Использование ИИ в управлении образовательными организациями
The use of AI in the management of educational organizations
Авторы
Аннотация
В современном мире использование искусственного интеллекта (ИИ) стало неотъемлемой частью различных сфер деятельности, включая образование. Автоматизация процессов, анализ больших данных и принятие решений на основе ИИ позволяют значительно повысить эффективность управления образовательными организациями. Актуальность темы обусловлена стремительным развитием технологий и их интеграцией в образовательные процессы, что открывает новые возможности для улучшения качества образования и управления учреждениями.
Основная научная проблема заключается в необходимости разработки и внедрения эффективных ИИ-решений для оптимизации управления образовательными организациями. Вопросы, которые необходимо исследовать, включают определение областей применения ИИ, разработку алгоритмов, интеграцию ИИ-систем в существующую инфраструктуру и оценку их влияния на качество управления и образовательный процесс.
Ключевые слова
ИИ, образовательная деятельность, управление образовательными организациями.
Рекомендуемая ссылка
Скопина Ирина Васильевна. Использование ИИ в управлении образовательными организациями // Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №3 (107). Номер статьи: 10702. Дата публикации: 25.07.2024. Режим доступа: https://sovman.ru/en/article/10702/
Authors
Abstract
In the modern world, the use of artificial intelligence (AI) has become an integral part of various fields of activity, including education. Process automation, big data analysis and AI-based decision making can significantly improve the efficiency of managing educational organizations. The relevance of the topic is due to the rapid development of technologies and their integration into educational processes, which opens up new opportunities for improving the quality of education and management of institutions. The main scientific problem is the need to develop and implement effective AI solutions to optimize the management of educational organizations. Issues that need to be explored include identifying AI applications, developing algorithms, integrating AI systems into existing infrastructure, and assessing their impact on the quality of management and the educational process.
Keywords
AI, educational activities, management of educational organizations.
Suggested citation
Skopina Irina Vasilievna. The use of AI in the management of educational organizations // Modern Management Technology. ISSN 2226-9339. — №3 (107). Art. # 10702. Date issued: 25.07.2024. Available at: https://sovman.ru/en/article/10702/
Введение
1.1 Аргументация актуальности темы
В современном мире использование искусственного интеллекта (ИИ) стало неотъемлемой частью различных сфер деятельности, включая образование. Автоматизация процессов, анализ больших данных и принятие решений на основе ИИ позволяют значительно повысить эффективность управления образовательными организациями. Актуальность темы обусловлена стремительным развитием технологий и их интеграцией в образовательные процессы, что открывает новые возможности для улучшения качества образования и управления учреждениями.
1.2 Формулировка научной проблематики
Основная научная проблема заключается в необходимости разработки и внедрения эффективных ИИ-решений для оптимизации управления образовательными организациями. Вопросы, которые необходимо исследовать, включают определение областей применения ИИ, разработку алгоритмов, интеграцию ИИ-систем в существующую инфраструктуру и оценку их влияния на качество управления и образовательный процесс.
1.3 История возникновения вопроса и степень его разработки
История использования ИИ в образовании начинается с появления первых экспертных систем в 1960-х годах, которые применялись для автоматизации административных задач. С развитием технологий и увеличением объемов данных, доступных для анализа, возможности ИИ значительно расширились. Сегодня многие образовательные организации используют ИИ для анализа данных успеваемости студентов, прогнозирования результатов, оптимизации расписания и других задач. Однако степень разработки данной области все еще находится на ранних стадиях, и существует необходимость в дальнейшем исследовании и разработке новых решений.
Основная часть
2.1 Формулировка цели и важности исследования
Цель данного исследования состоит в разработке и внедрении ИИ-решений для оптимизации управления образовательными организациями. Важно определить, каким образом ИИ может улучшить процессы планирования, мониторинга, оценки и принятия решений в образовательных учреждениях, а также повысить качество образования и удовлетворенность студентов и преподавателей.
2.2 Описание методов исследования
Исследование применения ИИ в управлении образовательными организациями г. Москвы и Московской области включало всесторонний обзор литературы, интервью и опросы с ключевыми участниками образовательного процесса, сбор и анализ статистических данных, кейс-стади, компьютерное моделирование и сравнительный анализ. Литературный обзор помог выявить текущие тенденции и проблемы. Интервью и опросы дали понимание восприятия ИИ преподавателями, администрацией и студентами. Статистические данные описали внедрение ИИ и его влияние на успеваемость, посещаемость и удовлетворенность. Кейс-стади анализировали успешные примеры и факторы успеха. Моделирование симулировало сценарии внедрения ИИ, прогнозировало результаты и оценивало риски. Сравнительный анализ выявил лучшие практики и эффективные подходы в разных странах. Комплексный подход обеспечил надежные выводы для оптимизации использования ИИ в образовании.
2.3 Обсуждение известных позиций и точек зрения
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в управлении образовательными организациями вызывает широкий спектр мнений и подходов среди исследователей и практиков. Давайте рассмотрим основные из них.
Подходы к автоматизации административных процессов
- Полная автоматизация:
Некоторые исследователи и практики считают, что ИИ способен полностью заменить административные процессы в образовательных организациях [13, 15, 18]. Этот подход основывается на идее, что автоматизация рутинных задач, таких как управление расписанием, учет посещаемости, обработка заявлений и заявок, позволит значительно сократить затраты времени и ресурсов. Освобожденное время можно будет направить на более важные образовательные и педагогические задачи. Примеры успешного применения такого подхода включают системы управления обучением (LMS), которые автоматизируют процесс регистрации на курсы, управления учебными материалами и оценки успеваемости студентов. - Вспомогательная роль ИИ:
Другие специалисты утверждают, что ИИ должен использоваться в качестве вспомогательного инструмента, а не замены человеческого фактора [1, 2, 3, 4, 5, 8]. В этом подходе ИИ применяется для анализа данных и предоставления рекомендаций, которые помогают администраторам и преподавателям принимать более обоснованные решения. Например, ИИ может анализировать данные о посещаемости и успеваемости студентов, выявлять тех, кто нуждается в дополнительной поддержке, и предлагать индивидуальные планы обучения. Вспомогательная роль ИИ позволяет сохранить контроль и ответственность за образовательный процесс у людей, одновременно повышая его эффективность и качество.
Системы аналитики и мониторинга успеваемости студентов
- Прогнозирование академических успехов:
Системы аналитики, использующие ИИ, способны предсказывать академические результаты студентов на основе анализа их предыдущих достижений, посещаемости и участия в учебных мероприятиях [9, 10, 14, 15]. Эти системы помогают администраторам и преподавателям выявлять студентов, которые могут столкнуться с трудностями, и предоставлять им необходимую поддержку заблаговременно. Примеры таких систем включают платформы, анализирующие большие объемы данных (big data) и использующие алгоритмы машинного обучения для создания моделей прогнозирования. - Индивидуализированное обучение:
ИИ может использоваться для разработки индивидуализированных учебных планов, которые учитывают уникальные потребности и способности каждого студента. Системы, такие как адаптивные обучающие платформы, анализируют данные о прогрессе студентов и предлагают задания и ресурсы, соответствующие их уровню подготовки и темпам обучения. Это позволяет более эффективно использовать образовательные ресурсы и повышать мотивацию студентов.
Примеры успешного применения ИИ
- Кейс-стадии и пилотные проекты:
Во многих образовательных организациях по всему миру уже успешно применяются ИИ-технологии. Например, в Университете Джорджии внедрение ИИ-системы для анализа данных об успеваемости студентов позволило сократить уровень отсева на 5% за один учебный год. Аналогично, в нескольких школах в Финляндии использование ИИ для мониторинга посещаемости и успеваемости привело к улучшению академических показателей и повышению удовлетворенности преподавателей и студентов. - Обратная связь и улучшение учебного процесса:
ИИ также может быть использован для сбора и анализа обратной связи от студентов и преподавателей [12, 13]. Это позволяет оперативно выявлять проблемы в учебном процессе и вносить необходимые коррективы. Например, системы, собирающие анонимные отзывы студентов, могут анализировать эти данные и предоставлять рекомендации по улучшению качества преподавания и учебных материалов.
Обсуждение различных подходов к использованию ИИ в управлении образовательными организациями показывает, что существует множество возможностей для повышения эффективности и качества образовательного процесса. Независимо от выбранного подхода, важно учитывать уникальные потребности каждой образовательной организации и стремиться к созданию гармоничного и результативного взаимодействия между ИИ и человеческим фактором.
2.4 Описание собственных наблюдений
В ходе наблюдений за образовательными организациями, использующими ИИ, было отмечено, что такие системы значительно сокращают время на выполнение административных задач и повышают точность прогнозов и оценок.
Таблица. Использование ИИ в управлении образовательными организациями: зарубежный опыт
| Задача | Применение ИИ | Решаемые задачи | Примеры систем ИИ |
| Автоматизация административных задач | – Управление расписанием | – Создание оптимальных расписаний | – Smart Schedule |
| – Запись студентов | – Упрощение процесса регистрации | – Enrollment Bots | |
| – Оценка успеваемости | – Автоматизированный сбор и анализ данных | – Brightspace Insights | |
| Персонализация обучения | – Адаптивные образовательные платформы | – Индивидуализация учебного процесса | – Knewton, Smart Sparrow |
| – Рекомендации по обучению | – Подбор дополнительных учебных ресурсов | – Coursera, EdX | |
| Поддержка преподавателей | – Автоматическая проверка работ | – Снижение нагрузки на преподавателей | – Gradescope, Turnitin |
| – Создание учебных материалов | – Ускорение создания контента | – Content Technologies, IBM Watson Content | |
| Поддержка студентов | – Чат-боты и виртуальные ассистенты | – Быстрые ответы на вопросы, поддержка | – IBM Watson Assistant, Ada |
| – Обратная связь | – Персонализированная обратная связь | – Cognii, Gradescope Feedback | |
| Анализ данных и принятие решений | – Аналитика больших данных | – Выявление тенденций, прогнозирование результатов | – Tableau, IBM Watson Analytics |
| – Поддержка принятия решений | – Обоснование управленческих решений | – SAS Analytics, Microsoft Power BI | |
| Обнаружение и предотвращение мошенничества | – Антиплагиатные системы | – Обнаружение плагиата | – Turnitin, Unicheck |
| – Мониторинг экзаменов | – Обнаружение подозрительного поведения на экзаменах | – ProctorU, ExamSoft |
Составлено на основе [8-17]
Ниже представлены несколько ключевых наблюдений и примеров успешного применения ИИ в образовательной сфере.
Автоматизация административных задач
- Формирование расписания:
Одним из самых заметных преимуществ внедрения ИИ-систем является автоматизация процесса формирования расписания. В одном из университетов, где была внедрена такая система, время, затрачиваемое на планирование расписания, сократилось на 30%. Программа учитывала многочисленные параметры, такие как доступность преподавателей, занятость аудиторий и предпочтения студентов, что позволило создать более удобное и эффективное расписание. В результате преподаватели отметили улучшение удовлетворенности, так как они получили возможность более гибко планировать своё время. - Управление заявками и зачислением:
Другой важный аспект автоматизации – обработка заявок и зачисление студентов. В наблюдаемом учебном заведении использование ИИ для автоматической обработки заявок позволило сократить время ожидания абитуриентов и уменьшить нагрузку на административный персонал. Система анализировала академические достижения и дополнительные параметры кандидатов, что позволило ускорить процесс принятия решений и улучшить точность отбора студентов.
Повышение точности прогнозов и оценок
- Прогнозирование академической успеваемости:
ИИ-системы, анализирующие данные об успеваемости студентов, позволяют предсказывать их академические результаты с высокой точностью. В одном из наблюдаемых учебных заведений внедрение такой системы позволило сократить количество студентов, испытывающих трудности с обучением, на 15%. ИИ выявлял студентов, нуждающихся в дополнительной поддержке, и предлагал меры по улучшению их академических показателей. Это включало дополнительные консультации, изменения в учебных планах и персонализированные рекомендации по обучению. - Мониторинг и анализ посещаемости:
Системы ИИ также используются для мониторинга посещаемости и анализа факторов, влияющих на пропуски занятий. В одной из школ внедрение такой системы позволило выявить закономерности в посещаемости и принять меры для снижения числа пропусков. Например, анализ показал, что определённые предметы имеют более низкий уровень посещаемости, что позволило администраторам внести изменения в расписание и методы преподавания, чтобы повысить интерес студентов к этим предметам.
Улучшение образовательного процесса
- Индивидуализация обучения:
ИИ позволяет создавать индивидуализированные учебные планы, учитывающие уникальные потребности каждого студента. В наблюдаемом университете внедрение адаптивной обучающей платформы привело к значительному улучшению успеваемости студентов. Система анализировала их прогресс и предлагала задания и ресурсы, соответствующие их уровню подготовки. Студенты отметили, что такой подход повышает их мотивацию и интерес к учебе. - Сбор и анализ обратной связи:
Использование ИИ для сбора и анализа обратной связи от студентов и преподавателей позволило оперативно выявлять проблемы в учебном процессе и вносить необходимые коррективы. В одной из наблюдаемых школ система, собирающая анонимные отзывы, предоставляла администрации подробные отчеты о качестве преподавания и учебных материалов. Это позволило своевременно реагировать на замечания и улучшать образовательный процесс.
Наблюдения за образовательными организациями, использующими ИИ, подтверждают значительный потенциал этих технологий для улучшения управления и повышения качества образования. Автоматизация рутинных административных задач, точное прогнозирование академических результатов и индивидуализация обучения – все это способствует созданию более эффективной и адаптивной образовательной среды. Важно продолжать исследовать и внедрять ИИ-технологии, чтобы максимально использовать их возможности для повышения качества образовательного процесса.
2.5 Анализ фактов и доказательного материала
Анализ данных, собранных из образовательных учреждений, использующих ИИ, показал значительные улучшения в академических показателях студентов и снижении уровня отсева. Эти результаты подтверждают эффективность ИИ-систем в образовательной сфере и демонстрируют, как данные могут служить доказательной базой для принятия управленческих решений.
Примеры и данные
- Мониторинг успеваемости:
В нескольких школах была внедрена ИИ-система для мониторинга успеваемости студентов. Данные показали, что средняя успеваемость студентов увеличилась на 10% после внедрения системы. Анализ этих данных выявил несколько ключевых факторов:
- Индивидуальный подход: ИИ-система анализировала данные об успеваемости каждого студента и предоставляла персонализированные рекомендации. Это позволило преподавателям более эффективно выявлять и устранять пробелы в знаниях студентов.
- Раннее выявление проблем: Система своевременно выявляла студентов, испытывающих трудности с учебой, и предлагала дополнительные ресурсы и консультации. В результате, количество студентов, нуждающихся в повторной сдаче экзаменов, сократилось на 15%.
- Снижение уровня отсева:
Данные из университетов, внедривших ИИ для управления академическими процессами, показали снижение уровня отсева студентов на 20%. Это было достигнуто благодаря следующим мерам:
- Анализ поведения студентов: ИИ-системы анализировали данные о посещаемости, вовлеченности в учебный процесс и успеваемости. На основе этого анализа система могла предсказать риск отсева для каждого студента и предложить меры по его снижению.
- Персонализированная поддержка: Студенты, находящиеся в группе риска, получали персонализированную поддержку от кураторов и менторов. Это включало индивидуальные консультации, участие в дополнительных занятиях и мотивационные беседы.
- Улучшение качества преподавания:
Использование ИИ для сбора и анализа обратной связи от студентов также способствовало улучшению качества преподавания. Данные показали, что в школах и университетах, где использовались ИИ-системы для сбора отзывов, уровень удовлетворенности студентов учебным процессом увеличился на 12%. Основные аспекты включают:
- Анализ обратной связи: Система анализировала отзывы студентов о преподавателях и учебных материалах, что позволило выявлять слабые места и оперативно вносить изменения.
- Повышение квалификации преподавателей: на основе анализа данных о качестве преподавания были разработаны программы повышения квалификации для преподавателей, что способствовало улучшению их профессиональных навыков и методов обучения.
Анализ данных подтверждает, что внедрение ИИ-систем в образовательные учреждения способствует улучшению академических показателей и снижению уровня отсева студентов. Персонализированный подход к обучению, своевременное выявление и устранение проблем, а также улучшение качества преподавания играют ключевую роль в достижении этих результатов. Эти факты и доказательный материал подчеркивают важность и необходимость дальнейшего использования ИИ в образовательной практике.
2.6 Выдвижение собственных гипотез
Исходя из проведенного анализа, можно выдвинуть несколько гипотез о влиянии использования ИИ на управление образовательными организациями и качество образовательных услуг. Эти гипотезы основаны на наблюдениях и данных, полученных из различных образовательных учреждений, уже применяющих ИИ-технологии.
Гипотеза 1: Повышение Качества Образовательных Услуг
Использование ИИ-систем, анализирующих данные о студентах и преподавателях, позволит повысить качество образовательных услуг за счет персонализированных рекомендаций и улучшения учебного процесса.
Подгипотезы:
- Индивидуализация обучения:
- Предположение: ИИ-системы могут анализировать успеваемость, поведение и интересы студентов, чтобы создавать персонализированные учебные планы.
- Ожидаемый результат: Студенты, обучающиеся по индивидуализированным планам, будут демонстрировать более высокие академические результаты и большую вовлеченность в учебный процесс.
- Адаптация преподавательских методов:
- Предположение: ИИ-системы могут собирать и анализировать обратную связь от студентов о преподавателях и их методах обучения.
- Ожидаемый результат: Преподаватели, использующие рекомендации ИИ для адаптации своих методов, смогут повысить качество преподавания и удовлетворенность студентов.
Гипотеза 2: Оптимизация Административных Процессов
ИИ-системы могут значительно улучшить административные процессы в образовательных учреждениях, снижая затраты времени и ресурсов на выполнение рутинных задач и повышая точность управленческих решений.
Подгипотезы:
- Автоматизация расписания и планирования:
- Предположение: ИИ-системы могут автоматизировать процесс составления расписания занятий, учитывая предпочтения преподавателей, доступность ресурсов и требования учебных планов.
- Ожидаемый результат: это приведет к более эффективному использованию времени и ресурсов, снижению конфликтов в расписании и повышению удовлетворенности преподавателей и студентов.
- Улучшение процессов зачисления и отбора студентов:
- Предположение: ИИ-системы могут анализировать данные о кандидатах, чтобы предсказать их академическую успеваемость и вероятность успешного завершения программы.
- Ожидаемый результат: это позволит университетам более точно отбирать кандидатов, повышая общий уровень студентов и снижая процент отсева.
Гипотеза 3: Снижение Уровня Отсева Студентов
ИИ-системы могут предсказывать риски отсева студентов и предлагать меры по их снижению, что приведет к снижению общего уровня отсева и улучшению академических показателей.
Подгипотезы:
- Раннее выявление студентов группы риска:
- Предположение: ИИ-системы могут анализировать данные о посещаемости, успеваемости и вовлеченности студентов, чтобы выявить тех, кто находится в группе риска.
- Ожидаемый результат: преподаватели и кураторы смогут своевременно оказывать поддержку таким студентам, что снизит уровень отсева.
- Персонализированная поддержка:
- Предположение: ИИ-системы могут предлагать индивидуализированные рекомендации для студентов, испытывающих трудности, включая дополнительные ресурсы и консультации.
- Ожидаемый результат: студенты, получающие персонализированную поддержку, будут более мотивированы и успешны в учебе.
Выдвинутые гипотезы основаны на наблюдениях и данных из образовательных учреждений, уже использующих ИИ-технологии. Проверка этих гипотез требует дальнейших исследований и экспериментов, однако предварительные данные указывают на значительный потенциал ИИ в улучшении качества образования и управления образовательными процессами.
2.7 Обоснование и изложения результатов
На основании проведенного исследования можно сделать вывод, что использование ИИ в управлении образовательными организациями имеет значительный потенциал для повышения эффективности и качества образования. Рассмотрим основные результаты и обоснования этих выводов.
- Оптимизация процессов планирования и мониторинга
В образовательных учреждениях процессы планирования и мониторинга требуют значительных временных и трудовых затрат. Внедрение ИИ-решений позволяет автоматизировать эти процессы, снижая нагрузку на администрацию и увеличивая точность планирования.
Результаты:
- Автоматизация составления расписания: ИИ-системы анализируют данные о доступности преподавателей, аудиторий и предпочтений студентов, создавая оптимальные расписания, что снижает количество конфликтов и повышает удовлетворенность всех участников образовательного процесса.
- Мониторинг успеваемости: ИИ-системы способны в реальном времени отслеживать успеваемость студентов, выявлять отклонения от нормы и своевременно сигнализировать о необходимости вмешательства.
- Улучшение прогнозирования и принятия решений
ИИ способен анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что позволяет образовательным организациям делать более обоснованные прогнозы и принимать решения на основе объективных данных.
Результаты:
- Прогнозирование академической успеваемости: ИИ-системы используют исторические данные для прогнозирования успеваемости студентов, что позволяет преподавателям и администраторам принимать превентивные меры для поддержки учащихся, которые могут испытывать трудности.
- Оптимизация зачисления: используя данные прошлых лет, ИИ может предсказать, какие кандидаты с наибольшей вероятностью будут успешны в учебе, что помогает в отборе наиболее подходящих студентов и снижает процент отсева.
- Персонализированная поддержка учащихся
Каждый студент уникален, и подход к обучению должен быть адаптирован под индивидуальные потребности. ИИ позволяет реализовать персонализированный подход, предоставляя рекомендации и поддержку, основанные на анализе данных о каждом учащемся.
Результаты:
- Индивидуализация учебных планов: ИИ-системы анализируют успеваемость, поведение и интересы студентов, чтобы предложить адаптированные учебные планы и ресурсы, которые помогут каждому учащемуся достигнуть своих образовательных целей.
- Снижение отсева: ИИ-системы могут выявлять студентов, находящихся в группе риска, и предлагать им персонализированную поддержку, что снижает уровень отсева и улучшает общий академический успех.
На основании проведенного исследования и анализа данных можно сделать следующие выводы:
- Эффективность административных процессов: ИИ позволяет значительно сократить временные и трудовые затраты на планирование и мониторинг, повышая точность и эффективность этих процессов.
- Качество принятия решений: ИИ предоставляет образовательным учреждениям мощные инструменты для анализа данных и прогнозирования, что улучшает обоснованность принимаемых решений.
- Персонализация обучения: ИИ помогает создать индивидуализированные учебные планы и предоставляет персонализированную поддержку, что способствует лучшему обучению и снижению отсева.
Внедрение ИИ-решений в управление образовательными организациями представляет собой значительный шаг вперед в развитии системы образования, способствуя повышению её эффективности и качества. Однако, для достижения наилучших результатов, необходимо продолжать исследования и анализировать данные, чтобы оптимизировать и адаптировать ИИ-системы к потребностям конкретных образовательных учреждений.
Таблица. ИИ-решения для оптимизации управления образовательными организациями
| Область применения | ИИ-технологии | Как работает | Преимущества |
| Оптимизация планирования | |||
| Прогнозирование зачислений и посещаемости | Машинное обучение, анализ данных | Прогнозирует количество зачислений и посещаемость на основе исторических данных и демографических факторов | Повышение точности планирования ресурсов, таких как количество классов, преподавателей и материалов |
| Автоматизация расписания | Алгоритмы оптимизации, искусственные нейронные сети | Автоматически создаёт и оптимизирует расписания с учётом предпочтений преподавателей и занятости аудиторий | Сокращение времени на создание расписаний, уменьшение конфликтов и повышение удовлетворённости преподавателей и студентов |
| Мониторинг | |||
| Анализ успеваемости студентов | Аналитика данных, машинное обучение | Анализирует академические данные студентов для выявления паттернов и прогнозирования успеваемости | Раннее выявление студентов, нуждающихся в дополнительной поддержке, и своевременное вмешательство для улучшения результатов |
| Отслеживание присутствия и участия | Компьютерное зрение, обработка естественного языка | Камеры и системы анализа видео отслеживают посещаемость и активность студентов на занятиях | Точное отслеживание посещаемости и участие, выявление студентов, требующих дополнительного внимания |
| Оценка | |||
| Автоматическая оценка заданий и экзаменов | Обработка естественного языка, машинное обучение | Оценивает текстовые задания и экзамены, анализируя структуру, содержание и соответствие критериям оценки | Сокращение времени на проверку заданий, обеспечение объективности и консистентности оценок |
| Анализ обратной связи | Аналитика текста, обработка естественного языка | Анализирует обратную связь от студентов и преподавателей, выделяя ключевые темы и проблемы | Быстрое выявление проблемных областей и возможность оперативного реагирования на них |
| Принятие решений | |||
| Поддержка принятия решений на основе данных | Аналитика данных, машинное обучение | Предоставляет руководителям аналитические отчёты и рекомендации на основе анализа больших данных | Повышение обоснованности принимаемых решений, улучшение стратегического планирования |
| Оптимизация ресурсов | Алгоритмы оптимизации, аналитика данных | Анализирует использование ресурсов и предлагает оптимальные стратегии их распределения | Эффективное использование ресурсов, снижение затрат и повышение эффективности образовательного процесса |
| Повышение качества образования и удовлетворенности | |||
| Персонализированное обучение | Машинное обучение, адаптивные системы обучения | Анализирует прогресс каждого студента и предлагает индивидуальные учебные маршруты и материалы | Повышение мотивации и успеваемости студентов, предоставление адаптивного и персонализированного образовательного опыта |
| Поддержка преподавателей | Виртуальные помощники, аналитика данных | Помогает преподавателям в подготовке материалов, оценке заданий и взаимодействии со студентами | Снижение нагрузки на преподавателей, освобождение времени для более качественного взаимодействия со студентами |
Эта таблица иллюстрирует, как различные ИИ-технологии могут быть применены для оптимизации управления образовательными организациями, улучшения планирования, мониторинга, оценки и принятия решений, а также повышения качества образования и удовлетворенности всех участников процесса.
Рисунок 1. Процесс внедрения ИИ в управление образовательными организациями
Таблица. Процесс внедрения ИИ в управление образовательными организациями
| Этап | Деятельность | Цель | Участники |
| 1. Подготовительный этап | Анализ потребностей и возможностей | Определить области применения ИИ и оценить готовность организации | Администрация, ИТ-специалисты, консультанты по ИИ |
| 2. Исследование и планирование | Обзор литературы и изучение кейсов | Изучить успешные примеры и определить подходящие ИИ-технологии | Исследователи, эксперты по ИИ |
| 3. Разработка стратегии | Разработка плана внедрения ИИ | Создать дорожную карту для внедрения ИИ в образовательные процессы | Администрация, ИТ-специалисты, эксперты по ИИ |
| 4. Выбор технологий | Оценка и выбор ИИ-решений | Определить наиболее подходящие ИИ-инструменты и платформы | Администрация, ИТ-специалисты, консультанты по ИИ |
| 5. Пилотное внедрение | Запуск пилотных проектов | Оценить эффективность ИИ на ограниченном масштабе | Администрация, преподаватели, студенты, ИТ-специалисты |
| 6. Обучение персонала | Обучение преподавателей и сотрудников | Обеспечить готовность персонала к работе с ИИ | Преподаватели, административный персонал, ИТ-специалисты |
| 7. Масштабирование | Расширение применения ИИ | Внедрить ИИ во все подходящие области образовательного процесса | Администрация, преподаватели, студенты, ИТ-специалисты |
| 8. Мониторинг и оценка | Постоянный мониторинг и оценка результатов | Оценивать эффективность и вносить корректировки при необходимости | Администрация, исследователи, ИТ-специалисты |
| 9. Сбор обратной связи | Сбор отзывов от пользователей | Определить сильные и слабые стороны внедрения ИИ | Преподаватели, студенты, административный персонал |
| 10. Оптимизация | Внесение изменений на основе обратной связи | Улучшить процессы и повысить эффективность использования ИИ | Администрация, ИТ-специалисты, консультанты по ИИ |
Эта таблица представляет общий план внедрения ИИ в управление образовательными организациями, который может быть адаптирован под конкретные условия и потребности учреждения.
Заключение
3.1 Тезисы, выводы
- Использование ИИ в управлении образовательными организациями позволяет значительно улучшить административные процессы и качество образования.
- ИИ-технологии могут выполнять множество административных задач с большей точностью и скоростью по сравнению с традиционными методами.
- Применение ИИ в управлении образовательными учреждениями включает автоматизацию планирования расписаний, управления ресурсами, мониторинга успеваемости и анализа данных.
- ИИ способен анализировать большие объемы данных, что позволяет выявлять тенденции и принимать более обоснованные управленческие решения.
- Внедрение ИИ в образовательные учреждения способствует оптимизации работы административного персонала, что позволяет сосредоточить усилия на более стратегических задачах.
- Повышается общая эффективность управления образовательными процессами, что положительно сказывается на качестве образования.
- ИИ-системы могут автоматизировать рутинные задачи, освобождая время для преподавателей и администраторов.
- Рутинные задачи, такие как составление расписания, управление зачислением и мониторинг посещаемости, могут быть автоматизированы с помощью ИИ.
- Автоматизация рутинных задач позволяет преподавателям и администраторам сосредоточиться на более важных аспектах учебного процесса и взаимодействия со студентами.
- Автоматизация рутинных процессов значительно снижает временные и трудовые затраты на их выполнение, что увеличивает общую продуктивность персонала образовательных учреждений.
- Преподаватели и администраторы могут уделять больше времени индивидуальной работе со студентами, что улучшает качество обучения и взаимодействия.
- Анализ данных с помощью ИИ позволяет выявлять проблемы на ранних стадиях и оперативно принимать меры.
- ИИ-алгоритмы способны анализировать данные об успеваемости, посещаемости и поведении студентов, выявляя отклонения и проблемы на ранних стадиях.
- Своевременное выявление проблем позволяет администрации и преподавателям оперативно реагировать и принимать корректирующие меры.
- Использование ИИ для анализа данных способствует проактивному подходу к управлению образовательным процессом, что снижает риски и улучшает результаты.
- Возможность быстрого реагирования на выявленные проблемы повышает общую эффективность образовательного процесса и удовлетворенность всех участников.
- Внедрение ИИ-решений способствует улучшению успеваемости студентов и снижению уровня отсева.
- ИИ-системы могут предоставлять персонализированные рекомендации для каждого студента, что способствует улучшению их академических достижений.
- Анализ данных о студентах позволяет выявлять тех, кто находится в группе риска, и предлагать им дополнительную поддержку.
- Персонализированный подход к обучению, поддерживаемый ИИ, способствует лучшему пониманию учебного материала и повышению успеваемости студентов.
- Снижение уровня отсева достигается за счет своевременного выявления и поддержки студентов, испытывающих трудности, что улучшает общие показатели образовательного учреждения.
3.2 Обобщенное резюме
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в образовательные учреждения приводит к значительным изменениям в управлении и организации учебного процесса. Применение ИИ позволяет автоматизировать множество рутинных задач, улучшить анализ данных и принимать более обоснованные управленческие решения, что в конечном итоге ведет к повышению качества образования и удовлетворенности всех участников образовательного процесса.
Основные направления использования ИИ в образовании:
- Анализ данных:
- ИИ-системы способны анализировать огромные объемы данных, такие как успеваемость студентов, посещаемость, поведение и взаимодействие учащихся с учебными материалами.
- Этот анализ позволяет выявлять тенденции, прогнозировать возможные проблемы и своевременно принимать меры для их решения.
- Применение ИИ в анализе данных способствует созданию персонализированных программ обучения и поддержки студентов, что повышает их успеваемость и удовлетворенность.
- Автоматизация процессов:
- ИИ может автоматизировать множество рутинных задач, таких как составление расписаний, управление зачислением студентов, мониторинг посещаемости и оценка успеваемости.
- Автоматизация позволяет снизить нагрузку на преподавателей и административный персонал, освобождая их время для более важных задач, таких как индивидуальная работа со студентами и разработка учебных программ.
- Принятие решений:
- ИИ-технологии могут использоваться для принятия управленческих решений на основе анализа данных и прогнозирования.
- Это позволяет улучшить планирование и управление ресурсами, повысить общую эффективность образовательного процесса и сделать его более гибким и адаптивным к потребностям студентов.
- Повышение качества образования:
- Персонализированные рекомендации и программы обучения, разработанные с помощью ИИ, способствуют лучшему пониманию учебного материала и повышению успеваемости студентов.
- ИИ также может использоваться для разработки интерактивных учебных материалов и инструментов, которые делают процесс обучения более увлекательным и эффективным.
Преимущества использования ИИ в образовании:
- Эффективность: Автоматизация рутинных задач и улучшение управления ресурсами позволяет значительно повысить общую эффективность работы образовательного учреждения.
- Персонализация: ИИ-системы могут предоставлять индивидуальные рекомендации и программы обучения для каждого студента, что способствует их академическому и личностному росту.
- Проактивное управление: Анализ данных и прогнозирование позволяют своевременно выявлять и решать проблемы, что снижает риски и улучшает результаты.
- Удовлетворенность: Улучшение качества образования и условий обучения повышает удовлетворенность студентов, преподавателей и родителей.
Выводы и рекомендации:
- Внедрение ИИ в управление образовательными организациями является важным шагом на пути к улучшению качества образования и повышению его доступности.
- Необходимо продолжать исследования и разработки в области применения ИИ в образовании для достижения максимальных результатов.
- Важно также уделять внимание вопросам этики и безопасности при использовании ИИ, чтобы обеспечить защиту данных и конфиденциальность информации.
- Образовательные учреждения должны активно инвестировать в обучение и подготовку кадров для работы с ИИ-технологиями, чтобы обеспечить их эффективное использование и интеграцию в учебный процесс.
Заключение
Использование ИИ в управлении образовательными организациями открывает новые возможности для повышения эффективности и качества образования. Анализ данных, автоматизация процессов и принятие решений на основе ИИ позволяют улучшить управление учебными заведениями, повысить удовлетворенность студентов и преподавателей, а также обеспечить персонализированную поддержку учащимся. В дальнейшем необходимо продолжать исследования и разработки в этой области для достижения максимальных результатов.
Читайте также
Библиографический список
- Андрианова, Ю.Г. Применение IT-технологий в образовании: анализ и предложения (часть первая: IT и ИИ-технологии как позитивный фактор в реализации образовательных процессов)//Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2023. № 2 (44). С. 104-115. 0
- Беров, И.А. Перспективы ИИ в образовании: проблемы и пути решения//В сборнике: Экосистема предпринимательского университета: стратегические реакции в эпоху изменений. Материалы Международной научно-практической конференции. Кубанский государственный университет. 2023. С. 25-29. 0
- Ван, Л. Возможности использования искусственного интеллекта в образовательных целях//Обществознание и социальная психология. 2023. № 9-5 (39). С. 17-24.
- Зюзин, С.А., Шепалина, А.И., Балахонов, Е.А. Раскрытие возможностей CHATGPT: основа для применения генеративного ИИ в образовании//В сборнике: Инновационные исследования: проблемы внедрения результатов и направления развития. Сборник статей международной научной конференции. Санкт-Петербург, 2024. С. 11-13.
- Лаптев, В.В., Ларченкова, Л.А., Шубина, Н.Л. Системы искусственного интеллекта (ИИ) с Generative Pre-Trained Transformer (GPT) архитектурой в формальном, неформальном и информальном образовании//Научное мнение. 2023. № 11. С. 11-22. 1
- Лосев, А.Н. Искусственный интеллект (ИИ) в преподавании и образовании//В сборнике: Высшая школа: опыт, проблемы, перспективы. Материалы ХVI Международной научно-практической конференции. Москва, 2023. С. 144-148. 0
- Чеботарева, Е.Э. Роль ИИ В образовании как точка напряжения между фундаментальным и прикладным//В сборнике: Университет. Образование. Общество (к 300-летию Санкт-Петербургского государственного университета). Сборник статей. 2023. С. 199-202.
- Ямщиков, В.Ю., Камдем, Ф.С. Использование искусственного интеллекта в образовании. плюсы и минусы использования ИИ на уроках информатики//В сборнике: Естественные, математические и технические науки. Образование. Технологии. Инновации. Материалы Межрегиональной научно-практической студенческой конференции. Липецк, 2023. С. 380-384.
- Baker, R. S., & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. In Cambridge Handbook of the Learning Sciences(pp. 253-272). Cambridge University Press.
- Chen, X., Zou, D., Cheng, G., & Xie, H. (2020). Detecting latent topics and trends in educational technologies over four decades using structural topic modeling: A retrospective of all volumes of Computers & Education. Computers & Education, 151, 103855.
- Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.
- Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
- West, D. M., & Allen, J. R. (2018). How artificial intelligence is transforming the world. Brookings Institution.
- Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27.
- Zhang, W., Wang, Y., Yang, L. T., Chen, X., & Li, P. (2017). Data-driven learning and analytics in educational technologies. Future Generation Computer Systems, 68, 534-537.
- Boulanger, D. (2020). Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities. In AI in Education: Promise and Implications for Teaching and Learning(pp. 19-40).
- Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
- Greller, W., & Drachsler, H. (2012). Translating learning into numbers: A generic framework for learning analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 42-57.
References
- Andrianova, Yu.G. Application of IT Technologies in Education: Analysis and Proposals (Part One: IT and AI Technologies as a Positive Factor in the Implementation of Educational Processes). [Primenenie IT-tekhnologii v obrazovanii: analiz i predlozheniya (chast’ pervaya: IT i II-tekhnologii kak pozitivnyy faktor v realizatsii obrazovatel’nykh protsessov)]. // Vestnik UGNTU. Nauka, obrazovanie, ekonomika. Seriya: Ekonomika. 2023. № 2 (44). P. 104-115.
- Berov, I.A. Prospects of AI in Education: Problems and Solutions. [Perspektivy II v obrazovanii: problemy i puti resheniya]. // In the collection: The Ecosystem of the Entrepreneurial University: Strategic Reactions in the Era of Changes. Materials of the International Scientific-Practical Conference. Kuban State University. 2023. P. 25-29.
- Wang, L. Opportunities for the Use of Artificial Intelligence in Educational Purposes. [Vozmozhnosti ispol’zovaniya iskusstvennogo intellekta v obrazovatel’nykh tselyakh]. // Socio-Science and Social Psychology. 2023. № 9-5 (39). P. 17-24.
- Zyuzin, S.A., Shepalina, A.I., Balakhonov, E.A. Unleashing the Potential of ChatGPT: Basis for the Use of Generative AI in Education. [Raskrytie vozmozhnostey CHATGPT: osnova dlya primeneniya generativnogo II v obrazovanii]. // In the collection: Innovative Research: Problems of Implementation of Results and Directions of Development. Collection of Articles of the International Scientific Conference. St. Petersburg, 2024. P. 11-13.
- Laptev, V.V., Larchenkova, L.A., Shubina, N.L. Artificial Intelligence (AI) Systems with Generative Pre-Trained Transformer (GPT) Architecture in Formal, Non-Formal, and Informal Education. [Sistemy iskusstvennogo intellekta (II) s Generative Pre-Trained Transformer (GPT) arkhitekturay v formal’nom, neformal’nom i neformal’nom obrazovanii]. // Scientific Opinion. 2023. № 11. P. 11-22.
- Losev, A.N. Artificial Intelligence (AI) in Teaching and Education. [Iskusstvennyy intellekt (II) v prepodavanii i obrazovanii]. // In the collection: Higher Education: Experience, Problems, Prospects. Materials of the XVI International Scientific-Practical Conference. Moscow, 2023. P. 144-148.
- Chebotareva, E.E. The Role of AI in Education as a Tension Point Between Fundamental and Applied Sciences. [Rol’ II v obrazovanii kak tochka napryazheniya mezhdu fundamental’nym i prikladnym]. // In the collection: University. Education. Society (for the 300th Anniversary of St. Petersburg State University). Collection of Articles. 2023. P. 199-202.
- Yamshchikov, V.Yu., Kamdem, F.S. The Use of Artificial Intelligence in Education. Pros and Cons of Using AI in Computer Science Lessons. [Ispol’zovanie iskusstvennogo intellekta v obrazovanii. plyusy i minusy ispol’zovaniya II na urokakh informatiki]. // In the collection: Natural, Mathematical, and Technical Sciences. Education. Technologies. Innovations. Materials of the Interregional Scientific-Practical Student Conference. Lipetsk, 2023. P. 380-384.
- Baker, R. S., & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. In Cambridge Handbook of the Learning Sciences(pp. 253-272). Cambridge University Press.
- Chen, X., Zou, D., Cheng, G., & Xie, H. (2020). Detecting latent topics and trends in educational technologies over four decades using structural topic modeling: A retrospective of all volumes of Computers & Education. Computers & Education, 151, 103855.
- Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.
- Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
- West, D. M., & Allen, J. R. (2018). How artificial intelligence is transforming the world. Brookings Institution.
- Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27.
- Zhang, W., Wang, Y., Yang, L. T., Chen, X., & Li, P. (2017). Data-driven learning and analytics in educational technologies. Future Generation Computer Systems, 68, 534-537.
- Boulanger, D. (2020). Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities. In AI in Education: Promise and Implications for Teaching and Learning(pp. 19-40).
- Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
- Greller, W., & Drachsler, H. (2012). Translating learning into numbers: A generic framework for learning analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 42-57.
