Искусственный интеллект в инженерном образовании
https://doi.org/10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95
Аннотация
В связи с ростом интереса к искусственному интеллекту (ИИ) в последние годы преподавание этой дисциплины студентам прикладных технических специальностей становится актуальным. Несмотря на формирование этого научного направления в течение уже почти 70 лет, до сих пор нет однозначного понимания терминологии этой науки, её задач на современном этапе и применения в инженерном образовании. Более того, часто терминология искусственного интеллекта вводит в заблуждение обучающихся. В статье рассматривается текущая ситуация с развитием представлений об искусственном интеллекте, возможность его применения в инженерном образовании. На основе анализа реальных возможностей ИИ определено актуальное содержание обучения по дисциплине «Искусственный интеллект в транспортном строительстве». В статье сделан акцент на пользователей ИИ, рассмотрены компетенции специалиста, которые могут формироваться при изучении вышеуказанной дисциплины, а также новые актуальные компетенции, необходимые специалисту в профессиональной деятельности в связи с распространением ИИ. Рассмотрена функциональная модель искусственного интеллекта, использованная при обучении студентов взаимодействию с ним. Приведены примеры задач, решаемых сегодня студентами с помощью технологии ИИ в ходе пробного обучения.
Ключевые слова
инженерное образование,
искусственный интеллект,
содержание обучения,
поддержка принятия решений,
междисциплинарный подход
При поддержке: Статья подготовленапри финансовой поддержке РНФ по проекту 22-19-00430.
Об авторах
Б. А. Лёвин
Российский университет транспорта
Россия
Россия
Лёвин Борис Алексеевич – д-р техн. наук, президент
127994, ГСП-4, г. Москва, ул. Образцова, 9, стр. 9
А. А. Пискунов
Российский университет транспорта
Россия
Россия
Пискунов Александр Алексеевич – д-р техн. наук, зав. кафедрой
127994, ГСП-4, г. Москва, ул. Образцова, 9, стр. 9
В. Ю. Поляков
Российский университет транспорта
Россия
Россия
Поляков Владимир Юрьевич – д-р техн. наук, проф.
127994, ГСП-4, г. Москва, ул. Образцова, 9, стр. 9
А. В. Савин
Российский университет транспорта
Россия
Россия
Савин Александр Владимирович – д-р техн. наук, проректор
127994, ГСП-4, г. Москва, ул. Образцова, 9, стр. 9
Список литературы
1. Педагогика: Учеб. пособие для студентов педагогических учебных заведений / В.А. Сластенин, И.Ф. Исаев, А.И. Мищенко, Е.Н. Шиянов. М. : Школа-Пресс, 1997. 512 с. ISBN: 5-88527-171-2
2. McCarthy J. Programs with common sense // Minsky M. Semantic Information Processing. Cambridge, MA: The MIT Press, 1968. P. 403–418. URL: https://www.cs.cornell.edu/selman/cs672/readings/mccarthy-upd.pdf (дата обращения: 21.06.2022).
3. McCarthy J. What is artificial intelligence? Stanford University, 2004. URL: http://wwwformal.stanford.edu/jmc/ (дата обращения: 21.06.2022).
4. Webster’s new world thesaurus / Laird C.G. The new American library. Inc., 1971. 78 p. ISBN: 978-0446360272
5. Бруссард М. Искусственный интеллект: Пределы возможного. Пер. с англ. М. : Альпина, 2020. 362 с. ISBN: 978-5-00139-080-0
6. Poliakov V. The artificial intelligence and design of multibody systems with predicted dynamic behavior // Int. J. of Circuits, Systems and Signal Processing. 2020. Vol. 14. Р. 972–977. DOI:10.46300/9106.2020.14.124
7. Duan X. Application of Deep Learning in Power Load Analysis // Int. J. of Circuits, Systems and Signal Processing. 2020. Vol. 14. Р. 726–735. DOI:10.46300/9106.2020.14.92
8. Huang W. Power system Frequency Prediction after Disturbance Based on Deep Learning // Int. J. of Circuits, Systems and Signal Processing. 2020. Vol. 14. P. 716–725. DOI:10.46300/9106.2020.14.91
9. Zhu X., Zhang H. A Lean Green Implementation Evaluation Method Based on Fuzzy Analytic Net Process and Fuzzy Complex Proportional Assessment // Int. J. of Circuits, Systems and Signal Processing. 2020. Vol. 14. P. 646–655. DOI:10.46300/9106.2020.14.83
10. Tingting Ye. Research on the Risk Crisis Prediction of Enterprise Finance by Genetic Algorithm // Int. J. of Circuits, Systems and Signal Processing. 2018. Vol. 12. P. 319–324. URL: https://www.naun.org/main/NAUN/circuitssystemssignal/2018/a922005-aes.pdf (дата обращения: 21.06.2022).
11. Poliakov V. The artificial intelligence and optimization of multibody dynamical system with predicted dynamic behavior // Proceedings of the 24th International Conference on Circuits, Systems, Communications and Computers, Chania, Crete Island, Greece, July 19–22, 2020. DOI:10.46300/9106.2020.14.124
12. Вербицкий А.А. Теория и технологии контекстного образования. М. : МПГУ, 2017. 340 с. ISBN: 978-5-4263-0384-3
13. Dreyfus H. What Computers Still Can’t Do: A Critique of Artificial Reason. MIT Press, 1992. 408 p. ISBN: 9780262540674
14. Ракитов А.И. Высшее образование и искусственный интеллект: эйфория и алармизм // Высшее образование в России. 2018. Т. 27. № 6. С. 41–49. URL: https://vovr.elpub.ru/jour/article/view/1392?locale=ru_RU (дата обращения: 21.06.2022).
15. Hsu F.-H. Behind Deep Blue – Building the Computer That Defeated the World Chess Champion. Princeton University Press, 2004. 320 p. ISBN: 9780691235134
16. Bostrom N. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press, 2014. 328 p. ISBN: 9780199678112
17. Университет третьего поколения в стратегии развития современного образования (круглый стол) // Высшее образование в России. 2018. Т. 27. № 5. C. 59–73. URL: https://vovr.elpub.ru/jour/article/view/1367 (дата обращения: 21.06.2022).
18. Немов Р.С. (2004). Психология. Кн. 1. Общие основы психологии. M. : Владос, 2004. 148 с. ISBN: 978-5-691-01742-1
19. Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание. Личность. М. : Политиздат, 1975. 130 с. ISBN: 5-89357-153-3
20. Poliakov V.Y., Saurin V.V. Optimization of a composite beam for high-speed railroads // Steel and Composite Structures. 2020. Vol. 37. No. 4. P. 493–501. DOI:10.12989/scs.2020.37.4.493
21. Поляков В.Ю. Численное моделирование взаимодействия подвижного состава с мостовыми конструкциями при высокоскоростном движении // Строительная механика и расчёт сооружений. 2016. № 2. С. 54–60. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26700903 (дата обращения: 21.06.2022).
22. Поляков В.Ю. Синтез оптимальных пролётных строений для высокоскоростной магистрали // Строительная механика и расчёт сооружений. 2016. № 3. С. 35–42. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26135687 (дата обращения: 21.06.2022).
23. Дёмин О.Б., Аленичева Е.В., Ляпина Е.Д. Проектная деятельность – основа подготовки строителей // Высшее образование в России. 2010. № 6. С. 67–72. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=15111077 (дата обращения: 21.06.2022).
24. Данейкин Ю.В., Калпинская О.Е., Федотова Н.Г. Проектный подход к внедрению индивидуальной образовательной траектории в современном вузе // Высшее образование в России. 2020. № 8-9. C. 104–116. DOI:10.31992/0869-3617-2020-29-8-9-104-116
25. Поляков В.Ю. Парето-оптимальные пролётные строения для высокоскоростных магистралей // Транспортное строительство. 2016. № 6. C. 21–24. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27451007 (дата обращения: 21.06.2022).
26. Poliakov V. Optimization Facilities for Bridges and Track on High Speed Railways // Ingegneria Ferroviaria, Transportation Science and Economy Journal. 2018. Vol. 73. No. 3. P. 191–205. URL: https://www.researchgate.net/publication/324924888_Optimization_facilities_for_bridges_and_track_on_high_speed_railways (дата обращения: 21.06.2022).
Рецензия
Просмотров:
1552
Послать статью по эл. почте 