УДК 37, 004.032.26

Влияние, перспективы и возможности использования нейронных сетей в современной образовательной среде

Туманова Ирина Владимировна – магистрант Череповецкого государственного университета.

Аннотация: Данная статья исследует влияние, перспективы и возможности использования нейронных сетей в современной образовательной среде. В последние годы нейронные сети стали широко применяться в различных областях, включая образование. С помощью нейронных сетей можно автоматизировать процессы обучения, разработать индивидуальные образовательные программы, анализировать данные обучения, предсказывать успеваемость студентов и многое другое. В статье рассматриваются примеры успешного использования нейронных сетей в образовательных учреждениях, обсуждаются потенциальные проблемы и ограничения данной технологии. В заключении предлагаются рекомендации по оптимальному использованию нейронных сетей в современной образовательной среде.

Ключевые слова: нейронные сети, образовательная среда, обучение, индивидуальные программы.

В настоящее время нейронные сети приобретают все большую востребованность в образовательной среде, как инструменты, способные внести очень высокий вклад в процессы образования и воспитания школьников и студентов. Можно предположить, что влияние, которое оказывают на образование нейронные сети, в настоящее время довольно недооценено. Есть мнение, что нейронные сети за счет своих особенностей к обработке огромных массивов данных и анализу всевозможных сложных взаимосвязей, могут значительно модифицировать учебные процессы. Благодаря ним, педагог и сам процесс обучения может более эффективно приспособиться к индивидуальным особенностям учеников, и, даже, воссоздавать уникальные персонифицированные обучающие программы. Данный аспект способствует более глубокому услвоения материала обучающимся и повышению результативности обучения. Потенциал, который содержится в нейронных сетях, дает высокие перспективы его применения в обучающем процессе. Они могут позволить автоматизировать оценку и анализ усвоенных студентами знаний, на основе чего учитель может выдать более индивидуальную обратную связь. Благодаря нейронным сетям возможно создание виртуальных ассистентов, которые могут оказывать учащимся поддержку в реальном времени.

Применение нейросетей также открывает новые возможности для процесса создания материалов для образования, позволяя существенно автоматизировать этот процесс. Благодаря анализу больших объемов текстов и данных, нейросети могут создавать персонализированные учебники и курсы, адаптированные к потребностям каждого индивидуального учащегося. Подобные изменения позволяют сделать образование более доступным и индивидуальным. Однако, несмотря на все наличие многочисленных преимуществ в образовательной среде, нейросети также сталкиваются с определенными ограничениями и вызовами [2].

Использование нейросетей в учреждениях образования представляет собой захватывающую область, которая способна принести многоуровневые преимущества в эту среду. Рассмотрим несколько примеров успешного использования нейросетей для образовательной среды (табл 1).

Таблица 1. Примеры успешного использования нейронных сетей в образовательной среде

№	Название	Описание
1	Персонализированное обучение	Нейронные сети могут быть использованы для создания индивидуальных образовательных программ, которые адаптируются к уровню и потребностям каждого ученика. Они могут анализировать данные обучающихся, выявлять их сильные и слабые стороны, а затем предоставлять персонализированные материалы и задания, чтобы ученики могли максимально эффективно учиться.
2	Анализ и прогнозирование успеваемости	Нейронные сети могут быть использованы для анализа больших объемов данных об успеваемости учащихся. Они могут выявлять тенденции, предсказывать будущую успеваемость и помогать преподавателям принимать более обоснованные решения, связанные с поддержкой и руководством обучающихся.
3	Распознавание и оценивание студенческих работ	Нейронные сети могут быть применены для автоматического распознавания и оценивания студенческих работ. Они способны анализировать тексты, проверять правильность решений и даже оценивать творческие задания, такие как сочинения. Такие особенности помогают сэкономить время учителя и обеспечить более объективную оценку работ.
4	Развитие интеллектуальных тьюторов	Нейронные сети могут быть использованы для создания интеллектуальных тьюторов, которые помогают учащимся в процессе обучения и решения задач. Они могут задавать вопросы, объяснять материал, предлагать дополнительные упражнения и отслеживать прогресс ученика. Такие интеллектуальные помощники могут быть особенно полезны для самостоятельного обучения и дистанционного образования.
5	Исследования в области образования	Нейронные сети предоставляют возможности для проведения исследовательских работ в области образования. Они позволяют анализировать данные, выявлять паттерны и взаимосвязи, создавать новые модели и методики обучения на основе этих результатов.

Выше приводятся лишь некоторые из возможных примеров успешного применения нейронной сети в учреждениях образования. Нейросети несут в себе большой потенциал для оптимизации и улучшения качества образовательного процесса и его оценки [5].

Существуют потенциальные проблемы и ограничения, которые стоит учитывать:

Качество данных. Работа нейронных сетей зависит от качества входных данных. Если данные неточны или неполны, то и результаты работы сети могут быть неточными. Поэтому важно обеспечить правильное и актуальное обучение сетей, чтобы получить точные прогнозы и рекомендации.
Отсутствие человеческого фактора. Использование нейронных сетей в образовании может привести к уменьшению роли преподавателя и персонализации обучения. Однако важно помнить, что человеческий фактор играет важную роль в образовательном процессе, особенно в аспектах, требующих межличностных навыков.
Ограниченность контекста и креативности. Нейронные сети могут быть ограничены в своей способности понимать и генерировать контекстуальную информацию. Они работают на основе заранее обученных моделей и не всегда способны генерировать творческие и нетривиальные решения, которые могут быть важными в образовательном процессе.
Проблемы с интерпретируемостью. Нейронные сети могут быть сложными для интерпретации. В некоторых случаях может быть трудно объяснить, как именно сеть принимает свои решения или делает прогнозы. Такой нюанс может вызывать недоверие у студентов, преподавателей и родителей, особенно если в образовательном процессе принимаются важные решения на основе работы нейронных сетей.
Конфиденциальность и безопасность данных. Использование нейронных сетей в образовании требует сбора и хранения больших объемов данных о студентах. Такая особенность может вызывать опасения относительно безопасности и конфиденциальности этих данных. Важно уделять должное внимание защите данных и соблюдению соответствующих норм и правил.

В целом, нейронные сети представляют большой потенциал для применения в образовательной области, но важно учитывать эти ограничения и проблемы, чтобы использовать такую технологию максимально эффективно и ответственно.

Оптимальное использование нейронных сетей в современной образовательной среде включает следующие рекомендации (табл. 2): [3]

Таблица 2. Оптимальное использование нейронных сетей [1]

№	Название	Описание
1	Определение целей	Четко определить цели, которые необходимо достичь с помощью нейронных сетей.
2	Качество данных	Уделение особого внимания качеству данных, с которыми работает нейронная сеть. Важно иметь точные, актуальные и разнообразные данные, чтобы обеспечить качественное обучение модели.
3	Адаптация моделей	Использование готовой модели нейронных сетей и адаптирование их под конкретные потребности образовательной среды. Модели могут быть предварительно обучены на подобных задачах и требовать небольших изменений для адаптации к системе.
4	Постепенное внедрение	Внедрение нейронных сетей постепенно, начиная с маломасштабных пилотных проектов. Это позволит оценить эффективность, преимущества и ограничения использования сетей в образовательной среде.
5	Обучение преподавателей	Обеспечение обучения преподавателей по использованию и интерпретации результатов работы нейронных сетей, которое поможет им эффективно внедрять сети в свою практику и использовать их в соответствии с целями образования.
6	Открытое обсуждение и прозрачность	Обсуждение использования нейронных сетей с участниками образовательного процесса, включая студентов, преподавателей и родителей. Объяснение, как работают сети, чем они могут помочь и какие ограничения у них есть. Это позволит создать доверие и поддержку в использовании технологии.
7	Оценка эффективности	Регулярно необходимо оценивать эффективность использования нейронных сетей в образовательной среде. Собирать обратную связь от пользователей, анализировать данные и адаптировать свои подходы в соответствии с результатами.
8	Безопасность и конфиденциальность	Обеспечение безопасности и конфиденциальность данных, которые используются нейронными сетями. Уделять должное внимание мерам защиты данных и соблюдению соответствующих норм и правил.

Эти рекомендации помогут оптимально использовать нейронные сети в образовательной среде, улучшить обучение и создать более персонализированную, эффективную и инновационную образовательную среду [4].

Список литературы

Микрюков А.А., Мазуров М.Е., Щукина Н.А., Рыленков Д.А. Актуальные вопросы формирования профессиональных компетенций в области сквозных цифровых технологий (нейротехнологии) // Инновации и инвестиции. 2020. № 11. С. 120-125.
Микрюков А.А., Бабаш А.В., Сизов В.А. Классификация событий в системах обеспечения информационной безопасности на основе нейросетевых технологий // Открытое образование. 2019. Т. 23. № 1. С. 57-63. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2019-1-57-63.
Проблемы и перспективы применения нейронных сетей в сфере образования [электронный ресурс]- https://openedu.rea.ru/jour/article/view/904?locale=ru_RU – Дата просмотра 16.03.21 г.
Протасова А.А. Использование нейронных сетей в дистанционных образовательных технологиях для идентификации обучающихся // Открытое образование. 2021. Т. 25. № 3. С. 26-35. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2021-3-26-35.
Репкина Н.Г. Прогнозирование успешности образования студентов технических направлений подготовки с использованием искусственных нейронных сетей // Альманах мировой науки. 2016. № 5-1(8). С. 92-95.