Технология подготовки будущих учителей математики к использованию нейросетей для разработки дидактических материалов

Аннотация

Цель исследования – разработать технологию подготовки будущих учителей математики, направленную на использование нейросетей для создания дидактических материалов по предмету. В статье представлены основные направления применения искусственного интеллекта в процессе обучения, в том числе математике; обоснована необходимость совершенствования профессиональной компетенции учителя математики для успешной интеграции нейросетей в образовательный процесс, в том числе на этапе обучения в педагогическом вузе; представлены возможности нейросетей для разработки дидактических материалов по математике, направленных на совершенствование учебного процесса, и описана разработанная технология обучения будущих учителей математики применению нейросетей в профессиональной деятельности. Научная новизна исследования состоит в том, что впервые предложена технология обучения студентов педагогических вузов разработке дидактических материалов по математике с использованием возможностей нейросетей (генерация текстов, изображений, презентаций, видео, решение математических задач), включающая четыре этапа (теоретический, практический, методический, прикладной), которые последовательно осваиваются студентами при изучении дисциплин предметно-методического модуля. В результате исследования обоснована необходимость подготовки будущих учителей математики к использованию искусственного интеллекта в профессиональной деятельности; определены виды дидактических материалов по математике, при разработке которых применяются основные возможности современных нейросетей; описана технология подготовки будущих учителей математики к использованию нейросетей для разработки дидактических материалов.

Источники

1. Анненкова А. В. Искусственный интеллект: некоторые особенности внедрения в систему образования в условиях цифровизации общества и экономики // Международный научно-исследовательский журнал. 2023. № 9 (135). https://doi.org/10.23670/IRJ.2023.135.33
2. Бояров Е. Н., Абрамова С. В., Купцова О. В., Шитов Э. Н., Станкевич П. В. Применение нейросетевого подхода к построению современного образовательного процесса в вузе // Педагогика. Вопросы теории и практики. 2025. Т. 10. Вып. 5. https://doi.org/10.30853/ped20250072
3. Букина Т. В. Искусственный интеллект в образовании: современное состояние и перспективы развития // Общество: социология, психология, педагогика. 2025. № 1. https://doi.org/10.24158/spp.2025.1.9
4. Гриншкун А. В., Захарова Т. А., Корнева Н. С. Роль генеративных нейронных сетей в процессе обучения математике // Фундаментальные проблемы обучения математике, информатике и информатизации образования: сборник тезисов докладов международной научной конференции, Елец, 29 сентября 2023 года. Елец: Елецкий государственный университет им. И. А. Бунина, 2023.
5. Гулынина Е. В., Омарова А. Д. Искусственный интеллект и персонализированное обучение: перспективы и вызовы в контексте преподавания математики // Педагогическое образование в России. 2024. № 4.
6. Корякова К. А., Судакова О. В. Нейросети как новые инструменты в образовании // Информационные технологии в образовании. 2023. № 6.
7. Кузнецова И. В. Реализация преемственности математической и методической подготовки будущего учителя математики на основе использования нейросети // Continuum. Математика. Информатика. Образование. 2025. № 2 (38). https://doi.org/10.24888/2500-1957-2025-2-42-52
8. Кузьменко М. В. Искусственный интеллект в школьном математическом образовании: осведомленность, готовность и использование учителями математики // Психологическая наука и образование. 2025. № 30 (3). https://doi.org/10.17759/pse.2025300310
9. Курченкова Г. М., Савина Н. В. Использование нейросети в процессе формирования математической грамотности // Информатизация образования: теория и практика: сборник материалов Международной научно-практической конференции памяти академика РАО М. П. Лапчика, Омск, 22-23 ноября 2024 года. Омск: Омский государственный педагогический университет, 2024.
10. Лобашев В. Д. Образ дидактического материала // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 78-1.
11. Прокопенкова Е. Г. Использование нейросетей для создания игровых занятий по математике // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия: Информатика и информатизация образования. 2023. № 4 (66).
12. Прохоров Д. И., Бровка Н. В. Применение технологии искусственного интеллекта в процессе повышения квалификации и активизации самообразовательной деятельности учителей математики // Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В. П. Астафьева. 2025. № 1 (71).
13. Стариченко Б. Е., Безбородова П. Г., Софрыгина Е. А., Шоева Г. М. Конструирование методов активизации учебной деятельности учащихся при изучении математики с помощью нейросетевых инструментов // Педагогическое образование в России. 2025. № 2.
14. Шобонов Н. А., Булаева М. Н., Зиновьева С. А. Искусственный интеллект в образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 79-4.

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Поступила в редакцию: 21 июля 2025.
• Опубликована: 22 августа 2025.

Ключевые слова

• подготовка учителя математики
• методика преподавания математики
• нейросетевые технологии
• генеративный искусственный интеллект
• нейросети в обучении математике
• mathematics teacher training
• methods of teaching mathematics
• neural network technologies
• generative artificial intelligence
• neural networks in mathematics education

Copyright

© 2025 Автор(ы)
© 2025 ООО Издательство «Грамота»

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)