Смольняков Вячеслав Геннадьевич, аспирант кафедры теории и методики обучения математике и информатике, Институт математики и информатики; учитель информатики и математики, Щёлково
Vyacheslav G. Smolnyakov, a postgraduate student, Department of Theory and Methods of Teaching Mathematics and Informatics, Institute of Mathematics and Informatics
Moscow; Shchyolkovo, Moscow Region
Филиппов Владимир Ильич, канд. пед. наук, доцент кафедры естественно-математических дисциплин; учитель информатики, Орехово-Зуево
Vladimir I. Filippov, Candidate of Sciences (Education), Associate Professor at the Department of Natural Sciences and Mathematics; an informatics teacher
Mytishchi, Moscow Region; Orekhovo-Zuyevo, Moscow Region
В статье представлен обзор возможностей, предоставляемых системами искусственного интеллекта, которые могут быть использованы в работе педагога. Рассмотрены различные нейросетевые модели, разработанные российскими компаниями. Приведены примеры использования нейросетей для подготовки учебных материалов, а также рекомендации по составлению запросов (промптов) для генерации текстов и изображений с целью создания учебных материалов. Рассматриваются границы применимости результатов работы нейросетей для формирования определенных групп образовательных результатов. Приведены примеры заданий по различным учебным предметам, направленных на достижение метапредметных результатов, в которых используются материалы, созданные при помощи генеративных нейросетевых моделей. Указаны группы метапредметных образовательных результатов, формирование которых возможно с использованием материалов, созданных нейросетями. Рассмотрены возможности повышения квалификации и обучения эффективному построению запросов для нейросетей (промптов).
The article provides an overview of the possibilities provided by artificial intelligence systems that can be used in the work of a teacher. Various neural network models developed by Russian companies are considered. Examples of the use of neural networks for the preparation of educational materials are given, as well as recommendations for creating prompts for generating texts and images in order to create educational materials. The limits of applicability of the results of neural networks for the formation of certain groups of educational outcomes are considered. Examples of tasks in various academic subjects aimed at achieving metasubject results are given, which use materials created using generative neural network models. The groups of metasubject educational results are indicated, the formation of which is possible using materials created by neural networks. The possibilities of professional development and training in the effective construction of prompts are considered.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.