РИСКИ И ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В ПРОЦЕССЕ ПРЕПОДАВАНИЯ МАТЕМАТИКИ В ВУЗЕ

RISKS AND OPPORTUNITIES OF APPLYING AI IN TEACHING MATHEMATICS AT HIGHER EDUCATION

Osintseva Marina Aleksandrovna

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Tyumen Industrial University, Russia, Tyumen

Аннотация. В статье рассматриваются риски и возможности применения технологий искусственного интеллекта в процессе преподавания математики в высшей школе. Автор анализирует дидактический потенциал искусственного интеллекта, связанный с индивидуализацией обучения, разработкой образовательных материалов, визуализацией абстрактных математических понятий и повышением учебной мотивации обучающихся.

Abstract. This article analyses the risks and opportunities of applying artificial intelligence technologies in teaching mathematics at higher education institutions. The author analyzes the didactic potential of AI related to the individualization of learning, the development of educational materials, the visualization of abstract mathematical concepts, and the enhancement of students' learning motivation.

Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровизация, мотивация к учебной деятельности, визуализация.

Keywords: Artificial intelligence, digitalization, motivation for learning activities, visualization

Одной из наиболее значимых тенденций, наблюдаемых в современной сфере образования, выступает технологизация. Данная тенденция проявляется в повышении роли технологий в организации процесса обучения с целью улучшения качества обучения и повышения академических результатов учащихся [7, c. 44].

Математическое образование – одно из направлений, где активно внедряются современные цифровые технологии. Как известно, математическая подготовка выступает фундаментом как для развития интеллектуального потенциала обучающихся, так и для освоения множества профессиональных дисциплин. Математика формирует способность к анализу, логическому мышлению, абстрагированию, структурированию информации и решению задач высокой степени сложности. На уровне вузовского образования математика выступает не только академической дисциплиной, направленной на освоение совокупности формул и теорем, но и системой методов исследования для множества других дисциплин. Математика в вузовском обучении выполняет инструментальную функцию и обеспечивает «универсальный язык научного знания, который позволяет описывать закономерности любой природы – физические, биологические, экономические, инженерные» [9, с. 323].

Современная эпоха характеризуется усиливающейся ролью математики в формировании личности. Математика, будучи естественно-научной дисциплиной, обладает колоссальным потенциалом в плане развития продуктивного мышления и восприятия, речи, навыков аргументации [3, c. 52]. Студент вуза, владеющий математическим аппаратом, получает широкий спектр возможностей для анализа явлений, выявления причинно-следственных связей, оценки рисков, составления разного рода прогнозов. Подобные навыки во многом детерминируют качество профессиональной подготовки выпускника вуза. В данной связи вузы стремятся к обновлению методологических подходов к преподаванию математики, к сочетанию конвенциональных форм преподавания с инновационными [9, с. 323].

Неоднократно доказано, что комплексное внедрение онлайн-ресурсов, компьютерных программ и искусственного интеллекта повышает эффективность преподавания математики [4, c. 156]. Возникновение и популяризация технологий, основанных на искусственном интеллекте, привело к потребности в пересмотре традиционных методологических подходов [11, c. 537].

Помимо множества преимуществ, связанных с интеллектуализацией преподавания математики, все чаще исследователи обращают внимание на риски и барьеры, возникающие в связи с применением машинного разума.

Прежде всего, следует выделить риски замены педагогов и сужение спектра функций, выполняемых ими. Несмотря на то, что искусственный интеллект (далее – ИИ) пока не заменил вузовских преподавателей, он уже достаточно часто играет роль их ассистента или даже коллеги. Преподаватели обращаются к интеллектуальным ресурсам при подготовке обучающего контента для учащихся, при организации контроля знаний, самостоятельной работы. Как известно, педагоги высшей школы зачастую являются перегруженными работой – за счет выполнения работы с документами, подготовки к занятиям, проверки домашних заданий и тестов. ИИ может сокращать эту нагрузку и высвобождать больше времени для творческого, продуктивного труда [8, c. 59]. Исследователи говорят о возможном появлении виртуальных преподавателей, которые смогут полностью заменить «человеческий» педагогический труд. При этом полное исключение педагога едва ли возможно – даже за самым продвинутым ИИ должен быть организован контроль со стороны высококвалифицированного педагога [8, c. 61].

В большинстве исследований и публикаций, посвященных рассматриваемой нами тематике, отмечается, что ключевым преимуществом ИИ-систем является индивидуализация обучения [5, с. 83]. В обучении математике в вузах индивидуализация крайне важна: учащиеся поступают из различных школ, имеют разные уровни подготовки, разные «пробелы», разный опыт в сфере изучения математики.

ИИ-системы способны анализировать индивидуальные особенности студентов, идентифицировать их сильные и слабые стороны, на основе чего адаптировать учебный материал, предлагать персонализированные задания, корректировать темп обучения. Таким образом, уже с первого курса ИИ-система «выравнивает» уровень подготовки всех студентов и устраняет пробелы в базовых математических знаниях, что в последующем поможет всем учащимся успешно овладевать более продвинутые математические концепции.

Данная особенность ИИ-систем, по мнению ряда специалистов, сопряжена с рядом рисков. Речь идет о чрезмерной индивидуализации учебного процесса, что потенциально ограничивает долю и роль совместной аудиторной групповой работы. В рамках «классических» групповых занятий по математике учащийся стакивается с необходимостью устного формулирования своих мыслей, аргументов, объяснения причинно-следственных связей.

Важным элементом процесса освоения математики в вузе выступает коллаборация. Коллаборативное обучение опирается на тезис о том, что знание формируется в процессе социального взаимодействия. В контексте высшего математического образования взаимодействие способствует освоению абстрактных математических концепций через диалог и совместное решение задач. В вузовской практике коллаборативное обучение реализуется посредством: работы в малых группах при решении задач; коллективного доказательства теорем; проектно-исследовательской деятельности (моделирование, вычислительные эксперименты); проблемно-ориентированного обучения.

Лишаясь подобной коммуникативной практики, учащийся существенно ограничивает свои возможности в развитии речевых навыков [2, с. 111]. Можно также отметить риски смещения акцента на узкопредметные знания в ущерб развитию метапредметных компетенций и навыков (критическое мышление, креативность, сотрудничества) [5, с. 86].

Данная проблема также связана с тем, что далеко не всегда качество работы ИИ-системы можно проверить. Искусственный интеллект перерабатывает текст математической задачи, перефразируя и заменяя слова на синонимы. Разумеется, перифразу подвергаются все слова, в том числе и названия, устойчивые сочетания, термины. Это приводит к тому, что иногда текст утрачивает свой первоначальный смысл [2, с. 112].

Достаточно часто педагоги и учащиеся прибегают к помощи чат-ботов для объяснения материала и решения задач. В таких случаях используются т.к. промты – заданные сценарии поисковых запросов. Сегодня большинство пользователей воспринимают информацию, предлагаемую чат-ботами, как априорно корректную. В действительности же такие программы пока еще несовершенны, в связи с чем они могут выдавать некорректные ответы, размытые формулировки, информацию, дословно переведенную с английского языка [1, с. 5].

Одним из преимуществ интеллектуальных систем выступает возможность разработки образовательных материалов. В традиционных вузовских учебниках по математике задачи нередко носят стереотипный, алгоритмический характер, что приводит к формальному усвоению материала и снижению учебной мотивации. Искусственный интеллект позволяет преодолеть данный недостаток за счёт генерации вариативных и проблемно-ориентированных заданий, требующих аналитического мышления, доказательных рассуждений и применения междисциплинарных знаний. Интеллектуальные обучающие системы способны автоматически конструировать задачи различного уровня сложности на основе заданных условий. Кроме того, ИИ может адаптировать содержание заданий к индивидуальному уровню подготовки обучающихся.

Таким образом, использование искусственного интеллекта в разработке учебных материалов по математике способствует обновлению дидактического инструментария, преодолению однообразия учебных заданий и формированию у студентов устойчивого интереса к изучению математических дисциплин. В условиях высшего образования это особенно важно для развития критического мышления, самостоятельности и готовности к решению сложных профессиональных задач.

Отдельно выделим потенциал визуализации и повышения интерактивности обучающего контента. ИИ создает наглядные электронные материалы, презентации; игры и задания, направленные на применение и закрепление изученного материала; анимированные модели; интерактивные упражнения [6, c. 1208].

Потенциал ИИ в плане наглядности и визуализации особенно значим в контексте обучения математике. Дело в том, что математическое знание по своей природе носит абстрактный и формально-логический характер, вследствие чего многие понятия, структуры и зависимости затруднены для непосредственного восприятия и визуального представления. В условиях вуза провести реальные эксперименты, демонстрирующие возможности математики в разных сферах человеческой деятельности не всегда представляется возможным [10, с. 222]. Интеллектуальные системы позволяют преодолеть данный барьер за счёт использования динамических, интерактивных и адаптивных визуализаций, которые обеспечивают переход от формально-символического уровня представления математических объектов к их наглядно-образной интерпретации. С помощью технологий ИИ становится возможным моделирование многомерных пространств, параметрических зависимостей, сложных процессов, что существенно расширяет дидактический инструментарий преподавателя.

Тем не менее, вышеописанные возможности также сопряжены с рисками представления некорректной информации. Более того, чтобы успешно пользоваться новейшими интеллектуальными технологиями, преподаватель должен обладать высоким уровнем цифровых компетенций. Отсутствие системных курсов повышения квалификации для педагогов является одной из ключевых проблем внедрения технологий искусственного интеллекта в сферу образования. Более того, для эффективного использования современных интеллектуальных систем преподаватель должен понимать принципы функционирования ИИ, иметь навыки работы с цифровыми образовательными платформами и способности интегрировать данные технологии в учебный процесс [12, с. 168]. Недостаточный уровень указанных компетенций формирует риск неготовности педагогических кадров к цифровой трансформации математического образования. Из вышесказанного следует, что подготовка и переподготовка учителей математики должна предполагать, помимо прочего, освоение компетенций в области цифровой грамотности, креативного мышления и инновационного подхода к разработке учебных материалов [6, c. 1207].

Множество программ и приложений, основанных на ИИ, имеют в своей основе игровые механики. Геймификация в образовательном процессе представляет собой педагогическую технологию, основанную на использовании игровых механик и элементов в неигровом контексте с целью повышения учебной мотивации и вовлечённости обучающихся [11, с. 537]. К числу основных достоинств геймификации в преподавании математики относится повышение учебной мотивации. Наряду с очевидными преимуществами, геймификация обладает рядом ограничений. Так, к примеру, чрезмерное использование игровых элементов может смещать акцент с содержания обучения на внешние стимулы, снижая глубину осмысления учебного материала. В стремлении адаптировать материал под игровой формат существует риск упрощения сложных теоретических понятий. Таким образом, геймификация обладает значительным педагогическим потенциалом, способствуя повышению мотивации и интереса обучающихся. Однако её применение должно носить методически обоснованный характер.

Наконец, следует отметить риск ухудшения качества обучения математике за счет изменения подходов к контролю знаний. Технологии на основе ChatGPT и других генераторов контента ощутимо изменили подходы к самостоятельной работе студентов и к контролю их знаний. Боты, генерирующие контент, позволяют студентам выполнять в автоматическом режиме практически любые тесты, решать кейсы и задачи, писать курсовые и выпускные квалификационные работы.

С педагогической точки зрения данное явление можно оценивать двояко: с одной стороны, подобные инструменты могут использоваться в качестве вспомогательных средств для анализа информации, структурирования материала, с другой – их неконтролируемое применение формирует серьёзные риски для качества подготовки, подменяя процесс самостоятельного познавательного усилия формальным получением готового результата.

Автоматическое выполнение заданий снижает уровень когнитивной активности студентов, препятствует развитию аналитического и критического мышления, а также искажает объективную оценку уровня сформированности профессиональных компетенций. В контексте математического образования это особенно критично, поскольку освоение дисциплины предполагает поэтапное логическое рассуждение, доказательство и интерпретацию полученных результатов, а не только получение корректного ответа.

По прогнозам скептиков, ИИ-системы и их широкое внедрение в математическое образование приведет к тому, что у студента более не будет потребности запоминать, анализировать, делать самостоятельные выводы – он будет полностью полагаться на технологии. Использование технологии искусственного интеллекта вместо самостоятельного выполнения заданий неизбежно приведет к снижению способности к самостоятельному мышлению [2, с. 111].

Все это ставит под сомнение уровень подготовки специалиста и его реальные возможности выполнять профессиональную деятельность [2, с. 111].

Таким образом, проведенное исследование позволяет прийти к следующим выводам.

• Возникновение технологий, основанных на искусственном интеллекте, привело к потребности в пересмотре традиционных методологических подходов к обучению математике в вузах.
• Внедрение ИИ в процесс преподавания математики в вузе обладает как преимуществами, так и недостатками. Искусственный интеллект в системе высшего математического образования обладает значительным дидактическим потенциалом, прежде всего за счёт возможности индивидуализации учебного процесса. Существенным преимуществом является также автоматизированная разработка и адаптация учебных материалов. Использование ИИ способствует повышению наглядности, интерактивности обучения, в том числе за счёт элементов геймификации, что может усиливать вовлечённость студентов и стимулировать их познавательную активность. В совокупности данные факторы позволяют рассматривать ИИ как эффективный инструмент обогащения традиционных педагогических практик в преподавании математики.
• Среди рисков и ограничений ИИ в обучении математике отметим следующее.
• Одним из ключевых является угроза вытеснения или сужения роли преподавателя, а также иллюзия возможности полной замены педагогического труда виртуальными системами. Чрезмерная индивидуализация, обеспечиваемая ИИ, может приводить к снижению доли коммуникации в обучении. Существенной проблемой остаётся сложность верификации результатов работы ИИ-систем, которые могут генерировать некорректные решения, терминологические искажения и содержательные ошибки. Дополнительные риски связаны с геймификацией. Использование генераторов контента подрывает ценность самостоятельной интеллектуальной деятельности студентов.

Список литературы: