Выпуск: №7(63) КОД науки: исследования молодых ученых

Раздел: Инновационные образовательные технологии

Опубликовано: 14 июня 2024

Код уникальной десятичной классификации: УДК: 374.73

Автор: Елисеев Антон Вячеславович

аспирант 1 курса, Московский городской педагогический университет (МГПУ), г. Москва, e-mail: EliseevAV@mgpu.ru

Соавтор: Рябикова Диана Леонидовна

магистрант 2 курса, Московский городской педагогический университет (МГПУ), г. Москва, e-mail: RjabikovaDL@mgpu.ru

Аннотация. Статья посвящена одной из популярных на сегодняшний день технологий – искусственному интеллекту. Научная новизна заключается в описании значимости развития навыка постановки грамотной задачи генеративному искусственному интеллекту для дальнейшего применения нейросетей в различных сферах жизнедеятельности. Практическая значимость обусловлена возможностью организации и проведения мастер-классов, посвященных повышению уровня владения навыка постановки задачи генеративному искусственному интеллекту, с целью усиления мотивации к освоению и совершенствованию работы с генеративными нейронными сетями, а также приобретение практического опыта работы в данной области, как технологический тренд.

Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, искусственный интеллект, образование, нейросети, современные технологии в образовании, чат-боты.

Информационные технологии играют важную роль во всех сферах жизнедеятельности человека и оказывают серьезное влияние на образовательный процесс, обеспечивая каждому человеку широкий доступ к актуальной и необходимой ему информации и предлагая современные способы и инструменты обучения. Сегодня продолжается активное внедрение современных информационных технологий в образование, в связи с чем учителям, педагогам, студентам необходимо осваивать методы и способы работы с такими технологиями [2]. 

Передовой технологией выступает искусственный интеллект (AI), в частности генеративный (см. рисунок 1). Искусственный интеллект выступает частью компьютерных наук, способной создавать систему, имитирующую некоторые аспекты когнитивной деятельности человека [4]. Одним из его видов выступает генеративный искусственный интеллект, позволяющий создавать текстовый и аудиовизуальный контент в сфере строительства, дизайна, бизнеса, образовании и других сферах.

Рис. 1. Динамика интереса к нейросетям за период с 2022 по 2024 гг.

Применение нейросетей позволяет экономить время, находить нестандартные подходы и решения, индивидуализировать учебный процесс, обновлять учебный материал. Успешное взаимодействие с искусственным интеллектом зависит от уровня сформированности цифровой грамотности и ИКТ-компетентности. От того, насколько грамотно и полно человек сформулирует запрос (промт) нейросети зависит качество ответа.

Промт (от англ. «prompt») – текстовый запрос, постановка задачи к нейронной сети, состоящей из набора слов или фраз, запускающих процесс генерации контента. Важно подчеркнуть, что промт должен быть однозначный и конкретный. В свою очередь сам процесс поставки задач или предоставление указаний нейросети называется «промтинг».

Для получения наилучших результатов при работе с нейросетью разработаны методические рекомендации (см. таблицу 1).

Таблица 1. Методические рекомендации промтинга

Название рекомендации	Краткое описание
Четкость	Грамотная формулировка запроса искусственному интеллекту.
Контекст	Предоставление в запросе достаточного количества информации, чтобы искусственный интеллект мог понять все нюансы, связанные с промтом.
Постановка открытого вопроса	Использование при формулировке промта открытого вопроса для получения развернутого ответа и дополнительной информации.
Установка ограничений	Установка в запросе конкретики или объема необходимой информации (например, не более 200 слов или не более 1000 символов).
Вариация запроса	Переформулирование запроса, добавление большего количества информации.
Стиль	При необходимости получения ответа в определённом стиле, отметить в запросе («научный стиль», «для публикации в социальной сети»).
Обратная связь	Поддержка диалога с AI после получения ответа. При удовлетворительном ответе нейросети можно выразить благодарность фразами «верно», «спасибо» и т.д. При получении неправильного или неполного ответа следует отметить, что было неправильно и заново сформулировать скорректированный запрос.

В связи с необходимостью учитывать множество факторов при составлении промта для нейросети в крупных и передовых организациях за рубежом, а также в России в штатное расписание вводится должность контроллера нейросетей и промт-инженера (prompt-инженер, промтер), в том числе в целях реализации федерального проекта «Искуственный интеллект» в рамках национального проекта «Цифровая экономика».

Контроллер нейросетей – специалист, анализирующий логику ответов искусственного интеллекта на запросы и маркирующий, оптимизирующий его алгоритмы и создающий инфраструктуру для более успешного функционирования. Prompt-инженер выступает практиком, неким тестировщиком нейронных сетей, основной задачей которого выступает формулировка максимально точного запроса для генерации искусственным интеллектом корректного ответа. Промтер грамотно подбирает необходимые слова и грамматические конструкции, позволяющие коротко и полно описать запрос для нейросети. В дальнейшем качественный запрос становится для искусственного интеллекта эталонным шаблоном, по которому промтер обучает нейросеть.

Навыки работы с генеративным искусственным интеллектом приобретают все больший охват в каждой профессии и сфере деятельности. Искусственный интеллект – это реальность, которую необходимо принять и правильно использовать, избегая риски негативных последствий при неправильном обращении [1]. В первую очередь, правильной работе с искусственным интеллектом необходимо обучать работников сферы образования, что позволит экономить время не только при составлении сценариев урока и подготовки к занятиям, но и в решении административных вопросов. Педагогические работники являются ключевым звеном в формировании навыков будущих профессионалов в различных сферах деятельности. Конечно, искусственный интеллект никогда не заменит естественный интеллект человека, но даже в сфере образования будущее за педагогами, владеющими навыками грамотного использования искусственного интеллекта, выступающего в качестве его помощника (см. рисунок 2) [6].

Рис. 2. Результаты опроса участников V Международной научной конференции «Современная {ЦИФРОВАЯ} дидактика»

Важно подчеркнуть, что педагогические работники обучают не только школьников и студентов среднего профессионального и высшего образования, но и более старшее поколение, включая обучающихся на курсах повышения квалификации, осваивающих новую профессию и обучающихся «серебряного возраста», которые также желают освоить новые для них навыки и сервисы.

Молодежь выступает категорией, наиболее осведомленной о существовании различных нейросетей и их возможностях. Основными направлениями применения выступают запросы о создании иллюстративного материала, написания кода на одном из языков программирования и постов для социальных сетей, решении задач и получении ответов по различным учебным предметам и дисциплинам. Более старшая возрастная категория также осведомлена о возможностях искусственного интеллекта, однако реже, чем молодежь, применяет его на практике (см. рисунок 3).

Рис. 3. Результаты опроса жителей о знании возможностей нейронных сетей и практике их использования

Анализируя данные опроса, мы можем сделать вывод, что вопросы принципа работы нейросетей, а также возможности практики работы с ними продолжают быть актуальными и охватывают все категории населения. Для повышения цифровой грамотности, формирования ИКТ-компетенций, ознакомления с нейросетями, укрепления навыка промтинга, а главное, приобретения практических навыков работы с искусственным интеллектом необходимо проводить мастер-классы по работе с искусственным интеллектом, адаптируя задачи под целевую аудиторию каждого мероприятия [5]. Примеры задач представлены в таблице 2. Целью мастер-класса выступит формулировка запроса (серии запросов), на который искусственный интеллект даст наиболее точный, качественный и полный ответ, который удовлетворит промтера и организаторов мероприятия.

Таблица 2. Задачи для различной целевой аудитории мастер-классов

Целевая аудитория мастер-класса	Задача, которую необходимо решить с помощью генеративного искусственного интеллекта
Обучающиеся старших классов школы	Создание визуальных материалов для презентаций и учебных проектов. Перевод текстов для изучения иностранных языков.
Студенты	Обработка изображений. Поиск необходимой информации в определенном объеме. Создание кода на языках программирования.
Учителя школ	Создание сценария урока. Создание заданий для подготовки обучающихся к экзаменам. Планирование экскурсии класса. Сценарий выступления класса.
Преподаватели	Создание визуального контента для презентаций. Разработка рабочих программ учебных дисциплин. Разработка учебных материалов и заданий для студентов.
Директора образовательных организаций	Формирование ответов на обращения обучающихся школы, их родителей и учителей. Формирование текстовых и визуальных материалов для мероприятий.
Пенсионеры	Планирование путешествия. Изучение иностранных языков.

Помимо участия в мастер-классах студенты могут осваивать основы промтинга во время обучения в вузе на таких дисциплинах как «Информационные и телекоммуникационные технологии в образовании» (для студентов педагогического направления различных профилей подготовки) и «Современные информационные технологии» (для студентов не педагогических направления подготовки). Практика реализации данных дисциплин уже нашла свое отражение в Московском городском педагогическом университете [3]. Важно совершенствовать рабочие программы дисциплин и в дальнейшем проводить диссеминацию накопленного опыта среди педагогического состава университетов г. Москвы и России.

Генеративный искусственный интеллект обладает широкими перспективами применения и становится все более популярными не только благодаря возможности экономии времени, но и некоторой «творческой составляющей», позволяющей проводить эксперименты при генерировании тех или иных материалов. Искусство промтинга является залогом безопасности и надежности работы нейросети, напрямую влияет на качество получаемых результатов, а также помогает оптимизировать процесс обучения самого искусственного интеллекта.

Список литературы:

1. Елисеев А.В., Шунина Л.А. Генеративные нейронные сети в образовании: классификация и некоторые особенности использования // Фундаментальные проблемы обучения математике, информатике и информатизации образования : Сборник тезисов докладов международной научной конференции, Елец, 29 сентября – 01 октября 2023 года. Елец: Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина, 2023. С. 193-197.
2. Елисеев А.В., Рябикова Д.Л. Иммерсивные технологии как средство обучения по программам юриспруденции // Наука в мегаполисе Science in a Megapolis. 2023. №1(46). (дата обращения: 30.03.2024).
3. Елисеев А.В., Корнева Н.С. О возможностях применения генеративных нейронных сетей при подготовке учебных материалов по дисциплине «Современные информационные технологии» // Шамовские чтения : Сборник статей XVI Международной научно-практической конференции. В 2-х томах, Москва, 25 января – 03 февраля 2024 года. М.: Научная школа управления образовательными системами, 2024. С. 531-533.
4. Искусственный интеллект в образовании: направления применения и ограничения / В.И. Абрамов, А.В. Гриншкун, А.В. Елисеев [и др.] // Современная {цифровая} дидактика. М.: ООО «А-Приор», 2023. С. 89-98.
5. Пустовойтенко М.В., Рябикова Д.Л. Опыт ИЦО: сохраняя традиции, внедряем инновации // Большая конференция МГПУ : сборник тезисов : в 3 т., Москва, 28-30 июня 2023 года / Московский городской педагогический университет. Том 1. М.: Издательство ПАРАДИГМА, 2023. С. 106-110.
6. V Международная научная конференция «Современная {ЦИФРОВАЯ} дидактика»: официальный сайт. (дата обращения: 30.03.2024 г.).

Improving the «prompting» skill when working with generative artificial intelligence

Eliseev A.V.,
postgraduate student of 1 course of the Moscow City University, Moscow

Coauthor:
Riabikova D.L.,
undergraduate of 2 course of the Moscow City University, Moscow

Abstract. The article is devoted to one of the most popular technologies today – artificial intelligence. The scientific novelty lies in the description of the significance of developing the skill of setting a competent task for generative artificial intelligence for the further use of neural networks in various spheres of life. The practical significance is due to the possibility of organizing and conducting master classes dedicated to increasing the level of proficiency in the skill of setting a problem for generative artificial intelligence, in order to increase motivation to master and improve work with generative neural networks, as well as acquiring practical experience in this area, as a technological trend.
Keywords: generative artificial intelligence, artificial intelligence, education, neural networks, modern technologies in education, chatbots.

References:

1. Eliseev A.V., Shunina L.A. Generative neural networks in education: classification and some features of use // Fundamental problems of teaching mathematics, computer science and informatization of education: Collection of abstracts of reports of the international scientific conference, Yelets, September 29 – October 01, 2023. Yelets: Yelets State University named after. I.A. Bunina, 2023.: 193-197.
2. Eliseev A.V., Riabikova D.L. Immersive technologies as a teaching tool for law programs // Science in a Megapolis. 2023. №1(46). (date of the address: 30.03.2024).
3. Eliseev A.V., Korneva N.S. On the possibilities of using generative neural networks in the preparation of educational materials for the discipline «Modern Information Technologies» // Shamov readings: Collection of articles of the XVI International Scientific and Practical Conference. In 2 volumes, Moscow, January 25 – February 03, 2024. Moscow: Scientific School of Educational Systems Management, 2024.: 531-533.
4. Artificial intelligence in education: areas of application and limitations / V.I. Abramov, A.V. Grinshkun, A.V. Eliseev [et al.] // Modern {digital} didactics. Moscow: A-Prior LLC, 2023.: 89-98.
5. Pustovoitenko M.V., Riabikova D.L. ICO experience: preserving traditions, introducing innovations / Big conference of Moscow State Pedagogical University: collection of abstracts: in 3 volumes, Moscow, June 28-30, 2023 / Moscow City Pedagogical University. Volume 1. Moscow: PARADIGM Publishing House, 2023.: 106-110.
6. V International Scientific Conference «Modern {DIGITAL} didactics»: official website. (date of the address:03.2024).