Искусственный интеллект в школьной информатике: как объяснить ученикам принципы машинного обучения | Литаврина Екатерина Владимировна. Работа №349275

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ШКОЛЬНОЙ ИНФОРМАТИКЕ: КАК ОБЪЯСНИТЬ УЧЕНИКАМ ПРИНЦИПЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Литаврина Екатерина Владимировна, учитель информатики

ГБОУ «Средняя школа № 5 Г.О. Снежное», ДНР

Аннотация. Статья раскрывает методику объяснения школьникам принципов машинного обучения в рамках курса информатики. Рассматриваются основные подходы, применимые в школьной практике, и предлагаются понятные примеры для учеников. Уделяется внимание значимости понимания школьниками основ искусственного интеллекта (ИИ) и практическим методам, которые помогают учащимся 7–9 классов освоить базовые принципы машинного обучения. Статья ориентирована на педагогов, стремящихся сформировать у учеников первичные представления о машинном обучении как важнейшем направлении развития цифровых технологий.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, информатика, школьное образование, школьная информатика.

Современный мир стремительно меняется под воздействием цифровых технологий, а искусственный интеллект и машинное обучение занимают всё более важное место в нашей жизни. Технологии ИИ используются в поисковых системах, переводчиках, приложениях для обработки изображений и видео, социальных сетях и других сферах, что требует от молодых людей хотя бы базовых знаний в этой области. Обучение принципам машинного обучения в школьном курсе информатики позволяет заложить основу для понимания школьниками алгоритмов, принципов работы ИИ и его реального применения. В рамках обновленных образовательных стандартов учитель информатики может не только знакомить учеников с базовыми понятиями ИИ, но и прививать интерес к алгоритмическому мышлению и научному подходу к решению задач.

Объяснение принципов машинного обучения для учеников средней школы требует адаптированных подходов, доступных и интересных для понимания без сложных математических терминов и громоздких теорий. Учителю важно сформулировать процесс машинного обучения как особый тип программирования, в котором компьютер не получает заранее установленные правила, а самостоятельно находит закономерности и создает алгоритмы на основе примеров. Такой подход позволяет воспринимать машинное обучение как своеобразную «тренировку» компьютера, схожую с обучением человека: сначала происходит процесс знакомства с материалом, затем последовательное выполнение тренировочных упражнений для достижения желаемого результата.

На начальном этапе объяснение основ машинного обучения может базироваться на примерах распознавания образов, понятных каждому ученику. Например, учителю можно использовать изображения кошек и собак, чтобы показать принцип обучения модели на основе данных. Компьютер получает множество фотографий кошек и собак, анализирует их особенности — такие как форма ушей, размеры тела и цвет — и на основе этих данных создаёт алгоритм, который позволяет ему «узнавать» животных на новых изображениях. Этот метод называется обучением с учителем, так как данные помечены заранее. Учитель может объяснить школьникам, что компьютер не «запоминает» картинки, а выстраивает связи между признаками объектов, что позволяет ему предугадывать, к какой категории относится новая информация.

Следующий важный аспект — объяснение концепции «ошибок» и корректировок модели. Учитель может объяснить, что в процессе машинного обучения ошибки — это не провал, а полезный результат, поскольку они показывают компьютеру, где нужно скорректировать алгоритм, чтобы повысить точность. Используя аналогии из школьной жизни, можно показать, что компьютер также учится на своих ошибках: если он ошибочно отнёс изображение кошки к собакам, то после корректировки на примере он «запомнит» характерные черты и учтёт их в дальнейшем.

Интерес для учеников может представлять и процесс обучения без учителя, когда компьютер пытается найти схожие объекты самостоятельно, без меток. Здесь на помощь учителю приходят аналогии с сортировкой. Например, можно попросить учеников представить, как они бы распределили большой набор фотографий, не зная, что на них изображено. Они могли бы сгруппировать их по цветам или по форме объектов на фотографиях. Компьютер в подобной задаче использует свои методы, такие как кластеризация, чтобы найти наиболее схожие элементы и сгруппировать их. Таким образом, школьники начинают понимать, что ИИ может самостоятельно выявлять группы схожих данных, что используется, например, в рекомендационных системах, которые предугадывают интересы пользователя на основе его выбора.

Для развития интереса к теме машинного обучения полезно привести примеры его практического применения в повседневной жизни школьников. Ученики часто используют приложения с фильтрами для фотографий, автоматические подсказки на смартфонах или голосовые помощники — все они работают на основе алгоритмов ИИ. Учитель может объяснить, что такие программы «учатся» на огромных массивах данных, которые включают изображения, текст и звуки, и таким образом развиваются. На примерах школьники видят, что компьютерные системы могут не только выполнять команды, но и анализировать и адаптировать свой алгоритм для более точных результатов, тем самым удовлетворяя потребности пользователя. Это делает изучение ИИ и машинного обучения ещё более увлекательным, так как школьники начинают видеть их прикладное значение.

Помимо примеров, объясняющих работу с изображениями или текстом, полезно обратить внимание на применение ИИ в аналитике данных. Поскольку сегодня машинное обучение широко используется для обработки больших объемов данных, важно объяснить школьникам, как модели машинного обучения помогают находить закономерности и выявлять скрытые взаимосвязи. Например, при работе с большими объемами данных, таких как школьные оценки, можно использовать машинное обучение для прогнозирования успеваемости учеников на основе анализа их текущих достижений и предполагаемой сложности будущих тем. Такой пример демонстрирует, как ИИ может анализировать большие объёмы информации, находить скрытые взаимосвязи и помогать принимать более обоснованные решения.

Таким образом, введение в основы машинного обучения на уроках информатики становится важным и интересным элементом образовательного процесса. Учитель, использующий примеры и аналогии, адаптированные для школьников, помогает создать у учеников общее понимание принципов ИИ и раскрыть его значение в современном мире. В процессе освоения школьники знакомятся с алгоритмами, критическим подходом к информации и её обработке, что делает курс информатики ещё более прикладным и актуальным для их дальнейшего развития.

Список литературы

1. Павленко Б. В. Искусственный интеллект как актуальный тренд содержания обучения информатике в условиях цифровизации / Б. В. Павленко. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2023. — № 51 (498). — С. 15-18.

2. Савченко Е. В. Применение искусственного интеллекта на уроках информатики в школе / Е. В. Савченко. — Текст : непосредственный // Образование и воспитание. — 2024. — № 1 (47). — С. 9-10.