УДК 37.022

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MECHANISMS FOR SOCIAL EDUCATION FIELD MODELING

Anna A. Shpak¹

¹ Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia.
annaheyy@gmail.com, orcid.org/0000-0002-2948-8762

Abstract. The introduction of artificial intelligence into the educational sphere makes it possible to improve learning tools. In addition to the history of the connection between artificial intelligence and education, this article presents a study of some online educational platforms: Knewton, Cerego, Immersive Reader, TurnItIn, Grammarly, PaperRater, Ecree, DeepTutor, AutoTutor, ChatGPT-4 and Write-to-Learn, demonstrates how AI can change pedagogical approaches and solving administrative tasks in education. These technologies provide artificial intelligence tools for curriculum adaptation, performance analysis, and process automation, allowing you to focus on more important aspects of learning. The key advantage of using AI in education is the ability to create individual learning trajectories, adaptive programs, virtual reality spaces, language models, and many others. Platforms using AI help to automatically identify the individual trajectory of students and create feedback for the teacher. This not only improves academic results, but also increases student motivation. Social modeling and analysis of interactions between participants in the educational process using AI allow you to create more supportive learning environments. The introduction of these technologies also contributes to the development of critical thinking and writing skills among students as important components of modern education. Thus, the integration of AI into educational systems represents an important step in the development of education, contributing to the creation of more adaptive, effective and personalized learning environments.

Keywords:artificial intelligence (AI), education, personalized learning, adaptive educational platforms, machine learning, neural networks, social modeling

Acknowledgments: the study was supported by the Russian Science Foundation Grant No. 23-28-00255, rscf.ru/en/project/23-28-00255/.

For citation: Shpak, А. А. Artificial intelligence mechanisms for social education field modeling// Sociology of Artificial Intelligence, 2024, 5 (2), 00-00. EDN: EIWQDE

References

1. Андрюшина, Я. Д. Нейросети: помощники или противники современному художнику? / Я. Д. Андрюшина // Сибирский искусствоведческий журнал. – 2024. – Т. 3, № 1. – С. 20-28. DOI: 10.31804/2782-4926-2024-3-1-20-28 EDN: PBYXEE

2. Асадчих, А. А. Исследовательские подходы к проведению цифровых культурных исследований: аналитический обзор / А. А. Асадчих, Ю. А. Сушинская // Цифровизация. – 2023. – Т. 4, № 4. – С. 26-33. EDN: QGYDDK

3. Барышев, Р. А. Технологические инновации для дизайна искусственной среды / Р. А. Барышев, Н. П. Копцева // Сибирский антропологический журнал. – 2023. – Т. 7, № 4. – С. 54-64. EDN: LJBFEU

4. Дегтяренко, К. А. Искусственный интеллект в медицине. Обзор 21 международной конференции по искусственному интеллекту в медицине (июнь 2023 Г.) / К. А. Дегтяренко // Азия, Америка и Африка: история и современность. – 2023. – Т. 2, № 3. – С. 27-42. DOI: 10.31804/2782-540X-2023-2-3-27-42 EDN: DBFYWB

5. Дегтяренко, К. А. Научные основы управления вызовами XXI века / К. А. Дегтяренко, Н. О. Пиков // Северные Архивы и Экспедиции. – 2023. – Т. 7, № 4. – С. 31-45. EDN: YWKLCQ

6. Дегтяренко, К. А. Цифровая политика Китая:цифровой образ национального государства / К. А. Дегтяренко, В. И. Кирко // Цифровизация. – 2023. – Т. 4, № 4. – С. 8-25. EDN: CRZWMF

7. Карлова, О. А. Профиль российского студенчества в контексте русского “культурного кода” / О. А. Карлова, О. В. Мясоутов // Сибирский антропологический журнал. – 2023. – Т. 7, № 4. – С. 65-75. EDN: XQTLGS

8. Кирко, В. И. Современное инженерное образование в Университете Гарварда / В. И. Кирко // Азия, Америка и Африка: история и современность. – 2023. – Т. 2, № 4. – С. 40-67. DOI: 10.31804/2782-540X-2023-2-4-40-67 EDN: GEGKCS

9. Колесник, М. А. Искусственный интеллект в Китае. Обзор 4 Международной конференции по искусственному интеллекту в Китае (Springer, 2023 Г.) / М. А. Колесник // Цифровизация. – 2023. – Т. 4, № 3. – С. 41-56. EDN: VJHQVI

10. Колесник, М. А. Искусственный интеллект как системная технология / М. А. Колесник, Н. П. Копцева // Цифровизация. – 2023. – Т. 4, № 4. – С. 59-76. EDN: VOFSNL

11. Колесник, М. А. Философские основы цифрового гуманизма / М. А. Колесник, Н. П. Копцева // Цифровизация. – 2024. – Т. 5, № 1. – С. 18-34. EDN: DOHPLW

12. Копцева, Н. П. К вопросу о методологической стратегии современной урбанистической антропологии / Н. П. Копцева, Е. А. Сертакова // Гуманитарные и социальные науки. – 2015. – № 1. – С. 103-120. EDN: TMZEVN

13. Копцева, Н. П. Понятие “социально-техническая система” в социально-гуманитарных исследованиях конца XX – начала XXI века / Н. П. Копцева, Ю. С. Замараева, Ю. Н. Менжуренко // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2023. – Т. 16, № 8. – С. 1343-1354. EDN: UPFDTS

14. Копцева, Н. П. Техно-футуризм в современных социальных исследованиях / Н. П. Копцева, Ю. С. Замараева // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2023. – Т. 16, № 3. – С. 494-504. EDN: PPWTQU

15. Копцева, Н. П. Эффективные стратегии обучения в XXI веке: концепция А.А. Оздогру / Н. П. Копцева // Азия, Америка и Африка: история и современность. – 2023. – Т. 2, № 2. – С. 28-55. DOI: 10.31804/2782-540X-2023-2-2-28-55 EDN: PICNSD

16. Лесничих, А. А. Цифровизация в театральном искусстве / А. А. Лесничих, Н. А. Сергеева // Цифровизация. – 2023. – Т. 4, № 3. – С. 33-40. EDN: LMQLTC

17. Мамаева, С. Д. Искусственный интеллект в цифровых культурных исследованиях: аналитический обзор научной литературы / С. Д. Мамаева // Цифровизация. – 2023. – Т. 4, № 3. – С. 8-16. EDN: RZIENT

18. Научно-технический прогресс начала ХХ века в периодической печати Российской империи (журнал “Зодчий”, 1902 г.) / Ю. С. Замараева, Н. Н. Середкина, Д. С. Пчелкина, Н. Н. Пименова // Былые годы. – 2023. – № 18(1). – С. 390-401. DOI: 10.13187/bg.2023.1.390 EDN: SYMSSL

19. Образ искусственного интеллекта в сериале “Черное зеркало” (2011-2019) / Н. М. Лещинская, М. А. Колесник, А. А. Омелик, Т. К. Ермаков // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2023. – Т. 16, № 8. – С. 1331-1342. EDN: VHEJDX

20. Омелик, А. А. Влияния искусственного интеллекта на творческий процесс / А. А. Омелик // Проспект Свободный – 2023: Материалы XIX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Красноярск, 24-29 апреля 2023 года. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2023. – С. 2606-2609. EDN: EJYQDN

21. Омелик, А. А. Новые профессии в отрасли культуры: приход ИИ / А. А. Омелик // Сибирский искусствоведческий журнал. – 2024. – Т. 3, № 1. – С. 49-59. DOI: 10.31804/2782-4926-2024-3-1-49-59 EDN: CDVBXS

22. Омелик, А. А. Трансформации визуального искусства под влиянием искусственного интеллекта / А. А. Омелик // Северные Архивы и Экспедиции. – 2023. – Т. 7, № 2. – С. 126-132. EDN: KLVCSC

23. Пиков, Н. О. Базовые концепции будущего энергетики / Н. О. Пиков, А. А. Шпак // Сибирский антропологический журнал. – 2023. – Т. 7, № 4. – С. 24-37. EDN: KIPTQX

24. Пименова, Н. Н. “Культурная политика”: концепция Дэвида Белла и Кейт Окли / Н. Н. Пименова, Ю. С. Замараева // Северные Архивы и Экспедиции. – 2023. – Т. 7, № 1. – С. 37-49. EDN: HLDRYJ

25. Резникова, К. В. Искусственный интеллект в Американском кинематографе конца XX – начала XXI веков / К. В. Резникова, Е. А. Сертакова, А. А. Ситникова // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3, № 1. – С. 42-49. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-1-42-49 EDN: HZKFIC

26. Саттаров, В. Д. проблемы юридической ответственности виртуальных субъектов / В. Д. Саттаров // Сибирский антропологический журнал. – 2024. – Т. 8, № 1. – С. 132-134. EDN: VQVASQ

27. Середкина, Н. Н. Общероссийская гражданская идентичность как фактор интеграции общества / Н. Н. Середкина // Сибирский антропологический журнал. – 2022. – Т. 6, № 2. – С. 125-135. DOI: 10.31804/2542-1816-2022-6-2-125-135 EDN: LUYYQN

28. Сертакова, Е. А. Компьютерное искусство 1960-1980-х годов / Е. А. Сертакова, А. А. Ситникова, М. А. Колесник // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3, № 3. – С. 69-90. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-69-90 EDN: JUGALR

29. Сиренко, С. О. Партиципаторные практики современного искусства (на материале анализа художественных произведений Тихару Сиоты) / С. О. Сиренко, Ю. С. Замараева // Азия, Америка и Африка: история и современность. – 2023. – Т. 2, № 2. – С. 56-90. DOI: 10.31804/2782-540X-2023-2-2-56-90 EDN: VDCWZI

30. Социальная (культурная) антропология / Н. П. Копцева, Ю. С. Замараева, Н. А. Бахова [и др.]. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2011. – 240 с. ISBN: 978-5-7638-2393-6 EDN: SMPQCV

31. Трансформация городской среды Красноярска в 1991-2017 годы / Е. А. Сертакова, К. А. Крупкина, А. В. Кистова [и др.]; Сибирский федеральный университет, Гуманитарный институт. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2019. – 76 с. ISBN: 978-5-7638-4177-0 EDN: CMBQME

32. Холодкова, Л. М. Возможности технологий виртуальной реальности для современных культурных исследований / Л. М. Холодкова // Цифровизация. – 2023. – Т. 4, № 4. – С. 34-40. EDN: NEPSMI

33. Шпак, А. А. “Могут ли моделирование искусственного интеллекта и машинное обучение улучшить карьерные планы и образовательные ожидания?”: концепция И-Чиен Чен, Лидии Брэдфорд и Барбары Шнайдер (Университет Мичигана) / А. А. Шпак, В. И. Кирко // Азия, Америка и Африка: история и современность. – 2024. – Т. 3, № 1. – С. 79-114. DOI: 10.31804/2782-540X-2024-3-1-79-114 EDN: AQAUVW

34. Шпак, А. А. Будущее сферы труда для научно-технологического развития региона: тенденции, концепции, технологии, направления исследования / А. А. Шпак, Р. А. Барышев // Северные Архивы и Экспедиции. – 2024. – Т. 8, № 1. – С. 9-18. EDN: ROUKGT

35. Шубенкова, К. В. Современные технологии и права человека: возможности и риски / К. В. Шубенкова, Е. П. Малахова // Сибирский антропологический журнал. – 2024. – Т. 8, № 1. – С. 137-139. EDN: EKZVND

36. Эволюция цифрового искусства: анализ NFT-платформ на основе торговой площадки “Opensea” / А. А. Шурманова, С. А. Михайлова, А. С. Суетина [и др.] // Сибирский искусствоведческий журнал. – 2024. – Т. 3, № 1. – С. 29-48. DOI: 10.31804/2782-4926-2024-3-1-29-48 EDN: OBULPA

37. Akgun, S., Greenhow, C. Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K-12 settings. AI Ethics, 2022. – №2. – pp. 431-440. DOI: 10.1007/s43681-021-00096-7 EDN: IGQHNG

38. Baidoo-anu, D., Owusu Ansah, L. Education in the Era of Generative Artificial Intelligence (AI): Understanding the Potential Benefits of ChatGPT in Promoting Teaching and Learning. Journal of AI, 2023. – V. 7. – №1. – pp. 52-62. DOI: 10.61969/jai.1337500 EDN: HYCJQZ

39. Chatterjee, S., Bhattacharjee, K.K. Adoption of artificial intelligence in higher education: a quantitative analysis using structural equation modelling. Educ Inf Technol, 2020. – № 25. – pp. 3443-3463. DOI: 10.1007/s10639-020-10159-7 EDN: JZUJSE

40. Chih-Pu, D., Fengfeng, K. Educational applications of artificial intelligence in simulation-based learning: A systematic mapping review, 2022. – №3. DOI: 10.1016/j.caeai.2022.100087 EDN: CRUYRK

41. Doroudi, S. The Intertwined Histories of Artificial Intelligence and Education. Int J Artif Intell Educ, 2023. – № 33. – pp. 885-928. DOI: 10.1007/s40593-022-00313-2 EDN: URMZNE

42. Ebadi, S., Amini, A. Examining the roles of social presence and human-likeness on Iranian EFL learners’ motivation using artificial intelligence technology: a case of CSIEC chatbot. Interactive Learning Environments, 2024. – V. 32. – №2. – pp. 655-673. DOI: 10.1080/10494820.2022.2096638

43. Eysenbach, G. The Role of ChatGPT, Generative Language Models, and Artificial Intelligence in Medical Education: A Conversation With ChatGPT and a Call for Papers, 2023. – №9. URL: https://mededu.jmir.org/2023/1/e46885.

44. Filgueiras, F. Artificial intelligence and education governance. Education, Citizenship and Social Justice, 2023. DOI: 10.1177/17461979231160674

45. Chen, L., Chen, P., Lin, Z. Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access, 2020. – № 8. – pp. 75264-75278. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2988510 EDN: WXKUYV

46. Lawson, A. P., Mayer, R. E., Adamo-Villani, N., Benes, B., Lei, X., Cheng, J. Do learners recognize and relate to the emotions displayed by virtual instructors? International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2021. – № 31. – pp. 134-153. EDN: SPVGLI

47. Lin, Y., Yu, Z. A bibliometric analysis of artificial intelligence chatbots in educational contexts. Interactive Technology and Smart Education, 2024. – V. 21. – №2. – pp. 189-213. DOI: 10.1108/ITSE-12-2022-0165

48. Moore, J., Newell, A. How can Merlin understand? In L. W. Gregg (Ed.), Knowledge and Cognition. Psychology Press, 1974.

49. Reif, F., Simon, H. A. [Email correspondence between Frederick Reif and Herbert A. Simon]. Herbert Simon Collection (Box 22, Folder 1548), University Libraries Digital Collections, Carnegie Mellon University, 1994.

50. Renz, A., Hilbig, R. Prerequisites for artificial intelligence in further education: identification of drivers, barriers, and business models of educational technology companies. Int J Educ Technol High Educ, 2020, V. 17. №14. DOI: 10.1186/s41239-020-00193-3 EDN: OVKMOQ

51. Yang, S. J.H., Ogata, H., Matsui, T., Chen, N.-S. Human-centered artificial intelligence in education: Seeing the invisible through the visible. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2021, V. 2. DOI: 10.1016/j.caeai.2021.100008 EDN: SXCZQH

52. Woolf, B. P., Lane, H. C., Chaudhri, V. K., Kolodner, J. L. AI grand challenges for education. AI magazine, 2013. V. 34. №4. pp. 66-84.

53. Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenic, A., Spector, M., Liu, J.-B., Yuan, J., Li, Y. A Review of Artificial Intelligence (AI) in Education from 2010 to 2020. Complexity, 2021. pp. 18. DOI: 10.1155/2021/8812542

54. Yang, Z., Talha, M. A Coordinated and Optimized Mechanism of Artificial Intelligence for Student Management by College Counselors Based on Big Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2021. DOI: 10.1155/2021/1725490

Get access to the full version of this article