Цель статьи – решение проблемы повышения грамотности населения в сфере технологий искусственного интеллекта. Автором статьи разработана программа дополнительного образования для обучения граждан ИИ-грамотности на курсах повышения квалификации в высших учебных заведениях. Разработанная программа базируется на двух методах, позволяющих учесть специфику контингента слушателей, получающих знания в рамках системы допобразования (недостаточная подготовленность, краткосрочность обучения, нацеленность на получение практического результата). Как правило, слушатели курсов не обладают достаточными знаниями в сфере ИИ-технологий. В соответствии с методом обучения «от простого к сложному» первые лабораторные работы необходимо выполнять на специализированных платформах с интуитивно понятным интерфейсом (Orange Data Mining, Teachable Machine и т. д.). Использование подобных платформ облегчает неподготовленным слушателям понимание того, какие задачи и с помощью каких алгоритмов решаются в рамках машинного обучения. Второй метод, лежащий в основе программы курса, – это проектно-ориентированный подход. Метод проектно-ориентированного обучения, реализуемый путем разработки текстовых Telegram-ботов или Telegram-ботов, идентифицирующих изображения, позволяет слушателям получить практические знания, полезные в их профессиональной деятельности. Предложенная в статье программа курса ИИ-грамотности доказала на практике свою эффективность и способствовала качественному освоению слушателями компетенций в области искусственного интеллекта.
The purpose of the article is to solve the problem of increasing the literacy of the population in the field of artificial intelligence technologies. The author has developed and put into practice a program for teaching citizens AI literacy at advanced training courses in higher education institutions. The developed program is based on two methods that take into account the specifics of the contingent of students who receive knowledge within the framework of the additional education system (lack of preparation, short-term training, focus on obtaining practical results). As a rule, course participants do not have sufficient knowledge in the field of AI technologies. According to the "from simple to complex" learning method, the first laboratory work must be performed on specialized platforms with an intuitive interface (Orange Data Mining, Teachable Machine, etc.). Using such platforms makes it easier for untrained students to understand which tasks and algorithms are being solved within the framework of machine learning. The second method underlying the course program is a project–oriented approach. The project-based learning method, implemented by developing text-based Telegram bots or Telegram bots that identify images, allows students to gain practical knowledge useful in their professional activities. The AI literacy course program proposed in the article has proven its effectiveness in practice and contributed to the qualitative development of competencies in the field of artificial intelligence by students.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.