--- title: "\"ГОСТ Р 59895-2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология\"" number: "ГОСТ Р 59895-2021" issuer: "Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии" status: действует canonical: "https://bukva.ai/docs/standart-gost-r-59895-2021" --- ## "ГОСТ Р 59895-2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология" # "ГОСТ Р 59895-2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология" (утв. и введен в действие Приказом Росстандарта от 26.11.2021 N 1617-ст) > [!IMPORTANT] > Документ [введен](#p100008) в действие с 01.03.2022.
Утвержден и введен в действие
Приказом Федерального агентства
по техническому регулированию
и метрологии
от 26 ноября 2021 г. N 1617-ст
**НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ** **ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ** **ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ И ТЕРМИНОЛОГИЯ** **Artificial intelligence technologies in education.**
**General provisions and terminology** **ГОСТ Р 59895-2021**
ОКС 35.240.90
Дата введения
1 марта 2022 года ### Предисловие 1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным автономным образовательным учреждением высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ)
**2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"**
3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 26 ноября 2021 г. N 1617-ст 4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. N 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru) ### 1 Область применения Настоящий стандарт распространяется на технологии искусственного интеллекта в образовании и устанавливает общие положения и терминологию в этой области. ### 2 Термины и определения #### 2.1 Термины, относящиеся к искусственному интеллекту 2.1.1 | автоматическое распознавание речи (automatic speech recognition, ASR): Способность системы принимать входную информацию в виде человеческой речи.
[ГОСТ Р 53452-2009, [статья 2.1](https://bukva.ai/docs/standart-gost-r-53452-2009#p100027)] | | --- | 2.1.2 | данные (data): Предоставление информации в формальном виде, пригодном для передачи, интерпретации или обработки людьми или компьютерами.
[ГОСТ 33707-2016, [статья 4.259](https://bukva.ai/docs/standart-gost-33707-2016#p100952)] | | --- | 2.1.3 | искусственный интеллект, ИИ: Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека.
[[1](#p100132), раздел I, статья 5 а)] | | --- | 2.1.4 | набор данных: Совокупность данных, прошедших предварительную подготовку (обработку) в соответствии с требованиями законодательства Российской Федерации об информации, информационных технологиях и о защите информации и необходимых для разработки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта.
[[1](#p100132), раздел I, статья 5 д)] | | --- | 2.1.5 | компьютерное зрение (computer vision): Способность функционального блока получать, обрабатывать и интерпретировать визуальные данные.
[ГОСТ Р 59277-2020, [статья 3.30](https://bukva.ai/docs/standart-gost-r-59277-2020#p100103)] | | --- | 2.1.6 | машинный перевод (machine translation): Автоматический перевод текста или речи с одного естественного языка на другой с помощью компьютерной системы.
[[2](#p100134), статья 3.5.1] | | --- | 2.1.7 машинное обучение (machine learning): Процесс автоматического обучения и совершенствования поведения системы искусственного интеллекта на основе обработки массива обучающих данных без явного программирования. 2.1.8 обезличенные данные (depersonalized data): Данные, которые в результате обезличивания не позволяют однозначно определить их принадлежность к определенному субъекту персональных данных, в том числе с использованием дополнительной информации. 2.1.9 обработка естественного языка (natural language processing): Анализ текста и речи на естественном языке, а также языка жестов (знаков) для получения информации, подлежащей обработке средствами вычислительной техники. 2.1.10 | обучающие данные (training data): Подмножество доступных данных, используемых для обучения модели машинного обучения.
[[2](#p100134), статья 3.5.19] | | --- | 2.1.11 | персональные данные: Любая информация, относящаяся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных).
[[3](#p100136), статья 3] | | --- | 2.1.12 | технологии искусственного интеллекта: Технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта.
[[2](#p100134), раздел I, статья 5 б)] | | --- | #### 2.2 Термины, относящиеся к образовательному процессу 2.2.1 кодификатор элементов содержания: Структурированный в виде иерархического дерева перечень основных элементов содержания учебного курса. 2.2.2 | образование: Единый целенаправленный процесс воспитания и обучения, являющийся общественно значимым благом и осуществляемый в интересах человека, семьи, общества и государства, а также совокупность приобретаемых знаний, умений, навыков, ценностных установок, опыта деятельности и компетенции определенного объема и сложности в целях интеллектуального, духовно-нравственного, творческого, физического и (или) профессионального развития человека, удовлетворения его образовательных потребностей и интересов.
[[4](#p100138), статья 2] | | --- | 2.2.3 | образовательная деятельность: Деятельность по реализации образовательных программ.
[[4](#p100138), статья 2] | | --- | 2.2.4 | образовательная организация: Некоммерческая организация, осуществляющая на основании лицензии образовательную деятельность в качестве основного вида деятельности в соответствии с целями, ради достижения которых такая организация создана.
[[4](#p100138), статья 2] | | --- | 2.2.5 | образовательная программа: Комплекс основных характеристик образования (объем, содержание, планируемые результаты) и организационно-педагогических условий, который представлен в виде учебного плана, календарного учебного графика, рабочих программ учебных предметов, курсов, дисциплин (модулей), иных компонентов, оценочных и методических материалов, а также в предусмотренных настоящим Федеральным законом случаях в виде рабочей программы воспитания, календарного плана воспитательной работы, форм аттестации.
[[4](#p100138), статья 2] | | --- | 2.2.6 онлайн-прокторинг: Мониторинг прохождения дистанционного испытания при помощи аудиовизуальных программно-аппаратных средств в течение всего времени прохождения испытания с предоставлением отчетных материалов и проведением процесса идентификации обучающегося. 2.2.7 | педагогический работник: Физическое лицо, которое состоит в трудовых, служебных отношениях с организацией, осуществляющей образовательную деятельность, и выполняет обязанности по обучению, воспитанию обучаемых и (или) организации образовательной деятельности.
[[4](#p100138), статья 2] | | --- | 2.2.8 рукописная работа: Письменная работа, выполненная обучаемым от руки. 2.2.9 учебно-методические материалы: Нормативная документация, учебные и методические издания, средства обучения и контроля, необходимые для осуществления образовательной деятельности и реализации основных и дополнительных образовательных программ. 2.2.10 | обучающийся: Физическое лицо, осваивающее образовательную программу
[[4](#p100138), статья 2] | | --- | 2.2.11 | федеральный государственный образовательный стандарт; ФГОС: Совокупность обязательных требований к образованию определенного уровня и (или) к профессии, специальности и направлению подготовки, утвержденных в зависимости от уровня образования федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке и реализации государственной политики и нормативно-правовому регулированию в сфере общего образования, или федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке и реализации государственной политики и нормативно-правовому регулированию в сфере высшего образования.
[[4](#p100138), статья 2] | | --- | 2.2.12 учебный элемент; (УЭ): Логически завершенная часть учебных материалов. Примечания 1 При анализе структуры учебный элемент является неделимой частью учебных материалов в данном конкретном случае. Неделимость УЭ - понятие условное и в другом случае при более подробном рассмотрении вопроса может детализироваться. 2 В зависимости от конкретного содержания учебных материалов в качестве учебного элемента могут быть: - учебная информация: определение понятия, факт, явление, процесс, закономерность, принцип, способ действия, характеристика объекта, вывод или следствие; - задания различных типов. 2.2.13 образовательный модуль: Совокупность учебных элементов, достаточных для организации и прохождения обучения по отдельной теме (занятию) дисциплины (курса). *Примечание* - Результатом прохождения образовательного модуля является получение обучающимся определенных знаний, умений, навыков или компетенций. 2.2.14 адаптированная образовательная программа: Образовательная программа, адаптированная для обучения лиц с ограниченными возможностями здоровья с учетом особенностей их психофизического развития, индивидуальных возможностей и при необходимости обеспечивающая коррекцию нарушений развития и социальную адаптацию указанных лиц. #### 2.3 Термины, связанные с использованием технологий искусственного интеллекта в образовании 2.3.1 адаптивное обучение: Разновидность обучения, при котором для обучающегося формируется индивидуальная траектория обучения, опирающаяся на непрерывный анализ его персональных учебно значимых характеристик (уровень подготовки, индивидуальные особенности, особенности использования различных форматов учебно-методических материалов, уровень знаний и т.п.). 2.3.2 индивидуальная траектория обучения: Последовательность учебных материалов, которая формируется исходя из анализа персональных характеристик обучающегося и целей обучения. 2.3.3 минимальный уровень результативности: Достижение уровня знаний, умений и навыков по предметной области обучающимся, позволяющего успешно пройти промежуточную и итоговую аттестацию. 2.3.4 образовательный продукт (программно-техническая система) с алгоритмами искусственного интеллекта: Программно-техническая система, использующая алгоритмы искусственного интеллекта для решения различных задач в сфере образования. 2.3.5 паттерны списывания: Обучающие данные, содержащие описание действий обучающихся, нарушающих правила проведения промежуточной или итоговой аттестации. 2.3.6 стандарт цифрового следа: Набор правил и соглашений, используемых при идентификации, сборе, анализе, передаче цифрового следа. 2.3.7 таксономия образовательных материалов: Декомпозиция материалов образовательной программы в виде графа, состоящего из учебных элементов, модулей и связей между ними. 2.3.8 цифровой след (в образовании): Данные об обучающемся и его активностях, включающие в том числе видео и аудиозаписи, данные о хронологии взаимодействия с различными средствами обучения и воспитания, о хронологии взаимодействия с другими участниками отношений в сфере образования и информацию о таком взаимодействии, в том числе о полученных квалификациях, о последующем трудоустройстве и профессиональной деятельности, рецензиях и оценках, а также о результатах обучения с использованием учебно-методических данных, представленные в электронном цифровом формате. 2.3.9 учебно-методические данные: Информация об организации и планировании обучения, необходимая для создания организационно-педагогических условий и достижения образовательных результатов при формировании и реализации индивидуальных траекторий обучения. 2.3.10 учебная аналитика (learning analytics): Идентификация, сбор, анализ и представление данных об обучающихся и образовательном процессе с целью изучения обучения, оптимизации образовательного процесса и улучшения результатов обучения. 2.3.11 описательная аналитика (в образовании) [descriptive Analytics (in education)]: Идентификация, сбор, анализ и представление данных об образовательном процессе и деятельности образовательной организации с целью выявления интерпретируемых зависимостей и закономерностей, понимания текущей ситуации и происходящих процессов. *Примечание* - Применительно к учебной аналитике использование описательной аналитики направлено на выявление моделей поведения обучающихся и достижения результатов обучения. 2.3.12 предсказательная аналитика (в образовании) [predictive Analytics (in education)]: Идентификация, сбор, анализ и представление данных об образовательном процессе и деятельности образовательной организации с целью выявления трендов в данных и формирования прогнозов о развитии ситуации и динамике процессов. *Примечание* - Применительно к учебной аналитике использование предсказательной аналитики направлено на прогнозирование достижения обучаемым результатов обучения и возникновения рисков, способных повлиять на успешность обучения. 2.3.13 предписывающая аналитика (в образовании) [prescriptive analytics (in education)]: Идентификация, сбор, анализ и представление данных об образовательном процессе и деятельности образовательной организации с целью формирования рекомендаций для достижения запланированных результатов (в образовательном процессе и управленческой деятельности) и оптимизации процессов. *Примечание* - Применительно к учебной аналитике использование предписывающей аналитики, как правило, направлено на формирование рекомендаций обучающимся по повышению эффективности обучения, а также на формирование рекомендаций педагогическим работникам и разработчикам учебных материалов по улучшению учебного процесса, дизайна курса, образовательной программы. ### 3 Использование технологий искусственного интеллекта в образовании #### 3.1 Технологии компьютерного зрения Технологии компьютерного зрения в образовании могут использоваться: **- для контроля обучающегося во время проведения онлайн-прокторинга. Использование алгоритмов искусственного интеллекта применяется для непрерывного контроля за процессом выполнения экзамена и распознавания основных паттернов списывания, например, посторонняя помощь, использование, не входящих в регламент проведения учебных материалов, использование программно-аппаратных средств для поиска информации;** - для перевода в машиночитаемый вид рукописных работ; - для предотвращения конфликтных ситуаций между обучающимися при идентификации в режиме реального времени видеоряда и выявлении основных паттернов конфликтных ситуаций между ними; - для распознавания в режиме реального времени видеоряда и оценки психоэмоционального состояния обучающихся в классе, идентификации паттернов нестабильного психоэмоционального состояния, в том числе суицидальных настроений; - для реализации адаптированной образовательной программы (нарушения слуха) с целью распознавания в режиме реального времени подачи информации с помощью жестов и ее перевода в машиночитаемый вид; - в других целях, направленных на качественные улучшения образовательного процесса и деятельности образовательных организаций. #### 3.2 Технологии обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи Технологии обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи в образовании могут использоваться: - для перевода в машиночитаемый и текстовый вид голосовых команд педагогического работника и обучающегося, в том числе для задания команд различным образовательным помощникам и интерфейсам; - автоматизации проверки устных докладов обучающегося; - автоматизации проверки и оценивания заданий, включая задания открытого типа (эссе, сочинения, изложения и др.); - для реализации адаптированной образовательной программы (нарушения зрения) с целью распознавания в режиме реального времени подачи информации с помощью голоса и ее перевода в машиночитаемый вид и формат команд для соответствующих сервисов и интерфейсов; - в других целях, направленных на качественные улучшения образовательного процесса и деятельности образовательных организаций. #### 3.3 Технологии интеллектуальной поддержки принятия решений Технологии интеллектуальной поддержки принятия решений в образовании могут использоваться: - для реализации адаптивного обучения при помощи программного или программно-аппаратного комплекса; - автоматизации процесса подготовки к уроку педагогического работника при помощи рекомендательной системы подбора учебно-методических материалов; - автоматизации процесса самостоятельной работы обучающимся при помощи рекомендательной системы подбора учебно-методических материалов; - предоставления обратной связи учителю в режиме реального времени о прогрессе каждого обучающегося и формирования рекомендаций по изменению учебной программы; - оптимизации администрирования образовательного процесса; - в других целях, направленных на качественные улучшения образовательного процесса и деятельности образовательных организаций. #### 3.4 Перспективные технологии искусственного интеллекта Перспективные технологии искусственного интеллекта в образовании могут использоваться: - для автоматической генерации заданий с заданной психометрической сложностью; - в других целях, направленных на качественные улучшения образовательного процесса и деятельности образовательных организаций. #### 3.5 Использование совокупности описанных технологий искусственного интеллекта Совокупность описываемых технологий искусственного интеллекта может использоваться для автономного обучения без вмешательства педагогического работника посредством искусственного интеллекта-репетитора. Технологии компьютерного зрения позволяют перевести входную информацию обучающегося в машиночитаемый вид. Технологии машинного обучения и анализа данных позволяют сформировать персональную образовательную траекторию обучающегося и провести оценивание. ## БИБЛИОГРАФИЯ | [1] | Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (утверждена указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. N 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации") | | --- | --- | | [2] | ИСО/МЭК СД 22989 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Понятия и терминология (ISO/IEC CD 22989 Information Technology - Artificial Intelligence - Artificial Intelligence Concepts and Terminology) | | [3] | Федеральный закон от 27 июля 2006 г. N 152-ФЗ "О персональных данных" | | [4] | Федеральный закон от 29 декабря 2012 г. N 273-ФЗ "Об образовании в Российской Федерации" (в редакции Федерального закона от 31 июля 2020 г. N 304-ФЗ) |
УДК 004.896:006.354ОКС 35.240.90
Ключевые слова: технологии искусственного интеллекта, образование, общие положения, терминология
---