|
Qarshi davlat universiteti international scientific and practical conference on algorithms and current problems of programming
Pdf ko'rish
|
| bet | 251/551 | | Sana | 15.05.2024 | | Hajmi | 15,84 Mb. | | #234763 |
Bog'liq Asosiy oxirgi 17.05.2023 18.20Kalit so‘zlar:
Raqamli asr, mashinani o‘rganish, Big Data, ta'lim, masofaviy ta'lim, o‘quv
jarayoni, zamonaviy ta'lim texnologiyalari.
Key words
: Digital age, machine learning, Big Data, education, distance education,
educational process, modern learning technologies.
Цель:
Получить понимание в основных понятиях Больших Данных, Машинного
обучения (Machine Learning), Искусственного интеллекта (Artificial Intelligence)
«Большие данные позволяют узнать о системе все, не только то, как ведет себя
эта система в определенный момент времени, но и то, как она себя вела много
времени до этого текущего исследования. А если есть эти данные, то можно
предположить, как она себя поведет в будущем и многое другое... Поэтому умение
работать с "Биг датой" дает более широкие возможности и результаты».
Образование в этом случае постепенно переходит от сухой теории к обучению
практическими модулями. То есть появляется возможность изучать системы не
теоретически, а практически, собирая и анализируя данные о работе систем.
Причем это применимо не только непосредственно в оперировании программами
обучения по определенному направлению. Человек – это тоже система, которую
можно анализировать, настраивать по параметрам, и в соответствии с ними
прогнозировать результат. Например, если мы возьмем любой школьный класс, то
получим как минимум несколько групп учеников, для которых настройка
программы обучения может быть разной. Главные критерии, по которым они будут
отличаться, – это способность к обучению и тип восприятия информации.
Конечно, учитель все это учитывает, комбинируя подачу материала в рамках
урока, домашних заданий и, если необходимо, дополнительных занятий. В классе
всегда были отличники, которым школьная программа дается легко, а были те, кому
приходится натягивать тройку со скрипом. А бывают и такие, кто прекрасно
запоминает десять стихотворений подряд, а формулы по геометрии вечно пишет на
коленке, – физиков и лириков никто не отменял. Кто-то воспринимает лучше
информацию визуально, кто-то на слух, а кто-то в виде таблиц. Сами по себе все эти
критерии – не новость.
Однако в любом случае в рамках урока учитель не может заниматься со всеми
индивидуально, а может лишь комбинировать разную подачу информации по типам
восприятия и подробнее остановиться на самых сложных моментах. Использование
Big Data дает возможность, с одной стороны, автоматизировать и расширить анализ
процесса обучения, используя весь накопленный опыт на каждом конкретном
направлении, с другой – настроить индивидуальную образовательную траекторию.
В будущем это должно стать также задачей искусственного интеллекта,
виртуального тьютора.
Отметим, что Узбекистан имеет отставание от стран – лидеров по доле
квалифицированных работников и при инерционном развитии ситуациям может
усугубится система образования в Узбекистане без реформ решить эти проблемы не
310
в состоянии. Следовательно существует необходимость к стимулированию
получения компетенций в области искусственного интеллекта и подготовке
рабочих кадров к переходу экономики знаний.
Вероятно, рутинная работа в будущем будет заменена механизмами и это,
естественно, не может не отразиться на программах профессиональной подготовки.
«Мы все время говорим о четвертой промышленной революции. Но мы не понимаем,
что мы переживаем четвертую образовательную революцию. "Потерявшие
актуальность" профессии могут потянуть за собой те образовательные структуры,
которые сейчас работают на этот рынок труда, и что приведет к потере
актуальности эти структуры».
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Qarshi davlat universiteti international scientific and practical conference on algorithms and current problems of programming
|
