Одной из ключевых задач согласно «Концепции подготовки педагогических кадров для системы образования на период до 2030 года» является обеспечение у будущих учителей высокого уровня компетенций в области цифровых технологий и их интеграции в образовательный процесс [1]. В особенности это касается сквозных цифровых технологий, к числу которых относятся искусственный интеллект, большие данные [2], [3], [4].
Применение технологий искусственного интеллекта и обработки данных в образовательном процессе охватывает широкий спектр школьных дисциплин. Однако в рамках курса информатики они выполняют сразу две функции: с одной стороны, выступают как средство обучения, позволяя учащимся овладеть новыми навыками с их помощью, с другой, являются объектом изучения, раскрывая перед учениками возможности этих технологий.
В школьном курсе информатики до 2021 года основы искусственного интеллекта были представлены темой «Экспертные системы», которая изучалась, как правило, в разделе «Базы данных».
В 2019 году был издан указ Президента РФ В.В. Путина, утверждающий «Национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» [5], одним из приоритетных направлений которой стало привлечение лучших специалистов в области искусственного интеллекта. В связи с этим Министерство просвещения РФ инициировало введение учебного модуля «Искусственный интеллект» в школьные образовательные программы с 2021 года в пилотном режиме.
В этом же году впервые стартовала Всероссийская олимпиада по искусственному интеллекту среди учащихся 8-11 классов, охватывающая широкий спектр тем: от обработки естественного языка до машинного обучения.
Современные образовательные программы по информатике для углубленного изучения в 10-11 классах, разработанные с учетом требований цифровой экономики, включают в себя изучение таких тем, как анализ данных, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, большие данные, экспертные системы, нейронные сети. Они направлены на подготовку выпускников к продолжению образования в области информационных технологий и смежных дисциплин.
Исходя из этого появляется задача подготовки учителей информатики, которые смогут обучить школьников работе с искусственным интеллектом и анализу данных.
В набор учебных дисциплин, направленных конкретно (по названию) на обеспечение нужного уровня подготовки студентов в этой области согласно «Ядра педагогического образования», включен только курс «Основы искусственного интеллекта» с разделами «Искусственный интеллект – фундаментальная наука и технология комплексных технологических решений», «Инженерия знаний», «Представление знаний», «Системы искусственного интеллекта: примеры использования и инструментальные средства их разработки», «Машинное обучение», «Основы технологий обработки больших данных». При чем на изучение отводится 54 часа в 8 семестре, когда идет подготовка студентов к государственной итоговой аттестации. И как отмечено в [6], «каждый из этих разделов является самостоятельной дисциплиной в профильном техническом вузе, с одной стороны, а с другой – в содержании предшествующих дисциплин отсутствует математическая статистика, язык программирования Python и целый ряд других, необходимых для освоения курса, базовых сведений» [6].
На наш взгляд, этого недостаточно для полноценного знакомства с технологиями искусственного интеллекта и обработки больших данных.
В связи с этим, мы предлагаем, во-первых, расширить содержание дисциплин, входящих в предметно-методический модуль по информатике «Ядра педагогического образования»:

1. Основы искусственного интеллекта – включить раздел «Дидактический потенциал искусственного интеллекта в обучении и воспитании» и увеличить количество часов на изучение дисциплины до 72;
2. Теоретические основы информатики – включить раздел «Большие данные» (темы «Понятия данные и большие данные», «Сбор, предиктивная аналитика на больших данных»);
3. Программирование – добавить тему «Применение библиотек Python для анализа больших», «Язык R для анализа данных»;
4. Информационные системы – добавить тему «Инструментальные средства сбора, анализа больших данных».

Во-вторых, разработать и включить в часть учебного плана, формируемого участниками образовательных отношений, дисциплины «Решение олимпиадных по искусственному интеллекту» и «Технологии обработки больших данных».
В-третьих, в заданиях лабораторных работ по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» предлагать задания, учитывающие специфику будущей профессиональной деятельности учителя информатики. Например, при изучении раздела «Программная инженерия» предложить задание «Проанализируйте возможности использования инженерии знаний в разработке экспертных систем. Составьте отчет, где опишите, как инженерия знаний может помочь при создании системы, помогающей школьникам разобраться в сложных темах (например, выбор правильного алгоритма для решения конкретной задачи). Опишите перспективы и ограничения такого подхода в школьной информатике». При изучении раздела «Представление знаний» предложить разработать алгоритм структурирования знаний в виде онтологии: определить область знаний, которая может быть актуальна для школьной программы информатики (например, «Алгоритмы и программирование»); описать ключевые понятия, взаимоотношения между ними, создать простую схему (онтологию), отражающую структуру темы; наглядно представить, используя графический редактор или специализированное программное обеспечение).

Предлагаемые нами темы для изучения охватывают как теоретические основы, так и практические аспекты применения технологий искусственного интеллекта и обработки больших данных.

Литература:
1. Концепция подготовки педагогических кадров для системы образования на период до 2030 года (распоряжение Правительства РФ от 24.06.2022 №1688-р. [Электронный ресурс]. – URL: http://government.ru/docs/all/ 141781/ (дата обращения 12.01.2025).
2. Носкова Т.Н. Подготовка студентов педагогического вуза к использованию искусственного интеллекта в образовании / Т.Н. Носкова // Новые образовательные стратегии в открытом цифровом пространстве: сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции. 9 марта – 27 марта 2024 г. СПб.: Астерион, 2024. С. 77-80. https://asterion.ru/db/temp/Novye_Obrazovatel`nye_Strategii _v_Otkrytom_ Cifrovom_Prostranstve.pdf – Текст : электронный.
3. Богословский В.И. Формирование представлений о сквозных цифровых технологиях у будущих педагогов / В.И. Богословский, В.Н. Аниськин, Т.В. Добудько // Региональная информатика (РИ-2022). – Санкт-Петербург. 2022. – С. 305–307.
4. Богословский В.И. Сквозные цифровые технологии как объект изучения будущими учителями информатики / В.И. Богословский, В.Н. Аниськин, Т.В. Добудько // Региональная информатика (РИ-2024). – Санкт-Петербург. 2024. – С. 307–308.
5. Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» / Официальный сайт Президента России. [Электронный ресурс]. – URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 (дата обращения 12.01.2025).
6. Богословский В.И. Подготовка современного учителя информатики на базе «Ядра высшего педагогического образования»: вопросы целеполагания и дидактического проектирования / В.И. Богословский, В.Н. Аниськин, Т.В. Добудько, О.И. Пугач // Научное мнение. 2022. № 12. – С. 90-97.