Использование искусственного интеллекта в работе учителей физики: современные нейросети и практические рекомендации

Автор: Логачева Галина Анатольевна

Организация: ГОБПОУ СПО «КИИМО»

Населенный пункт: Липецкая область, г. Липецк

Аннотация

В статье рассматривается опыт применения современных нейросетевых технологий в работе преподавателя физики в условиях среднего профессионального образования. Показано, что искусственный интеллект становится действенным инструментом повышения эффективности профессиональной деятельности педагога: генеративные языковые модели используются при составлении практических и лабораторных работ, разработке рабочих программ, конструировании КИМов и разноуровневых дидактических материалов, нейросети для создания визуализаций — при объяснении сложных физических процессов. На основе практического опыта, полученного при преподавании дисциплины «Физика» в группах первого курса по специальностям машиностроительного и информационно-технического профиля, описаны конкретные примеры применения ИИ-инструментов на уроках и во внеурочной деятельности. Представлены практические рекомендации по грамотному использованию нейросетей: правила формулирования запросов (промптов), критерии проверки и редактирования сгенерированного контента, требования к корректности физических формулировок, а также этические аспекты применения ИИ в образовании. Особое внимание уделено организации смешанного обучения с опорой на ИИ-инструменты: раскрыты возможности моделей «ротация станций» и «перевёрнутый класс» в сочетании с проблемным и кейс-обучением. Показано, что дидактические материалы, подготовленные с применением нейросетей, позволяют выстроить индивидуальные образовательные траектории обучающихся и обеспечивают дифференциацию заданий по уровням сложности. Обобщены типичные ошибки начинающих пользователей ИИ в образовательной практике и способы их предупреждения, включая необходимость фактологической верификации сгенерированного учебного содержания.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросети, преподавание физики, среднее профессиональное образование, смешанное обучение, цифровые образовательные технологии, дифференциация обучения, методические рекомендации.

Введение

Цифровая трансформация образования ставит перед педагогом задачу не просто освоить новые инструменты, но и встроить их в методическую систему преподавания предмета. Появление доступных генеративных нейросетей (ChatGPT, GigaChat, YandexGPT и др.), сервисов генерации изображений и автоматизированных построителей презентаций кардинально изменило трудозатраты на подготовку дидактических материалов. Одновременно возникли и риски: недостоверный фактологический контент, потеря методической целостности курса, формальное отношение обучающихся к результатам, полученным «нажатием кнопки».

Цель настоящей статьи — обобщить практический опыт применения нейросетевых инструментов в преподавании физики в учреждениях СПО и сформулировать проверенные на практике рекомендации, которые позволят коллегам использовать ИИ осознанно: как усилитель педагогического замысла, а не его замену.

1. Современные нейросети в работе преподавателя физики: обзор и классификация

Для методических целей удобно классифицировать доступные ИИ-инструменты по типу решаемой задачи (табл. 1).

Таблица 1 — Классификация ИИ-инструментов для преподавателя физики

2. Практическое применение ИИ при подготовке к занятиям

2.1. Разработка дидактических материалов

Наибольший практический эффект достигнут в трёх направлениях: конструирование практических и лабораторных работ, подготовка КИМов и разработка рабочих программ. Ключевой приём — использование структурированных промптов, в которых задаются уровень сложности, объём, формат и требования к оформлению. Примеры промптов, апробированных автором, приведены в таблице 2.

Таблица 2 — Примеры промптов и результатов их использования

Сопоставление затрат времени на подготовку одного комплекта материалов до и после внедрения ИИ-инструментов представлено на рисунке 1. Данные получены путём самооценки автора в течение 2025–2026 учебного года: суммарная экономия времени составила порядка 30–40 %, при этом доля заданий с индивидуальным уровнем сложности в раздаче выросла.

Рисунок 1 — Затраты времени на подготовку дидактических материалов до и после применения ИИ

2.2. ИИ-поддержка смешанного обучения

Опыт работы показал, что наибольшая отдача от нейросетей достигается не при использовании их «вместо» традиционных форм, а в сочетании с моделями смешанного обучения. На занятиях применялась модель «ротация станций»: группа делится на три подгруппы, которые по таймеру меняют станции (рис. 2). На станции «ИИ-тренажёр» обучающиеся разбирают задачи, сгенерированные заранее преподавателем на трёх уровнях сложности; на станции эксперимента выполняют лабораторную работу; на станции преподавателя получают адресную помощь. Сгенерированные задания заранее проверены преподавателем: контроль содержания остаётся за педагогом.

Рисунок 2 — Схема модели «ротация станций» с ИИ-поддержкой

В модели «перевёрнутый класс» ИИ использовался для подготовки коротких цифровых материалов для домашнего этапа (теоретический минимум, опорные конспекты, видеоряд), а аудиторное время высвобождалось для проблемных и кейсовых задач — в частности, для внеурочного занятия «Медицина будущего» в рамках Всероссийского конкурса «Атомный урок-2025», где физическое содержание связывалось с профессиональным контекстом обучающихся.

3. Практические рекомендации

1. Формулируйте запрос структурированно: предмет, тема, уровень, объём, формат, требования к оформлению. Чем точнее промпт, тем меньше правок.
2. Всегда проверяйте фактологию и физическую корректность: нейросеть может «уверенно» ошибаться в числовых ответах, единицах измерения и формулировках законов.
3. Используйте ИИ для черновика, а не для итогового документа: финальную редактуру, соответствие ФГОС СПО и методическую целостность обеспечивает преподаватель.
4. Дифференцируйте: запрашивайте сразу несколько уровней сложности и вариативные комплекты — это то, что вручную дороже всего по времени.
5. Соблюдайте этические нормы: не передавайте в нейросети персональные данные обучающихся; обучайте студентов корректному и честному использованию ИИ.
6. Фиксируйте удачные промпты в личной библиотеке — это создаёт воспроизводимый «конвейер» методической продукции.

Таблица 3 — Типичные ошибки применения ИИ и способы их предупреждения

Заключение

Практика показывает: искусственный интеллект в руках методически подготовленного преподавателя — это инструмент сокращения рутинных затрат и расширения возможностей дифференциации обучения, а не замена профессионального суждения. Ключевое условие эффективности — сохранение за педагогом роли содержательного эксперта: ИИ готовит черновик, преподаватель отвечает за качество, корректность и воспитательную ценность материала. Опыт автора может быть перенесён преподавателями других естественно-научных дисциплин при условии адаптации промптов к специфике предмета.

Благодарности. Автор выражает благодарность администрации ГОБПОУ «Колледж искусственного интеллекта в машиностроительной отрасли» и методическому объединению общеобразовательных дисциплин за поддержку опытно-практической работы и полезные замечания при обсуждении её результатов.

Список использованных источников

1. Методические рекомендации по использованию генеративного искусственного интеллекта в системе образования / Минпросвещения России. — М., 2024.

2. ФГОС СПО по соответствующим специальностям: утверждены приказами Минпросвещения России.

3. Фомина А. Н., Смирнова Е. В. Искусственный интеллект в образовании: возможности и ограничения // Образование и наука. — 2024.

4. Воронов В. В. Смешанное обучение: модели и практика применения // Педагогическое образование в России. — 2023.

5. Официальная документация сервисов GigaChat, YandexGPT. — URL: https://giga.chat; https://yandex.cloud.