ТРЕБОВАНИЯ К ПРОМПТ-ИНЖИНИРИНГУ НА УРОКЕ ИСТОРИИ В ШКОЛЕ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются практические аспекты использования промпт-инжиниринга для генерации учебных материалов для уроков истории. Анализируются типы учебных материалов, которые могут быть созданы с помощью нейросетей, анализируются конкретные шаблоны промптов для различных педагогических задач, описывается методика отладки и уточнения запросов.

Приводятся примеры практического применения промпт-инжиниринга для создания разных типов заданий на уроке истории в школе. Особый акцент сделан на том, как чёткая формулировка запросов к языковым моделям позволяет значительно повысить качество обучения и сделать образовательный процесс более индивидуальным.

Цель статьи: проследить, как грамотный промпт-инжиниринг позволяет экономить время и силы педагога на уроке истории в школе при составлении заданий разных типов.

ABSTRACT

The article discusses the practical aspects of using industrial engineering to generate educational materials for history lessons. The types of educational materials that can be created using neural networks are analyzed, specific design patterns for various pedagogical tasks are analyzed, and methods for debugging and clarifying queries are described. Examples of practical application of industrial engineering to create different types of assignments in a history lesson at school are given. Special emphasis is placed on how a clear formulation of requests to language models can significantly improve the quality of learning and make the educational process more individual. The purpose of the article is to trace how competent industrial engineering allows you to save time and effort of a teacher in a history lesson at school when writing assignments of various types.

Ключевые слова: промпт-инжиниринг, нейросети, урок истории, дидактические материалы, искусственный интеллект в образовании, критическое мышление.

Keywords: industrial engineering, neural networks, history lesson, didactic materials, artificial intelligence in education, critical thinking.

Нейросети продолжают активно внедряться в образовательный процесс. Искусственный интеллект становится важным инструментом в гуманитарных дисциплинах, включая историю. При этом, несмотря на доступность нейросетей широкой аудитории, многие учителя пока не могут эффективно их использовать для подготовки уроков и дидактических материалов. Отсутствие четких методических рекомендаций по промпт-инжинирингу применительно к урокам истории создает риск распространения ложной информации. Качество ответа искусственного интеллекта напрямую зависит от качества входящих данных – от промпта.

Промпт – это «набор инструкций, который определяет ожидаемый результат работы языковой модели» [4]. Промпт-инжиниринг – это компетенция по созданию промптов.

Промпт для языковой модели является техническим заданием, и чем точнее педагог отразит все необходимые для решения конкретной задачи условия, тем более высококачественный ответ он получит. Нейросеть не мыслит сама по себе, не может сгенерировать уникальную мысль. Она лишь компилирует уже имеющуюся в интернете информацию из открытых источников. Иногда нейросеть вовсе начинает искажать данные и давать неверную информацию, поэтому роль педагога не ограничивается лишь составлением грамотного и исчерпывающего промпта - он также должен тщательно проверять и перепроверять всю информацию, которая выдает ему нейросеть. Только так можно безопасно внедрить нейросети в учебный процесс.

Багрянцева И. А. так комментирует проблему промпт-инжиниринга в учебном процессе: «Педагогам следует научиться составлять чёткие, точные и раскрывающие контекст запросы, акцент на том, чтобы промпт содержал указание цели, деталей и формата ответа» [2].

Помимо промпт-инжиниринга, мы хотим, вслед за Алешиным Л. Е. выделить базовые навыки работы с генеративными нейросетями:

— критическая оценка генерируемого контента на предмет достоверности (выявление «галлюцинаций» ИИ);

— навыки различения текстов, созданных человеком и нейросетью;

— обеспечение безопасности персональных данных при работе с ИИ-сервисами;

— понимание базовых принципов работы генеративных моделей [1].

Какие же требования можно выставить конкретно промпт-инжинирингу в рамках преподавания истории в школе? Исходя из вышесказанного, мы выделим следующие критерии: 

1. Объективность/конкретность запроса и формулировок – нельзя допускать двоякости и субъективности при формировании запроса. Промпт должен быть четкий, недвусмысленный, опираться только на объективные данные;
2. Обозначение целевой аудитории – важный аспект, который позволяет точечно обозначить, для кого формируется конкретный запрос и ограничить содержание ответа нейросети;
3. Ограничение по объему – при составлении промпта нужно обязательно ограничить языковую модель по объему ответа;
4. Использование ограничителей (Guardrails) – для того, чтобы нейросеть не плодила ложные факты и придерживалась конкретных данных – нужно обозначить ей конкретные источники информации;

Непосредственно на уроках истории мы можем выделить несколько типов промптов для выполнения разных задач:

• Информационно-поисковые промпты — для сбора фактов, дат, биографий;
• Генеративные промпты — для создания текстов (писем, речей, рассказов от лица исторических персонажей) – в рамках данного исследования мы подробно остановимся на них, так как именно этот тип запросов требует наиболее четких и структурированных промптов.
• Аналитические промпты — для сравнения, анализа причинно-следственных связей, выявления тенденций.
• Дидактические промпты — для создания тестов, кроссвордов, таблиц с пропусками, проблемных заданий.
• Контрольно-оценочные промпты — для генерации критериев оценки, образцов ответов и разбора типичных ошибок.

Разберем некоторые из этих промптов на конкретных примерах.

Шишманян А. А. в своей работе приводит такой пример промпта для создания проблемных заданий: «Ты учитель истории. Создай письмо Святослава детям, в котором раскрыта тайна Руси X века. Дети должны разгадать историю ссоры трех сыновей Святослава. Сделай письмо креативным и понятным для ребенка 12 лет» [6].

Проанализируем промпт с оглядкой на критерии, выделенные выше. Промпт требует доработки по каждому из четырёх ключевых критериев:

1. Конкретность и объективность: формулировки «тайна Руси» и «креативный» недостаточно точны. Нейросеть не может точно определить, какую именно историческую проблему следует зашифровать и какой стиль можно считать креативным.

2. Целевая аудитория: возраст ребёнка указан лишь частично («12 лет»), не указаны класс, уровень подготовки и формат восприятия текста (чтение вслух или самостоятельный анализ).

3. Ограничение по объёму: отсутствует, что может привести к тому, что ответ нейросети окажется либо слишком кратким, либо чрезмерно развёрнутым, что не подходит для использования на уроке.

4. Ограничители (guardrails): не используются: нет запрета на анахронизмы, выдуманные даты и имена, а также нет требования опираться на конкретные источники. Это значительно повышает риск исторических ошибок.

Такой промпт позволяет сэкономить время педагога, однако нейросеть, опираясь на него, сможет дать довольно обобщенный ответ. Вдобавок, без опоры на конкретные исторические источники. Учителю, таким образом, следует внимательно перепроверить содержимое ответа языковой модели, чтобы не допустить искажений.

Другой педагог Люфт В. Д. в своей статье приводит пример другого промпта: «Ты - французский дипломат, приехавший в Россию в 1703 году. Напиши письмо королю Людовику XIV о своей встрече с царем Петром I. Опиши внешность царя (рост 2 метра 4 сантиметра), его занятия (работа в кузнице, строительство кораблей), манеру общения. Используй лексику дипломата XVII века. Объем — 7 предложений» [5].

Данный промпт составлен на высоком уровне и демонстрирует глубокое понимание основ промпт-инжиниринга, а именно:

1. Конкретность. В промпте четко определены все важные элементы: роль автора (французский дипломат), адресат (король Людовик XIV), период времени (1703 год) и даже детали, которые нужно описать, такие как рост Петра I (2 м 4 см), его занятия (кузница и строительство кораблей), а также манера общения.
2. Целевая аудитория. Цель задана через жанр: требуется написать письмо королю, используя лексику дипломатов XVII века, что задает необходимый стиль и тон, исключая современные речевые обороты.
3. Ограничение по объему. Указано ровно 7 предложений, что позволяет получить лаконичный и готовый к использованию на уроке результат.
4. Ограничители (guardrails). Частично использованы: есть четкие позитивные предписания (что именно описывать), но отсутствуют «запреты» — нет требования опираться на конкретные исторические источники и запрета на анахронизмы, что оставляет риск фактических ошибок со стороны нейросети.

Важно уточнить, что даже при самом точном и верно сформулированном промпте, нейросеть может давать сбои, путать даты и факты, поэтому самый важный этап при работе с языковыми моделями — это проверка полученных данных, что подтверждает та же Люфт [5].

Роль педагога, таким образом, остается решающей на уроке истории. Нейросеть, пусть и дает обширные возможности и выводит интерактивность занятий на новый уровень, требует освоения определенных новых компетенций. Чрезмерное же использование нейросетей может даже пагубно влиять на когнитивные способности учащихся [3].

Проведённое исследование позволяет сделать несколько важных выводов. Во-первых, промпт-инжиниринг становится одним из ключевых методических навыков современного учителя истории. Качество работы нейросети напрямую зависит от качества промпта и способности учителя проверять сгенерированный контент. Различные типы промптов служат разным педагогическим целям: от создания тестов до моделирования исторических диалогов. При этом использование нейросетей позволяет оптимизировать учебный процесс и экономить время педагога при подготовке к занятию.

Во-вторых, необходимо понимать роль учителя в эпоху искусственного интеллекта. Искусственный интеллект не заменяет учителя, а расширяет его возможности, автоматизируя рутинные задачи. Главная задача педагога — не запрещать нейросети, а научить детей грамотно, критически и творчески взаимодействовать с ними. Это позволит превратить ИИ из «генератора ответов» в «генератор проблемных ситуаций».

Таким образом, требования к современному учителю включают владение базовыми навыками промпт-инжиниринга и умение обучать этим навыкам учеников.

Список литературы:

1. Алешин, Л. Е. Переосмысление роли учителя иностранного языка: развитие компетенций для формирования иноязычной коммуникации младших школьников в иммерсивной среде с генеративным искусственным интеллектом / Л. Е. Алешин. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2026. — № 19 (622). — С. 715-719. — URL: https://moluch.ru/archive/622/136409.
2. Багрянцева, И. А. Безопасное внедрение искусственного интеллекта в обучение / И. А. Багрянцева. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2025. — № 41 (592). — С. 237-238. — URL: https://moluch.ru/archive/592/129073. (дата обращения 15.05.2026)
3. Кириленко, В. А. Влияние использования нейросетей в процессе обучения на свойства памяти и мышление подростков / В. А. Кириленко, Д. П. Гончаров. — Текст : непосредственный // Юный ученый. — 2025. — № 5 (90). — С. 180-186. — URL: https://moluch.ru/young/archive/90/4939. (дата обращения 11.05.2026)
4. Комольцев, Д. А. Автоматизированная разметка набора открытых данных с применением больших языковых моделей / Д. А. Комольцев. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2024. — № 25 (524). — С. 79-82. — URL: https://moluch.ru/archive/524/115827. (дата обращения 18.05.2026)
5. Люфт, В. Д. Острожно: нейросети или как заставить ИИ работать на учителя истории? / В. Д. Люфт. — Текст : электронный // Инфоурок. — 2026. — URL: https://infourok.ru/statya-na-temu-ostrozhno-nejroseti-ili-kak-zastavit-ii-rabotat-na-uchitelya-istorii-8169353.html (дата обращения 19.05.2026)
6. Шишманян, А. А. Применение возможностей искусственного интеллекта на уроках истории / А. А. Шишманян. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2025. — № 42 (593). — С. 59-62. — URL: https://moluch.ru/archive/593/129067. (дата обращения 19.05.2026)