Журналы — Воспитательная работа в школе — Выпуск №1/2025

Статья исследует возможности применения нейросетевых технологий для автоматизации обратной связи в образовательных процессах. Рассматриваются теоретические основы использования нейросетей в образовательной сфере, а также практические примеры их внедрения, такие как автоматическая оценка письменных работ, обратная связь в онлайн-курсах и использование нейросетевых систем в образовательных учреждениях. В статье анализируются как преимущества, так и ограничения таких технологий, включая технические, этические и организационные вызовы. Выводы подчеркивают потенциал нейросетей для улучшения качества образования, а также необходимость дальнейших исследований в области адаптации этих технологий к различным образовательным контекстам. В статье предложены рекомендации по внедрению нейросетевых решений, включая развитие объяснимого искусственного интеллекта и обеспечение безопасности данных.

Ключевые слова: нейросети, автоматизация обратной связи, образование, искусственный интеллект, онлайн-курсы, оценка письменных работ, этические аспекты, безопасность данных, обучающие системы, машинное обучение

Automating feedback in learning using neural networks: opportunities and limitations

Alexey M. Yemelyanov, Research Lecturer, Assistant Professor at the Department of Corporate Information Systems, Russian University of Technology, Moscow Institute of Radio Engineering, Electronics and Automation, Moscow

Abstract. The article explores the possibilities of applying neural network technologies for automating feedback in educational processes. It discusses the theoretical foundations of using neural networks in education, as well as practical examples of their implementation, such as automatic essay scoring, feedback in online courses, and the use of neural network systems in educational institutions. The article analyzes both the advantages and limitations of such technologies, including technical, ethical, and organizational challenges. The conclusions emphasize the potential of neural networks to enhance the quality of education, as well as the need for further research into adapting these technologies to various educational contexts. Recommendations are provided for implementing neural network solutions, including the development of explainable artificial intelligence and ensuring data security.

Keywords: neural networks, feedback automation, education, artificial intelligence, online courses, essay scoring, ethical aspects, data security, educational systems, machine learning