Платформи генеративного штучного інтелекту (ШІ) для вчителя дають змогу за лічені хвилини створювати плани уроків, задачі, тести, диференційовані матеріали й підказки. Кількість таких сервісів зростає, і вчитель дедалі частіше змушений обирати між ними без достатніх орієнтирів. Українські нормативні документи розглядають ШІ як допоміжний інструмент, а не заміну вчителя, і наголошують на захисті персональних даних, людському контролі результатів та декларуванні використання ШІ [1; 2, с. 9, 22-23; 3]. Водночас навчання математики висуває особливі вимоги: великі мовні моделі можуть створювати правдоподібні, але хибні міркування та обчислення [4], а помилка в навчальному матеріалі безпосередньо впливає на формування математичних понять. Це зумовлює потребу в методичних засадах, які допоможуть учителю обирати ШІ-платформи й критично оцінювати створені ними матеріали.
Проблему використання ШІ в освіті розглядають у напрямах підготовки вчителя до уроків, розвитку критичного мислення, академічної доброчесності та цифрової компетентності педагога. Значну увагу приділяють розвитку критичного мислення, за якого студент чи учень виступає в ролі експерта, що перевіряє правильність міркувань, запропонованих ШІ [5, с. 18-25]. Водночас значна частина досліджень стосується університетської математики, початкової школи або геометрії, і в них недостатньо розглянуто саме платформи для вчителя та перевірку математичного змісту матеріалів, які вони створюють. Відсутня також єдина методика порівняння таких платформ, яку можна відтворити.
Мета-обґрунтувати методичні засади відповідального використання ШІ-платформ у професійній діяльності вчителя математики.
По-перше, ШІ-інструменти для навчання математики доцільно розрізняти за принципом роботи, бо від нього залежить, чи можна довіряти результату. Детерміновані системи комп’ютерної алгебри та динамічної математики дають перевірювані результати. Платформи на основі великих мовних моделей, зокрема спеціалізовані платформи-асистенти вчителя, генерують текст імовірнісно, тому потребують предметної верифікації [4]. Окремий клас становлять ШІ-тьютори для учнів і системи оцінювання з елементами ШІ, для яких визначальними є людський контроль оцінок і захист даних [2, с. 25].
По-друге, методичні можливості платформи слід оцінювати за типовими завданнями вчителя: планування уроку, добір і створення завдань, диференціація, тести й критерії оцінювання, підказки та підтримка учнів із труднощами. Оцінка має спиратися на єдині запити, зафіксовані умови тестування (дата, тариф, мова, налаштування) та критерії з описаними рівнями, а не на загальні враження. Математична й методична коректність виступає умовою, без виконання якої матеріал не рекомендується до використання, незалежно від того, наскільки добре він структурований.
По-третє, перевірка має охоплювати як завдання та відповіді, так і ті частини матеріалу, які бачить учень, зокрема узгодженість із ключем відповідей. Помилки доцільно класифікувати за типом (обчислювальні, невідповідність відповіді умові, розбіжність між учнівським матеріалом і ключем, методичні) та за впливом на навчання, оскільки від цього залежить, чи можна виправити матеріал швидко, чи його слід замінити.
По-четверте, роботу вчителя з платформою доцільно організовувати як цикл «запит – генерація – верифікація – адаптація й декларування використання ШІ». Цикл поєднує критичну перевірку результатів ШІ [5, с. 18-25] з вимогами до прозорості: проєкт рекомендацій МОН пропонує зазначати використання ШІ, інструмент, дату й запит [2, с. 23]. Під час роботи вчитель не вводить в сервіси персональні дані учнів [2, с. 22] і самостійно перевіряє оцінки та коментарі, запропоновані системами ШІ [2, с. 25]. Така модель може слугувати основою чек-листа для вчителя й навчальної вправи для майбутніх учителів, у якій вони шукають і класифікують помилки в згенерованих матеріалах.
Запропоновані положення можуть бути використані вчителями математики під час вибору ШІ-платформ і підготовки матеріалів до уроків, а також у курсах підготовки й підвищення кваліфікації педагогів для формування цифрової та критичної компетентності щодо ШІ.
Запропоновані положення апробовано на порівнянні кількох ШІ-платформ для вчителя на матеріалі однієї теми шкільного курсу математики; результати дослідження буде викладено в наступних публікаціях.
1. Відповідальне використання ШІ в навчанні математики потребує розрізнення типів ШІ-інструментів і предметної верифікації результатів генеративних платформ. 2. Оцінювання платформ має бути відтворюваним: з фіксованими умовами тестування, єдиними запитами та критеріями з описаними рівнями. 3. Перевірку слід поширювати на матеріали, призначені безпосередньо учням, і класифікувати помилки за типом та впливом. 4. Цикл «запит – генерація – верифікація – адаптація й декларування» є практичним способом інтегрувати ШІ в діяльність вчителя без втрати педагогічного контролю. Перспективою є розширення порівняння на інші теми й класи та експериментальна перевірка методики.
Література
1. Про схвалення Концепції розвитку штучного інтелекту в Україні : розпорядження Каб. Міністрів України від 2 груд. 2020 р. № 1556-р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1556-2020-р (дата звернення: 31.08.2026).
2. Інструктивно-методичні рекомендації щодо запровадження та використання технологій штучного інтелекту в закладах загальної середньої освіти : проєкт. Київ : МОН України, 2024. 62 с. URL: https://mon.gov.ua/static-objects/mon/sites/1/news/2024/05/21/Instruktyvno.metodychni.rekomendatsiyi.shchodo.SHI.v.ZZSO-22.05.2024. pdf (дата звернення: 18.10.2026).
3. Miao F., Holmes W. Guidance for generative AI in education and research. Paris : UNESCO, 2023. 54 p. DOI: https://doi.org/10.54675/EWZM9535
4. Frieder S., Pinchetti L., Chevalier A. et al. Mathematical capabilities of ChatGPT. Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023), Datasets and Benchmarks Track. 2023. URL: https://arxiv.org/abs/2301.13867
5. Лукашова Т., Друшляк М. Штучний інтелект як засіб розвитку критичного мислення майбутніх учителів математики. Physical and Mathematical Education. 2023. Т. 38, № 5. С. 18–25. URL: https://fmojournal.org/index.php/fmo/en/article/view/295/190
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter