МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ

Инновации и развитие учебных программ по математике в Китае в контексте искусственного интеллекта

Авторы

  • Тингтинг Фэн Цинхайский педагогический университет

Как цитировать

ГОСТ Фэн Т. Инновации и развитие учебных программ по математике в Китае в контексте искусственного интеллекта // Управление образованием: теория и практика. 2024. Т. 14. № 5-1. С. 234-242.
APA Фэн, Т. (2024). Инновации и развитие учебных программ по математике в Китае в контексте искусственного интеллекта. Управление образованием: теория и практика, 14(5-1), 234-242.

Аннотация

В этой статье рассматриваются плюсы и минусы искусственного интеллекта (ИИ) в образовании и науке. В ней анализируется, как ИИ может изменить традиционную систему образования, и доказывается, что эти изменения преодолимы. Представлены результаты изучения теоретических основ и практического опыта использования ИИ при разработке учебных программ по математике и их реализации. Отмечается, что новизна использования ИИ повышает интерес учащихся к математике, мотивирует их к изучению новых типов задач и стимулирует самостоятельное изучение предмета. Делается вывод, что искусственный интеллект может обеспечить индивидуальный и адаптивный подход к обучению, интерактивную и захватывающую среду, мгновенную обратную связь и доступ к широкому спектру ресурсов, которые способствуют улучшению знаний по математике, в том числе в области инженерных расчетов, программирования и экономики. В этой статье также рассматривается использование искусственного интеллекта в системе образования Китая для улучшения доступа к образованию. В результате исследования была определена роль искусственного интеллекта в системе образования Китая.

Ключевые слова

искусственный интеллект учебные планы математические программы образование в Китае цифровизация инновации высокие технологии

Библиографические ссылки

Bucea-Manea-Țoniş R. Artificial intelligence potential in higher education institutions enhanced learning environment in Romania and Serbia // Sustainability. 2022. Т.14. № 10. С.42-58.

Estrella F.J., Cevik Onar S. Selecting firms in University technoparks: A hesitant linguistic fuzzy TOPSIS model for heterogeneous contexts // Journal of intelligent. 2017. Vol. 33. № 2. pр. 1155-1172.

Greene R. Assessing China's techno-parks for their Silicon Valley dynamic. 2013.

Jiang J., Zhong J. A review and prospect of readable machine proofs for geometry theorems // Journal of systems science and complexity. 2012. Vol. 25. No 4. pp. 802-820.

Kuhn T.S. The structure of scientific revolutions. 2nd ed. Chicago: University of Chicago Press, 1970. 210 р.

Link A.N., Scott J.T. Research, science, and technology parks: vehicles for technology transfer // The Chicago handbook of University Technology Transfer and academic entrepreneurship. Eds. by A.N. Link, D.S. Siegel, M. Wright. Chicago: University of Chicago Press, 2015.

Luchsheva L.V. Sotsial'nyye problemy ispol'zovaniya iskusstvennogo intellekta v vysshem obrazovanii: zadachi i perspektivy // NauchnyĭTatarstan, 2020. № 4. pр.84-89.

McCarthy J. Generality in artificial intelligence. Eds. by V. // Formalizing Common Sense. 1990. Ablex. pp. 226-236.

Rhee J., Hassan E., Saitova R. Evolution of technoparks: an Instance towards regional boost for developing countries: Experience from korean technoparks. https://www.academia. edu/1003047/

Tan J. Growth of industry clusters and innovation: Lessons from Beijing Zhongguancun Science Park // Journal of business venturing. 2006. Vol. 21. № 6. pp. 827-850.

Wu F. Towards a new generation of artificial intelligence in China // Nature machine intelligence. 2020. Т.2. №.6. С. 312-316.

Yan S., Yang Y. Education informatization 2.0 in China: Motivation, framework, and vision // ECNU review of education. 2021. Т. 4. № 2. С. 410-428.

Загрузки

Опубликован

2024-05-15

Выпуск

Раздел

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ

Метрики

284 просмотров
165 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные