РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ОБУЧЕНИЯ МАТЕМАТИКЕ

THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE PERSONALIZATION OF MATHEMATICS EDUCATION

Dinara Sarmuratova

Mathematics teacher, Master of Natural Sciences, Municipal State Institution "Secondary School No. 110" of the Akimat of Astana,

Republic of Kazakhstan, Astana

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в персонализации обучения математике. Подчеркивается значение адаптивных образовательных технологий, которые позволяют выстраивать индивидуальные траектории обучения с учетом уровня подготовки, темпа и особенностей каждого учащегося. Анализируются преимущества внедрения ИИ в образовательный процесс, включая повышение качества усвоения материала и разгрузку педагогов от рутинных задач. Особое внимание уделяется взаимодействию технологий с учителем, международному и казахстанскому опыту применения ИИ, а также проблемам и вызовам внедрения. Сделан вывод о необходимости комплексного подхода, сочетающего современные технологии и ведущую роль педагога.

ABSTRACT

The article examines the role of artificial intelligence (AI) in the personalization of mathematics education. The importance of adaptive educational technologies, which make it possible to build individual learning paths based on each student’s level of preparation, pace, and characteristics, is emphasized. The advantages of implementing AI in the educational process are analyzed, including improving the quality of knowledge acquisition and reducing teachers’ workload on routine tasks. Special attention is given to the interaction between technology and the teacher, the international and Kazakhstani experiences of AI application, as well as the problems and challenges of implementation. The article concludes with the necessity of a comprehensive approach that combines modern technologies with the leading role of the teacher.

Ключевые слова: искусственный интеллект, персонализация обучения, математика, адаптивные технологии, цифровизация образования.

Keywords: artificial intelligence, personalized learning, mathematics, adaptive technologies, digitalization of education.

Введение

Современное образование переживает глубокую трансформацию, вызванную процессами цифровизации и активным внедрением информационных технологий. Если на рубеже XX–XXI веков главная задача состояла в обеспечении доступа к компьютерам и интернету, то сегодня на первый план выходит использование искусственного интеллекта (ИИ) как инструмента, меняющего саму структуру и философию образовательного процесса.

Математика как фундаментальная наука занимает особое место в системе образования. Ее изучение требует системного подхода, логики и последовательности, а также регулярной практики. Традиционная модель обучения, где один учитель работает сразу с целым классом, часто не позволяет учесть индивидуальные особенности каждого обучающегося. В этой связи применение ИИ открывает новые возможности: технологии способны не просто автоматизировать процессы, но и адаптировать обучение под конкретного ученика [1, с. 23].

Актуальность темы

В последние годы во всем мире отмечается рост интереса к персонализированному обучению. Пандемия COVID-19, ускорившая переход на дистанционное образование, показала, что массовые подходы не всегда эффективны. Ученики с разным уровнем подготовки и мотивации по-разному воспринимают учебный материал, и универсальные методики не дают высоких результатов.

Именно в этом контексте ИИ становится мощным инструментом, позволяющим устранить разрыв между возможностями системы образования и потребностями отдельного ученика. Для Казахстана эта тема особенно актуальна, так как государство активно развивает стратегию цифровизации и внедрения EdTech-технологий в школах и вузах.

Искусственный интеллект как инструмент адаптивного обучения

ИИ-системы в образовании используют механизмы анализа больших данных. Они собирают информацию об успеваемости, скорости выполнения заданий, количестве ошибок, стратегиях решения задач и даже уровне вовлеченности ученика. На основе этих данных формируется индивидуальная траектория обучения, которая корректируется в реальном времени [2, с. 45].

Например, система ALEKS (Assessment and Learning in Knowledge Spaces) применяет теорию вероятностных знаний для прогнозирования уровня готовности учащегося к изучению нового материала. Китайская платформа Squirrel AI Learning использует более 10 тысяч параметров анализа, чтобы построить максимально точный образовательный маршрут.

Для преподавания математики это особенно важно, так как предмет обладает высокой степенью накопляемости: недостаточное понимание дробей или уравнений может препятствовать освоению алгебры, геометрии и математического анализа.

Персонализация обучения математике с помощью ИИ

Персонализация с применением ИИ проявляется в нескольких аспектах. Во-первых, система подбирает задания соответствующего уровня сложности. Ученик, хорошо усвоивший базу, быстрее получает доступ к задачам олимпиадного уровня, в то время как ученик с пробелами получает больше тренировочных заданий.

Во-вторых, ИИ может адаптировать форму подачи материала. Одному ученику будут предложены визуализации и графики, другому — пошаговые текстовые объяснения, третьему — игровые задания. Такая гибкость позволяет учитывать когнитивные стили и особенности мышления учащихся [3, с. 18].

В-третьих, системы ИИ помогают развивать метапредметные компетенции. Например, Khan Academy уже использует алгоритмы, которые не просто проверяют правильность ответа, но и анализируют путь решения, подсказывая ученику, где именно он допустил ошибку.

Роль учителя и взаимодействие с технологиями

Несмотря на технологический прогресс, роль учителя остается ключевой. Искусственный интеллект может анализировать данные и выдавать рекомендации, но только педагог способен интерпретировать результаты, учитывать эмоциональное состояние ребенка и формировать мотивацию.

Кроме того, учитель выполняет роль медиатора: он помогает ученикам правильно использовать цифровые инструменты, формирует критическое мышление и предупреждает возможные риски чрезмерной зависимости от технологий [4, с. 56].

Таким образом, технологии ИИ должны рассматриваться не как конкуренты педагогу, а как помощники, позволяющие сосредоточиться на творческой и воспитательной стороне обучения.

Международный опыт внедрения ИИ в математическое образование

Мировая практика показывает, что использование ИИ становится стандартом в ведущих образовательных системах. В США активно применяются платформы ALEKS, DreamBox, Carnegie Learning, которые охватывают миллионы школьников и студентов. В Китае государство поддерживает EdTech-компании, такие как Squirrel AI, где обучение проходит в гибридной форме: часть занятий ведут учителя, часть контролирует ИИ.

В Европе активно развиваются проекты по интеграции ИИ в дистанционное и смешанное обучение. Например, в Финляндии внедряются платформы для адаптивного тестирования школьников по математике, что позволяет выявлять сильные и слабые стороны каждого ребенка и выстраивать обучение на их основе.

Казахстанский контекст

В Казахстане внедрение ИИ в образование находится на начальном этапе. Уже сегодня в школах используются такие цифровые платформы, как BilimLand, iTest, Online Mektep, однако они пока ориентированы в большей степени на предоставление контента и проверку знаний, чем на глубокую персонализацию.

Тем не менее в рамках программы «Цифровой Казахстан» планируется развитие интеллектуальных образовательных систем. В перспективе ожидается появление отечественных платформ, способных адаптировать обучение математике под конкретного ученика с учетом его темпа, уровня знаний и интересов.

Проблемы и вызовы внедрения ИИ

Несмотря на очевидные преимущества, процесс внедрения ИИ сопровождается рядом проблем:

Технические ограничения. Не во всех школах есть необходимая инфраструктура.

Квалификация педагогов. Учителя должны обладать цифровой грамотностью и уметь работать с ИИ-инструментами [5, с. 71].

Этические вопросы. Анализ больших данных учащихся требует строгого соблюдения норм конфиденциальности.

Социальные риски. Чрезмерная автоматизация может привести к снижению роли учителя и недостатку живого общения.

Все это требует комплексного подхода, включающего подготовку кадров, развитие инфраструктуры и создание правовой базы.

Перспективы развития и исследования

В будущем ожидается появление более «умных» систем, способных учитывать не только академические показатели, но и эмоциональное состояние обучающихся. Уже ведутся исследования по анализу мимики и речи учеников, позволяющие ИИ определять уровень мотивации.

Другим перспективным направлением является интеграция ИИ с технологиями дополненной и виртуальной реальности. Это позволит визуализировать сложные математические концепции и сделать процесс обучения более наглядным.

Особое внимание уделяется подготовке одаренных учеников. Системы ИИ способны автоматически выявлять детей с высоким уровнем математических способностей и предлагать им более сложные задания, формируя условия для участия в олимпиадах и конкурсах.

Новизна исследования

Новизна применения ИИ в математическом образовании заключается в возможности перехода от массовой модели обучения к модели индивидуального сопровождения каждого ученика. Если традиционно педагог работал по единому плану, то теперь обучение становится гибким и адаптивным.

Кроме того, ИИ позволяет учителю получать обратную связь в режиме реального времени, что раньше было невозможно. Это создает условия для быстрого реагирования на пробелы в знаниях и повышает эффективность образовательного процесса.

Заключение

Искусственный интеллект занимает все более прочные позиции в системе образования и становится мощным инструментом, способным изменить традиционные подходы к обучению. В контексте преподавания математики его значение трудно переоценить: именно в этой дисциплине знания строятся последовательно, и от качества усвоения базовых тем зависит успешность дальнейшего обучения. Технологии ИИ позволяют выстраивать индивидуальные траектории развития, выявлять пробелы, предлагать адаптивные задания и помогать каждому ученику двигаться в своем темпе. Такой подход обеспечивает более высокий уровень понимания материала и способствует формированию устойчивой учебной мотивации.

Однако важно подчеркнуть, что внедрение ИИ не является панацеей и не может заменить роль учителя. Искусственный интеллект выступает в качестве помощника, который берет на себя рутинные задачи, связанные с проверкой заданий, анализом статистики и подбором учебного материала. Учитель же сохраняет функцию наставника, мотиватора и организатора живого взаимодействия в классе. Только гармоничное сочетание цифровых технологий и педагогического мастерства способно привести к созданию действительно эффективной образовательной среды.

Не менее важным является вопрос готовности образовательной системы к подобным изменениям. Применение ИИ требует наличия современной инфраструктуры, надежных цифровых платформ и специалистов, умеющих работать с новыми инструментами. В условиях Казахстана и других стран СНГ это особенно актуально, так как внедрение ИИ в школах и вузах пока находится на стадии становления. Необходимо разрабатывать государственные программы, направленные на цифровизацию образования, подготовку педагогов и защиту персональных данных учащихся.

Перспективы развития в данной области открывают широкий горизонт для будущих исследований. В ближайшие годы можно ожидать появления технологий, способных учитывать не только академическую успеваемость, но и эмоциональное состояние обучающихся. Это позволит сделать процесс обучения еще более гибким и индивидуализированным. Кроме того, интеграция ИИ с технологиями дополненной и виртуальной реальности даст возможность по-новому визуализировать абстрактные математические понятия, делая их доступными и интересными для школьников и студентов.

Таким образом, искусственный интеллект в персонализации обучения математике должен рассматриваться как стратегический ресурс будущего образования. Он открывает путь к построению гибкой, справедливой и мотивирующей образовательной среды, где учитываются потребности каждого ученика. В то же время успех его внедрения зависит от комплексного подхода: подготовки педагогов, модернизации инфраструктуры и формирования новой образовательной культуры.

В конечном счете, задача образования XXI века состоит не только в передаче знаний, но и в развитии личности, формировании навыков самостоятельного мышления, творчества и сотрудничества. ИИ способен существенно помочь в достижении этих целей, однако ведущая роль остается за человеком – педагогом, который соединяет технологические достижения с гуманистическими ценностями.

Список литературы:

1. Полат Е.С. Современные педагогические технологии. – М.: Академия, 2020.
2. Кравцова Е.Е. Цифровизация образования: вызовы и перспективы. – СПб.: Питер, 2021.
3. Bower M. Design of Technology-Enhanced Learning. – Emerald Publishing, 2019.
4. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education. – Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019.
5. Luckin R. Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century. – London: UCL Institute of Education Press, 2018.