ПРОФЕСІЙНИЙ РОЗВИТОК ВЧИТЕЛІВ ПРИРОДНИЧОЇ ТА МАТЕМАТИЧНОЇ ГАЛУЗЕЙ З ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2414-0325.2023.152Ключові слова:
штучний інтелект; підвищення кваліфікації вчителів; цифрові технології, післядипломна освіта; інструменти штучного інтелекту; STEM, цифрова трансформаціяАнотація
Зміст статті акцентує на важливості підготовки вчителів природничої й математичної галузей до використання штучного інтелекту в професійній діяльності та розвитку їх компетентностей з метою підготовки учнів до сучасних викликів та можливостей, що надає ця технологія. Аналіз науково-методичної літератури дозволив визначити переваги і недоліки використання штучного інтелекту в освітньому процесі закладів загальної середньої освіти та запропонувати напрями підвищення кваліфікації вчителів природничої та математичної галузей. Використання штучного інтелекту в природничій і математичній освіті має потенціал для покращення результатів навчальних досягнень учнів і надання більш персоналізованого досвіду навчання, але з врахуванням потенційних ризиків та обмеження штучного інтелекту в освіті, наприклад, таких як ризик надмірної залежності від технологій, безпеки даних. Аналіз результатів опитування педагогів підтверджує готовність вчителів природничої і математичної галузей до професійного розвитку, опанування програм підвищення кваліфікації з використання ШІ. Необхідною умовою запровадження ШІ є узгодження моделі штучного інтелекту з баченням педагогів щодо навчання, зокрема можливостям досягти освітніх цілей, узгодження з передовими практиками в освіті. Визначення інструментів штучного інтелекту для природничої і математичної галузі загальної середньої освіти на основі запровадження теоретичних методів дослідження дозволило узагальнити напрями професійного розвитку вчителів математичної і природничої галузей з питань впровадження ШІ та сформувати змістові лінії освітньо-професійної програми підвищення кваліфікації вчителів. Дослідження розглядає важливість та напрями підготовки вчителів для використання штучного інтелекту в післядипломній освіті та висвітлює ідеї та підходи, які допоможуть ефективно впроваджувати ці технології в навчальний процес, сприяючи підвищенню якості освіти та підготовці молодого покоління до викликів майбутнього.
Завантаження
Посилання
Directorate-General for Education, Y. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators. Publications Office of the European Union. October 12, 2023. https://data.europa.eu/doi/10.2766/153756
Roberts, S. (2023, July 2). A.I. Is Coming for Mathematics, Too. The New York Times. October 12, 2023. https://www.nytimes.com/2023/07/02/science/ai-mathematics-machine-learning.html
Vuorikari, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022, March 17). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens - With new examples of knowledge, skills and attitudes. JRC Publications Repository. https://doi.org/10.2760/115376
Zhang, H., Lee, I., Ali, S., DiPaola, D., Cheng, Y., & Breazeal, C. (2023). Integrating Ethics and Career Futures with Technical Learning to Promote AI Literacy for Middle School Students: An Exploratory Study. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 33(2), 290–324. October 12, 2023. https://doi.org/10.1007/s40593-022-00293-3
Xu, W., & Ouyang, F. (2022). The application of AI technologies in STEM education: a systematic review from 2011 to 2021. International Journal of STEM Education, 9(1), 59. October 12, 2023. https://doi.org/10.1186/s40594-022-00377-5.
Richard, P. R., Vélez, M. P., & Van Vaerenbergh, S. (Eds.). (2022). Mathematics Education in the Age of Artificial Intelligence: How Artificial Intelligence can Serve Mathematical Human Learning (Vol. 17). Springer International Publishing. October 12, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-030-86909-0.
Molenaar, I. (2022). Towards hybrid HUMAN‐AI learning technologies. European Journal of Education, 57(4), 632–645. https://doi.org/10.1111/ejed.12527.
Molenaar, I. (2022). The concept of hybrid human-AI regulation: Exemplifying how to support young learners’ self-regulated learning. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100070. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100070.
Martínez-Sevilla, Á., & Alonso, S. (2022). AI and Mathematics Interaction for a New Learning Paradigm on Monumental Heritage. In P. R. Richard, M. P. Vélez, & S. Van Vaerenbergh (Eds.), Mathematics Education in the Age of Artificial Intelligence: How Artificial Intelligence can Serve Mathematical Human Learning (pp. 107–136). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-86909-0_6.
Mohamed, M. Z. bin, Hidayat, R., Suhaizi, N. N. binti, Sabri, N. binti M., Mahmud, M. K. H. bin, & Baharuddin, S. N. binti. (2022). Artificial intelligence in mathematics education: A systematic literature review. International Electronic Journal of Mathematics Education, 17(3), em0694. https://doi.org/10.29333/iejme/12132.
Van Vaerenbergh, S., & Pérez-Suay, A. (2022). A Classification of Artificial Intelligence Systems for Mathematics Education. In P. R. Richard, M. P. Vélez, & S. Van Vaerenbergh (Eds.), Mathematics Education in the Age of Artificial Intelligence: How Artificial Intelligence can Serve Mathematical Human Learning (pp. 89–106). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-86909-0_5.
Zhong, B., & Xia, L. (2020). A Systematic Review on Exploring the Potential of Educational Robotics in Mathematics Education. International Journal of Science and Mathematics Education, 18(1), 79–101. https://doi.org/10.1007/s10763-018-09939-y.
Wu, R. (2021). RETRACTED: Visualization of Basic Mathematics Teaching Based on Artificial Intelligence. Journal of Physics: Conference Series, 1992(4), 042042. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1992/4/042042.
Skov, A. (2023). DigcompEDU. October 12, 2023. https://digital-competence.eu/digcompedu/en/survey/qid-8556/?uri=99b1d71f98db9ee246f2301c0523a9ad
Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223–235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995.
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Su, J., Ng, R. C. W., & Chu, S. K. W. (2023). Teachers’ AI digital competencies and twenty-first century skills in the post-pandemic world. Educational Technology Research and Development, 71(1), 137–161. https://doi.org/10.1007/s11423-023-10203-6.
U.S. Department of Education, Office of Educational Technology (2023). Artificial Intelligence and Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations, Washington, DC. October 12, 2023. https://www2.ed.gov/documents/ai-report/ai-report.pdf
Policy guidance on AI for children | UNICEF Office of Global Insight & Policy. (2021, November 19). October 12, 2023.
https://www.unicef.org/globalinsight/reports/policy-guidance-ai-children
Microsoft will build artificial intelligence into its office programs: details.. (2023, March 17). Informator UA. October 12, 2023.
https://informator.ua/uk/microsoft-vbuduye-shtuchniy-intelekt-u-svoji-ofisni-programi-detali (іn Ukrainian).
Skov, A. (2023). The Digital Competence Wheel. October 12, 2023. https://digital-competence.eu.
UNESCO. AI and education: Guidance for policy-makers. (2021). October 12, 2023. https://doi.org/10.54675/PCSP7350
Fengchun Miao на LinkedIn: A proposed AI competency framework for teachers to test initial. (2023). October 12, 2023.
Morse, N.V., Vasylenko, S.V., Varchenko-Trotsenko, L. O., Vember, V. P., Boyko, M. A., Vorotnikova, I. P., Smirnova-Trybulska, Y.M. & Dziabenko, O.V. (2021). Innovative pedagogical methods in the digital age: study guide, Kyiv: "Ruta Printing House" LLC. October 12, 2023. https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/35888 (іn Ukrainian).
Vorotnykova, I. (2022). Distance and blended learning as a means of realizing the individual trajectory of a teacher's professional growth. Kyiv: Borys Grinchenko Kuiv University. October 12, 2023. https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/41018. (іn Ukrainian).
AI for Teachers, An Open Textbook: About this book. (2023). AI for Teachers, An Open Textbook: Edition 1. October 12, 2023.
https://www.ai4t.eu/book/ai-for-teachers-an-open-textbook-version-1-english/about-this-book
Van Vaerenbergh, S., & Pérez-Suay, A. (2022). A Classification of Artificial Intelligence Systems for Mathematics Education. In P. R. Richard, M. P. Vélez, & S. Van Vaerenbergh (Eds.), Mathematics Education in the Age of Artificial Intelligence: How Artificial Intelligence can Serve Mathematical Human Learning (pp. 89–106). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-86909-0_5.
Garvis, S., & Keane, T. (2023). A Literature Review of Educational Robotics and Early Childhood Education. In S. Garvis & T. Keane (Eds.), Technological Innovations in Education (pp. 71–83). Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-2785-2_6.
Smith, C., & Gillespie, M. (2023). Research on Professional Development and Teacher Change: Implications for Adult Basic Education. In J. Comings, B. Garner, & C. Smith, Review of Adult Learning and Literacy, Volume 7 (1st ed., pp. 205–244). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003417996-7.
University of Virginia, Lebovitz, S., Levina, N., New York University, Lifshitz-Assa, H., & New York University. (2021). Is AI Ground Truth Really True? The Dangers of Training and Evaluating AI Tools Based on Experts’ Know-What. MIS Quarterly, 45(3), 1501–1526. https://doi.org/10.25300/MISQ/2021/16564
Verganti, R., Vendraminelli, L., & Iansiti, M. (2020). Innovation and Design in the Age of Artificial Intelligence. Journal of Product Innovation Management, 37(3), 212–227. https://doi.org/10.1111/jpim.12523
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Воротникова І.П.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
1.jpg)
