ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИИ НА УРОКАХ ИНФОРМАТИКИ: ОТ ВЫЗОВА К НОВЫМ ВОЗМОЖНОСТЯМ

GENERATIVE AI IN COMPUTER SCIENCE CLASSROOMS: FROM CHALLENGE TO NEW OPPORTUNITIES

Reznicenko Evgeny Anatolyevich

Master's Student, Armavir State Pedagogical University, Russia, Armavir

Golodov Evgeny Alekseevich

Academic Supervisor, Armavir State Pedagogical University, Russia, Armavir

Аннотация. Статья посвящена анализу педагогического потенциала и рисков интеграции генеративного искусственного интеллекта в учебный процесс по информатике. Рассматривается трансформация образовательных целей: смещение акцента с механического воспроизведения знаний на развитие навыков критического анализа, prompt-инжиниринга и этической оценки технологий.

Abstract. The article is devoted to the analysis of the pedagogical potential and risks of integrating generative artificial intelligence into the computer science educational process. It examines the transformation of educational goals: shifting the focus from the mechanical reproduction of knowledge to the development of critical analysis skills, prompt engineering, and ethical assessment of technologies.

Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, преподавание информатики, педагогический потенциал, академическая честность, prompt-инжиниринг, оценка учебных достижений, цифровая этика, образовательные инновации.

Keywords: generative artificial intelligence, computer science teaching, pedagogical potential, academic integrity, prompt engineering, assessment of learning outcomes, digital ethics, educational innovation.

Появление общедоступных генеративных нейросетей, таких как ChatGPT или Copilot, стало для преподавателей информатики моментом истины. Первоначальные опасения и попытки запретов постепенно сменяются пониманием, что эти инструменты прочно вошли в реальность наших учеников. Вместо того чтобы бороться с неизбежным, продуктивнее переосмыслить педагогические подходы, превратив технологический вызов в образовательную возможность. Генеративный ИИ — это не просто новая игрушка, а катализатор, который позволяет сместить акцент всего курса информатики с механического заучивания синтаксиса и алгоритмов на развитие куда более важных компетенций: критического мышления, креативности и умения ставить сложные задачи.

Педагогический потенциал этой технологии раскрывается, когда мы перестаем видеть в ней лишь угрозу списывания и начинаем использовать как партнера в учебном процессе. Например, устаревшее задание «написать код сортировки пузырьком» теряет смысл, ведь его выполнение сводится к простому запросу к нейросети. Гораздо ценнее поручить ученику сгенерировать через ИИ несколько разных алгоритмов сортировки, а затем провести их сравнительный анализ, оценить эффективность, найти слабые места и предложить оптимизацию. Так фокус смещается с воспроизведения известного решения на глубокий анализ и оценку. Аналогично, в рамках темы по цифровой этике можно не просто прочитать лекцию, а предложить ученикам вступить в дискуссию с ИИ: попросить нейросеть сформулировать самые убедительные аргументы в пользу тотальной цифровизации, а затем самим подготовить контраргументы, основанные на принципах приватности и безопасности. Это развивает не только навыки программирования, но и критическое мышление, умение аргументировать свою позицию.

Ключевым навыком, который необходимо целенаправленно формировать на уроках, становится промт-инжиниринг — искусство точной постановки задачи для ИИ. Умение четко сформулировать запрос, задать контекст и указать желаемый формат ответа — это новая грамотность, сравнимая по важности с умением работать с поисковыми системами. Учеников нужно учить, как просить ИИ не просто «написать код», а «разбить сложный проект на последовательные этапы», «объяснить концепцию объектно-ориентированного программирования на примере из жизни» или «сгенерировать набор тестовых данных для проверки гипотезы». Таким образом, ИИ выступает в роли интеллектуального усилителя, позволяя преодолевать рутинные препятствия и концентрироваться на сути проблем. Для учителя это также мощный инструмент персонализации: можно быстро создавать дополнительные объяснения для отстающих учеников или автоматизировать подготовку типовых заданий, освобождая время для творческого планирования и индивидуальной работы.

Однако бездумное внедрение ИИ сопряжено с серьезными рисками, главный из которых — эрозия академической честности и формирование у учеников иллюзии компетентности. Если раньше домашнее задание по программированию проверяло навык, то теперь оно может проверять лишь умение копировать. Бороться с этим старыми методами, такими как запреты или детекторы плагиата, бесперспективно. Вместо этого необходима перестройка системы оценки. Акцент должен сместиться с проверки конечного продукта на оценку процесса его создания. На первый план выходят такие форматы, как устная защита проекта, где ученик должен объяснить логику каждой строчки своего кода, или практические работы, выполняемые в контролируемой аудитории. Крайне важно внедрять культуру документации процесса: ведение портфолио, фиксация промежуточных этапов в системах контроля версий, написание рефлексивных отчетов о том, как именно использовался ИИ и какой вклад внес сам автор. Это изменяет проверку, где учитель оценивает не уникальность кода, а подлинность интеллектуального пути ученика.

Не менее опасен риск формирования поверхностных знаний, когда ученик, постоянно получая готовые ответы от ИИ, теряет способность к пониманию и самостоятельному решению проблем. Противоядием здесь служит педагогика прозрачности и сознательного скептицизма. Стоит не запрещать ИИ, а сделать его использование легальным и подотчетным. Например, ввести правило обязательной атрибуции: если проект создавался с помощью нейросети, ученик должен четко указать, что именно было сгенерировано, а что сделано самостоятельно. Эффективны и специальные задания, направленные на выявление слабостей ИИ: анализ сгенерированного кода на предмет логических ошибок или неоптимальных решений. Это воспитывает здоровое недоверие к машине и понимание, что ее выводы всегда требуют критической проверки. Наконец, уроки информатики должны стать площадкой для обсуждения этических дилемм, связанных с ИИ: проблем bias (смещений) в данных, авторских прав, экологических затрат и ответственности за сгенерированный контент. Цель — воспитать не пассивного потребителя технологий, а ответственного и критически мыслящего соавтора, который умеет использовать ИИ как инструмент для достижения осмысленных целей.

Таким образом, генеративный искусственный интеллект ставит перед учителем информатики сложную, но inspiring задачу. Он заставляет нас пересмотреть сами основы предмета, переместив фокус с технических деталей на фундаментальные мыслительные навыки и цифровую зрелость. Успех будет зависеть не от того, удастся ли нам оградить класс от новых технологий, а от того, насколько грамотно мы сможем вплести их в ткань учебного процесса, создав среду, где ИИ служит не для упрощения, а для обогащения познания. В этом и заключается новый вызов и новая миссия современного педагога.