Жасанды интеллект технологиялары: ЖИ – білім беруде қолданудың тиімділігін зерттеу бағыттары
Соңғы уақытта адам қызметінің барлық салаларында жасанды интеллект технологияларын қолданудың пайдасы мен салдарына қатысты мәселелерді талқылау айтарлықтай көбеюде. Бұл бір жағынан генеративті нейрондық желілерге негізделген чаттардың пайда болуымен және тез таралуымен байланысты, оның үстіне мұндай жүйелерде адам қоятын сұрақтарға жауаптар табиғи және орынды болып көрінетіндегінде болса, екінші жағынан, айта кеткен жөн, көптеген ғалымдар жасанды интеллект технологияларын кейбір басқа заманауи технологиялармен қатар жаңа ғасырда өз орнын алып, заманауи адамзат қызметі салаларына белсенді түрде еніп жатқан төртінші өнеркәсіптік революцияға жатқызатындығында болса керек.
Жаңа және қазірдің өзінде қалыптасқан ақпараттық технологияларды, білім беруде, оқу іс-әрекетінің барлық түрлерінде қолдану, әдетте, әртүрлі педагогикалық зерттеулер аясында айқындалған көптеген шарттарды ескергенде ғана тиімді болады. Мұндай зерттеулер мен эксперименттік тексерулер өз кезінде телекоммуникациялық технологияларға, мультимедиялық технологияларға, гипермәтіндерге, виртуалды шындыққа және басқаларға қатысты жүргізілгені белгілі. Сол сияқты заттар интернетін, толықтырылған шындықты және кеңейтілген виртуалдылықты, блокчейнді және басқаларды қамтитын жаңа технологиялардың пайда болуы мен таралуы білім беруді ақпараттандыру (цифрландыру) саласында қосымша зерттеулер жүргізуді қажет етіп жатқаны да анық.
Осыған орай, қазіргі кезде, ғалымдар мен мұғалімдердің жасанды интеллект технологияларына қызығушылығының қарқынды өсуіне назар аудармау мүмкін емес Оның үстіне, көптеген ғалымдардың ұйғаруынша, бұл туралы әртүрлі монографиялар мен мақалаларда бірнеше рет сипатталғанлай, жасанды интеллект технологиялары кейбір басқа заманауи технологиялармен бірге білім беру жүйесінің дамуына айтарлықтай әсер ететін жаңа өнеркәсіптік революцияға жатады. Соныымен қатар, ТМД елдерінде 20 жылға жуық уақыт ішінде мұндай технологияларды адам қызметінің әртүрлі салаларында тиімді пайдалану жолдарын іздеуге арналған әртүрлі зерттеулер жүргізіліп, диссертациялар қорғалғанын ескеру қажет.
Мысалы, зерттеулердің бірінде, педагогика ғылымдарының кандидаты ғылыми дәрежесін алу үшін осыдан он бес жыл бұрын қорғалған диссертация да мектептегі информатика курсы үшін әртүрлі тест материалдарының ішінен оңтайлы күрделілігі бар есептермен мен тапсырмаларды таңдау үшін «Rosenblatt Perceptron» нейрондық желісі пайдаланылды. Осылай таңдалып алынған материалдардың көмегімен аталмыш пән бойынша оқу нәтижелерін шынайы бағалауды жүзеге асыруға болады. Тағы бір мысал ретінде, бастауыш сынып оқушыларына информатиканы оқыту шеңберінде жасанды интеллект жүйелерін вариативті оқыту әдістемесін жасауға арналған заманауи диссертациялық зерттеуді жатқызуға болады. Осы және басқа зерттеулерде жасанды интеллект жүйелерін, онымен қоса информатиканы жалпы оқытудың тиімділігін анықтау мәселелеріне ерекше назар аударылады.
Әлбетте, білім беру қызметінің нейрондық желілер мен жасанды интеллект оң әсерін тигізетін салаларын анықтауға бағытталған мұндай зерттеулерді жалғастыру керек екендігі, түсінікті. Атап айтқанда, қазіргі уақытта табиғи интеллект арқылы іске асырылып жүрген, сондықтан да мазмұнды кемшіліктері жиі кездесетін адамның стандартты сарапшылық қызметіне қосымша жасанды интеллектіні пайдалану оқу материалдары мен басқа да баспа және электрондық басылымдарды іріктеудің объективтілігі мен сапасын арттыруы мүмкін. Сонымен қатар, жасанды интеллект арқылы жасалған ақпараттық ресурстардың оқушыларды да, мұғалімдерді де шатастырып, оқыту мен тәрбиелеудің мазмұны мен әдістеріне кері әсерін тигізетін мысалдар жеткілікті.
Жасанды интеллект арқылы жоқ ақпарат көздеріне сілтеме жасау немесе бастапқы дереккөзге сәйкес келмейтін дәйексөздерді келтіру осы жағдайдың айқын мысалдарының бірі болып табылады. Мұндай қателер технологияның жетілмегендігінен де, пайдаланушының анық дұрыс емес сұрауларынан да туындауы мүмкін. Осындай жәйттің салдарынан үстіміздегі жылдың наурыз және маусым айларында жүргізілген бір зерттеуге сәйкес, белгілі танымал нейрондық желінің жауаптарының сапасы бірнеше ондаған есе төмендеген. Мұндай технологияларды бақылаусыз қолдану, яғни теориялық және эмпирикалық зерттеулерді есепке алмай мұндай технологияларды пайдалану мұғалімдердің жылдар бойы қалыптасқан оқу және ғылыми қызмет жүйесіне елеулі теріс әсер етіп, мұғалімдер мен ғалымдардың білім берудегі ең маңызды жұмыс түрлері арасындағы байланыстың үзілуіне ықпал етуі мүмкін. Осының барлығы қарастырылып отырған зерттеудің тағы да өзекті екендігін көрсетеді.
Болашағы зор зерттеулер нәтижесінде қалыптасуы мүмкін жаңа тәсілдердің сөзсіз алғашқы кезектегі қолға алушылары педагогтар бола алады және болуы тиіс, ал жасанды интеллект технологияларын қолдану ерекшелігі мұғалімдерді, колледждер мен жоғары оқу орындарының оқытушыларын даярлаудың барлық түрлерінің мазмұнына енуі тиіс. Осыған орай, қарастырылып отырған саладағы мүмкіндігінше басым зерттеулерді анықтап, жүйелеу үшін замануи компьютерлік технологияларды қолдану негізінде әр қилы автоматтандырылатын білім беру қызметкерлерінің іс-әрекетінің түрлерін пайдалануға болады. Оларға мектептерде, колледждерде және жоғары оқу орындарында жұмыс істейтіндердің барлығының оқу-тәрбие, мектептен тыс, бақылау-бағалау, ғылыми-әдістемелік және ұйымдастырушылық-басқарушылық қызметі жатады.
Іс-әрекеттің мұндай градациясы көбінесе білім беруді ақпараттандыру (цифрландыру) саласындағы мамандарды даярлау мазмұнын құрылымдаудың негізі ретінде пайдаланылатынын атап өткен жөн. Бір қысқаша айта кетерлік мәселе. Аса маңызды және көзге түсерлік оқу іс-әрекеті бойынша зерттеудің болашағы бар бағыттарын анықтаған жағдайда оқытудың мақсаттарын, мазмұнын және оқыту әдістерін әзірлеуде табиғи және жасанды интеллекттің дұрыс үйлестірілуінің орындылығына көңіл аудару қажет. Кейбір жағдайларда сәйкес ақпараттық жүйелерді пайдалану білім беруді даралауға ықпал ете алады. Бұл ретте жасанды интеллект құралдарының маңызды қасиетін ескеру қажет: олар өңдейтін ақпараттың мағынасын «түсінбейді» және ақпаратпен барлық әрекеттерді таза «технологиялық» түрде жүзеге асырады.
Жоғарыда айтылғандарды және басқа да дәлелдер мен факторларды ескере отырып, бірінші кезектегі зерттеулерді былай тұжырымдап, оқу іс-әрекеті бойынша мына зерттеулерді ұсынуға болады: оқу материалдарының сапасын бағалау үшін жасанды интеллектті пайдалану; информатика бойынша білім берудің мақсаттары мен мазмұнын дамыту – жасанды интеллект оқыту объектісі ретінде; дидактиканы жаңарту – жасанды интеллект оқыту құралы ретінде; жасанды интеллект негізінде оқыту құралдарын сұрыптау, бірізділендіру (унификациялау) және біріктіру; барлық пәндерді оқытуда ерекше сыни ойлауды қалыптастыру.
Бақылау-бағалау қызметінің тиімділігі келесі зерттеулердің нәтижелеріне байланысты артуы мүмкін: педагогикалық өлшемдердің тиімділігі мен объективтілігін арттыру мақсатында жасанды интеллектті пайдалану; оқушылардың өз білімдерін, іскерліктері мен дағдыларын анықтау қабілетін сақтау үшін жасанды интеллектке қарсы әрекет ету; оқыту мен тәрбиелеудің әдістемелік жүйелерін жетілдіру кезінде өлшеу нәтижелерін есепке алу үшін жасанды интеллектті пайдалану; жасанды интеллект пен педагогикалық өлшемдердің нәтижелері негізінде білім беру жүйесінің даму жолдарын болжап, анықтау.
Жасанды интеллект технологияларын сабақтан тыс және тәрбие жұмыстарында қолдана алу үшін эмоциялар мен тәрбие адамның іс-әрекетіне әсер ететінін, және, керісінше, жасанды интеллект әрекеттері оның эмоционалдық күйіне (реакцияларына) әсер ететінін ескеру қажет. Осы және басқа факторларды ескере отырып, пайдалы болуы мүмкін зерттеулерге мыналарды жатқызуға болады: сыныптан тыс жұмыс бағыттарының жасанды интеллект құралдарына деген қажеттіліктерін анықтау; жасанды интеллект айтарлықтай әсер ететін тұлғалық қасиеттерді анықтау; сыныптан тыс материалдардың тиімділігін бағалау үшін жасанды интеллектті пайдалану; оқушылармен сыныптан тыс жұмыстың әдістері мен құралдарын жаңарту; мұғалімдер, оқушылар және ата-аналар арасындағы қарым-қатынаста жасанды интеллектті азайту.
Мұғалімдердің ғылыми-әдістемелік қызметін дамыту үшін келесі зерттеулер пайдалы болуы мүмкін: педагогикалық эксперименттерде жасанды интеллект қолдану; жасанды интеллект көмегімен ғылыми дереккөздерді іздеу және талдау; жасанды интеллект негізінде білім берудегі ғылыми жобалар; білім беру ресурстарын құру үшін жасанды интеллект мүмкіндіктері; жасанды интеллектті қолдану бойынша мұғалімдерге ұсыныстар әзірлеу; ғылыми-зерттеу және білім беруді іргелілендіру (фундаментализация) – технологияның тез ауысуынан сақтану. Біздің ойымызша, өзекті зерттеулердің мұндай тізімі, әрине, толық емес. Оны кеңейтіп, нақтылау қажет.
Бірақ ғылыми және білім беру ұйымдары үшін қарастырылып талқыланатын техникалық құралдардың оқыту мен тәрбиелеуге жаппай енгізілуінің басталуы кезеңінде мұндай тізімді анықтау қажет-ақ. Білім беруде жасанды интеллект технологияларын қолдану ғылыми негізде жан-жақты ойластырылған, қажеттілігі дәлелденген және сұранысқа ие іс-тәсілдерді қажет етеді. Осы жоғарыда келтірілген келелі келешегі бар зерттеу бағыттарының тізбесі алдағы болатын жаңартулар мен кеңейтулермен қоса, отандық ғылым мен білімді дамытуға байланысты түрлі бағдарламалар мен міндеттерді қалыптастыру шеңберінде пайдалы болуы әбден мүмкін, ал магистранттар, докторанттар мен ізденушілер өз бастамасымен жүзеге асыратын шығармашылық жұмыстарын жоспарлау кезінде ескерілетін болады.
Есен БИДАЙБЕКОВ,
Абай атындағы Қазақ ұлттық
педагогикалық университетінің
профессор – зерттеушісі
