ИИ-грамотность в системе медиаобразования
DOI:
https://doi.org/10.47475/1999-5407-2025-72-3-20-27Ключевые слова:
ИИ, медиаобразование, ИИ-грамотность, ИИ-компетенции, технологии искусственного интеллектаАннотация
В статье рассматривается концепция ИИ-грамотности как ключевой компетенции в условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта. Анализируются различные подходы к определению ИИ-грамотности, включая технические, социальные, этические, культурные, критические и психологические аспекты. На основе анализа зарубежных и российских исследований выделяются основные компоненты ИИ-грамотности: технические компетенции, которые фокусируются на навыках программирования, алгоритмического мышления, анализа больших данных и разработки ИИ-систем; и социальные компетенции, которые уделяют внимание ответственному использованию инновации, осознанию влияния технологии на общество, умению применять ИИ-решения дома, в образовании и на работе. Стремительный рост медийных ИИ-решений в индустриальной практике приводит к тому, что грамотность в области технологий искусственного интеллекта становится необходимым аспектом медиаобразования. Рассматриваются примеры интеграции ИИ-грамотности в медиаобразовательные программы бакалавриата и магистратуры российских вузов, таких как МГУ, СПбГУ, НИУ ВШЭ, ННГУ, АлтГУ, КФУ, анализируется комплексный подход к формированию специализированного уровня ИИ-грамотности и фрагментарный, нацеленный на частичное достижение базового уровня компетенций в области технологий искусственного интеллекта. Обсуждаются пробелы в ИИ-образовании для студентов медиаспециальностей. Автор приходит к выводу о необходимости включения ИИ-грамотности в систему медиаобразования. Обучение ИИ-грамотности должно включать технические, социально-культурные и этико-правовые компетенции. Интеграция этих компетенций в образовательные программы разных уровней позволит подготовить специалистов, способных ответственно использовать ИИ-технологии в медиасфере, минимизировать возможные негативные последствия и достичь максимальной эффективности от внедрения инновации в медиаиндустрию.
Библиографические ссылки
V'yugin, M. S. (2024). Iskusstvennyy intellekt v zhurnalistskikh tekstakh URA.RU: pervyy etap vnedreniya neyrosetevykh resheniy [Artificial intelligence in journalistic texts URA.RU the first stage of implementation of neural network solutions]. Medi@l'manakh. 6 (125). 66−75. https://doi.org/10.30547/mediaalmanah.6.2024.6675. (In Russ).
Davydov, S. G., Zamkov, A. V., Krasheninnikova, M. A., Lukina, M. M. (2023). Ispol'zovanie tekhnologiĭ iskusstvennogo intellekta v rossiĭskikh media i zhurnalistike [The use of artificial intelligence technologies in Russian media and journalism]. Vestn. Mosk. un-ta. Ser. 10: Zhurnalistika. 5. 3–21. https://doi.org/10.30547/vestnik.journ.5.2023.321. (In Russ).
Zagidullina, M. V. (2019) Panmediatizatsiya: zakat verbal'noy kommunikatsii: monografiya [Panmediatization: the decline of verbal communication: a monograph]. Chelyabinsk: Izdatel'stvo Chelyabinskogo gosudarstvennogo universiteta. 225. (In Russ).
Zvereva, E. A., Mal'tsev, N. D. (2025). Osveshchenie neyrosetevykh i immersivnykh tekhnologiy v SMI Tambovskoy i Voronezhskoy oblastey [Coverage of neural network and immersive technologies in the media of the Tambov and Voronezh regions]. Znak: problemnoe pole mediaobrazovanija. 1 (55). 6–16. https://doi.org/10.47475/2070-0695-2025-55-1-6-16. (In Russ).
Mukhina, O. S., Oleshko, V. F. (2024). Neyroseti dlya generatsii illyustratsiy: k probleme adaptatsionnykh praktik [Neural networks for generating illustrations: on the problem of adaptive practices]. Vestnik Rossiyskogo universiteta druzhby narodov. Seriya: Literaturovedenie. Zhurnalistika. t. 29, 4. 788−798. https://doi.org/10.22363/2312-9220-2024-29-4-788-798. (In Russ).
Oleshko, V. F., Oleshko, E. V. (2024). Tsifrovye kompetentsii professional'noy uspeshnosti sovremennogo zhurnalista [Digital competencies of professional success of a modern journalist]. Vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Istoriya. Filologiya t. 23, 6. 32–43. http://doi.org/10.25205/1818-7919-2024-23-6-32-43. (In Russ).
Aoun, J. E.(2017). Robot-proof: higher education in the age of artificial intelligence. MIT press. 186 pp.
Carolus, A. et al. (2023). Digital interaction literacy model–Conceptualizing competencies for literate interactions with voice-based AI systems //Computers and Education: Artificial Intelligence. Vol. 4. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100114.
Heyder, T., Posegga, O. (2021). Extending the foundations of AI literacy // ICIS. Vol. 9. 1–9.
Kandlhofer, M. et al. (2016). Artificial intelligence and computer science in education: From kindergarten to university // 2016 IEEE frontiers in education conference (FIE). 1–9. https://doi.org/10.1109/FIE.2016.7757570
Kim, S. et al. (2021). Why and what to teach: AI curriculum for elementary school // proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 35, No. 17. 15569–15576. https://doi.org/10.1609/aaai.v35i17.17833.
Liu, S., Xie X. (2021). AI quality cultivation and application ability training for normal university students // 2021 7th Annual International Conference on Network and Information Systems for Computers (ICNISC). 116–120. https://doi.org/10.1109/ICNISC54316.2021.00030.
Long, D., Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations // Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 1–16. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727.
Ng D. T. K. et al. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review // Computers and Education: Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041.
Weber, P., Pinski, M., Baum, L. (2023). Toward an objective measurement of AI literacy // Conference: Pacific-Asia Conference on Information Systems. 1–17. https://aisel.aisnet.org/pacis2023/60.
Yi, Y. (2021). Establishing the concept of AI literacy // Jahr–European Journal of Bioethics. Vol. 12, No. 2. 353–368. https://doi.org/10.21860/j.12.2.8.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Анна Жеребненко
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
