Применение генеративных нейронных сетей для персонализации обучения программированию в высшей школе

Технологии искусственного интеллекта, в частности, генеративные нейронные сети, предлагают широкий спектр возможностей, автоматизирующие некоторые функции педагога и способствующие решению задач персонализации обучения.

Цель исследования: выявить возможности генеративных нейронных сетей для повышения эффективности персонализированного обучения программированию в вузе.

Материалы и методы: анализ и обобщение педагогической и методической литературы по проблеме исследования, эксперимент, анкетирование, статистические методы.

В исследовании уточняются компоненты профессиональной компетенции бакалавра IT-направлений подготовки, приводятся этапы применения генеративных нейронных сетей для обучения студентов созданию чистого кода и проведению рефакторинга, выделяются направления применения искусственного интеллекта для обучения программированию в вузе. Эффективность использования генеративных нейросетей для персонализации обучения программированию подтверждается проведенным экспериментом. Авторы приходят к выводу о необходимой трансформации традиционных подходов к обучению программированию через привлечение возможностей искусственного интеллекта.

1. Агальцова Д. В. Технологии искусственного интеллекта для преподавателя вуза // МНКО. 2023. № 2 (99). С. 5–7.

2. Барщевский Е. Г. Использование искусственного интеллекта // Восточно-Европейский научный журнал. 2023. № 3–2 (88). С. 56–58.

3. Босова Л. Л. О профессиональной деятельности учителя информатики в условиях цифровой трансформации образования // Информатика в школе. 2021. № 7. С. 10–14.

4. Вовк Е. В. Методы искусственного интеллекта в учебном процессе высшей школы // Проблемы современного педагогического образования. 2022. № 77–1. C. 109–112.

5. Ивахненко Е. Н. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. № 4. С. 9–22.

6. Долинский М. С. Направления использования генеративного искусственного интеллекта при начальном обучении программированию в университетах / М. С. Долинский // КИО. 2024. № 2. С. 85–96.

7. Кабанова В. В. Применение искусственного интеллекта при работе с мультимедийной информацией // Вестник Череповецкого государственного университета. 2022. № 6 (111). С. 2 3–41.

8. Константинова Л. В. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы // Открытое образование. 2023. № 2. С. 36–48.

9. Малышев И. О. Обзор современных генеративных нейросетей: отечественная и зарубежная практика // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 1–2 (88). С. 168–171.

10. Мариносян А. Х. ChatGPT-4 в обучении физике и математике: возможности, ограничения и перспективы совершенствования // Вестник МГПУ. Серия: Информатика и информатизация образования. 2024. № 4 (70). С. 95–115.

11. Роберт И. В. Цифровая трансформация // Информатизация образования и науки. 2020. № 3(47). С. 3–16.