Technology for training future mathematics teachers to use neural networks for the development of didactic materials

Abstract

The aim of the research is to develop a technology for future mathematics teachers training focused on using neural networks to create didactic materials for the subject. The article presents the main directions of application of artificial intelligence in the learning process, including in mathematics. The work substantiates the need to improve the professional competence of a mathematics teacher for the successful integration of neural networks into the educational process, including at the stage of training in a pedagogical university. The possibilities of neural networks for the development of didactic materials in mathematics aimed at improving the learning process are presented. The developed technology for teaching future mathematics teachers to use neural networks in professional activities is described. The scientific novelty of the research lies in the following: a technology is proposed for teaching pedagogical university students to develop didactic materials in mathematics using the capabilities of neural networks (generation of texts, images, presentations, videos, solving mathematical problems), including four stages (theoretical, practical, methodological, applied), which are sequentially mastered by students in the disciplines of the subject-methodological module. As a result of the research, the necessity of preparing future mathematics teachers for the use of artificial intelligence in professional activities is substantiated. The types of didactic materials in mathematics are determined, in the development of which the main capabilities of modern neural networks are applied. The technology for preparing future mathematics teachers for the use of neural networks for the development of didactic materials is described.

References

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.

Author information

About this article

Publication history

• Received: July 21, 2025.
• Published: August 22, 2025.

Keywords

• 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 The Author(s)
© 2025 Gramota Publishing, LLC

User license

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)