Клюхина А. С. | Искусственный интеллект в математическом образовании средней школы

бакалавр ИППО ГАОУ ВО МГПУ Направление подготовки: 44.03.05

г. Москва

KlyukhinaAS066@mgpu.ru

В статье рассматривается потенциал использования искусственного интеллекта, включая генеративные нейронные сети, в процессе преподавания математики в средней школе. В ней анализируются возможности ИИ для персонализации обучения, адаптации материалов под индивидуальные потребности учащихся, а также для повышения их функциональной грамотности. Представлено сравнение наиболее популярных нейронных сетей. Кроме того, в статье оцениваются риски и перспективы внедрения таких технологий в российскую образовательную среду, учитывая готовность и осведомленность самих учителей математики.

Введение.    Искусственный интеллект (ИИ) определяется как система, моделирующая когнитивные функции человека, и рассматривается как инструмент, дополняющий и усиливающий человеческие возможности. В образовании ИИ представляет собой комплексную систему, включающую информационно-поисковые системы, автоматизированные библиотеки, системы мониторинга знаний, базы заданий и коммуникационные платформы. Актуальность внедрения ИИ в современное образование обусловлена его потенциалом для персонализации и оптимизации учебного процесса.

Цель исследования. Провести сравнительный анализ трёх нейросетевых моделей (ChatGPT в Telegram, ИИ Google в поисковой строке, DeepSeek) с точки зрения их удобства использования и методической корректности при генерации учебных заданий по математике для 9 класса.

Материал и методы исследования.   В исследовании использовались три нейросетевые модели: ChatGPT (через Telegram-бота), ИИ Google (интегрированный в поисковую строку браузера) и DeepSeek (через веб-интерфейс/приложение). Им был предложен единый промт на создание дифференцированных заданий по алгебре и геометрии для трёх уровней подготовки учащихся. Оценка проводилась по критериям:

• Грамотность (языковая корректность)
• Методическая правильность (соответствие учебной программе, логичность, адекватность сложности)
• Удобство использования и наглядность представления ответов

Результаты исследования и их обсуждение

ChatGPT (Telegram):

Плюсы: Предложил дополнительные методические элементы (указания, комментарии).

Минусы: Низкая наглядность, проблемы с отображением символов, серьёзные методические ошибки (несоответствие программе, избыточная сложность).

DeepSeek:

Плюсы: Чёткая структура ответов, хорошее визуальное оформление, корректные задания по алгебре.

Минусы: Нестабильность форматирования, методические ошибки в решениях по геометрии.

ИИ Google:

Плюсы: Наиболее развитая математическая нотация, структурированные решения, вариативность подходов, отсутствие критических проблем с форматом.

Минусы: Методические несоответствия в решениях по геометрии для среднего и продвинутого уровней.

Общий вывод по моделям:

Наиболее сбалансированной и методически перспективной для использования в обучении признан ИИ Google. Наименее подходящей – ChatGPT в Telegram из-за формата и частых ошибок. DeepSeek показал хорошие результаты по алгебре, но требует доработки по геометрии.

Оценка перспектив и рисков внедрения ИИ в образование:

Перспективы: Дифференциация заданий, автоматизация рутины, визуализация сложных понятий, развитие цифровых навыков у учащихся.

Риски: Методические ошибки в ответах ИИ, цифровое неравенство, использование ИИ для списывания без понимания.

Роль учителя: Ключевым фактором является подготовленность педагогов. Необходима системная методическая поддержка, обучение критической оценке ответов ИИ и интеграции инструментов в учебный процесс.

Выводы Нейросети представляют собой новый класс дидактических инструментов, способных существенно дополнить, но не заменить, работу учителя. Их эффективность напрямую зависит от методической грамотности и цифровой компетентности педагога. Для российской системы образования наиболее реалистичным сценарием является точечная апробация технологий силами подготовленных учителей-новаторов с последующим распространением успешных практик. Приоритетом должно стать не столько техническое оснащение школ, сколько развитие профессиональных компетенций педагогов для критического и творческого использования ИИ в образовательном процессе.

Список литературы:

1. Кузьменко, М.В. (2025). Искусственный интеллект в школьном математическом образовании: осведомленность, готовность и использование учителями математики. Психологическая наука и образование, 30(3), С. 125–139.
2. Бабурчина, А.И. Использование ИИ в преподавании математики для школьников среднего и старшего звена // Международный научный журнал «Вестник науки» №9 (78) Том 5. Сентябрь 2024 г. С. 553-578.
3. Гриншкун А.В. Роль генеративных нейронных сетей в процессе обучения математике / А.В. Гриншкун, Т.А. Захарова, Н.С. Корнева // Фундаментальные проблемы обучения математике, информатике и информатизации образования : Сборник тезисов докладов международной научной конференции, Елец, 29 сентября – 01 2023 года. Елец: Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина, 2023. С. 186-189.
4. Соколов, Н. В., Виноградский, В. Г.(2022). Искусственный интеллект в образовании: анализ, перспективы и риски в РФ. Педагогический журнал, 2(11), С. 45-52.
5. Гулынина, Е. В. Искусственный интеллект и персонализированное обучение: перспективы и вызовы в контексте преподавания математики / Е. В. Гулынина, А. Д. Омарова. Текст: непосредственный // Педагогическое образование в России. 2024. No 4. С. 82-92.