ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

УДК 004.8:378

ГРНТИ 28.23.29; 14.35.07

ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

О.В. РОДИОНОВ, кандидат технических наук, доцент

Н.В. ТАМП, кандидат технических наук

В данной статье рассмотрены актуальные проблемы и преимущества внедрения технологий искусственного интеллекта в сферу образования, описание современных концепций и его эволюция с течением времени. Кроме того, представлены современные технологии искусственного интеллекта, востребованные в сфере образования и профессиональной подготовки научно-педагогических работников. Разработана модель стратегии внедрения искусственного интеллекта в высшем учебном заведении. Полученные результаты будут способствовать лучшему пониманию особенностей систем, сервисов и инструментов искусственного интеллекта с целью внедрения их в сферу образования.

Ключевые слова: искусственный интеллект, технологии, образование, преимущества, проблемные вопросы, модель стратегии внедрения.

Введение. В последние десятилетия разработки в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к существенным изменениям в образовании. Специалисты научили компьютер самостоятельно выполнять сложные задачи с помощью алгоритмов, построенных на основе самообучения. Комплексирование традиционных средств обеспечения образовательного процесса и информационно-коммуникационных технологий оказывает существенное влияние на формирование новой парадигмы образования [1].

Рост потенциала цифровых технологий, включая экспоненциальное развитие применения методов ИИ, инструментария виртуальной реальности, интеграцию цифровой образовательной среды в учебный процесс с обеспечением широкополосного доступа к сети Интернет и средствам обработки больших данных, позволяет персонализировать образовательный процесс и адаптировать его при углубленном анализе индивидуальных особенностей обучаемого [2].

Актуальность. Согласно Национальной стратегии развития ИИ на период до 2030 г., утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», ИИ - это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека [3].

Искусственный интеллект в современной высшей школе. С целью анализа значения технологий ИИ в современной высшей школе подробно рассмотрим возможные преимущества от их внедрения [4].

Первым важным фактором, присущим образовательной платформе с технологиями ИИ, является ее адаптационная способность, выраженная возможностью своевременного предоставления необходимого учебного материала при выявлении слабых сторон компетенции обучаемого. Реализация данного подхода предполагает анализ результатов выполнения контрольных заданий обучающимся и соответствующую оптимизацию направления учебных материалов от преподавателя к обучаемому.

Не менее важным является возможность ведения образовательного процесса и получения обратной связи обучаемый-преподаватель в масштабе реального времени, отсутствие пространственно-временных ограничений.

Третьим значимым фактором может являться частичная автоматизация образовательного процесса через наделение системы ИИ консультирующими и наставническими функциями, что вызывает противоречивое отношение у преподавателей во всем мире. По мнению педагогов, только профессионал может понять все потребности обучаемого и автоматизация всего образовательного процесса не допустима.

В настоящее время вузы играют важную роль в образовании и вынуждены конкурировать между собой в вопросе привлечения абитуриентов. Рейтинг учебной организации все больше зависит от качественного уровня образования и управленческих компетенций руководства [5]. С одной стороны, применение ИИ в вузах диктуется современными условиями, необходимыми для развития, а с другой - опыт его внедрения дает представление об областях использования новых технологий [6, 7].

За более чем шестидесятилетнее развитие ИИ практически во всех сферах современной жизни у человека появилось несколько интеллектуальных подходов, соответственно, уже сейчас можно сказать о новом поколении ИИ, включая потенциальный уровень существующих решений и разнообразие применяемых методов (рисунок 1).

Рисунок 1 - Современные технологии искусственного интеллекта

Определенные технологии ИИ могут быть объедены в группы, другие используются для конкретных решений, где данные должны постоянно обновляться (машинное обучение) или взаимодействовать между специализированными агентами (мультиагентные системы). В любом случае, актуальные на сегодня интеллектуальные технологии не в полной мере удовлетворяют требуемому уровню задач.

Есть все основания предполагать, что применение основных технологий ИИ довольно стабильно, при этом специализация вуза определяет конкретные интеллектуальные методы, необходимые для внедрения в образовательный процесс. С дальнейшим развитием ИИ появятся такие интеллектуальные системы, которые станут актуальными и востребованными в сфере образования, в том числе и профессиональной подготовки преподавателя.

Современные системы искусственного интеллекта в образовании. В настоящее время, компьютеризированные учебные комплексы и классы с поддержкой технологий ИИ разрабатываются рядом производственных и образовательных учреждений. Широкое применение в представленных на рынок и перспективных продуктах находят мультимедийные и интерактивные системы. Лидеры среди компаний-разработчиков [8-17] программного обеспечения с технологиями ИИ представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Ведущие компании-разработчики в области применения ИИ в образовании

№ п/п Название компании/ организации Технологии искусственного интеллекта в образовании

1. Nuance Communications (Барлингтон, шт. Массачусетс, США) Алгоритмы распознавания речи (до 160 слов в минуту) и изображений, которые в том числе используются в сервисе Siri для телефонов компании Apple. Следует отметить, что компания активно сотрудничает с МО США.

2. Knewton (Нью-Йорк, США) Платформа для адаптивного обучения Alta, в том числе предусмотрена возможность построения индивидуальной траектории развития студента с целью выявления сильных и слабых сторон. Кроме того, компания создала учебные программы для ВУЗов в областях фундаментальных наук.

3. Cognii (Сан-Франциско, шт. Калифорния, США) Технология виртуальных наставников, которая сочетает в себе возможности распознавания речи, выполнения заданий в формате эссе с функцией индивидуальной обратной связи для большего вовлечения студентов в процесс обучения.

4. Техасский университет (Остин, шт. Техас, США) Программный продукт Querium, который способствует лучшему пониманию знаний в концепции STEM (Science Technology Engineering Mathematics) образования - это система, построенная на композиционном объединении естественно-научной и инженерной баз знаний, предоставляя обучающимся индивидуальные и эффективные занятия в электронном формате (адаптивный подход). Querium выдает рекомендации преподавателю по каждому студенту и его уровню знаний в той или иной области.

5. Century (Лондон, Великобритания) Платформа проводит анализ данных с когнитивным подходом для создания индивидуальных планов обучения студентов и уменьшения рабочей нагрузки для преподавателей. Кроме того, предусмотрена выдача рекомендаций с функцией обратной связи. Панель управления Century позволяет отслеживать успеваемость как одного студента, так и всей группы (потока).

6. Third Space Learning (Лондон, Великобритания) Система направлена на выполнение консультирующих функций в режиме интерактивного диалога с преподавателем, целью чего является повышение квалификации профессорско-преподавательского состава. Платформа позволяет выделить критерии обучения на основе анализа базы данных материалов ранее проведенных занятий.

7. Netex Learning (Ла-Корунь, Испания) Система предоставляет преподавателям возможность разработки и интеграции учебных программ на различных устройствах и телекоммуникационных платформах, обеспечивающих проведение видеоконференций, обмен сообщениями различных форматов мультимедиа, персонализацию учебного материала и визуализацию повышения компетенции обучаемых.

8. Carnegi Lerning (Питтсбург, шт. Пенсильвания, США) Программная среда, построенная на комплексировании технологий ИИ и аппарата когнитивных исследований, расширяющая возможности персонализации образовательного процесса. Функционирование системы в ходе образовательной деятельности предполагается в режиме реального времени.

9. ALEX - Assessment and Learning in Knowledge Spaces (Ирвин, шт. Калифорния, США) Образовательная платформа с адаптивной технологией позволяет выявлять уровень подготовленности обучаемого в конкретный момент времени. В результате разрабатывается индивидуальная траектория обучения, и переход к новой теме происходит после успешного освоения пройденного материала.

10. Brainly (Краков, Польша) Социальная сеть, ориентированная на информационное взаимодействие учащихся ВУЗов, в которой модуль ИИ функционирует в системе управления контентом и информационной защиты.

Представленные в таблице примеры программного обеспечения с использованием технологий ИИ в сфере образования показывают лишь часть возможностей. Тем не менее, можно сделать вывод о том, что использование ИИ необходимо как обучающемуся, так и преподавателю. Дальнейшее развитие технологий ИИ в образовании связывают с использованием суперкомпьютеров для проведения различных исследований в фундаментальных и прикладных науках.

Внедрение технологий искусственного интеллекта в российских вузах. В последнее время вопросам развития сферы искусственного интеллекта в высшей школе уделяется все

g' и

большее внимание. Так, в ходе пленарного заседания Общероссийской научной конференции «Вектор будущего: фронтирные научные исследования и технологии искусственного интеллекта» - 30 октября 2021 года - глава Министерства науки и высшего образования Российской Федерации Валерий Фальков заявил, что сегодня в области ИИ отмечен дефицит высококвалифицированных кадров, а подготовка специалистов реализуется не по профильным программам обучения [18]. Участие в мероприятии также приняли председатель правления «Газпромнефть» Александр Дюков и ректор Санкт-Петербургского политехнического университета Андрей Рудской.

Александр Дюков отметил, что для успешного развития технологий ИИ в России необходима кооперация реального сектора экономики с вузами и в качестве примера привел действия в этом направлении компании «Газпромнефть», которая активно взаимодействует с 17 вузами и выделяет инвестиции в научно-исследовательскую работу до 1 млрд. рублей ежегодно.

С целью решения проблемной ситуации в области развития ИИ Минобрнауки совместно с профессиональными сообществами и бизнес-структурами разработали специальный учебный модуль «Системы искусственного интеллекта», который направлен на формирование необходимых компетенций у студентов. Общий объем модуля составляет 108 академических часов, из них 36 часов практики. Начиная с 1 сентября 2021 года в программы обучения российских вузов осуществлено его внедрение. Цифровые компетенции внесены в Федеральные государственные образовательные стандарты высшего образования на уровнях бакалавриата и специалитета и направлены на реализацию основных направлений национальной программы «Цифровая экономика РФ» [19].

В разработке специализированного модуля для студентов приняли участие крупные российские компании - ключевые работодатели, в том числе «Газпромнефть», «Сбер», «Мэйл.ру», «РФПИ» и многие другие. Внедрение в учебную программу дисциплин по изучению ИИ позволяет расширить знания в различных отраслях и сферах деятельности, позволяет решать более сложные прикладные и научно-исследовательские задачи. На практике студенты получают навыки по обработке результатов компьютерного моделирования, созданию математических и имитационных моделей исследуемых явлений и процессов, проведения вычислений и др.

На факультете политологии МГУ имени М.В. Ломоносова на базе модуля «Системы искусственного интеллекта» создана магистерская программа «Искусственный интеллект и цифровые технологии в современной политике», с помощью которой студенты изучают особенности применения технологий ИИ при анализе международных отношений.

Помимо внедрения различных дисциплин и учебных программ в российских вузах увеличено число бюджетных мест по направлениям, связанным с разработкой ИИ - их стало на 7 тыс. больше, что является результатом выполнения поручения президента РФ Владимира Путина [20].

В ряде вузов Российской Федерации технологии ИИ уже сейчас находят широкое применение, в том числе поддержка и адаптация обучающихся на всех этапах студенческой жизни, адаптивное и совместное обучение, возможность прокторинга и рейтингование.

Технология адаптивного обучения - предполагает преобразование унифицированной программы под каждого обучаемого в соответствии с его индивидуальными возможностями, способностями и базой знаний. В качестве примера отечественной разработки можно привести платформу Р1апо, которая создана с помощью ученых Томского государственного университета и 1Т-компании ENBISYS [21]. Данная программа предназначена для адаптивного изучения курса точных дисциплин. Основными особенностями платформы являются: контроль знаний в режиме реального времени с корректировкой траектории обучения и высокая вовлеченность, в том числе за счет внедрения игровых форм.

В настоящее время ряд университетов Сибирского федерального округа проводят тестирование Р!апо среди студентов.

Технология биопрокторинга - контроль прохождения теста по биометрическим параметрам (голос и изображение лица). В ходе летней сессии 2021 года более 200 студентов 7 вузов России приняли участие в эксперименте по сдаче зачетов и экзаменов по 12 дисциплинам с помощью технологии биопрокторинга, которая включала в себя два сервиса: идентификацию личности студента с использованием биометрии и мониторинг нарушений в процессе сдачи [22]. Возможности системы контроля позволяют отслеживать отвод взгляда от монитора, наличие посторонних голосов на записи, манипуляции с конфигурацией рабочего стола и другие нарушения.

Технологию протестировали обучающиеся Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана, Российского технологического университета, Национального исследовательского технологического университета (МИСиС), Российского университета дружбы народов, Московского государственного университета геодезии и картографии, Государственного университета управления и Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова.

В результате эксперимента по использованию биопрокторинга в рамках сдачи сессии можно подвести итог, что применение технологии дает возможность безопасно и удаленно сдавать экзамены, в том числе студентам с ограниченными возможностями.

Технология рейтингования - оценка успеваемости обучающихся с выявлением наиболее успешных студентов. Российская платформа разработана центром современного образования EDCrunch University, действующим на базе НИТУ «МИСиС» [23]. Создатели отечественной программы утверждают, что ИИ дает более объективную оценку качества учебного процесса и успеваемости студента. Принцип действия платформы построен на постоянном информировании обучающихся об успехах и ошибках в учебе. Кроме того, система позволяет формировать рейтинг на основе цифрового следа: результаты контрольных точек, активность обучающихся на лекциях, участие в общественной жизни, поведение и другое. Студенты, оказавшиеся внизу рейтинга, по замыслу разработчиков становятся претендентами на отчисление.

В ряде отечественных вузов с сентября 2021 года начато тестирование платформы разработки центра EDCrunch University. На первом этапе внедрения комплексной системы оценки рекомендации ИИ о поощрении или отчислении студентов будут носить рекомендательный характер.

Таким образом, технология рейтингования на основе комплексного подхода, лишенного субъективизма и предвзятости преподавателя, позволит серьезно повысить качество образования.

Преимущества искусственного интеллекта. По оценкам экспертов [24] выделяется девять областей, в которых применение ИИ дает положительный эффект:

1. Автоматизированный процесс выставления оценки.

2. Промежуточное повторение материала с интервалом.

3. Механизмы обратной связи преподавателей, используя технологии машинного обучения и распознавания речи, повышают качество оценки обучающихся.

4. Использование виртуальных помощников для преподавателей.

5. Проведение когнитивных вычислений на базе суперкомпьютеров.

6. Индивидуальное обучение с учетом его интересов и предпочтений обучающегося.

7. Адаптивное обучение - наиболее перспективное направление, основанное на изучении разнородных данных, начиная от оценок по предметам и заканчивая активностью и поведением на занятиях.

8. Накопление и персонализация данных.

9. Мониторинг нарушений в процессе онлайн-сдачи зачетов и экзаменов.

Существует несколько подходов к реализации методов ИИ в образовании, но при этом остаются сложности по внедрению данной технологии, которые могут затронуть следующие аспекты:

стратегия развития - план достижения одной или нескольких долгосрочных целей в соответствии с графиком, утвержденным и согласованным со всеми заинтересованными сторонами;

квалификация персонала - необходимый уровень знаний сотрудников для понимания технологических процессов при внедрении ИИ;

управление данными - организация процессов обмена и хранения большого количества данных, введение требований к доступу и жизненному циклу данных, поскольку суперЭВМ проводят обучение на их основе;

инфраструктура - готовность аппаратной и программной базы, при этом остро стоит вопрос совместимости и интеграции различных систем.

Проблемные вопросы внедрения искусственного интеллекта. На первоначальном этапе внедрения ИИ в вузе необходимо разработать стратегию развития, которая может содержать в себе количественный и качественный подходы. Первый будет направлен на описание того, как будут достигнуты цели, а второй - будут ли достигнуты цели и какие из них. Достижение целей может быть выражено в количественных и/или качественных показателях.

Решением второго проблемного вопроса является подготовка высокопрофессиональных кадров, прошедших специализированное обучение по ИИ.

Проблема управления большим объемом данных, связанная с системами баз данных, сбора, контроля, хранения, обработки, архивирования и удаления, решается путем ввода администрирования и определенных правил.

В завершении, не менее важный вопрос, касающийся готовности инфраструктуры. Последние достижения в области ИИ формируют особые требования по внедрению аппаратной (технической) и программной базы. Система должна обладать гибкостью и масштабируемой интеграцией, а также возможностью быстрой реконфигурации программных средств.

Учитывать и искать пути решения данных проблем необходимо до разработки модели реализации стратегии внедрения ИИ в вузе.

Модель стратегии внедрения искусственного интеллекта. Главным образом интеллектуальные технологии будут применяться для автоматизации учебной деятельности, что потребует переосмысления имеющихся методик преподавания. Для более лучшего понимания процессов воздействия ИИ на образование необходимо разработать модель, которая будет определять ход плавного развертывания интеллектуальных систем.

Модель стратегии внедрения ИИ, представленная на рисунке 2, может подойти под любой

вуз.

Планирование и анализ

Проектирование и уточнение

Разработка и отладка

Тестирование

Мониторинг и техническое обслуживание

Рисунок 2 - Модель стратегии внедрения искусственного интеллекта в вуз

Модель стратегии внедрения ИИ в вуз представляет собой пятиэтапный процесс упорядоченных и систематизированных задач в последовательных группах [25]. Определенные задачи выполняются на каждом этапе, при этом могут быть пересечения с другими этапами в определенной степени. Таким образом, этапы в модели взаимозависимы друг с другом, при этом их продолжительность и трудоемкость могут существенно отличаться.

Рассмотрим каждый этап модели:

1. Планирование и анализ - касается всех мероприятий, связанных с созданием и поддержанием плана, в котором описываются перечень этапов с подробным указанием сроков и ресурсов, необходимых для достижения желаемых целей, а также объемы финансирования и временные рамки.

ы и

2. Проектирование и уточнение - направлено на подготовку и установление структуры и организации системы, а также на определение функциональных и нефункциональных требований. Другими словами, спецификация должна охватывать все перечисленные цели на первом этапе.

3. Разработка и отладка программного обеспечения.

4. Тестирование - направлено на проверку соответствия разработанного программного обеспечения с требованиями, установленными на втором этапе.

5. Мониторинг и техническое обслуживание - касается всех мероприятий на стадии эксплуатации систем, оказание помощи пользователям в случае возможных неполадок и сбоев в работе.

Кроме того, необходимо определить особенности программного обеспечения ИИ и провести оценку имеющихся аппаратных возможностей, их совместимость и уровень знания обслуживающего персонала.

Выводы. На сегодняшний день очевиден положительный эффект внедрения в образовательный процесс технологий ИИ, позволяющих в режиме реального времени обрабатывать большие объемы разнородных данных, анализировать динамику развития компетенций обучаемых, адаптировать инструментарий преподавателя, управлять наполнением учебных материалов.

В Российской Федерации наметилась положительная тенденция по применению ИИ в высшей школе, что подтверждается заинтересованностью государства и успешными примерами использования передовых разработок в ряде вузов. Внедрение ИИ приведет к повышению качества образования, росту мотивации обучающихся к учебной и познавательной деятельности.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Амиров Р.А., Билалова У.М. Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего образования // Управленческое консультирование. 2020. № 3. С. 80-88.

2. Уваров А.Ю., Ван С., Кан Ц. и др. Проблемы и перспективы цифровой трансформации образования в России и Китае // II Российско-китайская конференция исследователей образования «Цифровая трансформация образования и искусственный интеллект» / Изд. дом Высшей школы экономики; отв. ред. И.В. Дворецкая; пер. с кит. Н.С. Кучмы. Москва, 2019. 743 с.

3. Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») // Собрание законодательства Российской Федерации. 2019. № 41. ст. 5700.

4. Чулюков В.А., Дубов В.М. Искусственный интеллект и будущее образования // Современное педагогическое образование. 2020. № 3. С. 27-31.

5. Tabaku E. Service quality in higher education; analysis and comparison between public and non-public institutions. In 5 th International Conference on Contemporary Marketing Issues ICCMI Thessaloniki, 2017. p. 525.

6. Pedro F. et al. AI for Education: Challenges and Opportunities. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366994 (дата обращения 30.11.2021).

7. Sagenmuller I.: How Artificial Intelligence helps Higher Education Management. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.u-planner.com/en-us/blog/artificial-intelligence-use-inhigher-education-management (дата обращения 30.11.2021).

8. Nuance. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.nuance.com/company-overview/who-we-are.html/ (дата обращения 30.11.2021).

9. Knewton. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.knewton.com/ (дата обращения 30.11.2021).

теория и методика профессионального образования

1G. Cognii. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.cognii.com/ (дата обращения 30.11.2021).

11. Querium. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.querium.com/ (дата обращения 30.11.2021).

12. Century. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.century.tech/ (дата обращения 30.11.2021).

13. Third Space Learning. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.thirdspace learning.com/ (дата обращения 30.11.2021).

14. Netex Learning. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.netexlearning.com/ (дата обращения 30.11.2021).

15. Carnegie Learning. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.carnegie learning.com/ (дата обращения 30.11.2021).

16. ALEX. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.aleks.com/ (дата обращения 30.11.2021).

17. Brainly. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://brainly.com/ (дата обращения 30.11.2021).

18. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, «Необходимо сформировать цифровые компетенции у каждого выпускника». [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://minobrnauki.gov.ru/press-center/news (дата обращения 30.11.2021).

19. Паспорт национального проекта Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации». [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://187.ussc.ru/upload/files/ (дата обращения 30.11.2021).

2G. Дмитрий Чернышенко: более 7 тысяч бюджетных мест по направлениям ИИ дополнительно открыто в вузах по поручению Президента. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://government.ru/news/43899/ (дата обращения 30.11.2021).

21. Plario. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://plario.ru/ (дата обращения 30.11.2021).

22. EdCrunch University - центр современного образования НИТУ «МИСиС». [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://misis.ru/university (дата обращения 30.11.2021).

23. Биопрокторинг: студенты успешно протестировали новый сервис «Ростелекома» для дистанционной сдачи экзаменов. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.kommersant.ru/doc/4947217 (дата обращения 30.11.2021).

24. Watts E.: 9 ways to use Artificial Intelligence (AI) in education. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://bigdatamadesimple.com/9-ways-to-use-artificial-intelligence-in-education (дата обращения 30.11.2021).

25. Mieczyslaw Lech Owoc, Agnieszka Sawicka, Pawel Weichbroth, Artificial Intelligence Technologies in Education: Benefits, Challenges and Strategies of Implementation. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/349424334_Artificial_Intelligence _Technologies_in_EducationBenefits_ (дата обращения 30.11.2021).

REFERENCES

1. Amirov R.A., Bilalova U.M. Perspektivy vnedreniya tehnologij iskusstvennogo intellekta v sfere vysshego obrazovaniya // Upravlencheskoe konsul'tirovanie. 2020. № 3. pp. 80-88.

2. Uvarov A.Yu., Van S., Kan C. i dr. Problemy i perspektivy cifrovoj transformacii obrazovaniya v Rossii i Kitae // II Rossijsko-kitajskaya konferenciya issledovatelej obrazovaniya «Cifrovaya transformaciya obrazovaniya i iskusstvennyj intellekt» / Izd. dom Vysshej shkoly ekonomiki; otv. red. I.V. Dvoreckaya; per. s kit. N.S. Kuchmy. Moskva, 2019. 743 p.

3. Ukaz Prezidenta Rossijskoj Federacii ot 10 oktyabrya 2019 g. №2 490 «O razvitii iskusstvennogo intellekta v Rossijskoj Federacii» (vmeste s «Nacional'noj strategiej razvitiya iskusstvennogo intellekta na period do 2030 goda») // Sobranie zakonodatel'stva Rossijskoj Federacii. 2019. № 41. st. 5700.

4. Chulyukov V.A., Dubov V.M. Iskusstvennyj intellekt i buduschee obrazovaniya // Sovremennoe pedagogicheskoe obrazovanie. 2020. № 3. pp. 27-31.

5. Tabaku E. Service quality in higher education; analysis and comparison between public and non-public institutions. In 5 th International Conference on Contemporary Marketing Issues ICCMI Thessaloniki, 2017. p. 525.

6. Pedro F. et al. AI for Education: Challenges and Opportunities. [ Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366994 (data obrascheniya 30.11.2021).

7. Sagenmuller I.: How Artificial Intelligence helps Higher Education Management. ['Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.u-planner.com/en-us/blog/artificial-intelligence-use-inhigher-education-management (data obrascheniya 30.11.2021).

8. Nuance. fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.nuance.com/company-overview/who-we-are.html/ (data obrascheniya 30.11.2021).

9. Knewton. fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.knewton.com/ (data obrascheniya 30.11.2021).

10. Cognii. fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.cognii.com/ (data obrascheniya 30.11.2021).

11.Querium. fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.querium.com/ (data obrascheniya 30.11.2021).

12. Century. fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.century.tech/ (data obrascheniya 30.11.2021).

13. Third Space Learning. ['Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.thirdspace learning.com/ (data obrascheniya 30.11.2021).

14. Netex Learning. fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.netexlearning.com/ (data obrascheniya 30.11.2021).

15. Carnegie Learning. fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.carnegie learning.com/ (data obrascheniya 30.11.2021).

16. ALEX. fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.aleks.com/ (data obrascheniya 30.11.2021).

17. Brainly. ['Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://brainly.com/ (data obrascheniya 30.11.2021).

18. Ministerstvo nauki i vysshego obrazovaniya Rossijskoj Federacii, «Neobhodimo sformirovat' cifrovye kompetencii u kazhdogo vypusknika». ['Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://minobrnauki.gov.ru/press-center/news (data obrascheniya 30.11.2021).

19. Pasport nacional'nogo proekta Nacional'naya programma «Cifrovaya ekonomika Rossijskoj Federacii». fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://187.ussc.ru/upload/files/ (data obrascheniya 30.11.2021).

20. Dmitrij Chernyshenko: bolee 7 tysyach byudzhetnyh mest po napravleniyam II dopolnitel'no otkryto v vuzah po porucheniyu Prezidenta. [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: http://government.ru/news/43899/ (data obrascheniya 30.11.2021).

21.Plario. fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://plario.ru/ (data obrascheniya 30.11.2021).

22. EdCrunch University - centr sovremennogo obrazovaniya NITU «MISiS». ['Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://misis.ru/university (data obrascheniya 30.11.2021).

23. Bioproktoring: studenty uspeshno protestirovali novyj servis «Rostelekoma» dlya distancionnoj sdachi ekzamenov. [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.kommersant.ru/doc/4947217 (data obrascheniya 30.11.2021).

24. Watts E.: 9 ways to use Artificial Intelligence (AI) in education. ['Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://bigdatamadesimple.com/9-ways-to-use-artificial-intelligence-in-education (data obrascheniya 30.11.2021).

25. Mieczyslaw Lech Owoc, Agnieszka Sawicka, Pawel Weichbroth, Artificial Intelligence Technologies in Education: Benefits, Challenges and Strategies of Implementation. fElektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.researchgate.net/publication/349424334_Artificial _Intelligence_Technologies_in_EducationBenefits_ (data obrascheniya 30.11.2021).

© Родионов О.В., Тамп Н.В., 2022

UDK 004.8:378

GRNTI 28.23.29; 14.35.07

ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN EDUCATION

O.V. RODIONOV, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor

N.V. TAMP, Candidate of Technical Sciences

This article discusses the current problems and advantages of the artificial intelligence technologies introduction in the education field, the description of modern concepts and its evolution over time. In addition, modern artificial intelligence technologies that are in demand in the field of education and professional training of scientific and pedagogical workers are presented. A model of the strategy for the introduction of artificial intelligence in higher education has been developed. The results obtained will contribute to a better understanding of the artificial intelligence systems features, services and tools in order to introduce them into the field of education.

Keywords: artificial intelligence, technology, education, advantages, problematic issues, implementation strategy model.