ОПРЕДЕЛЕНИЕ УРОВНЯ ГРАМОТНОСТИ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА У ОБУЧАЮЩИХСЯ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ВУЗА
16 24
Ключевые слова:
граммотность, искусственный интеллект, ИИ граммотность, уровень ИИ граммотности, STEM образование.Аннотация
В статье был изучен уровень грамотности в области искусственного интеллекта (ИИ) обучающихся направления STEM-образования Павлодарского педагогического университета имени Әлкей Марғұлан. Цель исследования – определить уровень грамотности в области искусственного интеллекта у студентов педагогических вузов перед внедрением курса «AI – STEM» для формирования грамотности в области искусственного интеллекта при реализации STEM-образования. В ходе исследования был определен уровень грамотности 133 студентов, в том числе знание ИИ, применение ИИ, оценивание ИИ, этика ИИ. Уровень грамотности ИИ проверялся с помощью четырех гипотез: первая гипотеза у студентов низкая грамотность в области искусственного интеллекта; вторая гипотеза студенты, обучающиеся по специальности информатика, имеют более высокую ИИ-грамотность, чем студенты, обучающиеся по другим специальностям; третья гипотеза уровень ИИ-грамотности у мужчин выше, чем у женщин; четвертая гипотеза студенты, использующие персональный компьютер для выполнения домашних заданий, обладают более высоким уровнем ИИ-грамотности.
Данное исследование может помочь в разработке «AI-STEM» курса, направленного на повышение грамотности в области искусственного интеллекта. Использование технологий искусственного интеллекта в STEM-образовании формирует и повышает уровень грамотности студентов в области искусственного интеллекта.
Библиографические ссылки
Seldon A., Abidoye O. The Fourth Education Revolution: Will Artificial Intelligence Liberate or Infantilise Humanity. – Buckingham, UK: University of Buckingham Press, 2018. [Электронный ресурс]. URL: https://books.google.kz/books?id=ieAbtAEACAAJ&printsec=frontcover&hl=ru&source =gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false (date of access 04.08.2024)
Nichols S. Children as citizens: Literacies for social participation // Early Years. – 2007. – №27(2). – P. 119–130. https://doi.org/10.1080/09575140701425217
Yi Y. Establishing the concept of AI literacy // Jahr Europski časopis za bioetiku. – 2021. – №12(2). – P. 353–368. https://doi.org/10.21860/j.12.2.8
Long D., Magerko B. What is AI literacy? Competencies and design considerations // In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. – 2020. – P. 1–16. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
Ng D.T.K., Leung J.K.L., Chu K.W.S., Qiao M.S. AI literacy: Definition, teaching, evaluation and ethical issues // Proc. Assoc. Inf. Sci. Technol. – 2021. – №58 – P. 504–509. https://doi.org/10.1002/pra2.487
Wang P. On defining artificial intelligence // Journal of Artificial General Intelligence. – 2020. – №11(2) – P. 73–86. https://doi.org/10.2478/jagi-2019-0002
Kong S.C., Ogata H., Shin J.-L., Biswas G. The role of Artificial Intelligence in STEM education // In M.M.T. Rodrigo, S. Iyer, A. Mitrovic (Eds.), Proceedings of 29th International Conference on Computers in Education Conference. – 2021. – Vol. II. – P. 774–776.
Bye R.T. A flipped classroom approach for teaching a Master’s course on artificial intelligence // In P. Escudeiro, G. Costagliola, S. Zvacek, J. Uhomoibhi, B.M. McLaren (Eds.). Computer supported education: CSEDU 2017 – revised selected best papers, communications in computer and information science (CCIS). – 2018. – Vol. 865. – P. 246–276. https://doi.org/10.1007/978-3-319- 94640-5_13
Mishra A., Siy H. An Interdisciplinary Approach for Teaching Artificial Intelligence to Computer Science Students // In SIGITE 2020 - Proceedings of the 21st Annual Conference on Information Technology Education. – 2020. – P. 344. https://doi.org/10.1145/3368308.3415440
Southworth J., Migliaccio K., Glover J.[J.], Glover J [Ja’Net], Reed D., McCarty C., Brendemuhl J., & Thomas A. Developing a model for AI across the curriculum: Transforming the higher education landscape via innovation in AI literacy // Computers & Education: Artificial Intelligence.– 2023. – №4 – P. 1–10. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100127
Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2018). Bridging the digital gender divide: Include, upskill, innovate. OECD. [Электронный ресурс], https://www.enterprise-development.org/bridging-the-digital-gender-divide-include-upskill-innovate-oecd-2018/ (date of access 05.08.2024)
Thomas A. E. Gender differences in students’ physical science motivation: Are teachers’ implicit cognitions another piece of the puzzle? // American Educational Research Journal – 2017. – №54 – P. 35–58. https://doi.org/10.3102/0002831216682223.
Williams R., Park H. W., Oh L. & Breazeal C. Popbots: Designing an artificial intelligence curriculum for early childhood education // In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence – 2019. – P. 9729–9736
Bingcheng W., Pei-Luen Patrick R. and Tianyi Y. Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliability of artificial intelligence literacy scale // Behaviour & Information Technology – 2022. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768
DeVellis R.F. Scale Development: Theory and Applications. Vol. 26, Sage, Thousand Oaks. – Sage publications – 2016., – 177 p.
