Введение

На пути перевода хозяйств Российской федерации на цифровую экономику особую роль играет подготовка кадров, на высоком уровне владеющих цифровыми компетенциями, в том числе и компетенциями по разработке и внедрении систем с искусственным интеллектом (ИИ). Эта подготовка должна проводиться на все уровнях образования, включая начальное школьное и дошкольное образование. Президент России В.В. Путин, говоря об опыте КНР по внедрению программ обучения школьников методам ИИ, потребовал внесения изменений в программы школьного и даже дошкольного образования Российской федерации, [1]. ФОП ДО прямо указывает на необходимость формирования педагогами у дошкольников представлений о цифровой технике во всем ее разнообразии, знакомя детей с конкретными техническими изделиями, показывая, как техника облегчает труд взрослых, способствует повышению производительности труда при получении результата [2]. Уже к моменту завершения дошкольного образования, по достижении возраста 6-7 лет, ребенок должен получить представление о цифровых методах и средствах познания и управления окружающей действительностью. В том числе требуется и понижение возраста первичного знакомства детей РФ с системами ИИ.

Однако не надо забывать про требования санитарных правил, которые запрещают или сильно ограничивают «экранные» методики работы детей с цифровыми системами в детском саду и начальной школе. Это ставит задачу создания и внедрения специализированной предметно-цифровой образовательной среды для ознакомления детей с основами ИИ, исключающей необходимость экранной работы обучаемых с компьютером.

Материалы и методы.

Работы в этом направлении уже ведутся в РАН. Так в ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН разработана инновационная отечественная Цифровая Образовательная Среда (ЦОС) ПиктоМир для систематического погружения в программирование российских дошкольников [3]. Осуществлено внедрение в систему дополнительного образования дошкольников пропедевтических курсов, знакомящих обучаемых с основными понятиями процедурного программирования, сформирован набор заданий для детей, начиная с четвертого года жизни, способствующий формированию алгоритмического мышления в раннем возрасте. Опыт проведения двухлетних и трехлетних курсов еженедельных занятий с десятками тысяч дошкольников в более чем 600 ДОО РФ показал, что как для дошкольников, так и для педагогических коллективов отечественных детских садов, освоение таких систематических курсов является привлекательной, посильной и достижимой задачей [4]. ЦОС ПиктоМир предоставляет дошкольникам возможность составления программ из материальных объектов, кубиков с пиктограммами команд как виртуальных роботов, так и реальных роботов-игрушек из учебно-методического комплекта ПиктоМир. В последнем случае - и это разработчики ПиктоМира считают своим важным достижением - все освоение цифровых технологий происходит в предметной, материальной среде: ребенок собирает из кубиков программу для реального робота-игрушки, воспитатель фотографирует составленную программу планшетом с ЦОС ПиктоМир, используя методы ИИ, установленный на планшете ПиктоМир распознает программу ребенка и звуковыми сигналами управляет по программе реальным роботом-игрушкой на глазах у ребенка.

Результаты.

Роботы-игрушки учебно-методического комплекта ПиктоМир умеют не только выполнять команды-приказы для перемещения по игровому полю, но и перемещать по полю грузы, отвечать на команды-вопросы типа «есть ли на соседней клетке груз». В курсах РАН, использующих ЦОС ПиктоМир, дети осваивают на практике основные понятия так называемого структурного программирования, учатся составлять программы с повторителями, вспомогательными алгоритмами. Это позволяет в двухлетнем курсе РАН с использованием ЦОС «ПиктоМир» научить детей решать задачи по программированию уровня ОГЭ по информатике для 9 класса.

ЦОС ПиктоМир и учебно-методический комплект ПиктоМир позволяют ознакомить дошкольников и с методиками ИИ.

В системах ИИ особое место отведено обучению ИИ по набору данных, для того чтобы система как можно чаще давала правильный ответ. Наборы данных бывают очень большими и их необходимо разметить, то есть «подсказать» ИИ, какой ответ ожидается на тех или иных данных. Часто это ручной или частично автоматизированный труд человека – размечать данные для обучения [5]. Этот процесс и можно продемонстрировать детям, которые, играя с реальными роботами-игрушками, будут обучать систему ИИ распознавать те или иные свойства окружающего мира.

Использование знакомых детям роботов-игрушек из учебно-методический комплект ПиктоМир для занятий по основам ИИ становится напрашивающимся, очевидным решением. Детям ставится задача: научить робота-игрушку (далее Робот) распознавать цвет клетки, на которой он находится. Технически, конструкция Робота позволяет ему определять цифровые параметры цвета клетки, на которой он стоит, но, естественно, Робот не может знать, какие наборы параметров соответствуют цветам радуги и другим цветам, имеющим названия в естественном языке. Игра состоит в следующем.

Дети под присмотром воспитателя используют пульт Робота для обучения распознавания Роботом, например, цвета «красный».

Робота помещают на красный коврик и нажимая кнопку на пульте, командуют Роботу «Учи, это красный!». Робот задумывается на секунду и отвечает: «Готово! Это – красный!». Поскольку, и при обучении человека, и при обучении системы ИИ, нельзя выучиться чему-либо с одного раза, то описанный выше процесс, повторяется 5-7 раз. Дети перемещают Робота на коврики различных или одинаковых красных оттенков и учат его, что этот цвет называется «красный». Наконец, чтобы быть уверенными, что Робот выучился, его переносят на какой-нибудь красный коврик и, используя пульт, спрашивают: «Это красный?». Робот задумывается над решением задачи и, если обучение прошло успешно, отвечает: «Да, это красный!». Для контроля успешности обучения, нужно поместить Робота на коврик другого цвета и задать тот же вопрос: «Это красный?». Ответ Робота «Нет, это НЕ красный!», подтверждает, что обучение успешно завершено.

Важно, что для робота, обученного распознаванию цвета «красный», можно придумывать задачи, использующие эту возможность, например, можно поставить задачу подсчета количества «красных» клеток на прямоугольном игровом поле.

Заключение.

В этой игре дети осваивают одну из самых трудоемких задач ИИ – процесс обучения ИИ на готовых данных тренировкой и повторением. После успешного обучения Робота распознаванию цвета «красный», можно научить Робота распознавать зеленый коврик как желтый, показывая дошкольникам, что плохо организованный процесс обучения может привести к неверным результатам.

Работа выполнена в рамках темы государственного задания ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН по теме № FNEF-2024-0001 (1023032100070-3-1.2.1).

Литература:

1.     Путин призвал ввести изучение искусственного интеллекта в школе/ СИРИУС, 29 ноября 2023 - РИА Новости [Электронный ресурс] URL: https://ria.ru/20231129/putin-1912768892.html?ysclid=ls57r08m5d468370896 [Дата обращения 11.01.2024]

2.     Приказ Министерства просвещения Российской Федерации от 25.11.2022 № 1028 "Об утверждении федеральной образовательной программы дошкольного образования" (Зарегистрирован 28.12.2022 № 71847) [Электронный ресурс] URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202212280044?ysclid=ls57xefhrb660705428 [Дата обращения 11.01.2024]

3.     Basic programming concepts as explained for preschoolers / V. B. Betelin, A. G. Kushnirenko, A. G. Leonov, K. A. Mashchenko // INTERNATIONAL JOURNAL OF EDUCATION AND INFORMATION TECHNOLOGIES. — 2021. — Vol. 15. — P. 245–255.

4.     Результаты освоения годовой программы Алгоритмика для дошколят подготовительными группами муниципального ДОУ / А. Г. Леонов, М. В. Райко, О. В. Собакинских, Н. В. Собянина // Труды НИИСИ РАН. — 2020. — Т. 10, № 5-6. — С. 195–199.

5.     Бесшапошников Н. О., Леонов А. Г., Матюшин М. А. О вариантах решения задачи распознавания табличной структуры по изображению в условиях отсутствия априорной информации // Научная визуализация. — 2020. — Т. 12, № 4. — С. 1.