ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕПОДАВАНИЯ В ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ШКОЛЕ

Искусственный интеллект всё заметнее входит в повседневную работу учителя. Современные системы могут предложить план урока, подготовить вопросы к тексту, объяснить понятие разными способами или создать несколько вариантов упражнения. Для школы это не просто новое техническое средство: меняется подготовка к занятиям и требования к профессиональным решениям педагога. Учитель планирует обучение, учитывает различия между школьниками, оценивает результаты и готовит обратную связь. ИИ способен сократить часть рутинной работы, но уверенно сформулированный ответ не обязательно верен. Поэтому важны не только возможности технологии, но и выбор задач, которые ей поручаются, а также проверка результата.

В отечественной литературе ИИ рассматривается как направление развития цифровой образовательной среды [1, с.98]. Практические пособия описывают варианты интеграции технологии в занятия [2, с.99]. В коллективной монографии ИСМО приведён опыт изучения элементов искусственного интеллекта в педагогическом вузе [3, с.49].

Цель статьи — определить основные направления использования ИИ в общеобразовательной школе и условия, при которых технология может повысить эффективность работы учителя.

Можно выделить следующие возможности использования искусственного интеллекта в преподавании.

Первое направление — подготовка к уроку. Учитель может попросить нейросеть предложить структуру занятия, подобрать вопросы к тексту, составить упражнения или объяснить сложное понятие доступнее. Польза состоит в ускорении подготовки черновика и расширении набора методических решений. Однако материал нужно проверить на соответствие программе, возрасту учащихся, фактической точности и цели урока.

Второе направление — дифференциация заданий. В одном классе школьники различаются по темпу работы и исходным знаниям. ИИ может помочь подготовить базовое упражнение, задание на применение знаний и более сложную задачу для самостоятельного анализа. Это позволяет варьировать поддержку, не закрепляя за детьми постоянные ярлыки «сильный» и «слабый». Возможности ИИ и нейросетей в образовательном пространстве школы и вуза рассматриваются также в монографии Носовой и соавторов [4, с.195].

ИИ полезен и при подготовке дидактических материалов. На уроке истории он может предложить вопросы для анализа источника, на иностранном языке — короткий диалог разной сложности. Такие материалы становятся полезными после адаптации к теме и классу. Подход, при котором технология дополняет работу преподавателя, а не подменяет её, соотносится с обсуждением возможностей и проблем ИИ в преподавании и обучении у Холмса, Бялика и Фейдела [5, с.303].

Третья область — формирующее оценивание. ИИ может помочь составить критерии к письменной работе, подготовить проверочные вопросы и предложить комментарии к типичным ошибкам. Исследователи описывают использование ИИ для мониторинга обучения, обратной связи и автоматизированного оценивания [6, с. 619–622]. Этот вывод нельзя переносить на любой генеративный сервис: качество ответа зависит от задания, предмета и системы. Решение об отметке должно оставаться за учителем.

Главное ограничение генеративных систем — достоверность. Нейросеть может перепутать дату, придумать цитату или составить задание с ошибочным условием. Такая неточность способна перейти из черновика в презентацию, рабочий лист и домашнюю работу. Поэтому проверка фактов, терминов и источников должна быть обязательной частью подготовки материала.

Есть и педагогические риски. Если ученик регулярно получает готовое решение, у него остаётся меньше возможностей самостоятельно строить гипотезы, подбирать аргументы и оценивать информацию. Но запрет нейросетей сам по себе не развивает критическое мышление. Полезнее разбирать с учащимися случаи ошибок ИИ и показывать, как сверять ответ с учебником или первоисточником. В систематическом обзоре 2024 года исследователи рассмотрели 407 публикаций и подчеркнули нехватку исследований школьного уровня; поэтому утверждать, что нейросети сами по себе повышают успеваемость, преждевременно [7, с.89].

Не менее важна защита персональных данных. В запросы к публичным сервисам не следует включать фамилии школьников, оценки, сведения о здоровье и другие данные, позволяющие определить ребёнка. Материалы нужно обезличивать, а правила использования сервисов согласовывать с требованиями образовательной организации. Следует учитывать и доступность технологии: если задание зависит от платной подписки или личного устройства, условия для учеников становятся неравными. ИИ не снимает с педагога профессиональную ответственность. Напротив, растёт значение цифровой и методической грамотности: учитель должен уметь формулировать запрос, замечать ошибки, адаптировать материал и объяснять правила допустимого использования технологии. Среди препятствий Келик и соавторы называют проблемы надёжности систем, недостаток технических возможностей и дефицит компетенций [6, с. 621–623]. Поэтому начинать разумно с задач, результат которых легко проверить и которые не требуют передачи личных данных.

Эффективность следует оценивать по результату конкретной задачи, а не по числу использованных сервисов. Если ускорение подготовки компенсируется временем на исправление ошибок, выгода сомнительна. Если проверенный материал помогает дифференцировать задания, яснее объяснить тему или дать полезную обратную связь, применение оправданно. Критерий зависит от цели урока.

Анализ литературы показывает, что ИИ может поддерживать преподавание при подготовке уроков, создании дидактических материалов, разработке разноуровневых заданий и формирующем оценивании. Его ценность заключается в расширении возможностей учителя и сокращении отдельных рутинных операций, а не в передаче нейросети функций педагога.

Повышение эффективности зависит от педагогической цели, качества запроса, проверки результата, цифровой компетентности учителя и защиты данных. В школе важно сохранять ведущую роль педагога и учить учащихся критически оценивать ответы ИИ. Дальнейшие исследования могут проверить конкретные сценарии: качество разноуровневых заданий и влияние обратной связи нейросети на доработку письменных работ.

1. Околелов О. П. Искусственный интеллект и инновационные педагогические средства в образовании : монография. — Москва ; Берлин : Директ-Медиа, 2020. — 180 с. Гребенюк Е. В., Даниелян Д. Г., Даниелян С. С., Крамаров С. О. Искусственный интеллект в образовании: возможности, методы и рекомендации для педагогов. — Москва : Издательский центр РИОР, 2024. — 99 с.
2. Искусственный интеллект в образовании : коллективная монография / Н. В. Герова, М. В. Карелина, В. А. Касторнова [и др.] ; Министерство просвещения Российской Федерации, Институт содержания и методов обучения. — Москва : ИСМО, 2024. — 303 с.
3. Носова Л. С., Леонова Е. А., Леонтьева В. А., Беляков А. В. Искусственный интеллект и нейросети в образовательном пространстве вуза и школы : монография. — Челябинск : Абрис, 2024. — 195 с.
4. Холмс У., Бялик М., Фейдел Ч. Искусственный интеллект в образовании: перспективы и проблемы для преподавания и обучения / пер. с англ. В. Скворцова. — Москва : Альпина ПРО, 2022. — 303 с.
5. Celik I., Dindar M., Muukkonen H., Järvelä S. The Promises and Challenges of Artificial Intelligence for Teachers: A Systematic Review of Research // TechTrends. — 2022. — Vol. 66. — P. 616–630.
6. Yusuf A., Pervin N., Román-González M., Noor N. M. Generative AI in Education and Research: A Systematic Mapping Review // Review of Education. — 2024. — Vol. 12, no. 2. — Article e3489.