Использование нейросетей для подготовки к урокам математики: от технологии к творчеству

Автор: Жнец Юлия Сергеевна

Организация: МАОУ СОШ № 15 им. В.И. Гражданкина

Населенный пункт: Краснодарский край, п. Южный

Современная система образования находится в состоянии непрерывной трансформации, обусловленной как сменой поколений обучающихся, так и стремительным развитием цифровых технологий. В последние два года особое место в дискурсе педагогического сообщества заняли генеративные нейросети — инструменты, способные создавать тексты, изображения, программный код и структурированные данные по запросу пользователя.

Для учителя математики, ежедневно сталкивающегося с необходимостью разработки большого количества разноуровневых заданий, поиска нестандартных формулировок и быстрой проверки идей, нейросети становятся не просто модным дополнением, а потенциально мощным ассистентом. Однако внедрение этих инструментов требует осмысленной методической позиции: слепое доверие алгоритму может привести к фактическим ошибкам и снижению педагогической ценности материалов.

С педагогической точки зрения, использование нейросетей позволяет реализовать принципы *персонализации* (быстрая адаптация заданий под уровень конкретного класса или ученика), *наглядности* (создание уникальных визуальных образов) и *деятельностного подхода* (освобождение времени учителя для проектирования активных форм работы).

В ходе экспериментальной работы были апробированы различные форматы использования нейросетей. Наиболее продуктивными оказались следующие направления.

1. Конструирование текстовых задач с заданными параметрами

Традиционно составление задач с практическим содержанием требует значительных временных затрат. Нейросеть позволяет оперативно генерировать условие, меняя числовые данные, сюжет и уровень сложности. Используй реальные жизненные ситуации: скидки в магазине, банковские вклады, рост растений. Укажи ответы. Уровень сложности — средний». Нейросеть (например, YandexGPT или DeepSeek) формирует условие, учитель проверяет корректность формулировок и числовых данных. Важно: на выходе всегда необходима методическая экспертиза, так как нейросеть может допустить логическую или арифметическую ошибку.

2. Генерация геометрических чертежей и визуального контента

Подготовка качественных чертежей для задач по геометрии — трудоемкий процесс. Нейросети для генерации изображений (Kandinsky 3.0) позволяют создавать иллюстрации к задачам на нахождение площадей, объемов, а также сюжетные картинки для развития функциональной грамотности.

Пример:* для задачи о вычислении объема аквариума нейросеть генерирует реалистичное изображение аквариума нестандартной формы (в виде призмы или параллелепипеда с декоративными элементами). Это повышает мотивацию учащихся и делает задачу более жизненной.

3. Разработка разноуровневых самостоятельных и контрольных работ

Использование нейросетей позволяет в считанные минуты создать несколько вариантов работы одинаковой сложности или сформировать индивидуальные карточки для учеников с особыми образовательными потребностями.

В ходе апробации был отработан следующий алгоритм:

1.  Учитель формирует эталонный вариант работы.

2.  Через нейросеть генерирует 4–6 вариантов с измененными числовыми данными, но сохраненной структурой и логикой решения.

3.  Для слабоуспевающих учеников создаются карточки с пошаговыми подсказками (алгоритмами), генерируемыми нейросетью на основе банка алгоритмов.

4. Создание математических диктантов и устных упражнений

Нейросеть способна быстро сформулировать серию вопросов для устного счета или математического диктанта с учетом актуальной темы и требований к метапредметным результатам. Например, можно запросить: «Создай 10 вопросов для устного счета в 5 классе по теме “Десятичные дроби” в формате “Верно/Неверно”, включи вопросы на сравнение и округление».

5. Подготовка пояснительных материалов и альтернативных объяснений

Иногда стандартное объяснение, данное в учебнике, не усваивается частью класса. Нейросеть может предложить несколько альтернативных способов объяснения сложной темы (например, правила деления дробей или теоремы Пифагора) через аналогии, визуальные образы или практические примеры. Учитель выбирает наиболее подходящий вариант или комбинирует их.

Заключение

Использование нейросетей для подготовки к урокам математики открывает перед педагогом новые горизонты для творчества и оптимизации труда. Это не замена учителя, а инструмент, позволяющий перераспределить усилия с рутинных операций на высококачественную методическую работу и живое взаимодействие с учениками.

Внедрение технологий искусственного интеллекта в педагогическую практику требует от учителя развития новых компетенций: умения формулировать точные запросы, критически оценивать результаты работы алгоритмов и соблюдать этические нормы. При грамотном применении нейросети становятся надежным помощником, способствующим повышению качества математического образования и профессиональной удовлетворенности педагога.

Список литературы

1.  Алексеева, Е. В. Искусственный интеллект в образовании: перспективы и риски / Е. В. Алексеева // Информатика и образование. — 2024. — № 2. — С. 45–52.

2.  Воронина, Л. В. Методика обучения математике: цифровая трансформация / Л. В. Воронина, Е. А. Седова. — Екатеринбург: Изд-во РГППУ, 2023. — 158 с.

3.  Горбунова, Т. А. Генеративные нейросети в работе учителя: методический аспект / Т. А. Горбунова // Педагогическая информатика. — 2025. — № 1. — С. 23–31.