доклад на тему: "Использование искусственного интеллекта в работе преподавателя"»
статья

УПРАВЛЕНИЕ  ОБРАЗОВАНИЯ  И  НАУКИ  ЛИПЕЦКОЙ  ОБЛАСТИ

ГОБПОУ «Усманский  промышленно - технологический  колледж»

 Цикловая методическая комиссия филиала «УПТК» в п. Добринка

ДОКЛАД

на тему: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАБОТЕ ПРЕПОДАВАТЕЛЯ»

        Выполнила:

                                                                       преподаватель

                                                               Базарова Н.М.

УСМАНЬ, 2026

                                                     СОДЕРЖАНИЕ

1.Введение……………………………………………………………………….3

2.Целевая, законодательная и структурная база применения искусственного интеллекта в образовании в России…………………………………………….3

3.Преимущества применения ИИ в образовании……………………………...5

4.Некоторые примеры применения ИИ в преподавании дисциплин естественно-научного цикла колледжа…………………………………………6 5. Ограничения использования искусственного  интеллекта………………..11

6. Перспективы и выводы………………………………………………………11

7.Заключение…………………………………………………………………….12

8.Источники информации………………………………………………………13

Введение

 Указом президента России В.В. Путина от 10.10.2019 № 490 была утверждена «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года». В документе искусственный интеллект называют одной из важнейших технологий, которая положительно влияет на рост экономики, повышает качество медицинской помощи, труда, жизни, а также образования. Роль ИИ в образовании постепенно растет. В России внедрение использования ИИ в образование проходит на системном уровне, чтобы решать самые разные задачи обучения

   Под искусственным интеллектом в образовании понимается способность технической системы имитировать когнитивные функции человека( включая самообучение и поиск решений без заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, как минимум, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека.

Целевая, законодательная и структурная база применения искусственного интеллекта в образовании в России

. Цель  — достижение высокой степени «цифровой зрелости» сферы применения ИИ. Согласно новому документу, должно быть сформировано единое для России безопасное образовательное пространство, в котором все участники образовательных отношений (то есть и педагоги, и учащиеся, и их родители) будут иметь равный доступ к качественному верифицированному контенту и сервисам. Поэтому для перехода к целевому состоянию планируется разработать ряд единых для всей страны информационных систем, сервисов и реестров. Для этого организовано несколько проектов. «Библиотека цифрового образовательного контента» Результаты этого проекта предназначены для учащихся, их родителей и педагогов. Это несколько цифровых ресурсов: федеральная государственная информационная система (ФГИС) «Моя школа», библиотека «Академии реализации государственной политики и профессионального развития работников образования», автоматизированная информационная система (АИС) «Платформа больших данных». По мере реализации проекта обучающиеся получат доступ к контенту и будут вместе с родителями выстраивать свою образовательную траекторию, а преподаватели  смогут повышать квалификацию. Целевые показатели проекта такие: в 2024 году 50% обучающихся, педагогов и родителей должны иметь доступ к верифицированному контенту, к 2030 году — 80%. Основных систем 3: «Цифровой помощник ученика», «Цифровой помощник родителя», «Цифровой помощник учителя»

«Цифровой помощник учителя» с помощью ИИ автоматизирует проверку домашних заданий и планирование образовательных программ, позволит педагогам эффективно поддерживать таланты детей, снизит бюрократическую нагрузку. Возможность автоматизированного планирования программ и проверки домашних заданий должна быть предоставлена 90% педагогов в течение всего срока реализации стратегического направления

     Применение ИИ в образовании постепенно стандартизируется. В последние годы в России приняли несколько ГОСТов, в которых содержатся правила и рекомендации по работе с ИИ в разных аспектах обучения: от написания работ до учета успеваемости студентов. Вот лишь несколько примеров:

• ГОСТ Р 59895–2021 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология».
• ГОСТ Р 59896–2021 «Образовательные продукты с алгоритмами искусственного интеллекта для адаптивного обучения в общем образовании. Требования к учебно-методическим материалам».
• ГОСТ Р 71657–2024 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема создания научных публикаций».

ГОСТ Р 70947–2023 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам среднего профессионального образования

ГОСТ Р 70947–2023(ныне действующий) — национальный стандарт Российской Федерации, который входит в серию стандартов «Технологии искусственного интеллекта в образовании» для студентов СПО

       Документ описывает методику проведения испытаний систем искусственного интеллекта (СИИ), применяемых в управлении успеваемостью обучающихся по программам среднего профессионального образования в учебных заведениях профессионального образования

         Основная задача применения СИИ в рамках определённой подсистемы — прогнозирование результатов обучения для повышения эффективности управления успеваемостью обучающихся руководством учебного заведения. 

Некоторые ключевые задачи подсистемы:

• управление содержанием обучения для обеспечения успеваемости и непрерывности образования;
• управление содержанием обучения для успешного проведения демонстрационного экзамена и защиты дипломного проекта или дипломной работы;
• управление траекторией обучения для обеспечения успеваемости;
• управление содержанием стажировки преподавателей для оптимизации состава преподавателей, обеспечивающих преподавание дисциплин;
• управление показателями контингента обучающихся руководством учебного заведения;
• управление результатами обучения обучающихся руководством учебного заведения;
• прогнозирование у обучающихся по программам среднего профессионального образования перспектив продолжения обучения по программам бакалавриата или успешного трудоустройства.

Преимущества применения ИИ в образовании

Экономия времени. С нейросетями преподавателям проще готовиться к занятиям: сделать презентацию или несколько вариантов контрольной получится быстрее.. По оценкам эксперта рынка НТИ SafeNet Игоря Бедерова, к 2030 году искусственный интеллект сократит время работы преподавателей в 10 раз.

Адаптивность. Обучение в группах проходит неравномерно: кто-то усваивает материал быстрее, кому-то нужно больше времени, чтобы разобраться. Нейросети могут выявлять пробелы в знаниях обучающихся и восполнить их, объясняя тему по-разному или предлагая выполнить индивидуальные задания. С ИИ образовательный контент становится разнообразие, а значит, каждый найдет удобный для себя способ обучения — слушать подкасты, смотреть видео или читать текст.

Инклюзивность. Для студентов с нарушениями зрения ИИ может преобразовывать письменный текст в речь или описывать изображения речью. Обучающимся с нарушениями слуха помогут расшифровки видео, аудио и разговорной речи в текст. Переводчики позволяют переводить образовательный контент для иностранных  студентов для более легкой адаптации.

Некоторые примеры применения ИИ в преподавании дисциплин естественно-научного цикла колледжа

Рассмотрим конкретные примеры, иллюстрирующие применение ИИ в деятельности преподавателя физики колледжа.

Пример №1: Инструменты автоматического анализа лабораторных работ

Лабораторные занятия занимают центральное место в изучении физики. Студенты выполняют эксперименты, измеряют величины и проводят расчеты. Часто именно обработка полученных данных вызывает затруднения у студентов.

Используя искусственный интеллект, студенты могут загружать результаты экспериментов в специальную программу, которая автоматически анализирует полученные данные, проводит расчет погрешностей измерений и строит графики зависимостей. Это облегчает преподавателю контроль над качеством выполненных работ и ускоряет процесс проверки.

Например, программа может:

Вычислить среднее значение и среднеквадратичную ошибку измерения.

Определить коэффициент корреляции между двумя величинами.

Провести регрессию линейных функций и проверить гипотезы.

Такой подход минимизирует количество ошибок, экономит время преподавателя и стимулирует студентов глубже разбираться в физических явлениях.

Пример №2: Виртуальное моделирование физических явлений

Физические процессы зачастую сложно продемонстрировать наглядно. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект, позволяющий создавать точные и детальные виртуальные модели реальных объектов и явлений.

Студентам предлагается изучать физические законы, наблюдая за поведением виртуальной модели автомобиля, брошенного тела или колебательного движения маятника. Такая визуализация улучшает понимание принципов механики, динамики жидкостей и электричества.

Преимущества виртуального моделирования:

Быстрая демонстрация и воспроизведение эксперимента.

Возможность изменять условия эксперимента в режиме реального времени.

Увеличение вовлечённости студентов посредством интерактивного обучения.

Пример: Моделируя колебания пружинного маятника, студенты видят зависимость периода колебаний от массы груза и жёсткости пружины, что позволяет легче освоить соответствующие формулы и теории.

Пример №3: Диагностика понимания и формирование индивидуальных маршрутов обучения

Каждый студент воспринимает информацию по-разному. Используя искусственный интеллект, преподаватель может выстроить уникальный образовательный маршрут для каждого студента, основываясь на уровне его подготовки и особенностях восприятия материала.

Программа способна автоматически определять тему, в которой студент испытывает наибольшие трудности, и рекомендовать дополнительную литературу, тренировочные задания или видеоролики для самостоятельного изучения. После завершения каждой серии заданий ИИ анализирует успехи студента и рекомендует дальнейшие шаги.

Например, при изучении законов Ньютона программа фиксирует число правильных ответов на вопросы теста и определяет, какой раздел нуждается в дополнительном внимании. Затем формируются задачи повышенной сложности либо даются поясняющие материалы для лучшего закрепления изученного материала.

Пример №4: Чат-боты для консультаций и обратной связи

Часто студенты испытывают недостаток времени для общения с преподавателем лично. В таких случаях полезны чат-боты на базе искусственного интеллекта, способные давать базовые объяснения и отвечать на стандартные вопросы.

Чат-боты могут объяснить понятия, напомнить формулы, подсказать решение задач, направить к полезным ресурсам и поддержать диалог, поддерживая мотивацию и самостоятельность студентов.

Пример: Если студент столкнулся с задачей на движение тела под действием силы тяжести, бот напомнит ему необходимые формулы и предложит пошагово решить подобную задачу. Это уменьшает нагрузку на преподавателя и обеспечивает постоянную доступность поддержки.

Практическое применение искусственного интеллекта в преподавании биологии

2.1. Автоматизация проверок и тестирования

Одна из первых областей применения ИИ — автоматизация рутинных операций, таких как проверка тестов и лабораторий. Компьютерные системы способны автоматически анализировать письменные работы студентов, сравнивая их с эталонными материалами и выделяя ключевые моменты. Например, робот-преподаватель может определить точность терминологии, проанализировать логичность рассуждений и отметить ошибки в понимании концепций биологии.

При проверке практических заданий, например отчетов по анатомическим исследованиям или микроскопическим наблюдениям, ИИ помогает выявлять пропуски важных деталей, несоответствие инструкциям или неправильное оформление записей.

Пример: Программа может сравнить изображение клетки, сделанное студентом под микроскопом, с эталоном, выделив различия и порекомендовав обратить внимание на важные детали строения.

2.2. Создание персонализированных образовательных маршрутов

Каждый студент учится в собственном ритме, и иногда традиционные классы не удовлетворяют потребность в дифференцированном подходе. Искусственный интеллект позволяет построить индивидуализированные пути обучения, ориентируясь на личный прогресс каждого студента.

Такие системы отслеживают успехи и неудачи студента, формируя задание и теоретические блоки в зависимости от его уровня знаний. Например, если студент успешно освоил клеточную биологию, система может переходить к молекулярной генетике, исключая дублирование материала.

Пример: Студенческая работа, связанная с фотосинтезом, оценивается программой. Если студент уверенно ответил на вопросы по световым реакциям, программа переориентирует его на изучение темных реакций и энергетического баланса растений.

2.3. Визуализация и моделирование биологических процессов

Биологические процессы часто бывают сложными для непосредственного наблюдения, особенно на микроуровне. Чтобы упростить понимание, искусственный интеллект может создавать трехмерные модели клеток, органов, организмов, демонстрируя процессы жизнедеятельности визуально.

Например, можно смоделировать цикл деления клетки, показать динамику синтеза белка, исследовать внутренние структуры тканей и провести виртуальный экскурсионный тур по органам организма. Всё это обогащает познавательную деятельность студентов и даёт больше шансов глубоко разобраться в сути биологического материала.

Пример: Имитация метаболизма глюкозы в клетках позволяет увидеть, как глюкоза превращается в АТФ, какое участие принимают ферменты и митохондрии. Это значительно упрощает понимание сложной биохимической реакции гликолиза.

2.4. Мониторинг здоровья и психологии студентов

Здоровье и психоэмоциональное состояние студентов влияют на успешность обучения. ИИ-системы могут следить за здоровьем учащихся, обращая внимание на признаки усталости, стресса или отсутствия концентрации внимания. Исходя из полученной информации, преподаватели могут своевременно вмешиваться и оказывать необходимую поддержку.

Пример: Система может зафиксировать падение активности студента в ходе занятия и предложить перерыв, физическую разминку или консультацию психолога.

2.5. Консультации и поддержка через чат-боты

Многие студенты стесняются обращаться за помощью или задают вопросы неудобно для остальных. Роботы-консультанты на базе ИИ решают этот вопрос, предоставляя круглосуточную поддержку и немедленные ответы на вопросы студентов.

Пример: Студент обращается к чат-боту с вопросом о классификации животных, и тот незамедлительно предоставляет полную информацию, сопровождаемую иллюстрациями и схемами, ускоряя понимание материала.

Пример использования возможностей искусственного интеллекта при реализации   профессионально-ориентированной составляющей ООП по химии

Задачи профессионального содержания для мастеров растениеводства по химии помогают закрепить знания и умения, необходимые для успешной работы в сельском хозяйстве. Эти задания направлены на развитие понимания основ агрохимии, использование удобрений, защиту растений от болезней и вредителей, контроль качества продукции и обеспечение экологической устойчивости земледелия.

Примеры профессиональных задач

                   Ограничения использования искусственного  интеллекта

• Высокая стоимость внедрения и поддержания систем ИИ.
• Проблемы конфиденциальности и защиты персональных данных учащихся.
• Сложность адаптации ИИ-решений к культурным особенностям региона или национальной специфики.
• Потеря личной связи между студентом и преподавателем, поскольку значительная часть взаимодействия осуществляется через компьютерные интерфейсы.

                                     Перспективы и выводы

Развитие технологий искусственного интеллекта открывает огромные возможности для модернизации системы образования. Технологии уже доказали свою эффективность в повышении производительности труда преподавателей, создании удобных условий для учебы и стимулировании заинтересованности студентов.

Тем не менее, для полного раскрытия потенциала ИИ необходимы инвестиции в инфраструктуру, разработку надежных и защищенных систем, подготовку квалифицированного персонала и распространение лучших практик среди педагогов. Только комплексный подход обеспечит устойчивый рост качества образования и подготовленность выпускников к современным требованиям рынка труда.

Заключение

Итак, применение искусственного интеллекта в деятельности преподавателя создает широкие возможности для улучшения качества и эффективности образовательного процесса. Современные технологические решения помогают преподавателям эффективнее справляться с нагрузкой, осуществлять персонификацию обучения и углубленно отслеживать прогресс каждого студента. Вместе с тем, важно помнить о возможных рисках и ограничениях, связанных с конфиденциальностью данных и сохранением личной коммуникации между преподавателем и студентом. Правильно выбранная стратегия интеграции ИИ сможет привести российскую систему образования к принципиально новому качеству и конкурентоспособности.

                              Источники информации

1.https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-v-rabote-prepodavatelya-vysshey-shkoly-sovremennye-vozmozhnosti-i-riski-primeneniya

2.Безрукова О.В., Блинова А.С. Использование интеллектуальных образовательных платформ в процессе обучения // Современные проблемы науки и образования. — 2023. — №3. — C. 45—53. Коробков А.М.,

3.Шувалова Т.П., Каримова Р.Ф. Перспективы использования искусственного интеллекта в педагогической практике // Наука и школа. — 2023. — №1. — С. 34—41.

4. Яковлев Ю.Г., Полещук Д.И. Интеллектуализация образовательной среды средствами искусственного интеллекта // Информатика и образование. — 2023. — №2. — С. 12—18. Панфилова А.Б., Красильникова А.Л.

5.Хохлов В.Ю., Смирнова Э.О. Практический аспект использования чат-ботов в преподавательской деятельности // Открытое и дистанционное образование. — 2023. — №1. — С. 48—55