Создание методического обеспечения урока математики с помощью нейросетевых технологий

в статье рассмотрены аспекты применения нейросетей для генерации самостоятельных работ, в виде тестовых заданий, по курсу математики в средней и старшей школе. Для создания учебных материалов были использованы такие генеративные нейросети как: ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, MathGPT. Им были заданы одинаковые указания, но у каждой нейросети выявлены свои особенности, которые сделали варианты отличными друг от друга. В статье обсуждаются вопросы разработки заданий разного уровня сложности по темам: «Квадратные уравнения», «Теорема Пифагора», «Предел функции». Оценка тестов проводилась учителями-математиками посредством проведения фокус-группы. Они оценивали не только сами задания, но и то, какая из нейросетей справилась с поставленной задачей лучше всего, с точки зрения качественных показателей и возможности применения полученных материалов на уроках. Эксперты подчеркнули, что такой способ формирования самостоятельных работ является простым и понятным, а также значительно экономит время при подготовке к урокам. Однако, задания необходимо адаптировать и учесть, что ответы к тестам не всегда выделены правильно и если предоставляется решение, то оно может быть неполным или некорректным. В то же время, если проверить и решить задания после их генерации, эти минусы будут устранены, а временные затраты всё равно будут меньше, если бы учитель составлял задания к самостоятельным работам лично. Большинство использовало бы подготовленные материалы, при их незначительной доработке.

генеративные нейросети, GPT, тесты, самостоятельные работы, методика обучения математике, образовательный контент, искусственный интеллект, генерация заданий