| |
|
Тип статьи:
Научная статья
УДК: 330.131.52
Год, том, номер:
2024, Т. 12, № 1 (45)
Страницы: 101-109
Полный текст статьи
|
|
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ВЫСШЕМ ОБРАЗОВАНИИ: ФИЛОСОФСКО-АНТРОПОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
Игорь Германович Геращенко
доктор философских наук, профессор, профессор кафедры социологии, общей и юридической психологии, Волгоградский институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, 400066, г. Волгоград, ул. Гагарина, 8, Россия, gerashchenko.62@bk.ru
Наталья Владимировна Геращенко
кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры педагогики, психологии и коммуникативных дисциплин, Волгоградская государственная академия физической культуры, 400005, г. Волгоград, пр. им. В.И. Ленина, 78, Россия, gerashhigor@rambler.ru
EDN: NXPEPX
DOI: 10.21685/2307-9525-2024-12-1-11
Рубрика: ФИЛОСОФСКАЯ АНТРОПОЛОГИЯ, ФИЛОСОФИЯ КУЛЬТУРЫ
Для цитирования:
Геращенко И. Г., Геращенко Н. В. Эффективность использования искусственного интеллекта в высшем образовании: философско-антропологический анализ // Электронный научный журнал «Наука. Общество. Государство». 2024. Т. 12, № 1. С. 101–109. doi:10.21685/2307-9525-2024-12-1-11 EDN: NXPEPX
|
|
|
....................................
Поступила в редакцию: 15.11.2023
Принята к публикации: 28.02.2024
........................................
 Открытый доступ
|
|
Аннотация
Актуальность и цели. Использование искусственного интеллекта (ИИ) в высшем образовании широко обсуждается в научной среде. С учетом глобальности этой проблемы выделяются разнообразные аспекты ее исследования. Вопросы эффективности применения ИИ в образовании вообще и в высшем образовании в частности не получили пока еще всестороннего освещения. Цель работы – выяснить положительные и отрицательные стороны использования ИИ в высшем образовании. Материалы и методы. Применен системный метод исследования, когда эффективность ИИ в образовании анализируется с позиций экономики, философии, педагогики, социологии. Данный метод позволяет рассмотреть проблему с разных сторон и выявить перспективы и опасности внедрения ИИ в процесс высшего образования. Результаты. Обосновывается мысль, что ИИ может если не сейчас, то в обозримом будущем обладать гораздо более высокой степенью эффективности по сравнению с человеком не только в количественном аспекте, но и в качественном. Поскольку ИИ способен к самообучению и саморазвитию, пределы его совершенствования исчезают, так как он не ограничен человеческими возможностями. Нейросети, созданные искусственно, ничем не уступают, а даже превосходят совокупность нейронов головного мозга, возникшую эволюционным путем. Опасность заключается еще и в том, что развитие искусственного разума носит нелинейный характер, поэтому прогнозирование деятельности ИИ сопряжено со значительной долей неопределенности и не может быть выполнено с большой вероятностью. Если анализировать деятельность искусственного разума с помощью понятий (время, рентабельность, производительность труда, прибыльность, окупаемость и т.п.), то эффективность ИИ оказывается гораздо более высокой, чем человеческая. Иными словами, человек в учебном процессе оказывается менее конкурентоспособным, чем ИИ. Выводы. Искусственный разум будет и дальше широко использоваться в самых различных областях, включая высшее образование. Следствием этого станут существенные преобразования в системе обучения и воспитания на основании новой технологической революции. В такой ситуации вузовские работники могут оказаться перед сложным экономическим выбором, который связан с уменьшением эффективности их интеллектуального и управленческого труда по сравнению с деятельностью ИИ.
|
|
|
| |
|
Ключевые слова
искусственный интеллект (ИИ), высшее образование, экономическая эффективность, свободное время, конкурентоспособность, производительность труда, нейросети
Список литературы
1. Лёвин Б. А., Пискунов А. А., Поляков В. Ю., Савин А. В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. Т. 31, № 7. С. 79–95. doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95 EDN: KCNAPJ
2. Вихман В. В., Ромм М. В. «Цифровые двойники» в образовании: перспективы и реальность // Высшее образование в России. 2021. Т. 30, № 2. С. 22–32. doi: 10.31992/0869-3617-2021-30-2-22-32 EDN: FODZSG
3. Ракитов А. И. Высшее образование и искусственный интеллект: эйфория и алармизм // Высшее образование в России. 2018. Т. 27, № 6. С. 41–49. EDN: USPQDV
4. Коровникова Н. А. Искусственный интеллект в современном образовательном пространстве: проблемы и перспективы // Социальные новации и социальные науки. 2021. № 2 (4). С. 98–113. doi: 10.31249/snsn/2021.02.07 EDN: UYZSBM
5. Цхададзе Н. В. Экономическая эффективность технологий искусственного интеллекта // Вестник Московского университета МВД России. 2021. № 2. С. 271–274. doi: 10.24412/2073-0454-2021-2-271-274 EDN: SFAQWB
6. Щурина С. В., Данилов А. С. Искусственный интеллект как технологическая инновация для ускорения развития экономики // Экономика. Налоги. Право. 2019. Т. 12, № 3. С. 125–133. doi: 10.26794/1999-849X-2019-12-3-125-133 EDN: SWTWAA
7. Бэкон Ф. Сочинения : в 2 т. Т. 2. М. : Мысль, 1972. 582 с.
8. Декарт Р. Сочинения : в 2 т. Т. 1. М. : Мысль, 1989. 654 с.
9. Ламетри Ж. О. Сочинения. М. : Мысль, 1983. 509 с.
10. Лейбниц Г. В. Сочинения : в 4 т. Т. 2. М. : Мысль, 1983. 686 с.
11. Гельвеций К. А. Об уме. М. : Азбука, 2022. 576 с.
12. Дидро Д. Сочинения : в 2 т. Т. 2. М. : Мысль, 1991. 604 с.
13. Ильенков Э. В. Школа должна учить мыслить. М. : Московский психолого-социальный институт ; Воронеж : НПО «МОДЭК», 2002. 112 с.
14. Borenstein J., Howard A. Emerging challenges in AI and the need for AI ethics education // AI and Ethics. 2021. № 1. P. 61–65. doi: 10.1007/s43681-020-00002-7
15. Цифровая среда в образовательных организациях различных уровней: аналитический доклад / Н. Б. Шугаль, Н. В. Бондаренко, Т. А. Варламова, Г. Волкова, Е. В. Шкалева, Н. А. Шматко. М. : НИУ ВШЭ, 2023. 164 c. doi: 10.17323/978-5-7598-2745-0
16. Лескина Э. И. Искусственный интеллект в сфере труда // Российское право: образование, практика, наука. 2020. № 4 (118). С. 111–117. doi: 10.34076/2410-2709-2020-4-111-117 EDN: GZGCHO
17. Guan C., Mou J., Jiang Z. Artificial intelligence innovation in education: A Twenty-year data-driven historical analysis // International Journal. 2020. № 4. P. 134–147. doi: 10.1016/J.IJIS.2020.09.001
18. Лукичев П. М., Чекмарев О. П. Применение искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вопросы инновационной экономики. 2023. Т. 13, № 1. С. 485–501. doi: 10.18334/vinec.
13.1.117223 EDN: QBTLXD
19. Пономарева И. С., Пономарев А. С. Искусственный интеллект как инструмент развития финансовой глобализации // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2019. № 3. С. 158–164. doi: 10.22394/2079-1690-2019-1-3-158-164 EDN: UENGZK
20. Сибел Т. Цифровая трансформация. Как выжить и преуспеть в новую эпоху. М. : Манн, Иванов и Фербер, 2021. 256 с.
21. Геращенко И. Г., Геращенко Н. В. Подлинная и мнимая проблемность в образовании (социокультурный подход) // Фундаментальные и прикладные исследования кооперативного сектора экономики. 2016. № 1. С. 123–127. EDN: WEMCLD
22. Кузьминов Я. И., Юдкевич М. М. Университеты в России: как это работает. М. : Изд. дом Высшей школы экономики, 2021. 616 с.
|
|
|
