ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ В ЦИФРОВЫХ ПЛАТФОРМАХ ПО МАТЕМАТИКЕ

АННОТАЦИЯ

В современном мире, где цифровые технологии проникают во все сферы жизни, искусственный интеллект (ИИ) становится важным инструментом для обучения математике. Цифровые платформы с элементами ИИ способны адаптироваться под каждого студента: они подбирают задания по уровню знаний, мгновенно проверяют решения, дают персональные рекомендации и наглядно демонстрируют сложные математические концепции через интерактивные графики и модели.

В данной работе рассматриваются современные методы применения ИИ в математическом обучении, анализируются их преимущества и ограничения, а также обсуждаются перспективы дальнейшего внедрения этих технологий в учебный процесс. Особое внимание уделено тому, как ИИ помогает студентам сохранять мотивацию, развивать критическое мышление и строить индивидуальные образовательные траектории с учётом собственного темпа и интересов.

ABSTRACT

In today’s world, where digital technologies are rapidly permeating all areas of life, artificial intelligence (AI) has become an important tool for mathematics education. AI-powered digital platforms can adapt to each student by selecting tasks based on their knowledge level, instantly checking solutions, providing personalized recommendations, and visually presenting complex mathematical concepts through interactive graphs and models. This paper examines current approaches to using AI in mathematics education, identifies their advantages and limitations, and discusses prospects for further integration of these technologies into the learning process. Special attention is given to how AI helps students stay motivated, develop critical thinking skills, and build individualized learning paths that take into account their own pace and interests.

Ключевые слова: искусственный интеллект; цифровые платформы; математическое обучение; адаптивное обучение; персонализация; интерактивные технологии; мотивация; критическое мышление.

Keywords: artificial intelligence; digital platforms; mathematics education; adaptive learning; personalization; interactive technologies; motivation; critical thinking.

Введение

Современное образование переживает эпоху цифровой трансформации, особенно это заметно в области математического обучения. Традиционные методы преподавания, основанные на лекциях и ручной проверке заданий, постепенно дополняются или заменяются интерактивными цифровыми платформами. Искусственный интеллект открывает новые возможности для индивидуализации учебного процесса, автоматизации оценки знаний и создания динамических визуализаций математических понятий, что делает обучение более эффективным и доступным для разных категорий студентов.

Сегодня существует множество цифровых платформ, использующих ИИ для обучения математике, и каждая из них предлагает уникальные возможности. Например, Khan Academy предлагает адаптивные задания, подстраивающиеся под уровень знаний каждого студента. Платформа отслеживает прогресс, анализирует ошибки и предлагает дополнительные упражнения именно там, где студент испытывает трудности. Wolfram Alpha позволяет автоматизировать решение сложных задач и показывает пошаговое объяснение, что помогает учащимся понять логику решения. Brilliant ориентирован на развитие логики и критического мышления, предлагая интерактивные задачи, головоломки и игровые элементы, делающие обучение увлекательным.

Платформы можно разделить по типу пользователей: для школьников важна визуальная и игровая подача материала, для студентов вузов – возможность решать более сложные задачи и моделировать процессы, а для взрослых и специалистов – практическое применение математики с персонализированным графиком обучения.

ИИ помогает организовать обучение по нескольким направлениям:

1. Адаптивное обучение – анализ уровня знаний и ошибок студентов позволяет подбирать задания соответствующей сложности и формировать индивидуальный учебный путь.
2. Автоматическая проверка и обратная связь – платформы мгновенно проверяют решения, включая сложные выражения и графики, и предоставляют подробные объяснения.
3. Персонализированные рекомендации – ИИ предлагает дополнительные ресурсы для закрепления материала, индивидуальные упражнения и ссылки на теорию.
4. Интерактивные визуализации – динамические модели функций, графиков и геометрических объектов способствуют лучшему пониманию абстрактных концепций.

Преимущества и ограничения

Использование ИИ повышает мотивацию и вовлечённость студентов за счёт интерактивного подхода и адаптации под личный темп обучения. Оно также снижает нагрузку на преподавателей, автоматизируя проверку заданий. Однако существуют ограничения: необходимы качественные обучающие данные для корректной работы ИИ, могут возникнуть проблемы с безопасностью и конфиденциальностью данных студентов, а также алгоритмы пока ограничены в понимании творческих и нестандартных решений.

В будущем ожидается интеграция ИИ с дополненной и виртуальной реальностью для создания иммерсивного образовательного опыта, разработка мультиязычных платформ с учётом межкультурных особенностей студентов, а также использование ИИ для анализа больших данных об учебном процессе и предсказания успеха студентов. Эти технологии позволят сделать математическое обучение ещё более персонализированным, доступным и эффективным.

Заключение

Искусственный интеллект в цифровых платформах по математике трансформирует процесс обучения, делая его персонализированным, интерактивным и эффективным. Адаптивные задания, мгновенная обратная связь и визуализация сложных концепций позволяют каждому студенту учиться в своём темпе, развивать критическое мышление и сохранять мотивацию. Несмотря на существующие ограничения – необходимость качественных данных и вопросы безопасности – потенциал ИИ для образования огромен. Дальнейшее развитие таких технологий откроет путь к более доступному, инклюзивному и результативному математическому обучению для всех категорий обучающихся.

Список литературы:

1. Омирзакова, Ф., Тілеубай, С., & Менлихожаева, С. (2025). Искусственный интеллект в математическом образовании: возможности и препятствия. Вестник Карагандинского университета. Серия «Педагогика», 4(30), 128–139.
2. Улпетабева, С. (2025). Применение искусственного интеллекта в обучении математике. Молодые ученые, 3(4), 69–70. https://inlibrary.uz/index.php/yosc/article/view/66106
3. Свердлова, Н. А., & Орлова, Е. С. (2024). Анализ возможностей искусственного интеллекта применительно к обучению в школе. Международный научно-исследовательский журнал, 1(139).
4. Веретин, Р. С. (2025). Искусственный интеллект в образовании: анализ эффективности цифровых образовательных платформ. Московский Городской Педагогический Университет. (Н/д).
5. Николаев, A. A., Кузнецов, M. Ю., & Николаев, В. A. (2024). Международный опыт и перспективы использования искусственного интеллекта в образовании. Управление образованием: теория и практика, 14(5), 125–138.
6. Каменева, Н. A. (2024). Использование искусственного интеллекта в высшем образовании. Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2024) (с. 589).
7. Shan Wang,Fang Wang, Zhen Zhu, Jingxuan Wang. (2024). Artificial intelligence in education: A systematic literature review.