COMPARATIVE ANALYSIS OF USING A SCENARIO-BASED CHATBOT AND INTERNET RESOURCES IN STUDYING MATHEMATICAL ANALYSIS (BASED ON THE EXAMPLE OF A PEDAGOGICAL EXPERIMENT AT А BRANCH OF THE PLEKHANOV RUSSIAN UNIVERSITY OF ECONOMICS)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article discusses the pedagogical feasibility and effectiveness of using chatbots as a means of digital support for teaching mathematics at the university level. A pedagogical experiment conducted at a branch of the Plekhanov Russian University of Economics is described. In the experimental group, a scenario-based chatbot was applied, while the control group utilised Internet resources, including learning management systems. Calculations of the reliability, validity, and discriminability of diagnostic tools used to determine the level of students’ academic achievement were carried out. The experimental results demonstrated that the integration of the chatbot led to a more consistent and significant improvement in students’ academic performance compared to independent use of Internet resources. At the same time, the authors revealed the need for further refinement of the educational scenario aimed at optimising students’ interaction with the digital tool.

About the authors

O. V. BLEIKHER

Herzen State Pedagogical University of Russia

ORCID iD: 0009-0002-5536-7304

A. S. RVANOVA

Saint Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics (ITMO University)

ORCID iD: 0000-0002-7235-1016

A. A. MELKONYAN

Russian-Armenian University

References

  1. Шевелькова М. А. Возможности применения чат-ботов в образовательном процессе / М. А. Шевелькова, П. В. Никитин, Р. И. Горохова // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2023. Т. 19, No 2. С. 508–515. doi: 10.25559/SITITO.019.202302.508-515
  2. Клещева Н. А. Чат-бот технология как информационно-коммуникативный ресурс педагогической поддержки процесса формирования метапредметных навыков / Н. А. Клещева, Е. К. Данилина // Бизнес. Образование. Право. 2024. No 3(68). С. 340–346. doi: 10.25683/VOLBI.2024.68.1039
  3. Davar N. F. AI Chatbots in Education: Challenges and Opportunities / N. F. Davar, M. A. A. Dewan, X. Zhang // Information. 2025, 16(3), 235. doi: 10.3390/info16030235
  4. Майоров А. Н. Теория и практика создания тестов для системы образования: Как выбирать, создавать и использовать тесты для целей образования. М.: ООО «Интеллект-Центр», 2002. 296 с.
  5. Аванесов В. С. Критерии качества педагогических измерений // Педагогические измерения. 2012. No 1. С. 51–63.
  6. Гладкая И. В. Современные тенденции в применении педагогической диагностики в школе и в вузе / И. В. Гладкая, И. Ю. Гутник // Научное мнение. 2016. No 4-5. С. 104–109.
  7. Мороз Л. С. Методы определения надежности и валидности тестов для контроля знаний // Труды БГТУ. Серия 3: Физико-математические науки и информатика. 2010. No 6. С. 176–179.
  8. Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. СПб.: ООО «Речь», 2003. 350 с.
  9. Арамян К. А. Персонифицированное обучение как главный инструмент цифрового образования // Психология и педагогика служебной деятельности. 2021. No 2. С. 11–16. doi: 10.24412/2658-638X-2021-2-11-16
  10. Подходова Н. С. Базовые положения разработки компьютерных адаптивных тестов на основе личностно ориентированного подхода / Н. С. Подходова, А. В. Орлова, В. И. Снегурова // Письма в Эмиссия.Оффлайн. 2023. No 4. С. 3241. URL: http://emissia.org/offline/2023/3241.htm (дата обращения: 23.04.2025)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).