| № | Поиск | Скачиваний | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | В условиях цифровой трансформации искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью повседневной жизни современного человека, наш особый интерес касается его применения в образовательной среде. Его применение может нести в себе прогресс, однако бессистемное внедрение нейросетей в учебный процесс создает серьезные риски, основным из которых является снижение когнитивной активности обучающихся при получении ими готовых, некритически осмысленных ответов. В данной статье предлагается к рассмотрению методика «Верификация ответов систем искусственного интеллекта», разработанная для подготовки будущих учителей физики. Научная новизна подхода заключается в трансформации характерных ограничений нейросетей (например, склонности к генерации неполных или односторонних ответов) в эффективное дидактическое средство формирования профессиональных компетенций. Методика сфокусирована на развитии способности выстраивать устойчивые причинно-следственные связи между фундаментальными физическими и географическими законами и явлениями. За основу взят пример анализа темы «Океанические приливы». В данной методике демонстрируются неточные ответы ИИ, который проигнорировал региональную специфику образования приливов, это позволяет учителю инициировать управляемый межпредметный познавательный конфликт. Для систематизации учебного процесса предлагается оригинальная шестикомпонентная модель задания, включающая целевой, технологический, прогностический, аналитический, практический и наглядный этапы. В работе детально описан цикл перехода учащегося от пассивного потребления контента к активному синтезу знаний: от выявления неточных ответов ИИ к созданию визуализации физико-географических явлений на примере океанических приливов. Реализация данной методики может позволить рассматривать ИИ не просто как источник информации, а как активный инструмент верификации и глубокого междисциплинарного анализа. Внедрение предложенного подхода может способствовать не только качественному усвоению межпредметного материала, но и развитию критического цифрового мышления, а также повышению цифровой и профессиональной грамотности учителей в условиях высокотехнологичного общества. Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, межпредметные связи, верификация ответов искусственного интеллекта, дидактическая модель, познавательный конфликт, синтез знаний, физико-географические процессы, критический анализ, цифровая грамотность, причинно-следственные связи | 8 | ||||
Поиск по автору
