По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 65.016.8

Искусственный интеллект в обучении персонала

Иванова Ольга Алексеевна канд. пед. наук, доцент, старший преподаватель кафедры менеджмента и бизнеса, Сургутский государственный университет, 628412, Ханты-Мансийский автономный округ — Югра, г. Сургут, просп. Ленина, д. 1, E-mail: olgaivanova8@mail.ru

Актуальность исследования обусловлена тем, что путь к использованию искусственного интеллекта не закрыт методологам и преподавателям, которые не разбираются в моделях обучения искусственного интеллекта и не являются дата-сайентистами. Актуальное состояние области говорит о том, что участникам сферы образования необходимо повышать свою технологическую грамотность, понимать принципы работы технологий, их ограничения и возможности применения, чтобы было легче управлять технической командой. Цель исследования — представить эффективные инструменты искусственного интеллекта при обучении персонала. Проведена аналитика лучших практик, опыта и результатов внедрения искусственного интеллекта. Научная новизна исследования заключается в обосновании гипотезы о том, что искусственный интеллект позволит поддерживать персонализированную и своевременную обратную связь как обучающемуся персоналу, так и преподавателям; делать обучающий процесс более прозрачным, видимым.

Литература:

1. Ширинкина Е. В. Платформы обучения в условиях цифровой трансформации // Надежность и качество сложных систем. — 2020. — № 1 (29). — С. 42–48.

2. Коляда М. Г., Бугаева Т. И. Искусственный интеллект как движущая сила совершенствования и инновационного развития в образовании и педагогике // Информатика и образование. — 2019. — № 10 (309). — С. 21–30.

3. Ширинкина Е.В. Управление обучением на рабочем месте: инновационные технологии // Инновации в менеджменте. — 2020. — № 4 (26). — С. 74–79.

4. Ширинкина Е. В. Практика управления предприятиями при переходе на новые цифровые технологии // Креативная экономика. — 2018. — Т. 12. — №6.— С. 817–828.

5. Ширинкина Е. В. Система непрерывного образования компании: факторы успеха и неудачи // Кадровик.— 2022.— № 6. — С. 90–96.

6. Часовских Е. А. Искусственный интеллект в образовании // Наука и образование транспорту. — 2019.— №2.— С. 92–95.

7. Ахтямова И. М. Искусственный интеллект в образовании XXI века — пространство для новых возможностей преподавания / И. М. Ахтямова // Бюллетень науки и практики. — 2021. — Т. 7.— №2.— С. 330–338.

8. Ширинкина Е. В. Обучающаяся организация — модель переподготовки персонала как ответ на новые вызовы профессий и навыков будущего // Кадровик. — 2021. — № 11. — С. 104–112.

9. Владарский И. В., Буров С. А. Искусственный интеллект, помощник или конкурент в современном образовании // Вестник Луганского государственного университета им. Владимира Даля. — 2021. — № 3 (45). — С. 68–74.

10. Донина И. А., Воднева С. Н., Михайлова М. Н. Искусственный интеллект в современном образовании: возможности и угрозы // Психолого-педагогический поиск. — 2021. — № 1 (57).— С. 17–29.

При внедрении элементов ИИ в образовательный процесс центральными агентами являются преподаватели, педагогические дизайнеры и методологи — те, кто наиболее тесно связан с разработкой учебной программы и взаимодействием с обучающимися. Именно они принимают активное участие в целеполагании, определении потребностей и запросов аудитории и заказчиков [1, 2].

ИИ-решение, таким образом, конструируется отчасти по запросу педагогического дизайнера и должно быть комфортным для него — автоматизация рутинных задач, улучшение обучающих процессов средствами ИИ позволяют освободить время и уделить внимание творческой составляющей работы [3–5]. Однако здесь мы сталкиваемся с ключевой проблемой ИИ: на настоящий момент невозможно предоставить такие технологии, как готовый сервис, доступный и понятный конечному пользователю.

Не существует готовых решений, позволяющих методологу просто взять и применить какие-либо технологии ИИ «из коробки». На текущий момент применение ИИ скорее похоже на конструктор: необходимо искать подходящие модели, настраивать их, адаптировать под конкретные потребности и задачи. ИИ хорош в автоматизации рутинной интеллектуальной работы, например для генерации неправильных вариантов ответа. При этом стоит помнить, что такое применение ИИ рентабельно только при большом масштабе — когда уже есть накопленные массивы данных. При малых объемах данных и задач ручной труд остается более выгодным, а внедрение ИИ — невозможным.

Ниже перечислим основные направления действий, которые может предпринять любой методолог, желающий призвать на помощь силу ИИ.

1. Взаимодействовать с большой командой специалистов.

Путь к использованию ИИ не закрыт методологам и преподавателям, которые не разбираются в моделях обучения искусственного интеллекта и не являются дата-сайентистами. Актуальное состояние области говорит о том, что участникам сферы образования необходимо повышать свою технологическую грамотность, понимать принципы работы технологий, их ограничения и возможности применения, чтобы было легче управлять технической командой.

Для Цитирования:
Иванова Ольга Алексеевна, Искусственный интеллект в обучении персонала. Кадровик. 2022;10.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: