Бабурчина А.И.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ В ПРЕПОДАВАНИИ МАТЕМАТИКИ ДЛЯ ШКОЛЬНИКОВ СРЕДНЕГО И СТАРШЕГО ЗВЕНА *
Аннотация:
в данной статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в преподавании математики для школьников среднего и старшего звена. Анализируются современные методы и технологии, которые делают обучение более интерактивным и персонализированным. Особое внимание уделяется инструментам, позволяющим автоматизировать процесс оценки знаний, а также адаптировать учебные материалы под индивидуальные потребности учащихся. Статья также описывает преимущества и перспективы использования ИИ в образовательном процессе, а также возможные вызовы, связанные с его внедрением
Ключевые слова:
искусственный интеллект, преподавание математики, средняя школа, старшая школа, персонализированное обучение
Введение.
Математика является одним из ключевых предметов в школьной программе, поскольку она формирует у учеников аналитическое мышление, логику и навыки решения проблем. Для школьников среднего и старшего звена математика становится более сложной дисциплиной, требующей глубокого понимания абстрактных понятий, таких как алгебра, геометрия и математический анализ. Однако, как показывают многочисленные исследования, многие школьники сталкиваются с трудностями при освоении этих сложных тем, что может привести к снижению мотивации и ухудшению академической успеваемости.
Традиционные методы преподавания математики, хотя и имеют свою ценность, часто не могут эффективно удовлетворять индивидуальные потребности учеников. В классе с большим количеством учеников учитель сталкивается с ограничениями во времени и возможностях для предоставления каждому ребенку индивидуальной помощи. Это приводит к тому, что одни учащиеся остаются позади, а другие не получают необходимого уровня вызова для дальнейшего развития своих способностей. В условиях быстро развивающегося цифрового мира возникает необходимость в новых подходах к преподаванию, которые могут улучшить качество обучения и сделать его более персонализированным.
Один из выдающихся математиков и преподавателей США, Кеннет Росс, в 1998 году, представляя Ассоциацию математиков Америки (Mathematical Association of America) на заседании Национального совета преподавателей математики (NCTM), отметил, что одной из ключевых целей математических курсов является обучение студентов логическому мышлению. Это не просто математическая задача, а базовый навык. Он подчеркнул, что в основе математики лежит рассуждение. В отличие от науки, которая в основном проверяет свои гипотезы через наблюдение, математика делает это с помощью логических выводов. Если у студента не развита способность рассуждать, то математика становится лишь ремеслом, сводящимся к выполнению набора процедур и подражанию образцам без понимания их сути [1].
Не прибегая к избыточному цитированию, упомянем еще несколько кратких высказываний. «Доказательство неотъемлемо связано с математикой и представляет собой важный элемент математических действий» [2]. «Доказательство является инструментом для изучения математики и служит основой обучения ей» [3]. Мы считаем важным отметить, что суть математики также заключается в том, чтобы, используя алгоритмы доказательства и опираясь на предшествующие знания, логику и интуицию, демонстрировать, что рассматриваемое утверждение истинно и непротиворечиво.
Обсуждая конкретную проблему, порой осознание существования доказательства приходит через одно представление, в то время как другое представление может оказаться проще и понятнее, чем предшествующие. Многие современные автоматизированные инструменты для рассуждений сосредоточены исключительно на одном представлении. В настоящее время стоит задача разработки более совершенных инструментов, которые бы автоматизировали формальные и логически обоснованные изменения в различных представлениях [4].
Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы стал одним из ключевых направлений развития образовательных технологий. ИИ уже активно используется в различных областях: от диагностики заболеваний до автономного вождения, и его потенциал в образовательной сфере огромен. В контексте преподавания математики ИИ может служить как мощным инструментом для персонализации учебного процесса, так и средством для повышения эффективности преподавания за счет автоматизации некоторых рутинных задач учителя.
Например, ИИ может адаптировать задания в зависимости от уровня знаний каждого ученика, анализировать их успехи и выявлять области, требующие дополнительного внимания.
Использование ИИ в образовательных технологиях открывает новые возможности для школьников, помогая им усваивать сложные математические темы на своем собственном уровне и темпе. Благодаря ИИ преподаватели могут создавать более эффективные учебные программы, а ученики получают возможность учиться с более высокой степенью вовлеченности. Однако с применением ИИ в образовании возникают и определенные вопросы: сохранение роли учителя как ключевой фигуры в образовательном процессе, этические аспекты использования данных учеников и влияние технологий на обучение.
Цель данной статьи — исследовать, как именно ИИ может быть использован для улучшения преподавания математики среди школьников среднего и старшего звена. Мы рассмотрим существующие образовательные платформы и технологии, использующие ИИ, оценим их эффективность и обсудим возможные вызовы, связанные с их внедрением. Кроме того, в статье будет представлен обзор исследований, показывающих, как ИИ может преобразовать преподавание математики, сделав его более адаптивным и ориентированным на индивидуальные потребности учащихся.
Анализ существующих подходов к преподаванию математики.
Преподавание математики имеет глубокие исторические корни и долгое время строилось на традиционных методах, таких как лекции, решение задач на доске, работа с учебниками и индивидуальные задания для учеников. Эти методы зарекомендовали себя как эффективные в течение столетий, однако современное образование, особенно в условиях цифровой эпохи, требует более гибких и персонализированных подходов. Для лучшего понимания потенциала ИИ в преподавании математики необходимо проанализировать как сильные стороны традиционных методов, так и их ограничения.
Традиционные методы преподавания.
Лекции и объяснения на доске.
-Один из самых распространенных методов преподавания математики — объяснение материала учителем у доски.
Учитель последовательно решает задачи, демонстрирует математические принципы и предлагает ученикам аналогичные примеры для самостоятельного выполнения.
-Преимущество этого метода в том, что он позволяет учителю активно взаимодействовать с классом, наблюдать за реакцией учеников и отвечать на их вопросы в реальном времени.
-Однако данный метод часто страдает от недостатка персонализации. Ученики с различными уровнями подготовки могут не успевать за темпом объяснения или, наоборот, терять интерес, если материал кажется им слишком простым.
Работа с учебниками и задачниками.
-Учебники и задачники остаются основными инструментами для самостоятельной работы учеников. Эти материалы предлагают структурированные объяснения теории и практические задания.
-Преимущество учебников — систематизированное изложение материала, которое охватывает все темы школьной программы. Они также позволяют ученикам работать в своем темпе.
-Однако учебники не могут адаптироваться под индивидуальные потребности учеников, и в них не всегда удается учесть различия в способностях и темпе усвоения материала [5].
Тестирование и оценивание.
-Традиционные методы тестирования включают письменные контрольные работы, тесты с множественным выбором и экзамены. Эти инструменты позволяют учителям оценивать уровень знаний учеников и их способность решать задачи.
-Однако проблема этих методов заключается в том, что они дают лишь ограниченное представление об уровне понимания учениками материала. Тесты чаще оценивают результат, а не процесс мышления или понимания темы. В результате ученики могут заучивать материал механически, не осознавая сути математических понятий.
Основные проблемы традиционных подходов.
Недостаток персонализированного обучения.
-В условиях классов с большим количеством учеников учителю сложно уделить каждому ученику достаточно внимания. Традиционные методы обучения, такие как лекции и стандартные задания, не учитывают разницу в темпе усвоения материала разными учениками.
-Слабые ученики часто остаются позади, в то время как более сильные могут терять интерес из-за недостатка вызова. Это приводит к фрустрации и снижению мотивации у обеих групп.
Ограниченная возможность для обратной связи.
-Традиционные методы преподавания часто не дают возможности мгновенной обратной связи. Учитель может выявить ошибки учеников только во время проверки их работ, что задерживает коррекцию неправильного понимания материала.
-Кроме того, учащиеся не всегда получают достаточную обратную связь по каждому шагу решения задачи, что может затруднять их обучение.
Трудности в мотивации учеников.
-Математика, особенно на уровне средней и старшей школы, может казаться ученикам слишком абстрактной и сложной. Традиционные методы преподавания иногда не способны пробудить интерес к предмету, так как ученики могут не видеть связи между изучаемыми темами и их практическим применением в реальной жизни.
-В результате многие ученики теряют мотивацию к изучению математики, воспринимая её как скучную и не имеющую значения в их повседневной жизни.
Неравенство в доступе к ресурсам.
-Ученики из разных регионов и социальных слоёв могут иметь различный доступ к качественному образованию. В менее обеспеченных школах часто отсутствует доступ к современным учебным материалам или квалифицированным преподавателям, что усиливает разрыв в знаниях.
Альтернативные современные подходы.
На фоне проблем традиционных методов преподавания, в последние годы появились альтернативные подходы к обучению, включая использование технологий. Среди них можно выделить такие методы, как:
-Мультимедийные ресурсы (видеоуроки, интерактивные симуляции), которые позволяют разнообразить уроки и делать сложные абстрактные темы более доступными.
-Флип-классы (перевернутое обучение), где ученики изучают теорию дома через видеоуроки, а на занятиях в классе выполняют практические задания и получают помощь учителя.
-Адаптивные учебные платформы, которые предлагают задания, адаптированные под уровень ученика [6].
Эти методы предлагают значительные улучшения по сравнению с традиционными подходами, однако даже они не решают всех проблем, особенно в вопросе персонализации обучения. Именно на этом этапе ИИ может оказаться ключевым элементом для создания более эффективной образовательной системы.
Применение ИИ в образовательных технологиях.
Искусственный интеллект (ИИ) уже активно используется в различных сферах, и образование не является исключением. Современные образовательные технологии, поддерживаемые ИИ, предлагают значительные возможности для персонализации учебного процесса, улучшения педагогических практик и расширения возможностей для учащихся. В преподавании математики ИИ способен решать ряд задач, которые традиционные методы обучения не всегда могут эффективно решить. Давайте рассмотрим, как именно ИИ применяется в образовательных технологиях, с акцентом на обучение математике.
Основные направления применения ИИ в образовании.
Персонализированное обучение.
Одним из ключевых преимуществ ИИ является его способность адаптировать учебный процесс к индивидуальным потребностям каждого ученика. Это достигается за счёт анализа уровня знаний, предпочтений и стиля обучения каждого учащегося. Системы ИИ могут предлагать задания и упражнения, соответствующие текущему уровню ученика, постепенно усложняя их по мере его прогресса.
Примером такой системы является адаптивное обучение. Адаптивные образовательные платформы, поддерживаемые ИИ, создают индивидуальные учебные траектории для каждого ученика. Это особенно полезно в математике, где один ученик может нуждаться в дополнительных объяснениях и практике, а другой — в более сложных задачах для углубления знаний.
Анализ данных об успеваемости.
Искусственный интеллект может обрабатывать большие объёмы данных об учебных достижениях учеников, выявлять закономерности и давать рекомендации учителям. Например, ИИ может обнаружить, что определённый ученик стабильно делает одни и те же ошибки в заданиях, и предложить дополнительные материалы для их исправления.
Этот анализ помогает учителям более точно понимать, где ученики сталкиваются с трудностями, и своевременно корректировать учебный процесс. Например, платформы, такие как DreamBox или Knewton, собирают данные о том, как ученики решают задачи, сколько времени они тратят на задания, и каковы их успехи, предлагая учителям отчёты о прогрессе класса и каждого ученика.
Виртуальные репетиторы и помощники.
Виртуальные репетиторы на основе ИИ, такие как Socratic (принадлежащий Google) или MATHia, помогают ученикам в режиме реального времени, предоставляя пошаговые объяснения и подсказки. Эти системы анализируют, где именно ученик допустил ошибку, и могут дать ему подсказку, не выдавая ответ, что способствует более глубокому пониманию материала.
В математике это особенно важно, поскольку многие ученики сталкиваются с трудностями в понимании абстрактных концепций. Виртуальные репетиторы могут объяснять материал с разных углов, предлагая различные подходы к решению задачи, пока ученик не поймёт её суть.
Автоматизация рутинных задач.
Преподавателям приходится выполнять множество рутинных задач, таких как проверка домашних заданий и тестов. ИИ может взять на себя эту нагрузку, позволяя учителям сосредоточиться на более сложных аспектах обучения, таких как разработка учебных планов или индивидуальная работа с учениками.
Номер журнала Вестник науки №9 (78) том 5
Ссылка для цитирования:
Бабурчина А.И. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ В ПРЕПОДАВАНИИ МАТЕМАТИКИ ДЛЯ ШКОЛЬНИКОВ СРЕДНЕГО И СТАРШЕГО ЗВЕНА // Вестник науки №9 (78) том 5. С. 553 - 579. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/17549 (дата обращения: 12.12.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+