The Use of Artificial Intelligence in Primary Education

Authors

DOI:

https://doi.org/10.63034/esr-293

Keywords:

Artificial intelligence, Human brain simulation, Data analysis, Turing Test

Abstract

Artificial intelligence (AI) is a technology that enables computers and machines to mimic the functioning of the human brain. It encompasses capabilities such as data analysis, pattern recognition, decision-making, and natural language processing. By simulating human brain functions, AI enhances efficiency and productivity across various fields.The term "artificial intelligence" was first introduced by John McCarthy in the preamble of a conference held at Dartmouth University in 1956. According to McCarthy, researchers in AI could study intelligence not readily observed in humans to solve specific problems. Explaining his definition, McCarthy stated, "So far, we do not fully understand which computational procedures can be considered intelligent. Therefore, we focus on the computational components of methods used to achieve goals in the world."In reality, AI applications existed even before McCarthy’s term was coined. For instance, during World War II, English mathematician Alan Turing developed a machine capable of decoding encrypted German messages. Leading a team named Hut 8 for the British government, Turing cracked the Enigma code used by the German navy, saving thousands of lives. After the war, Turing continued working on algorithmic analysis and, in 1950, created a test to measure computer intelligence, now known as the Turing Test, which remains in use today. 

References

Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. // Учебник, второе издание, Санкт-Петербург, 2016. – 258 с.

www.swi-prolog.org. Официальный сайт разработчиков транслятора SWIProlog.

О.Е.Масленникова, И.В.Попова. Основы искусственного интеллекта: учеб. пособие / О.Е.Масленникова, И.В.Попова. – Магнитогорск: МаГУ, 008. – 282 с.

Turing Alan «Computing Machinery and Intelligence». //Mind LIX (236): 433-460, doi: 10.1093/mind/LIX.236.433, ISSN 0026-4423, retrieved 2008-08-4.

Нейронная сеть Хопфилда. //Материал из Википедии – свободной энциклопедии. http://en.wikipedia.org/wiki_algorithm.

О.Е.Масленникова, И.В.Гаврилова. Основы искусственного интел-лекта // Учеб. пособие, издательство «Флинта».2013. – 265 с.

Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем = Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving / Под ред. Н.Н.Куссуль. – 4-е изд. – М.: Вильямс, 2005. – 864 с.

Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект: Современный подход. 2-е изд.: пер. англ. // – М.: Изд.дом «Вильямс», 2006. – 1408 с.

Алан Кулмероэ и Филипп Русселом. ЭОР SWI-Prolog.pdf. https: //do.kpfu.ru › pluginfile.php › course › overviewfiles.

И.А.Бессмертный. Искусственный интеллект. // – СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. – 132 с.

Клоксин У., Меллиш К. Программирование на языке Пролог //[PDF] https://www.twirpx.com

Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. // Казань: Отечество, 2001. – с.100.

Белоусов Р.Л., Дрожжин Н.А., Костенчук М.И. Построение нечетких лингвистических переменных с использованием методов кластерного анализа данных. // Журнал «Прикладная информатика», №1(55), 2015. – с. 67-74.

Jang, J.-S. R., «ANFIS: Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 23, No. 3, pp. 665-685, May 1993.246

Парадокс Монти Холла – Википедия. https://ru.wikipedia.org › wiki.

Зайцев Д.А.; Сарбей В.Г.; Слепцов А.И. Синтез функций непре-рывной логики заданных таблично (рус.) // Кибернетика и системный анализ : журнал, 1998. № 2. – С. 47-56.

Роберт Каллан. Основные концепции нейронных сетей. Журнал «Информатика вычислительная техника», №55, 2003. с. 45-52.

Д.Рутковская, М.Пилиньский, Л.Рутковский. Нейронные сети, генетические алгоритмы нечеткие системы. Издательство: Горячая Линия – Телеком, 2006. – 243 с.

Баймухамедов М.Ф., Тажиева Ш.Ж. Применение нейронной сети для моделирования сложных технологических процессов. // Журнал «Актуальные научные исследования в современном мире» ISCIENCE.IN.UA, Выпуск 6(50), Переяслав-Хмельницкий. – с. 67-74.

В.В.Круглов, M.И.Дли, Р.Ю.Голунов. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. – М.: Физматлит, 2000. – 224 с.

А.Б.Барский. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. Издательство: Финансы и статистика, 2004. – 221 с.

McDermott, Drew. “Artificial Intelligence Meets Natural Stupidity”, SIGART Newsletter, No.57 (April, 1976), pp. 4-9.

Баймухамедов М.Ф., Герауф И.И. Экспертные системы.//Учебник, Издво «Костанайскийпечатный двор», Костанай, 2007 г. – 262 с.

http://en.wikipedia.org/wiki/Rete_algorithm

https://newtonew.com › book › artificial-intelligence-books.

Боранбаев С.Н. Теория информационных систем. //Астана: Елорда, 2006. – 212 с.

Боранбаев С.Н. Математические модели распределения ресурсов. // Астана: Елорда, 2006. – 216 с.

Боранбаев С.Н., Бигаринов Р.А. Информационные системы поддержки принятия решений. // – Астана: ЕНУ имени Л.Н. Гумилева

Published

2025-01-05

How to Cite

Izbasarova, E. (2025). The Use of Artificial Intelligence in Primary Education. Eurasian Science Review An International Peer-Reviewed Multidisciplinary Journal, 2(Special Issue), 2751–2762. https://doi.org/10.63034/esr-293