Применение нейросетей при преподавании математики в школе
Автор: Петрова Светлана Вячеславна
Организация: ФГКОУ Объединенный Кадетский корпус СК РФ им. Г.К. Жукова
Населенный пункт: г. Санкт-Петербург
Аннотация: в данной статье представлены основные формы применения нейросетей для конструирования эффективного урока математики. Рассмотрены конкретные примеры использования популярных нейросетей для организации контроля знаний обучающихся, организации индивидуального сопровождения обучающихся.
Ключевые слова: нейросеть, урок, искусственный интеллект, математика.
"Application of Neural Networks in Teaching Mathematics in Schools"
Svetlana Vyacheslavna Petrova,
Mathematics Teacher
Federal State Educational Institution "United Saint Petersburg Cadet Corps
of the Investigative Committee of the Russian Federation named after Marshal of the Soviet Union G.K. Zhukov"
Saint Petersburg
Abstract: This paper presents the main forms of applying neural networks to designing effective mathematics lessons. Specific examples of using popular neural networks are considered.
Keywords: neural network, lesson, artificial intelligence, mathematics.
В современном мире цифровизации всех областей деятельности понятия «хороший урок», «хороший учитель» и, даже, «хороший ученик» обязательно включает в себя знание и осознанное использование искусственного интеллекта, нейросетей. Учитель математики лишь в прошлом использует принцип «мел-доска-тряпка-ум». Возможности учителя математики расширяются в геометрической прогрессии: презентации, анимированные изображения процессов, виртуальные лаборатории, ЗD-моделирование геометрических фигур, видеолекции всемирно известных ученых-математиков, и теперь, использование нейросетей.
Развивающаяся область - применение одного из инструментов искусственного интеллекта, нейросети, еще удивит нас своими возможностями и недостатками. Но на данном этапе их применение для конструирования и проведения урока эффективно и целесообразно.
Рассмотрим некоторые примеры использования современных нейронных сетей и технологий машинного обучения для подготовки урока математики.
- Составление тестов.
Тестирование как часто используемый вид контроля знаний обучающихся требует тщательной подготовки. Но подойти к данному процессу можно более эффективно:
Подготовить типовые задания по теме (условия задач, алгоритмы решения)
Используйте специализированные сервисы или инструменты:
• Нейрообразовательные платформы (Яндекс Репетитор, онлайн-тренажёры и др.) позволяют выполнить алгоритмическую генерацию тестов с учётом уровня сложности и целей проверки.
• Генерационные модели (OpenAI GPT-3, GigaChat и др.) предлагают похожие задания по предложенному описанию автоматически.
Пример.
Запрос для русскоязычной нейросети от Сбера (GigaChat):
«Составь 5 примеров линейного уравнения для обучающихся 7 класса, похожих на №92 из учебника Алгебра 7 класс Ш.А. Алимова».
Ответ платформы GigaChat:
- Проверка заданий
Некоторые платформы выполняют автоматическое оценивание уже выполненных заданий. С помощью нейросети вы сможете провести анализ шагов решения и акцентировать внимание на ошибках. Такой подход экономит время учителя.
- Wolfram Alpha, Photomath проводят анализ решения задач с определением ошибок, поясняя их.
- На сервисе Mathpix возможно выполнить распознавание рукописных или сфотографированных изображений для их автоматической проверки.
Пример работы ИИ от Google (нейросеть Gemini 2.5 Pro).
Запрос: «Можешь ли проверить данное решение на правильность?»
Ответ нейросети:
- Работа с одаренными и слабоуспевающими обучающимися.
Для обучающихся, требующих отдельного индивидуального подхода в обучении с учетом их способностей и психологических особенностей нейросети предлагают индивидуальные задания, которые помогают подобрать задания углубленного уровня или восполнить пробелы в знаниях. Некоторые инструменты:
- Адаптивные платформы (например, Khan Academy, Aleks, «Учи.ру») предлагают задачи оптимальной сложности.
- Интеллектуальные обучающие системы (ALEKS, Smartick, Khan Academy) позволяют в индивидуальном режиме повышать уровень заданий с оптимальным обучающим сопровождением.
Описанные варианты применения нейросетей для подготовки урока математики становятся все более популярными. Однако, для их успешного применения следует отметить важность цифровой компетентности педагога,
умения педагога проводить подробный анализа предложенных искусственным интеллектом материалов, а также, прогнозирования возможных ошибок и недочетов в решениях и условиях заданий от нейросетей, в связи с их несовершенством.
«Искусственный интеллект (ИИ) никогда не заменит человека в вопросах обучения. Нейросети можно использовать лишь как дополнение к классическим методикам» - сказал в одном из выступлений С.С. Кравцов, министр просвещения Российской Федерации. Исключительно учитель, организующий учебный процесс, дает ученику не только знания, умения и навыки, но и эмпатию, мотивацию, живой контакт общения.
При этом, нейросети способны быть инструментом для подбора образовательного контента, контроля знаний обучающихся и повышения эффективности использования рабочего времени педагога.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ / REFERENCES
1. Алейникова, Д. В. К проблеме общения человека с искусственным интеллектом / Д. В. Алейникова //Вестник Московского государственного лингвистического университета. Образование и педагогические науки. – 2023. – Вып. 3 (848). – С. 9-15. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/k-problemeobscheniya-cheloveka-s-iskusstvennym-intellektom (дата обращения: 05.03.2026).
2. Аммун Бишкис Сознание человека и искусственный интеллект машин /Аммун Бишкис // Научный журнал. – 2022. – № 2 (64). – С. 31-39. – URL:https://cyberleninka.ru/article/n/soznanie-cheloveka-i-iskusstvennyy-intellekt-mashin (дата обращения: 08.02.2026).
3. Бескова, И. А. Естественный и искусственный интеллект: точки соприкосновения / И. А. Бескова // Вопросы философии. – 2023. – № 9. – С. 83- 92. – URL: https://eivis.ru/browse/doc/87705357 (дата обращения: 12.03.2026).
4. Умная колонка от «Алисы». Электронный ресурс. URL:https://journal.tinkoff.ru/list/alice-for-kids/?ysclid=lukv1rg5ar466722416.

