Методологические подходы в подготовке будущего учителя естественно-научных предметов к применению искусственного интеллекта в образовательном процессе

Статья посвящена актуальной проблеме подготовки будущих учителей естественно-научных предметов к эффективному применению технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательном процессе. В условиях стремительной цифровой трансформации образования возникает острая необходимость в пересмотре традиционных подходов к профессиональной подготовке педагогических кадров. Предложен вариативный модуль учебной программы подготовки, объединяющий компетентностный, деятельностный, системный и исследовательский подходы. Описаны ключевые компетенции, структурно-функциональные блоки учебной программы, методы обучения и оценивания, а также рекомендации по реализации в условиях вуза и школы. Обоснованы принципы этического и критического сопровождения внедрения ИИ в естественно-научное образование.

Ключевые слова:
искусственный интеллект, подготовка учителя, естественно-научные предметы, цифровая трансформация, профессиональное образование, методология, педагогические технологии, компетенции
Щербатых Сергей Викторович - доктор педагогических наук; профессор
Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина
399770, г. Елец, Липецкая область, ул. Коммунаров, д. 28
Россия
Шемонаева Ирина Игоревна - ассистент; аспирант
Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина
399770, г. Елец, Липецкая область, ул. Коммунаров, д. 28
Россия
  1. Блинов В.И., Есенина Е.Ю., Сергеев И.С. Модели смешанного обучения: организационно-дидактическая типология // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. № 5. С. 44–64. DOI: 10.31992/0869-3617-2021-30-5-44-64
  2. Григорьев С.Г., Аникьева М.А. Повышение эффективности применения технологий генеративного искусственного интеллекта в образовательной деятельности // Информатика и образование. 2024. Т. 39. № 3. С. 5–15. DOI: 10.32517/0234-0453-2024-39-3-5-15.
  3. Немытых С.Л., Дьячкова А.В. Искусственный интеллект в образовании: вызовы, возможности, перспективы // Российские регионы в фокусе перемен: сборник докладов XVIII Международной конференции. Екатеринбург, 16–18 ноября 2023 г. Екатеринбург: Издательство Издательский Дом «Ажур», 2023. C. 433–435.
  4. Роберт И.В. Теория и методика информатизации образования: психолого-педагогический и технологический аспекты. М.: Бином. Лаб. знаний, 2014.
  5. Ролл И., Уайли Р. Эволюция и революция в искусственном интеллекте в образовании. International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2016. 26. С. 582–599. DOI: 10.1007/s40593-016-0110-3
  6. Хуторской А.В. Дидактическая эвристика. Теория и технология креативного обучения. М.: Изд-во МГУ, 2003.
  7. Baker R.S., Siemens G. Educational Data Mining and Learning Analytics. Handbook of Learning Analytics. 2014. P. 253–272.
Для цитирования:
Щербатых С. В., Шемонаева И. И. Методологические подходы в подготовке будущего учителя естественно-научных предметов к применению искусственного интеллекта в образовательном процессе // Cоntinuum. Математика. Информатика. Образование. 2026. № 2 (42). C. 160-167. https://doi.org/10.24888/2500-1957-2026-2-160-167