Нет» — 2 |
«Да» — 15 «Нет» — 0 |
«Да» — 17 «Нет» — 3 |
«Да» — 12 «Нет» — 5 |
«Да» — 17 «Нет» — 1 |
«Да» — 20 «Нет» — 0 |
|
Вопрос 2 |
«Да» — 13 «Нет» — 8 |
«Да» — 13 «Нет» — 11 |
«Да» — 20 «Нет» — 3 |
«Да» — 13 «Нет» — 2 |
«Да» — 16 «Нет» — 4 |
«Да» — 6 «Нет» — 11 |
«Да» — 11 «Нет» — 7 |
«Да» — 15 «Нет» — 5 |
|
Вопрос 3 |
«Да» — 16 «Нет» — 5 |
«Да» — 13 «Нет» — 11 |
«Да» — 12 «Нет» — 11 |
«Да» — 5 «Нет» — 10 |
«Да» — 9 «Нет» — 11 |
«Да» — 8 «Нет» — 9 |
«Да» — 15 «Нет» — 3 |
«Да» — 16 «Нет» — 4 |
|
Вопрос 4 |
«Да» — 12 «Нет» — 9 |
«Да» — 16 «Нет» — 8 |
«Да» — 17 «Нет» — 6 |
«Да» — 10 «Нет» — 5 |
«Да» — 10 «Нет» — 10 |
«Да» — 5 «Нет» — 12 |
«Да» — 15 «Нет» — 3 |
«Да» — 8 «Нет» — 12 |
|
Вопрос 5 |
«Да» — 7 «Нет» — 14 |
«Да» — 14 «Нет» — 10 |
«Да» — 9 «Нет» — 14 |
«Да» — 14 «Нет» — 1 |
«Да» — 14 «Нет» — 6 |
«Да» — 9 «Нет» — 8 |
«Да» — 9 «Нет» — 9 |
«Да» — 11 «Нет» — 9 |
|
Вопрос 6 |
«Да» — 13 «Нет» — 8 |
«Да» — 16 «Нет» — 8 |
«Да» — 14 «Нет» — 9 |
«Да» — 12 «Нет» — 3 |
«Да» — 13 «Нет» — 7 |
«Да» — 8 «Нет» — 9 |
«Да» — 15 «Нет» — 3 |
«Да» — 13 «Нет» — 7 |
|
Вопрос 7 |
«Да» — 19 «Нет» — 2 |
«Да» — 13 «Нет» — 11 |
«Да» — 12 «Нет» — 11 |
«Да» — 13 «Нет» — 2 |
«Да» — 13 «Нет» — 7 |
«Да» — 10 «Нет» — 7 |
«Да» — 16 «Нет» — 2 |
«Да» — 13 «Нет» — 7 |
|
Вопрос 8 |
«Да» — 9 «Нет» — 12 |
«Да» — 11 «Нет» — 13 |
«Да» — 14 «Нет» — 9 |
«Да» — 4 «Нет» — 11 |
«Да» — 5 «Нет» — 15 |
«Да» — 1 «Нет» — 16 |
«Да» — 4 «Нет» — 14 |
«Да» — 3 «Нет» — 17 |
|
Вопрос 9 |
«Да» — 12 «Нет» — 9 |
«Да» — 11 «Нет» — 13 |
«Да» — 14 «Нет» — 9 |
«Да» — 6 «Нет» — 9 |
«Да» — 6 «Нет» — 14 |
«Да» — 6 «Нет» — 11 |
«Да» — 11 «Нет» — 7 |
«Да» — 8 «Нет» — 12 |
Для того чтобы полученные данные было проще интерпретировать, необходимо посчитать суммарное количество всех «да» и «нет» у каждого вопроса, а также найти процент положительных ответов. Это всё можно увидеть на таблице 2.
Таблица 2
Общие результаты и проценты
|
№ Вопроса |
«Да» |
«Нет» |
Процент положительных ответов |
|
1 |
139 |
19 |
88 % |
|
2 |
107 |
51 |
68 % |
|
3 |
94 |
64 |
59 % |
|
4 |
93 |
65 |
59 % |
|
5 |
87 |
71 |
55 % |
|
6 |
104 |
54 |
66 % |
|
7 |
109 |
49 |
69 % |
|
8 |
51 |
107 |
32 % |
|
9 |
74 |
84 |
47 % |
Важное уточнение — проценты были посчитаны с округлением до целых. Проанализировав данные, я пришёл к следующим выводам:
- 88 % и 68 % респондентов ответили положительно на первый и второй вопрос соответственно, что свидетельствует о высоком уровне осведомленности школьников о нейросетевых технологиях;
- В некоторых классах на третий вопрос большее количество школьников ответило положительно, чем на второй, что говорит о том, что некоторые школьники не знали, что использовали нейросети во время перевода фото и видео с иностранных языков;
- Чуть больше половины респондентов ответили положительно на четвертый и пятый вопрос, что говорит о том, что примерно каждый второй знает о языковых моделях и о том, что их можно применять в процессе обучения;
- Большая часть респондентов ответила положительно на шестой и седьмой вопрос, что говорит о том, что большинство школьников хотели бы применять нейросетевые технологии для помощи с обучением и домашним заданием. Однако, считаю нужным сразу оговориться, что позволять языковым моделям помогать школьникам с обучением и домашним заданием необходимо с осторожностью, ведь, во-первых, школьники смогут использовать языковые модели вместо ГДЗ (готовых домашних заданий в интернете), а во-вторых, языковые модели могут тоже совершать ошибки, что приведёт к тому, что школьники получат неверные знания;
- Меньше половины респондентов ответили положительно на восьмой и девятый вопрос, что говорит о том, что анкетирование мало увеличило их интерес к нейросетевым технологиям.
Теперь поговорим о том, какие рекомендации можно дать на основании вышесказанного:
- Обучение с использованием нейросетей: Учитывая, что большинство респондентов готовы использовать нейросети для помощи в обучении и выполнении домашних заданий, рекомендуется рассмотреть возможность внедрения образовательных программ, которые используют нейросети для улучшения обучения и поддержки учащихся. Однако, это необходимо делать при наличии хорошей методики внедрения данной технологии;
- Повышение осведомленности: Для тех, кто не знаком с нейронными сетями, рекомендуется провести дополнительные образовательные мероприятия, чтобы повысить уровень осведомленности об этих нейросетях и их возможностях в образовании. Причём речь идёт не только о школьниках, но и о педагогах;
- Стимулирование интереса к нейросетям: Учитывая, что не все респонденты отметили рост интереса к нейросетям после опроса, стоит рассмотреть возможности проведения дополнительных мероприятий, например, лекций или воркшопов, чтобы стимулировать интерес к этой теме.
Все данные рекомендации следует адаптировать в соответствии с конкретными условиями и потребностями школы, но эти шаги могут служить отправной точкой для интеграции нейросетевых технологий в образовательном процессе.
Общий тренд показывает, что большинство учеников положительно относится к использованию нейросетей в образовательных целях и готовы использовать их для помощи в обучении и выполнении домашних заданий.
Литература:
- Нейронная сеть. — Текст: электронный // Википедия: [сайт]. — URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Нейронная_сеть (дата обращения: 07.12.2023).
- Хабибуллин, И. Р. Актуальность использования нейросетей в образовательных целях / И. Р. Хабибуллин, О. В. Азовцева, А. Д. Гареев. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2023. — № 13 (460). — С. 176–178. — URL: https://moluch.ru/archive/460/101127/ (дата обращения: 06.12.2023).
- Киселёв, О. Р. Применение нейросетей в образовательных целях = Application of neural networks for educational purposes / О. Р. Киселёв, В. А. Коховец // Научная конференция учащихся колледжа: материалы 59-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 17–21 апреля 2023 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Минский радиотехнический колледж; редкол.: В. В. Шаталова [и др.]. — Минск: БГУИР, 2023. — С. 85–87(дата обращения: 06.12.2023).
- Языковая_модель. — Текст: электронный // Википедия: [сайт]. — URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Языковая_модель (дата обращения: 07.12.2023).
