Интеллектуальный центр дистанционных технологий

Автор публикации: Соколова Галина Сергеевна

Роль ассоциативного мышления в обучении. Искусственный интеллект в помощь образованию.

скачать документ

Вернуться назад

Роль ассоциативного мышления в обучении. Искусственный интеллектв помощь образованию.Соколова Галина Сергеевна, г. ВоронежСамозанятый пенсионер с обобщением педагогического опытаНа сайте Forbes.ru опубликована статья Дмитрия Волошина «Человек любопытный. Почему умение учиться — главный навык будущего» (1). В статье описано наше консервативное, по мнению автора, образование. Утверждается, что сотни лет сохраняются общие принципы обучения и лекции, которые проводились на рубеже XIII века в университете Португалии, так же проводятся в настоящее время в московских вузах.Однако отмечается, что в последние годы наметилось изменение требовании к обучению. Этому способствует развитие сетей и технологий обмена информацией. Основными признаками этих изменений автор считает следующие: во-первых, пропала зависимость от запоминания. Сейчас любой подросток со смартфоном и поисковой системой в сто раз эрудированнее своего предка с энциклопедическими знаниями.Во-вторых, роботизация труда вытесняет человека из сфер с рутинным повторением операций. Меньше остается людей на производстве и в сельском хозяйстве.С этими признаками нельзя согласиться полностью. Ведь при создании роботов используются программы, имитирующие работу нашего мозга, так может быть и для обучения подрастающего поколения надо пользоваться некоторыми резервами мозга.В книге финского профессора Кохонена (2) описывается ассоциативная среда, позволяющая представить определенную информацию в виде модели связей и отношений между ее элементами. Эти связи и отношения (ассоциации) напоминают процессы, протекающие в мозгу человека и играют роль математической модели явления (процесса), позволяя отыскивать «скрытые» связи, соответствующие новой информации или ситуации. Отыскание связей или закономерностей — главная задача науки и в этом отношении ассоциативный метод нагляднее, чем «неявное» задание связей в виде формализованной модели узкого круга явлений. С этой точки зрения система дифференциальных уравнений является частным случаем представления связей в виде трехмерных, упорядоченных во времени и пространстве ассоциаций элементов и структур данных.Для тренировки ассоциативной памяти детей, например, используют следующие картинки рис.1 (3): Рис. 1Перечисленные картинки легко запомнить, если найти между ними связь. Так листик связан с деревом. С какими предметами связана стрелка, другие рисунки ? Также легко запомнить, если почувствовать их вкус или запах.Рассмотрим модель ассоциативного метода. В простейшем случае отношение (ассоциация) может быть представлена следующим образом X R Y т. е. эта формула означает, что X связано с Y отношением R. Например, X может означать «цвет», а Y - «яблоко», тогда R означает «красный». В операторной тройке ( X,Y,R ) переменные имеют фиксированные значения: X - «признак», Y - «объект», а R - «значение». Однако, современные методы программирования позволяют реализовать более гибкие способы доступа к памяти, причем в качестве адреса можно использовать любой элемент тройки (X,Y,R). Несколько отношений можно представить графически в виде определенной структуры, если изобразить связи между элементами структуры. Такая структура называется графом. Для примера составим таблицу отношений между членами одной семьи ( см. табл. 1). Таблица 1 Тройки, представленные в памяти Утверждение Его формальное представлениеБрат Ани есть Стас (Брат, Аня, Стас)Отец Ани есть Пётр (Отец, Аня, Пётр)Отец Петра есть Павел (пол, Аня, женский) Пол Петра есть мужской (местожительство, Пётр, Москва )Местожительство Петра есть Москва Местожительство Ани есть Москва (местожительство, Аня, Москва)Эту структуру можно изобразить в виде некоторого графа (рис. 2) Брат живетСтас Аня Москва пол отец живет отец женский Пётр Павел пол мужской Рис. 2 В указанных в таблице тройках можно найти любую информацию. Например, нужно узнать «Кто отец Ани?». Можно действовать по следующему алгоритму: сначала отыскиваются все тройки с признаком «отец» и записываются в промежуточный массив памяти. Затем отыскиваются все тройки с признаком «Аня» и записываются в соответствующий массив памяти. Для нахождения ответа «Пётр» вычисляется пересечение этих массивов. Этот алгоритм нетрудно реализовать в памяти компьютера. При использовании ассоциативной среды для обучения трудности образования, описанные в вышеуказанной статье Дмитрия Волошина, отпадают сами собой. Если людей заменят роботы и автоматы, то, по мнению автора, для людей возможна лишь работа в качестве «грузчиков» и «перевозчиков». Позвольте, но ведь роботы и автоматы должны всё время совершенствоваться и разрабатываться новые. Кроме того, как сказал наш президент, выступая перед победителями олимпиад в образовательном центре «Сириус» (4), в будущем должны появиться новые профессии на стыке наук: физики, химии, математики, биологии, генетики, в том числе и в производстве и в сельском хозяйстве, так что работы на всех хватит. А то, что изменятся условия, формы, учет и оплата труда, это не так страшно. Да и с коммуникабельностью должно быть всё в порядке, не важно, где работник выполняет свою работу — рядом с другим человеком или удалённо от него, если они оба заинтересованы в своей работе, они поймут друг друга. Важно другое — как подготовить таких профессионалов. Ассоциативный метод и на этот вопрос может дать ответ. Конечно, всё дело в создании для каждого обучающегося (школьника, студента) образовательной траектории. Так как восприятие ассоциаций свойство мозга данного человека, то происходить это будет по-разному для каждого. Видеть связи, отношения явлений, процессов это не так просто. Один человек, рассматривая закономерности явления (процесса), видит их похожесть, схожесть по каким-то признакам или явное различие с другим явлением или процессом, а другой человек этого не видит. Первый может совершить в этом смысле даже научное открытие, а для второго это недоступно. Существуют определённые тесты для оценки способности найти ассоциации, осмыслить их и запомнить. Их можно найти в Интернете или создать самим. Один из них приведен выше (рис. 1). Разные восприятия ассоциаций поддаются корректировке в процессе обучения и для того человека, что было невозможно для понимания, станет возможным и понятным. С помощью ассоциативного метода можно создавать оптимальные программы обучения, надо лишь правильно (экономно) отразить связи и отношения между отдельными фрагментами предмета обучения. Автору этой статьи пришлось в качестве педагога участвовать в создании и совершенствовании одноцикличного (без деления на общие и теоретические учебные курсы) учебного плана по специальности «физика» (5). В отдельных курсах использовался ассоциативный метод, например, в объединённом курсе «электричество — электродинамика» разделы с описанием электрических явлений преподавались параллельно с описанием магнитных явлений, в первом случае явления происходят в двумерном пространстве и математически используется скалярное произведение соответствующих векторов, а в случае описания магнитных явлений, которые происходят в объёме, математически используется векторное произведение для соответствующих величин, сами же закономерности похожи друг на друга. К сожалению, сменилось поколение, ушли руководители, но сама идея жива и в нынешних условиях при разработке алгоритмов искусственного интеллекта как нельзя кстати. С сущностью искусственного интеллекта мне пришлось знакомиться по книге, посвященной моде, продажам, производству (6). Автор книги Андрей Голуб окончил факультет робототехники Белорусского национального технического университета по специальности «прикладная математика», а затем аспирантуру в области системного анализа и проектирования инновационных технологий, в 2004 году переехал в Италию по приглашению НИИ искусственного интеллекта FBK, является основателем и генеральным директором инновационной компании ELSE Corp, занимающейся разработкой, продажей модельной обуви. Как математик разрабатывает алгоритмы искусственного интеллекта для ускорения производства, продажи своих изделий с учетом требований и пожеланий своих клиентов, в чем достиг больших успехов. В предисловии к этой книге, написанным Александром Рыжовым, профессором, доктором технических наук, кандидатом физико-математических наук, публикующим свои работы в иностранной и нашей (МГУ) прессе дано определение искусственного интеллекта (ИИ), как «человеческо-компьютерный симбиоз», который является ожидаемым развитием сотрудничества между людьми и электронными компьютерами. Такое симбиотическое партнерство выполняет интеллектуальные операции гораздо эффективнее, чем их может выполнять человек». В IBM используется термин «дополненный интеллект», «усиленный интеллект», «гибридный интеллект», оба компонента которого: человек и компьютер являются равноправными. Искусственный разум как технологию люди изобрели в помощь себе и она формирует удобное для человека информационное пространство. Алгоритмы ИИ можно применять и для образования. Программы по персонализации обучаемых должны понимать, «кто сидит по ту сторону монитора». Программа-наблюдатель создаёт индивидуальный портрет пользователя. «Для зффективности компьютерного обучения важно так организовать подачу информации, чтобы ученику было интересно; не было очень простых и очень сложных заданий; если ученик быстро устаёт, то вначале давать более сложные задания, если медленно разгоняется — наоборот и т. п. Ясно, что этого нельзя сделать для «усреднённого ученика» -так считает профессор. Конечно, надо учитывать и, возможно, корректировать образовательную траекторию обучаемого. Таким образом, искусственный интеллект оказался гибкой и сложной системой, способной чётко и быстро работать в разных областях и точках земного шара одновременно. Это стало подтверждением высказывания — время понятие относительное. ИИ всё активнее меняет труд человека и способствует развитию новых отношений между работниками умственного труда и машинами. Страхи о том, что роботы заменят человека полностью, преждевременны. Автор книги Андрей Голуб приводит статистику: «Автоматизация в целом приведёт к упразднению 24,7 миллионов рабочих мест к 2027 году. В результате потери рабочих мест с 2017 по 2027 год составят 17 %. Новые технологии также обеспечат создание 14,9 миллиона рабочих мест за следующие десять лет». Однако автор книги сожалеет, что, получившее широкое распространение использование искусственного интеллекта в разных сферах деятельности в Европе и Америке, до сих пор недостаточно применяется в России, которую он считает великой страной не только по своим размерам, различным географическим зонам, но и своим потенциалом национального интеллекта, талантов, уникальных способностей людей. У России огромные преимущества в улучшении своей конкурентоспособности в экономике и социальной жизни. А для этого надо серьёзно изменить отношение в первую очередь к образованию и воспитанию специалистов, которые должны уметь создавать и пользоваться программами и алгоритмами ИИ т.е. необходимо основательно пересмотреть учебные планы, программы, учебники как для школы, так и для средних и высших учебных заведений. Алгоритмы программ искусственного интеллекта по книге Андрея Голуба содержат математические функции: тензоры, векторы, матрицы, графы, ассоциации и др., знакомые автору этой статьи в процессе преподавания по упомянутому ранее одноцикличному учебному плану, оптимизирующему процесс обучения.Источники: 1. Дмитрий Волошин. Человек любопытный. Почему умение учиться – главный навык будущего. Forbes.ru. 2019 г. 2. Т. Кохонен. Ассоциативная память. Изд-во «Мир». Москва 1980 г. Перевод с англ. канд. физ-мат. наук В.К. Быховского. 3. Фото 55. Из презентации «Внимание и память» к урокам философии на тему «Мышление». 4. Встреча с победителями международных олимпиад 2017-2018 учебного года и их наставниками. www, kremlin/ru/events/president/transcripts/584385. Блог «Вектор» sokolova-gs.livejournal.com. История экспериментального одноцикличного учебного плана на физическом факультете в Калининградском университете (1970 – 1980 гг.). 6. Голуб А. Искусственный интеллект для моды. Автор вступ. слова Александр Рыжов. Минск; Дискурс, - 2019. – 352 стр.

Онлайн курсы

Благодарственное письмо

Ваша награда

Благодарственное письмо

Наша группа ВК

X