Разработка дидактических материалов для подготовки обучающихся к ОГЭ по физике с помощью генеративных нейросетей

Введение

В современном образовании крайне важно эффективно подготовить учащихся к государственным экзаменам, таким как Общегосударственный экзамен (ОГЭ). Успех этой подготовки во многом зависит от качества дидактических материалов, которые должны быть актуальными и соответствовать экзаменационным требованиям. В последние годы активно развиваются инновационные технологии, способствующие созданию таких материалов.
Одним из наиболее перспективных направлений является использование генеративных нейросетей. Эти технологии позволяют создавать адаптивные и высококачественные образовательные ресурсы, которые можно настраивать под индивидуальные потребности и уровень подготовки каждого ученика. Модели, такие как GPT-4, способны автоматизировать разработку тестов, упражнений и пояснительных материалов, что упрощает процесс и делает его более доступным.
Нейронная сеть может использована в образовательном процессе в школе для увеличения интерактивности занятий, внесения разнообразия, повышения мотивации учеников и уменьшения рутины для учителей.
Современная система образования требует инновационных подходов к подготовке школьников к ОГЭ по физике. Создание дидактических материалов с использованием генеративных нейросетей может стать ключевым решением для улучшения качества образования. Это обусловлено следующими факторами: индивидуализация обучения, учитывая уникальные стили и темпы обучения каждого ученика, а также автоматизация процессов обучения и создание персонализированных материалов с помощью генеративных нейросетей, что может повысить эффективность преподавания.
Актуальность генеративных нейросетей в образовательных технологиях растет благодаря их способности обрабатывать большие объемы данных и генерировать контент, соответствующий образовательным стандартам. Эти системы могут создавать разнообразные материалы, такие как тестовые вопросы, пояснения и примеры решений, что делает подготовку к ОГЭ более гибкой и эффективной.
Цель исследования является разработка дидактических материалов для подготовки школьников к ОГЭ по физике с помощью генеративных нейросетей в образовательном процессе.
Задачи исследования: Генеративный искусственный интеллект
1.Исследование генеративного искусственного интеллекта.
2.Анализ платформ генеративного искусственного интеллекта.
3.Разработка заданий для подготовки к ОГЭ по физике с помощью Chat GPT.
4.Анализ результатов педагогического эксперимента.
В работе будет проведен анализ возможностей современных моделей, исследованы методы создания и оптимизации контента, а также оценена эффективность материалов на основе тестирования. Особое внимание будет уделено формированию запросов для генеративных моделей, чтобы обеспечить соответствие материалов требованиям экзамена и адаптацию под нужды учащихся.
Таким образом, работа направлена на внедрение инновационных подходов в создание образовательных ресурсов, что способствует улучшению подготовки учащихся к ОГЭ по физике и расширению применения передовых технологий в образовании.
Объект исследования: подготовка учащихся к ОГЭ по физике.
Предмет исследования: сценарии использования генеративных нейросетей при подготовке и проведении ОГЭ по физике в 9 классе.
Методы исследования:
1.Анализ существующей методической литературы и подходов к применению генеративных нейросетей в образовательной сфере.
2.Разработка и тестирование учебных материалов, созданных на основе генеративных моделей.
3.Сравнение традиционных методов и современных подходов в разработке образовательного контента.
4.Оценка качества и эффективности данных материалов через тестирование и сбор отзывов пользователей.
Теоретические основы исследования: Разработка дидактических материалов для подготовки школьников к ОГЭ по физике с использованием генеративных нейросетей основана на трех основных теоретических принципах: когнитивном развитии, конструктивизме и искусственном интеллекте.
Согласно теории Ж. Пиаже, когнитивное развитие подчеркивает важность активного участия школьников в образовательном процессе, чтобы обеспечить индивидуализацию образования. Конструктивизм, разработанный Дж. Брунером, предполагает, что школьники самостоятельно создают свое знание и понимание через активное участие в образовательном процессе.
Теория искусственного интеллекта, лежащая в основе генеративных нейросетей, была разработана учеными, такими как У. Холмса, Ф. Розенблатт, Д. Хебб, М. Мински, У. Мак-Калок, У. Питтс и Д. Румельхарт, которые внесли значительный вклад в развитие моделей искусственного интеллекта, используемых в образовании.
Новизна данной работы заключается в том, что человек формулирует задачу, а программа выполняет ее, обучаясь и совершенствуясь по ходу выполнения, что приводит к постоянному улучшению результатов. Такой диалог между человеком и искусственным интеллектом интересен современным ученикам и учителям, переводя процесс получения знаний в новый, интерактивный формат.
Теоретическая значимость данной работы заключается в исследовании и адаптации различных методов и возможностей искусственного интеллекта для образовательных целей. Такой подход к созданию задач помогает лучше понять, как использовать алгоритмы машинного обучения для разработки образовательного контента, способствующего развитию навыков учащихся по физике.
Практическая значимость данной работы состоит в предоставлении учащимся новых задач по физике, которые могут быть адаптированы к индивидуальным потребностям и уровню каждого ученика. Это способствует более эффективному обучению и стимулирует развитие критического мышления и навыков решения проблем.
Структура работы состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы.




ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
1.1. Генеративный искусственный интеллект как инновационная сквозная технология

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) представляет собой область компьютерных наук, в которой специалисты создают системы, способные анализировать информацию и решать задачи, подобно человеческому мышлению[ Исследование по ИИ. 2023. Электронный ресурс URL: file:///C:/Users/ig_03/Downloads/Spravka_GPT_2_1680165236.pdf / (дата обращения: 12.09.2024).
].
ИИ обладает способностью к самообучению с использованием глубокого обучения, которое основано на нейронных сетях, функционирующих аналогично нейронным сетям человеческого мозга. Нейронные сети обрабатывают огромные объемы данных и выдают готовые решения. Внутри них происходят сложные процессы, и часто невозможно точно предсказать, какой нейрон окажет большее или меньшее влияние на результат, усиливая или ослабляя сигнал. Именно поэтому нейронные сети часто называют «черным ящиком», так как внутренние процессы не всегда доступны для понимания.
В настоящее время ИИ широко применяется в различных областях. Например, в медицине он обеспечивает точный анализ изображений и снимков, способный обнаруживать даже самые ранние признаки раковых поражений, невидимые для человеческого глаза, и делать диагнозы с высокой точностью. В области разработки лекарств ИИ может «математически» создавать миллионы различных комбинаций химических соединений, тестировать их и предсказывать свойства, что открывает новые перспективы для создания революционных лекарств. Также ИИ находит применение в транспорте, например, в беспилотных трамваях и комбайнах.
Безусловно, с развитием ИИ открываются новые горизонты для образования. В работе рассматривается, как ИИ может трансформировать образовательный процесс, предлагая инновационные решения и преодолевая определенные трудности. ИИ позволяет создавать персонализированные учебные программы, адаптированные к индивидуальным потребностям и стилям обучения учащихся. Машинное обучение анализирует образовательные данные, предоставляя материалы и задания, соответствующие уровню знаний учащихся.
ИИ автоматизирует множество аспектов учебного процесса, включая разработку индивидуальных планов обучения, автоматическую проверку заданий, адаптивное тестирование и поддержку учителей в оценке успеваемости. Технологии ИИ помогают эффективно анализировать образовательные данные, отслеживать прогресс, выявлять слабые места и прогнозировать успехи учащихся.
Современные технологии ИИ уже активно применяются в высшем образовании, улучшая методы преподавания и процессы оценки. Например, автоматизированные системы оценки студенческих работ могут оценивать креативность и предоставлять обратную связь[ Струнин, Д. А. Интеграция искусственного интеллекта в сферу образования / Д. А. Струнин. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2024. — № 4 (503). — С. 36-37. — URL: https://moluch.ru/archive/503/110754/ (дата обращения: 12.09.2024).].
Тем не менее, использование ИИ в образовании поднимает этические вопросы. Необходимо найти баланс между инновациями и защитой конфиденциальности данных, а также обеспечить справедливое использование технологий. Требуются этические стандарты для честного и безопасного обращения с данными.
ИИ также способствует улучшению планирования образовательных программ, предсказывая изменения в потребностях студентов и позволяя учебным заведениям более гибко реагировать на изменения. Для успешной интеграции ИИ важно учитывать не только технические, но и этические, социальные и правовые аспекты, что поможет максимально раскрыть потенциал технологий и обеспечить качественное и доступное образование для всех[ Таран, В. Н. Преимущества и недостатки использования искусственного интеллекта в образовании / В. Н. Таран, Д. А. Курлов, Н. И. Потапович // Дистанционные образовательные технологии: МАТЕРИАЛЫ VII МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ, Ялта, 20–22 сентября 2022 года. – Симферополь: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство Типография «Ариал», 2022. – С. 98– 100. ].
ИИ представляет собой одну из наиболее значительных и быстро развивающихся технологий в области ИИ. Этот тип алгоритмов и моделей имеет способность создавать новые данные, такие как текст, изображения, музыка и видео, которые могут быть трудно отличить от произведений человека. В отличие от традиционного ИИ, который сосредоточен на классификации и распознавании паттернов, ИИ создает новые образцы и предложения, опираясь на существующие данные.
По мнению, Уэйна Холмса внедрение ИИ, конечно, изменит многое, но это не исключает возможность того, что ИИ станет мощным инструментом в руках человека, если молодое поколение научится использовать его с умом[ Холмс, У. Искусственный интеллект в образовании: Перспективы и проблемы для преподавания и обучения. — URL: https://alpinabook.ru/catalog/book-ii-v-obrazovanii/(дата обращения: 16.09.2024).].
Использование ИИ в образовательных целях:
1.Персонализированное обучение: ИИ способен адаптировать учебные материалы под индивидуальные потребности и стили обучения учеников. Он может разрабатывать персонализированные ресурсы, предлагать задания и тесты, соответствующие уровню знаний учащихся, а также предоставлять объяснения на основе их ошибок.
2.Создание контента: Этот ИИ может создавать широкий спектр образовательного контента, включая учебники, презентации, тесты и упражнения. Это позволяет значительно сократить время на разработку материалов и обеспечить доступ к качественному контенту как для учеников, так и для учителей.
3.Автоматизация оценки: ИИ может быть использован для автоматизированной проверки заданий и тестов, что снижает нагрузку на учителей и обеспечивает быструю обратную связь для учеников. Он может не только проверять правильность ответов, но и анализировать их качество, предлагая рекомендации по улучшению.