Ключевое слово: «искусственный интеллект»

Настоящее исследование посвящено проблеме интеграции искусственного интеллекта в учебную робототехнику средней школы. Актуальность работы обусловлена требованиями Четвёртой промышленной революции и формированием социального запроса на развитие цифровой грамотности и компетенций в области искусственного интеллекта. Установлено противоречие между стратегическими установками государства и фактическим содержанием массовых курсов робототехники, ориентированных преимущественно на детерминированное алгоритмическое программирование.Целью исследования являлась разработка методической модели поэтапной интеграции искусственного интеллекта в образовательную робототехнику. Применялись методы анализа нормативных документов, научно-методической литературы, сравнительного анализа образовательных практик и педагогического моделирования. Была разработана трёхуровневая модель, включающая использование облачных сервисов, применение библиотек машинного обучения на языке Python и реализацию исследовательских проектов в симуляционных средах.В ходе исследования выявлен содержательно-методический разрыв между социальным заказом и существующей образовательной практикой. Определены ключевые дефициты традиционного подхода, включая игнорирование вероятностной природы интеллектуальных систем и отсутствие преемственной траектории обучения. Предложенная модель ориентирована на переход от программирования предопределённого поведения к формированию представлений об обучаемых и адаптивных системах. Сделан вывод о необходимости содержательной трансформации учебной робототехники. Результаты исследования могут быть использованы при модернизации программ технологического образования и разработке курсов по искусственному интеллекту в общеобразовательной школе.

В публикации анализируется процесс трансформации навыков взаимодействия с генеративными нейросетями в самостоятельную профессиональную компетенцию в сфере лингводидактики. Исследование мотивировано стратегическими задачами государственной программы «Экономика данных», предполагающими масштабное внедрение технологий искусственного интеллекта в педагогическую практику. Автор прослеживает методологическое развитие подходов к конструированию запросов – от базовых инструкций до сложных архитектур рассуждений, а также систематизирует структуру промпт-инженерного умения, выделяя лингвистический, когнитивный, технологический и стратегический аспекты. Представлены данные эмпирического эксперимента с участием студентов-лингвистов (выборка включает 48 человек), охватывающего диагностику и формирующее обучение. Подтверждено, что целенаправленная подготовка существенно улучшает качество педагогических материалов, генерируемых алгоритмами, демонстрируя рост эффективности на 63% по результатам итогового контроля. Обосновывается целесообразность закрепления промпт-инжиниринга в качестве отдельной учебной дисциплины в системе подготовки кадров для иноязычного образования.

В данной статье рассматриваются возможности применения интерактивных технологий иммерсивного обучения на уроках английского языка в основной школе. Анализируются такие технологии, как виртуальная и дополненная реальность, искусственный интеллект, а также игровые и ролевые формы обучения. Обосновывается их связь с традиционными педагогическими методами. Выявляются основные преимущества, включая повышение мотивации, развитие коммуникативных навыков и формирование межкультурной компетенции, а также трудности внедрения, связанные с техническими и методическими аспектами. Предлагаются рекомендации по эффективному использованию данных технологий в образовательном процессе.

В статье рассматриваются возможности использования искусственного интеллекта (ИИ) при планировании урока иностранного языка как средства повышения учебной мотивации учащихся. На основе анализа современных исследований и педагогического опыта обосновывается эффективность применения ИИ-инструментов на различных этапах подготовки урока. Описывается модель интеграции искусственного интеллекта, включающая диагностику, генерацию учебного контента, дифференциацию и организацию коммуникативной практики. Представлена модель интеграции ИИ, учитывающая психологические механизмы формирования мотивации и современные тренды. Приводятся результаты педагогического эксперимента, подтверждающие рост вовлечённости учащихся и снижение языковой тревожности. В заключении обсуждается трансформация роли учителя в условиях цифровизации образования.

В статье представлены результаты теоретико-экспериментального исследования эффективности применения технологий искусственного интеллекта для коррекции лексических коллокаций у обучающихся 2-х и 7-х классов. Автор, опираясь на классическую методику Е.И. Пассова и современные концепции цифровой лингводидактики П.В. Сысоева, обосновывает необходимость дифференцированного подхода к использованию ИИ-инструментов на разных этапах обучения. В ходе педагогического эксперимента (40 учащихся, 6 недель) в экспериментальных группах применялась коррекция устойчивых словосочетаний с помощью генеративных нейросетей, тогда как контрольные группы обучались по традиционной методике. Результаты итогового тестирования (Post-test) показали, что абсолютный прирост знаний в экспериментальной группе 7-х классов составил +34% (с 55% до 89%), а в экспериментальной группе 2-х классов – +18% (с 52% до 70%). Автор делает вывод, что ИИ выполняет разные дидактические функции в зависимости от возраста: стимуляционно-мотивационную (игровая форма, снижение тревожности) для младших школьников и когнитивно-корректирующую (анализ коллокаций, промпт-инжиниринг) для подростков. В статье приведены практические алгоритмы взаимодействия с ИИ (ChatGPT, DeepSeek, Alice AI) и даны методические рекомендации по интеграции интеллектуальных тренажёров в школьную практику без риска «слепого» копирования готовых ответов.