ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПРЕПОДАВАНИИ ПРЕДМЕТОВ

«ИНФОРМАТИКА» И «ТЕХНОЛОГИЯ (ТРУД)»: ТРАНСФОРМАЦИЯ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПАРАДИГМЫ

Введение

Современный

этап

технологического

развития,

характеризующийся повсеместной цифровизацией и проникновением

интеллектуальных систем во все сферы жизни, закономерно ставит

перед

системой

образования

новые

вызовы

и

открывает

беспрецедентные

возможности.

В

контексте

школьного

обучения

наиболее ярко эти процессы проявляются в преподавании предметов

«Информатика» и «Технология (труд)», которые из сугубо прикладных

дисциплин трансформируются в фундаментальные, интегрирующие

области

знания

о

цифровом

мире

и

способах

преобразующей

деятельности человека в нем. Интеграция искусственного интеллекта

(далее – ИИ) в образовательный процесс данных предметных областей

представляет собой не просто внедрение нового инструментария, а

кардинальную перестройку содержания, методов и организационных

форм обучения. Цель настоящей статьи – провести системный анализ

потенциала,

конкретных

применений

и

методологических

основ

использования

технологий

ИИ

в

преподавании

информатики

и

технологии, а также выявить возникающие педагогические и ethical

вызовы.

1. Теоретико-методологические основания интеграции ИИ в

образовательный процесс

Внедрение ИИ в педагогическую практику должно опираться на

прочный

теоретический

фундамент,

чтобы

избежать

хаотичного

и

бессистемного

применения.

Ключевыми

являются

несколько

взаимосвязанных подходов.

Во-первых, это деятельностный подход, в рамках которого знания

не транслируются в готовом виде, а конструируются самим учащимся в

процессе

решения

практических

задач.

Технологии

ИИ

выступают

здесь

как

интеллектуальные

«орудия»

или

«партнеры»

по

деятельности, которые берут на себя рутинные операции (проверка

кода,

поиск

информации,

визуализация

данных),

высвобождая

когнитивные

ресурсы

ученика

для

творчества,

анализа

и

проектирования.

Во-вторых,

персонализированный

и

дифференцированный

подход. Классическая классно-урочная система, ориентированная на

«среднего» ученика, демонстрирует свою неэффективность в условиях

широкого спектра индивидуальных образовательных потребностей и

скоростей усвоения материала. ИИ, обладая способностью к обработке

больших

данных

(анализ

успеваемости,

паттернов

ошибок,

предпочтений

в

обучении),

позволяет

строить

индивидуальные

образовательные траектории в режиме реального времени, адаптируя

содержание, сложность и темп подачи материала под конкретного

ребенка.

В-третьих,

компетентностный

подход.

Современные

образовательные

стандарты

делают

акцент

на

формировании

не

суммы знаний, а комплекса универсальных компетенций (критическое

мышление, креативность, коммуникация, коллаборация). ИИ создает

среду для их отработки: например, анализ достоверности информации,

сгенерированной

ИИ,

или

совместная

работа

над

проектом

с

использованием интеллектуальных ассистентов.

Таким образом, ИИ не заменяет педагога, а переводит его роль из

транслятора знаний в роль модератора, фасилитатора и наставника,

который

организует

образовательную

среду,

стимулирует

познавательную активность и оказывает адресную поддержку.

2. Применение технологий ИИ в преподавании информатики

Предмет

«Информатика»

является

наиболее

естественной

средой

для

интеграции

ИИ,

так

как

последний

является

прямым

объектом

ее

изучения

и

одновременно

мощным

педагогическим

инструментом.

2.1. ИИ как объект изучения. Классический курс информатики,

сфокусированный на алгоритмизации и программировании, требует

расширения за счет включения основ интеллектуальных систем. Это

предполагает изучение на доступном уровне:

Основ

машинного

обучения:

принципов

работы

с

данными,

обучения моделей на примерах (обучение с учителем и без), понятия о

признаках и классификации.

Основ

работы

с

нейронными

сетями:

упрощенные

модели,

объясняющие

принцип

их

работы

(аналогии

с

нейронами

мозга),

демонстрация применения в компьютерном зрении (распознавание

изображений) и обработке естественного языка (NLP).

Этических и социальных аспектов ИИ: проблем bias (смещения) в

алгоритмах,

конфиденциальности

данных,

ответственности

за

решения, принимаемые автономными системами.

2.2. ИИ как инструмент обучения.

Адаптивные системы обучения (АСО). Платформы на основе ИИ

могут

предлагать

ученикам

индивидуальные

подборки

задач

по

программированию, автоматически проверять решения, анализировать

типичные

ошибки

и

предлагать

целевые

упражнения

для

их

устранения.

Это

освобождает

учителя

от

рутинной

проверки

и

позволяет

сконцентрироваться

на

помощи

в

наиболее

сложных

случаях.

Интеллектуальные

помощники

в

программировании.

Современные IDE (Integrated Development Environment) интегрируют

мощные

ИИ-инструменты

(наподобие

GitHub

Copilot),

которые

предлагают автодополнение кода, генерируют шаблоны функций по

текстовому описанию и находят ошибки. Их использование позволяет

ученикам

быстрее

преодолевать

синтаксические

трудности

и

сосредотачиваться на семантике и алгоритмической составляющей.

Генеративные

ИИ

для

творческих

проектов.

Учащиеся

могут

использовать языковые (ChatGPT, Gemini) и графические (DALL-E,

Midjourney)

модели

для

генерации

идей

для

проектов,

создания

прототипов

интерфейсов,

написания

документации

или

тестовых

данных. Ключевая педагогическая задача при этом – научить детей не

слепому

копированию,

а

критической

оценке,

доработке

и

осмысленному использованию сгенерированного контента.

Симуляторы

и

виртуальные

среды.

ИИ

позволяет

создавать

сложные, динамически изменяющиеся симуляции для моделирования

процессов (например, работа сетевых протоколов или поведение роя

роботов), с которыми ученик может взаимодействовать, наблюдая

результаты своих решений.

3.

Применение

технологий

ИИ

в

преподавании

предмета

«Технология (труд)»

Трансформация предмета «Технология» от ремесленного труда к

высокотехнологичному проектированию делает ИИ его неотъемлемой

частью.

3.1. Проектирование и инженерное дело.

Генеративный

дизайн.

Это

передовая

технология,

где

ИИ

используется как соавтор процесса проектирования. Учащийся задает

параметры

будущего

изделия

(материал,

прочность,

вес,

способ

производства),

а

алгоритм

генерирует

множество

оптимальных

вариантов

геометрической

формы,

которые

удовлетворяют

этим

условиям. Это учит многовариантности мышления и оптимизации.

Прототипирование

и

3D-печать.

ИИ-алгоритмы

оптимизируют

процесс

3D-печати:

автоматически

генерируют

поддерживающие

структуры, предсказывают возможные дефекты и корректируют модель

для

их

избегания,

что

значительно

повышает

успешность

самостоятельной работы учащихся.

Компьютерное зрение для контроля качества. Создание проектов,

в которых простые системы на основе ИИ (например, на платформе

Arduino или Raspberry Pi с камерой) обучаются распознавать дефекты

изделий или сортировать объекты, интегрирует в курс технологии

основы интеллектуальной робототехники.

3.2. Робототехника и автоматизация.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Учащиеся

могут не только программировать роботов по жесткому алгоритму, но и

«обучать» их методом проб и ошибок для выполнения задач в сложной

среде

(например,

прохождение

лабиринта).

Это

наглядно

демонстрирует принцип работы современных автономных систем.

Компьютерное зрение для навигации. Интеграция камер и ИИ-

библиотек

(например,

OpenCV)

в

школьные

робототехнические

комплексы позволяет создавать проекты по распознаванию объектов,

слежению

за

линией

и

автономному

перемещению,

что

выводит

учебную робототехнику на качественно новый уровень.

3.3. Интеллектуальные системы в быту и проектной деятельности.

Умный дом и интернет вещей (IoT). Изучение основ создания

систем умного дома, где ИИ анализирует данные с датчиков для

оптимизации энергопотребления, климата и безопасности, является

крайне

актуальным и

мотивирующим для

учащихся направлением

проектной деятельности.

Преобразование

традиционных

направлений.

Даже

в

таких

направлениях, как кулинария или сельское хозяйство, ИИ находит

применение:

анализ

пищевой

ценности

продуктов,

планирование

рациона, сити-фермерство с автоматическим контролем условий роста

растений на основе данных с сенсоров.

4. Педагогические вызовы и ethical проблемы

Внедрение ИИ в образование сопряжено с рядом серьезных

рисков,

игнорирование

которых

может

свести

на

нет

все

потенциальные преимущества.

Цифровое неравенство. Существует риск углубления разрыва

между школами, имеющими доступ к современным ИИ-технологиям и

квалифицированным кадрам, и теми, кто такого доступа лишен.

Деградация фундаментальных знаний. Необходим баланс между

использованием

ИИ

как

инструмента,

облегчающего

рутинные

операции,

и

необходимостью

формирования

глубоких

системных

знаний. Ученик должен понимать принципы, стоящие за работой ИИ, а

не

просто

быть

его

пассивным

пользователем.

Бездумное

использование

генераторов

кода

или

текста

может

привести

к

интеллектуальной атрофии.

Проблема

академической

честности.

Легкость

генерации

рефератов, программных кодов и проектных работ с помощью ИИ

ставит

перед

педагогами

сложную

задачу

пересмотра

системы

оценивания. Акцент должен смещаться с оценки конечного продукта на

оценку процесса его создания: защиты идеи, промежуточных этапов,

рефлексии, устных ответов, способности объяснить и отстоять свое

решение.

Смещение (bias) алгоритмов. Важно обсуждать с учениками, что

ИИ-модели

обучаются

на

данных,

созданных

людьми,

и

могут

унаследовать

и

усилить

их

предубеждения

(гендерные,

расовые,

культурные). Это направление формирует критическое и ответственное

отношение к технологиям.

Безопасность

и

конфиденциальность

данных.

Работа

с

ИИ-

платформами часто связана с передачей данных. Необходимо обучать

школьников цифровой гигиене и строго соблюдать законодательство о

защите персональных данных.

Заключение

Интеграция

искусственного

интеллекта

в

преподавание

информатики

и

технологии

представляет

собой

закономерный

и

необходимый этап эволюции образовательной системы, отвечающий

вызовам цифровой эпохи. Это не просто добавление новых тем в

учебный

план,

а

глубокая

трансформация

образовательной

парадигмы,

переход

от

репродуктивного

обучения

к

созданию

персонализированной, проектной и исследовательской среды. Учитель

в этой среде приобретает новую, более сложную и значимую роль: он

становится

архитектором

образовательного

опыта,

куратором,

наставником и проводником в мире цифровых технологий. Успех этой

трансформации

зависит

от

решения

комплекса

задач:

системной

переподготовки

педагогических

кадров,

развития

цифровой

инфраструктуры

школ,

разработки

качественного

методического

обеспечения и формирования критического, осознанного и этичного

отношения к ИИ как у педагогов, так и у учащихся. Преодоление

возникающих вызовов позволит подготовить новое поколение не как

потребителей готовых технологических решений, а как творческих и

ответственных создателей цифрового будущего.