ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПОДГОТОВКЕ УЧИТЕЛЕЙ В КОНТЕКСТЕ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
DOI:
https://doi.org/10.52754/16948742_2(7)_9-2025Ключевые слова:
цифровая трансформация, искусственный интеллект, педагогический подход, педагогические условия, дифференцированное обучение, математика, обратная связь, фасилитатор, наставник, качество образованияАннотация
В данной статье рассматриваются педагогические условия подготовки будущих учителей математики в эпоху активного внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и цифровой трансформации образования. ИИ радикально изменяет роль учителя, расширяя спектр его компетенций и функциональных обязанностей. Основной целью статьи является определение современных педагогических подходов и условий, способствующих формированию необходимых компетенций у будущих учителей математики. На основе анализа научных источников, передового педагогического опыта и практического применения ИИ в образовательной среде описываются новые требования к учителю, роль ИИ-репетиторов (на примере Synthesis Tutor 2.0), возможности и ограничения цифровых инструментов. Особое внимание уделяется гуманистическому аспекту, эмоциональному интеллекту педагога, а также сохранению ценностей воспитания. В статье представлены примеры эффективных педагогических практик, вопросы для оценивания использования ИИ учащимися, а также даны рекомендации по обновлению программ педагогического образования в соответствии с новыми вызовами. Делается акцент на балансе между технологиями и человечностью в учебном процессе.
Библиографические ссылки
Кемеров, И. Н. (2022). Искусственный интеллект в образовании: вызовы и перспективы. Современные проблемы науки и образования, (4), 38–44.
Конколь, М. М. (2024). Трансформация образовательного процесса через призму искусственного интеллекта и нейросетевого прогресса. Мир науки, культуры, образования, (6(109)). https://doi.org/10.24412/1991-5497-2024-6109-104-108
Минеева, Е. А. (2021). Искусственный интеллект в образовании: вызовы и перспективы. Педагогика и психология образования, (2), 15–21.
Anderson, M. & Anderson, S. L. (2011). Machine ethics. Cambridge University Press.
Chen, X., Xie, H., Zou, D., & Hwang, G.-J. (2020). Application and theory gaps during the rise of Artificial Intelligence in Education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1(1). https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100002
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in education: Promises and Implications for Teaching and Learning. The Center for Curriculum Redesign. https://doi.org/10.24412/1991-5497-2024-6109-104-108
Luckin, R., Holmes, W., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: an Argument for AI in Education. Pearson.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, (16(1)), 1–27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
OpenAI Synthesis Tutor 2.0 – Technical Overview. Retrieved from. (2023). https://openai.com/research/synthesis-tutor
YouTube. www.youtube.com. https://www.youtube.com/watch?v=0x1jcWIo
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Айчүрөк Токтополотовна Калдыбаева, Буажар Абдусаттаровна Бекмурзаева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
