Ключевое слово: «искусственный интеллект в образовании»

Статья посвящена проблеме трансформации роли генеративных нейросетей на уроках математики: от инструмента скрытого списывания к дидактическому партнеру. На основе эмпирического исследования (76 учащихся 6–10 классов, г. Глазов, МБОУ «СШ № 3») показано, что подавляющее большинство школьников уже используют нейросети для выполнения заданий. Однако при этом они не копируют ответы слепо, а проверяют или переделывают их. Выявлена отчетливая возрастная динамика: среди шестиклассников доля «списывателей» превышает долю тех, кто учится с помощью ИИ, тогда как к 10-му классу ситуация меняется на противоположную. Предложены и апробированы четыре методические стратегии: «Критический рецензент», «Зашумленная задача», «ИИ-репетитор» и «Методический дуэт». Экспериментально доказано, что внедрение данных стратегий позволяет значительно увеличить долю учащихся, конструктивно использующих нейросеть, по сравнению с контрольной группой. Обоснован методологический переход от запретительной тактики к стратегии партнерства. Результаты могут быть непосредственно использованы учителями математики в школе.

Статья посвящена анализу психологических последствий активного внедрения генеративных нейросетей (ChatGPT, DeepSeek, Алиса AI) в процесс обучения английскому языку в средней школе. Автором вводится и обосновывается рабочий феномен «когнитивная зависимость», описывающий патологическое делегирование учеником когнитивных операций (перевод, генерация грамматических конструкций, проверка орфографии) внешнему алгоритму. Рассматриваются изменения в структуре учебной мотивации: вытеснение внутреннего интереса внешним подкреплением (баллы, уровни) и снижение фрустрационной толерантности. На основе теоретического анализа выделены три ключевых симптомокомплекса: иллюзия компетентности, атрофия языковой интуиции и речевая тревожность в условиях «живого» диалога. Предлагаются критерии разграничения адаптивного использования ИИ и клинически значимых форм зависимости.

Статья посвящена проблеме фрагментарного описания искусственного интеллекта в образовании. Цель исследования состоит в обосновании концепции тройного согласования, объединяющей политико-нормативный, технологико-педагогический и субъектно-организационный подходы. В результате показано, что устойчивое внедрение искусственного интеллекта возможно лишь при согласовании целей применения, архитектуры образовательной технологии и условий работы преподавательского состава.

В статье рассматриваются дидактический потенциал и методические аспекты применения нейросети DeepSeek в процессе формирования иноязычной коммуникативной компетенции студентов-бакалавров (на примере немецкого языка). Анализируются функциональные возможности платформы: генерация аутентичных диалогов, создание разноуровневых упражнений, моделирование коммуникативных ситуаций, мгновенная обратная связь, работа с текстовыми файлами и поиск актуальной информации. Обосновывается вывод о том, что DeepSeek при методически грамотном использовании повышает мотивацию, эффективность речевой практики, способствует формированию автономии обучающихся.

В статье рассматривается проблема использования генеративных нейросетей (на примере DeepSeek) при решении школьных задач по термодинамике. На основе анализа четырёх классических задач на уравнение теплового баланса выделены устойчивые маркеры, позволяющие отличить ИИ-решение от ученического: технические артефакты LaTeX, транслитерация русских слов, избыточная точность вычислений, наличие «проверочных» блоков, пошаговая нумерация процессов и использование нестандартных значений констант. Показано, что задачи, содержащие график, требуют визуального анализа данных и поэтому принципиально не могут быть решены нейросетью без текстового описания, что делает их эффективным инструментом профилактики списывания. Предложены конкретные методические приёмы адаптации заданий для 8 и 10 классов, снижающие эффективность использования ИИ без изменения физической сложности задач.