Авторы
- Добровольская Наталья Юрьевна кандидат педагогических наук, доцент
- Сеидова Наталья Михайловна кандидат физико-математических наук
Аннотация
Статья посвящена исследованию эффективности применения генеративных методов искусственного интеллекта (ИИ), в частности подходов Chainof-Thought (CoT) и Diagram-of-Thought (DoT), для повышения качества обучения математическому анализу в высшей школе. Эффективность подходов оценивалась по трем критериям: скорость усвоения материала, снижение количества ошибок и обратная связь от студентов. Полученные результаты подтверждают перспективность
использования генеративных методов ИИ в математическом образовании. Статья предлагает практические рекомендации по внедрению рассмотренных
подходов в учебный процесс и намечает направления для дальнейших исследований в области персонализированного обучения математике.
Как ссылаться
Добровольская, Н. Ю. & Сеидова, Н. М. (2025). ГЕНЕРАТИВНЫЕ МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБУЧЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОМУ АНАЛИЗУ , № 4 (74), 89. https://doi.org/10.24412/2072-9014-2025-474-89-104
Список литературы
1.
1. Чанкаев М. Х. Математическое образование в условиях внедрения и развития цифровых технологий / М. Х. Чанкаев, Х. А. Гербеков, М. А. Сурхаев // Вестник МГПУ. Серия: Информатика и информатизация образования. 2020. № 1 (51). С. 46–52.
2.
2. Бабкина А. А. Применение искусственного интеллекта в математике / А. А. Бабкина, Н. А. Андрюшечкина // Международный журнал гуманитарных
и естественных наук. 2023. № 11-2 (86). С. 178–181.
3.
3. Бостанова Ф. А. Основные методы применения цифровых технологий на занятиях по алгебре и геометрии / Ф. А. Бостанова, М. И. Мусакаев, А. Х.-М. Голаева // Проблемы современного педагогического образования. 2024. № 84-3. С. 72–74.
4.
4. Гулынина Е. В. Искусственный интеллект и персонализированное обучение: перспективы и вызовы в контексте преподавания математики / Е. В. Гулынина, А. Д. Омарова // Педагогическое образование в России. 2024. № 4. С. 82–92.
5.
5. Красноплахтова Л. И. Визуализация как средство эффективного повышения уровня восприятия информации и обеспечения интенсификации обучения / Л. И. Красноплахтова, А. И. Танкаян // Интерактивная наука. 2018. № 6 (28). С. 34–36.
6.
6. Стариченко Б. Е. Конструирование методов активизации учебной деятельности учащихся при изучении математики с помощью нейросетевых инструментов / Б. Е. Стариченко, П. Г. Безбородова, Е. А. Софрыгина [и др.] // Педагогическое образование в России. 2025. № 2. С. 43–55.
7.
7. Апатова Н. В. Возможности искусственного интеллекта в обучении высшей математике / Н. В. Апатова, А. И. Гапонов, О. Ю. Смирнова // Ученые записки Крымского федерального университета им. В. И. Вернадского. Социология. Педагогика. Психология. 2021. № 2. С. 27–39.
8.
8. Дурдыев А. Г. Использование информационных технологий в математическом образовании / А. Г. Дурдыев, Г. И. Кыясова // Наука и мировоззрение. 2025. Т. 1. № 41. С. 368–374.
9.
9. Kong S. C. A human-centered learning and teaching framework using generative artificial intelligence for self-regulated learning development through domain knowledge learning in K-12 settings / S. C. Kong, Y. Yang // IEEE Transactions on Learning Technologies. 2024. Vol. 17. P. 1588–1599. https://doi.org/10.1109/TLT.2024.3392830
10.
10. Lai J. W. Adapting self-regulated learning in an age of generative artificial intelligence chatbots / J. W. Lai // Future Internet. 2024. Vol. 16 (6). P. 218. https://doi.org/10.3390/fi16060218
11.
11. Lee H. Y. Empowering ChatGPT with guidance mechanism in blended learning: Effect of self-regulated learning, higher-order thinking skills, and knowledge construction / H. Y. Lee, P. H. Chen, W. S. Wang [et al.] // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2024. Vol. 21 (1). 2024. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00447-4
12.
12. Suriano R. Student interaction with ChatGPT can promote com-plex critical thinking skills / R. Suriano, A. Plebe, A. Acciai [et al.] // Learning and Instruction. 2025. Vol. 95.
https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2024.102011; URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959475224001385?via%3Dihub (дата обращения: 07.08.2025).