Нейросети в обучении математике

   Цель – демонстрация процесса перехода использования цифровых возможностей в обучении математическим дисциплинам от систем автоматизации к интеллектуальным ассистентам, способным взаимодействовать с обучающимися в диалоговом режиме.

   Процедура и методы. Анализ научной и учебно-методической литературы, посвящённой применению искусственного интеллекта в образовании, в частности дидактическим аспектам интеграции нейросетей, оценке эффективности их использования в образовании. Моделирование и проектирование нейросетевой модели обучения студентов для автоматической генерации заданий, объяснений решения задач и организации обратной связи.

   Результаты. Предложен вариант нейросетевой модели обучения для генерации обучающих заданий, формирования техники пояснений и осуществления обратной связи на примере изучения в курсе математического анализа формулы Тейлора и её приложений студентами первых курсов университетов.

   Теоретическая и практическая значимость работы заключается в разработке методических рекомендаций для преподавателей по организации процедуры взаимодействия обучающихся и интеллектуального тьютора ‒ искусственного интеллекта ‒ в ходе самостоятельной учебной деятельности по усвоению содержания разделов и тем математических дисциплин, вызывающих наибольшую частоту затруднений в понимании сущности и значимости математического содержания.

1. Искусственный интеллект в образовании: направления применения и ограничения / В. И. Абрамов, А. В. Гриншкун, А. В. Елисеев, Н. С. Корнева, Т. Н. Суворова // Современная {цифровая} дидактика. Т. 2 : коллективная монография. М: ООО «А-Приор», 2023. С. 89–98.

2. Холмс У., Бялик М., Фейдл Ч. Искусственный интеллект в образовании: Перспективы и проблемы для преподавания и обучения. М.: Альпина, 2022. 303 с.

3. Аветисян А. И. Искусственный интеллект в гуманитарной сфере. Угрозы и возможности // Вестник Российской академии наук. 2024. Т. 94. № 7. С. 623–628. DOI: 10.31857/S0869587324070028.

4. Sharath Kumar C. R., Praveena K. B. SWOT analysis // International Journal of Advanced Research. 2023. Vol. 11. No. 09. P. 744–748. DOI: 10.21474/ijar01/17584.

5. Hutson J., Rains T. J. Charting the AI Transition in Education and Business Environments. Navigating the Generative Inflection Point for Industry 4.0 Success. New York: Routledge, 2024. 210 р.

6. Future of Learning with Large Language Models Applications and Research in Education / eds. M. S. Khin, L. Bognar, E. Afari. New York: CRC Press, 2025. 266 р.

7. Мухаметзянов И. И., Пырнова О. А. Генерация идей и творческих решений с помощью искусственного интеллекта // Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и применения : материалы Национальной (с международным участием) научно-практической конференции (Казань, 10–11 апреля 2024 г.). Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2024. С. 1039–1042.

8. Цифровая дидактика: проектирование учебного занятия на базе сервисов для совместного пользования / С. Б. Забелина, И. А. Пинчук, А. В. Проданец, Л. С. Грицькова // Международный форум KAZAN DIGITAL WEEK – 2023 : сборник материалов (Казань, 20–22 сентября 2023 г.). Казань: ГБУ «НЦБЖД», 2023. С. 778–785.

9. Грицькова Л. С., Пинчук И. А. Использование нейронных сетей как вспомогательного средства при обучении // Проблемы теории и практики инновационного развития и интеграции современной науки и образования : материалы V Международной научно-практической конференции (Москва, 14 февраля 2024 г.). М.: Общество с ограниченной ответственностью "ПРИНТИКА", 2024. С. 107–111.

10. Pomerantz J., Brown M. A study of personalization of learning and adaptive technologies: current use, implementation, and design // EDUCAUSE Review. 2022. Vol. 57. No. 2. P. 28–41.

11. Vidivelli S., Manikandan R., Dharunbalaji A. Efficiency-Driven Custom Chatbot Development: Unleashing LangChain, RAG, and Performance-Optimized LLM Fusion // Computers, Materials and Continua. 2024. Vol. 80. Iss. 2. Р. 2423–2442. DOI: 10.32604/cmc.2024.054360.

12. Бровка Н. В. Искусственный интеллект в обучении студентов математических специальностей: проблемы или перспективы? // Современная {цифровая} дидактика. Т. 2 : коллективная монография. М: ООО «А-Приор», 2023. С. 56–62.