Архив статей журнала
Использование нейросетей в иноязычном образовании открывает новые пути совершенствования коммуникативной компетенции современных школьников. Нейросети способны генерировать новые идеи для уроков, создавать интерактивные и игровые задания для обучения разным аспектам иностранного языка. Цель работы - теоретически обосновать и экспериментально доказать эффективность использования нейросетей в процессе обучения иностранному языку в 5-х классах. В ходе педагогического эксперимента были разработаны с использованием различных нейросетей и внедрены в процесс обучения иностранному языку задания, направленные на развитие лексических умений, умений чтения и умений говорения обучающихся. Авторами представлены результаты диагностического и итогового тестирования в экспериментальной и контрольной группах до и после внедрения разработанных заданий. Анализ полученных данных позволяет утверждать, что использование нейросетей в процессе обучения способствует не только повышению уровня владения языковыми и речевыми умениями, но и развитию познавательного интереса и мотивации к изучению иностранного языка. В статье подчеркивается необходимость дальнейшего изучения проблемы интеграции нейросетей в процесс обучения иностранному языку в школе и в системе дополнительного языкового образования.
Цифровая трансформация высшего музыкального образования осмысливается в педагогической науке либо в философско-образовательном, либо в технологическом аспектах. Наблюдается дефицит научной рефлексии в области цифровой дидактики. Целью исследования является выявление перспективных направлений использования искусственного интеллекта в высшем музыкальном образовании. В исследовании использовались следующие методы: анализ научной литературы, содержащей кейсы внедрения искусственного интеллекта в высшее музыкальное образование, опрос преподавателей музыки, использующих нейросети в образовательной деятельности (n = 21). Были определены направления использования искусственного интеллекта в преподавании музыки: 1) обучение (сопровождение обучения) вокалу / игре на музыкальном инструменте; 2) развитие (сопровождение процесса развития) качеств музыкальной выразительности (музыкальной эмоциональности); 3) автоматизированная система оценки / анализа исполнительской техники; 4) использование чатов с нейросетями для обучения теории и истории музыки; 5) персонализация процесса обучения; 6) автоматизация работы с содержанием музыкального образования. В реальной практике наиболее востребованы автоматизированная система оценки и использование чатов с нейросетями, автоматизация работы с содержанием музыкального образования. Также дана классификация нейросетей по уровню интеграции решаемых задач: 1) монозадачные; 2) полизадачные; 3) интегральные модели. В зависимости от способа реализации на уровне формы обучения выделены следующие направления: 1) дистанционное обучение; 2) смешанное обучение; 3) интеллектуальные системы обучения. Последнее рассматривается в качестве новой образовательной перспективы. Таким образом, исследование выявило перспективные направления внедрения искусственного интеллекта в высшее музыкальное образование, среди которых наибольшую практическую востребованность показывают автоматизированная оценка исполнительской техники и работа с образовательным контентом, в то время как остальные направления обладают значительным, но еще не реализованным потенциалом.
Цель исследования - разработать комплексный, нейросетевой и гидродинамического моделирования двухфазной фильтрации в призабойной зоне метод оптимизации геолого-технологических мероприятий на нефтяных скважинах, проводимых для интенсификации добычи нефти. В качестве элементов прокси-модели для формирования обучающей и тестовой выборки использовалась база данных технологических режимов скважин и эффективности обработок призабойной зоны скважин. Библиотеки оптимизаторов Python и алгоритмы глубокого обучения Pytorch применялись для выбора конкретного вида и параметров процесса. Для конкретного месторождения проведен анализ различных вариантов и эффективности воздействия на нефтяной пласт. Для определенной группы скважин анализ показал эффективность прогрева призабойной зоны скважины. На модели двухфазной фильтрации выполнено гидродинамическое моделирование. Результаты расчетов использовались для детализации процессов в пласте и как дополнение к промысловым данным для повышения качества обучающих и тестовых выборок. Показано, что прокси-моделирование, представляющее собой комбинацию алгоритмов машинного обучения и упрощенного гидродинамического моделирования, позволяет прогнозировать эффективность и оптимизировать процесс планирования программ геолого-технологических мероприятий на нефтяной скважине, повысить рентабельность добычи нефти. Разработанная модель на основе алгоритмов глубокого машинного обучения и гидродинамического моделирования открывает широкие возможности для анализа других видов обработки призабойной зоны, физико-химического воздействия на нефтяной пласт.