AI Methods in Control of Personalized General Education

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper proposes a new approach to control the process of general education. Digital technology tools are used to form spaces of goals, tasks and learning activities, and to record the educational process of each student. Artificial intelligence tools are used when choosing a student’s personal goals and ways to achieve them, to make forecasts and recommendations to participants in the educational process. Big data from the entire education system and big linguistic models are used. The effects of the approach include ensuring the success of each student, objective assessment of the work of teachers and schools, and the adequacy of the succession process to higher education.

About the authors

A. L. Semenov

Lomonosov Moscow State University; Institute of Education, HSE University; Scientific and Educational Mathematical Center of the Volga Federal District, Lobachevsky Institute of Mathematics and Mechanics

Author for correspondence.
Email: alsemno@ya.ru

Academician of the RAS

Russian Federation, Moscow; Moscow; Kazan

A. E. Abylkassymova

Abay University

Email: aabylkassymova@mail.ru
Kazakhstan, Almaty

T. A. Rudchenko

Axel Berg Institute of Cybernetics and Educational Computing, Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences

Email: rudchenko@gmail.com
Russian Federation, Moscow

References

  1. Spady W.G., Schwahn Ch.J. Learning Communities 2.0: Educating in the Age of Empowerment. Lanham, MD // Rowman & Littlefield Education. 2010. 169 p. ISBN 978-1-60709-608-5.
  2. Spady W.G. Outcome-Based Education: Critical Issues and Answers. Arlington, Va: American Association of School Administrators, 1994. 212 p. ISBN 0-87652-183-9 94. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED380910.pdf
  3. Comenius J.A. The Great Didactic. 1896. Transl. by Maurice Walter Keatinge. https://en.wikisource.org/wiki/The_Great_Didactic_of_John_Amos_Comenius/The_Great_Didactic
  4. Semenov A.L. and Ziskin K.E. Expanded Personality as the Main Entity and Subject of Philosophical Analysis: Implications for Education // Doklady Mathematics. 2023. V. 108. № 4. P. 331–341. ISSN 1064-5624. https://doi.org/10.1134/S1064562423700965.
  5. Серр М. Девочка с пальчик. М.: Ад Маргинем Пресс, 2016. (Serres M. Petite Poucette. Paris: Éditions Le Pommier, 2012)
  6. Clark A., Being There: Putting Brain, Body, and World Together Again. MIT Press, 1998. http://www2.econ.iastate.edu/tesfatsi/BeingThere.AClark1998.EntireBook.pdf
  7. Семенов А.Л., Абылкасымова А.Е., Рудченко Т.А. Обучение математикой в XXI веке // Вопросы образования, 2024 (в печати).
  8. Константинов Н.Н., Семенов А.Л. Результативное образование в математической школе // Чебышёвский сборник. 2021. Т. 22. Вып. 1 (77). С. 413–446. https://doi.org/10.22405/2226-8383-2021-22-1-413-446
  9. Gardner H. Multiple Intelligences. The Theory in Practice. New York: BasicBooks, 1993. ISBN 0-465-01821-1. https://archive.org/details/multipleintellig00gard_0/
  10. Ware P. Personality Adaptations (Doors to Therapy) // Transactional Analysis Journal. 1983. № 1. P. 11–19.
  11. Levine E., Patrick S. What Is Competency Based Education? An Updated Definition. Vienna, VA: Aurora Institute, 2019. https://aurora-institute.org/wp-content/uploads/what-is-competency-based-education-an-updated-definition-web.pdf
  12. Simms J. The Critical Concepts (Final Version: English Language Arts, Mathematics, and Science). Marzano Resources. URL: https://www.marzanoresources.com/educational-services/critical-concepts
  13. Marzano High Reliability Schools. URL: https://www.marzanoresources.com/hrs/high-reliability-schools#conIframewrapp

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».