Academic Journal
Методика интеграции нейросетевых текстовых моделей в образовательную практику
| Title: | Методика интеграции нейросетевых текстовых моделей в образовательную практику |
|---|---|
| Publisher Information: | ООО Цифра, 2025. |
| Publication Year: | 2025 |
| Subject Terms: | искусственный интеллект, development of teaching materials, повышение квалификации педагогов, разработка учебных материалов, data analysis, educational process, methodology, artificial intelligence, teacher training, neural network text models, нейросетевые текстовые модели, анализ данных, образовательный процесс, методика |
| Description: | The article is devoted to the topical issue of developing a complex methodology for introducing neural network text models into modern educational practice. In the context of the digital transformation of education, the effective use of artificial intelligence to optimise and support the educational process is becoming particularly important.The work examines in detail the issues surrounding the integration of modern technologies into the educational environment. Particular attention is paid to the application of neural networks for solving a wide range of pedagogical tasks: from the development of high-quality teaching materials to the automated assessment of students' work. The possibilities of using artificial intelligence for analysing educational data and creating diverse multimedia content that promotes more effective learning are explored.The authors suggest specific algorithms for interacting with neural network models, taking into account the specifics of the educational process and the necessity of maintaining a balance between the automation of routine tasks and preserving the important role of the teacher. The presented methodologies include step-by-step instructions for implementing neural networks in various aspects of educational activities, recommendations for selecting suitable models for specific tasks, and an analysis of the potential advantages and limitations of using artificial intelligence in education.Practical recommendations on adapting existing educational practices to work with neural network technologies are particularly valuable, including aspects of ensuring the quality of generated materials and compliance with ethical standards when using artificial intelligence in the educational process. Статья посвящена актуальной теме разработки комплексной методики внедрения нейросетевых текстовых моделей в современную образовательную практику. В условиях цифровой трансформации образования особую значимость приобретает эффективное использование искусственного интеллекта для оптимизации и поддержки образовательного процесса.В работе детально рассматривается проблематика интеграции современных технологий в образовательную среду. Особое внимание уделяется вопросам применения нейросетей для решения широкого спектра педагогических задач: от разработки качественных учебных материалов до автоматизированной проверки работ обучающихся. Исследуются возможности использования искусственного интеллекта для анализа образовательных данных и создания разнообразного мультимедийного контента, способствующего более эффективному усвоению материала.Авторами предложены конкретные алгоритмы взаимодействия с нейросетевыми моделями, учитывающие специфику образовательного процесса и необходимость сохранения баланса между автоматизацией рутинных задач и сохранением важной роли педагога. Представленные методики включают пошаговые инструкции по интеграции нейросетей в различные аспекты образовательной деятельности, рекомендации по выбору подходящих моделей для конкретных задач, а также анализ потенциальных преимуществ и ограничений использования искусственного интеллекта в образовании.Особую ценность представляют практические рекомендации по адаптации существующих образовательных практик к работе с нейросетевыми технологиями, включая аспекты обеспечения качества генерируемых материалов и соблюдения этических норм при использовании искусственного интеллекта в образовательном процессе. Cifra. Педагогика, Выпуск 3 (9) 2025 |
| Document Type: | Article |
| Language: | Russian |
| DOI: | 10.60797/ped.2025.9.5 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........e7b94d4f199a34733ba4a6f63ee4d1b5 |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.60797/ped.2025.9.5 |
|---|