Формирование цифровых компетенций студентов педагогических направлений подготовки в области искусственного интеллекта и анализа данных
| Название НИОКТР | Формирование цифровых компетенций студентов педагогических направлений подготовки в области искусственного интеллекта и анализа данных |
|---|---|
| Аннотация | Искусственный интеллект и анализ больших данных представляют собой перспективные сквозные цифровые технологии в федеральном проекте «Цифровые технологии», являющимся не только одним из важнейших проектов цифровизации страны, но и важным государственным ориентиром. Согласно Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта подразумевает рассмотрение проектов и исследований практически в любых областях, будь то экономика или образование, в контексте анализа и управления большими данными. Понимание сущности интеллектуального анализа и его задач является критерием профессиональной успешности выпускников и их конкурентным преимуществом на рынке труда. Одна из целей Федерального проекта «Учитель будущего» заключается в обеспечении опережающего обучения новым образовательным технологиям, внедрении различных форматов цифрового образования. В педагогических вузах в рамках реализации модели Ядра высшего педагогического образования во все учебные планы подготовки бакалавров включена дисциплина «Технологии цифрового образования», целью которой является формирование у обучающихся цифровых компетенций, готовности к профессиональной деятельности в цифровом пространстве, в том числе в условиях использования технологий искусственного интеллекта. Результаты анализа научно-теоретических исследований, методики и практики подготовки будущих учителей в педагогическом вузе определили противоречие между возросшими требованиями к уровню подготовки учителя к решению профессиональных задач в области современных цифровых технологий и неразработанностью для такой подготовки современных методов, форм и средств обучения. Важность и актуальность рассматриваемой проблемы, отсутствие её методологического обоснования определили выбор темы исследования «Формирование цифровых компетенций студентов педагогических направлений подготовки в области искусственного интеллекта и анализа данных». Проблема исследования состоит в поиске ответа на вопрос о том, какой должна быть методическая система подготовки учителя в педагогическом вузе в области использования технологий искусственного интеллекта и анализа данных. Скай Чхан в рамках проекта AI 4 K12 определил 5 групп умений в области искусственного интеллекта и анализа данных, которыми должны обладать выпускники школы: 1. Понимание принципов работы искусственного интеллекта и его основных направлений. 2. Умение работать с данными: собирать, обрабатывать, анализировать и визуализировать информацию. 3. Алгоритмическое мышление: анализировать задачи, разрабатывать алгоритмы и применять их для решения практических задач. 4. Навыки программирования: использовать языки программирования для создания ИИ-приложений. 5. Критическое мышление и этическая ответственность: оценивать возможности и ограничения ИИ, его социальные и этические последствия. На основе данной структуры можно разработать методические материалы для формирования цифровых компетенций в области искусственного интеллекта и анализа данных. Гипотеза исследования формулируется в предположении, что формирование цифровых компетенций в области искусственного интеллекта и анализа данных будущего учителя будет происходить, если будет реализована методическая система, включающая в себя целевой, содержательный, процессуальный и диагностический компоненты. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 2475.0 |
| Дата начала | 2025-04-30 |
| Дата окончания | 2025-11-30 |
| Номер контракта | 42 |
| Дата контракта | 2025-04-30 |
| Количество отчетов | 1 |
| УДК | |
| Количество просмотров | 3 |
| Руководитель работы | Худякова Анна Владимировна |
| Руководитель организации | Егоров Константин Борисович |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНО-ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ" |
| Заказчик | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "АЗОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. П.Д. ОСИПЕНКО" |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | — |
| Основание НИОКТР | Договор со сторонней организацией |
| Последний статус | 2025-12-11 08:36:55 UTC, 2025-12-11 08:36:55 UTC |
| ОКПД | Нет |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | большие данные; цифровые компетенции; технологии искусственного интеллекта; анализ данных; подготовка учителя; Методическая система; сквозные цифровые технологии; системы искусственного интеллекта |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 14.35.09 - Методика преподавания учебных дисциплин в учреждениях высшего профессионального образования |
| OECD | — |
| OESR | Образование общее (в том числе обучение, педагогика, дидактика) |
| Приоритеты научно-технического развития | Отсутствует |
| Регистрационные номера | — |