Искусственный интеллект на уроках химии: рабочие инструменты и реальный опыт

Автор: Шафорост Софья Борисовна

Организация: МБОУ «Гимназия №8»

Населенный пункт: Республика Крым, г. Евпатория

Аннотация.
В статье рассказывается, как с помощью бесплатных нейросетей YandexGPT и GigaChat, Deepseek можно быстро подготовить разноуровневые задания по химии. На примере урока по щелочным металлам показано, как ИИ помогает подобрать актуальные данные о содержании соли в продуктах, придумать провокационный текст для развития критического мышления и сгенерировать короткие расчётные задачи. Автор делится не только успешными находками, но и типичными ошибками нейросетей, а главное — конкретными приёмами, которые позволяют эти ошибки избежать. Материал будет полезен учителям, которые хотят попробовать ИИ в деле, но не знают, с чего начать.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросети, YandexGPT, GigaChat, щелочные металлы, критическое мышление, математическая грамотность.

Введение

Современные образовательные технологии позволяют учителю химии использовать искусственный интеллект (ИИ) для решения практических задач. Нейросети не заменяют педагога, но берут на себя часть рутинной работы: подготовку разноуровневых заданий, адаптацию текста для разных учеников, генерацию визуальных материалов. В статье рассматриваются только реальные методы, опробованные автором на уроках, с конкретными сервисами и подводными камнями, выявленными на практике.

С появлением нейросетевых технологий я не стала онлайн-учителем и не перевела химию в цифру. Но смогла найти в нейросетях помощника, который берёт на себя рутину. За те 20–30 минут, что я раньше тратила на поиск примеров и придумывание задач, теперь я успеваю сделать заготовки к уроку и проверить их. А освободившееся время трачу на тех, кому действительно нужно моё личное внимание.

Как нейросеть помогла мне подготовить урок по щелочным металлам

В девятом классе тема щелочных металлов обычно проходит скучновато. Натрий и калий - элементы 1А группы, они активные, они взрываются в воде — всё это дети уже слышали. Мне захотелось показать им, что эти металлы реально присутствуют в нашей жизни: в еде, в медицине, даже в технике. Чтобы связать химию с биологией и математикой, нужен был хороший материал, и я решила попросить помощи у нейросети.

С чего я начала: таблица содержания натрия в продуктах

Захожу в GigaChat и пишу примерно такой запрос: «Составь таблицу содержания натрия в миллиграммах на сто граммов для пятнадцати распространённых продуктов — хлеб, сыр, колбаса, оливки, соевый соус, консервированный горошек, минералка, кетчуп, сосиски, чипсы, орехи, творог, молоко, помидоры, рыба. Пересчитай натрий в соль (умножь на два и пятьдесят четыре сотых) и отсортируй по убыванию». Нейросеть выдала таблицу секунд за пятнадцать. Я пробежалась по первым пяти позициям со справочником — сошлось. Остальное взяла на веру, но на уроке предупредила, что цифры лучше проверять по упаковкам — это уже вопрос к производителям.

С этой таблицей на уроке мы сделали несколько интересных вещей. Сначала я спросила: «Почему в сыре натрия в разы больше, чем в твороге? Ведь и то, и другое из молока». Тут пришлось вспомнить технологию производства и тот факт, что сыр выдерживают в рассоле. Потом мы посчитали: если ты перекусил пачкой чипсов и парой сосисок, сколько соли ты съел и не превысил ли суточную норму. Задания были простые, но они зацепили детей — потому что касались того, что они реально едят.

Второй шаг: провокация для развития критического мышления

Мне захотелось устроить маленькую провокацию. Я попросила YandexGPT придумать правдоподобную, но абсолютно ложную историю про самородный натрий. Запрос звучал так: «Напиши короткий научно-популярный текст о том, что в Сибири нашли месторождение металлического натрия. Объясни, почему это возможно — например, из-за вечной мерзлоты и отсутствия воды. Смешай правду и вымысел, чтобы девятиклассник поверил».

Нейросеть выдала текст, в котором говорилось про геологов, открывших в Якутии серебристые жилы, про вечную мерзлоту, которая законсервировала металл, про дешёвый восстановитель для металлургии на полвека вперёд. Звучало убедительно, особенно для тех, кто смутно помнит свойства щелочных металлов.

На уроке я вывела этот текст на экран и сказала: «Ребята, сенсация. Обсуждаем в парах три минуты — может ли такое быть?». К концу обсуждения мы вместе пришли к выводу: даже в вечной мерзлоте лёд имеет поверхностную плёнку воды, и натрий прореагирует мгновенно. Самородного натрия в природе быть не может.

Самое ценное, что дети запомнили не сухое правило из учебника, а ситуацию, в которой их попытались обмануть, а они не поддались. Эмоциональная память работает лучше любой зубрёжки.

Третий шаг: расчётные задачи с жизненным сюжетом

Для этого же урока я попросила нейросеть придумать несколько коротких задач по щелочным металлам. Условие поставил простое: сюжеты должны быть из жизни — кулинария, медицина, техника. Deepseek выдал три варианта буквально за полминуты.

Конечно, без проверки не обошлось. Одна задача содержала ошибку в пропорции — я её просто выкинула. Две другие оказались рабочими. В первой речь шла про рассольник и уксусную кислоту, которую нейтрализуют содой. Надо было посчитать, сколько натрия окажется в получившемся ацетате натрия. Задача несложная, но для девятиклассников в самый раз. Вторая задача была про физиологический раствор — сколько ионов натрия попадает в организм при капельнице. А третья, для самых сильных, про натрий-серный аккумулятор и расчёт заряда по закону Фарадея.

На уроке я разделила класс на группы. Слабые ученики взяли первую задачу — там только пропорции, сильные возились с аккумулятором. Потом каждая группа защищала своё решение.

Что нейросети делают хорошо, а с чем пока не справляются

Когда я только начинала осваивать ИИ, мне казалось, что он может всё. Практика быстро расставила всё по местам.

Безотказно работает генерация примеров из жизни. Попросите YandexGPT назвать пять способов использования солей натрия в быту, кроме поваренной соли — и через секунду у вас готов список: сода, стиральный порошок, глутамат натрия, консерванты, шипучка для ванн.

Отлично получается пересказывать сложное простыми словами. Я как‑то попросила объяснить электролитическую диссоциацию восьмикласснику, который бредит футболом. Нейросеть выдала метафору с командой и судьёй — и это сработало лучше моего обычного объяснения.

Хорошо получаются и так называемые «слепые пятна». Я часто прошу нейросеть придумать три распространённых заблуждения по теме. Для щелочных металлов она выдала: «чем активнее металл, тем он твёрже» (натрий режется ножом), «все соли натрия ядовиты» (нет), «жёлтое пламя означает примеси» (это спектральная линия самого натрия). Эти заблуждения мы потом разбирали на уроке — и они вызвали не меньше споров, чем фейк про самородный металл.

Но есть вещи, которые нейросетям пока не даются. Многошаговые расчётные задачи с тремя‑четырьмя действиями — это лотерея. Нейросеть легко путается в пропорциях, и каждую задачу приходится пересчитывать вручную. Я давно перестала доверять ИИ цифры. Сюжеты и идеи я беру у него, а числа подставляю сама.

Формулы нейросеть рисует отвратительно. Попытка изобразить бензольное кольцо текстом — это просто набор символов, от которого глаза разбегаются. Для структурных формул у нас есть lheubt cthdbcs.

Исторические факты — ещё одна зона риска. Нейросеть может совершенно серьёзно приписать открытие калия не Дэви, а Ломоносову, и вам придётся это перепроверять. Всё, что касается истории и дат, я теперь сверяю с учебником, не доверяя памяти машины.

И последнее: актуальные данные. В той самой таблице с продуктами GigaChat выдал для соевого соуса семь тысяч миллиграммов натрия — явный перебор. Я полезла в базу Института питания и исправила на реальные пять тысяч. Поэтому правило простое: всё, что сгенерировала нейросеть, надо проверять. Моя проверка черновика занимает минут пятнадцать‑двадцать. Но это всё равно быстрее, чем искать материал с нуля.

Как начать и не бросить: совет для тех, кто сомневается

Если вы никогда не пробовали использовать ИИ на уроках, начинайте с малого. На этой неделе попросите нейросеть придумать несколько примеров к вашей теме. На следующей — попробуйте объяснить сложное понятие простыми словами через метафору. Постепенно у вас накопится своя коллекция удачных запросов. Я, например, храню их в отдельном файле под названием «Промты_химия». Через полгода это уже готовая методическая копилка.

И ещё одно важное правило: никогда не показывайте детям сырой, неотредактированный текст. Как только они поймут, что учитель тоже пользуется нейросетью, возникнет соблазн решить, что можно вообще ничего не учить — спишет машина. ИИ — это мой черновик, моя заготовка. На урок я приношу только то, что прошло через мои руки и голову.

Нейросети не заменят ни меня, ни мел, ни пробирки. Но они стали моими тихими помощниками, которые берут на себя рутину и освобождают время для того самого главного — для живого разговора с теми, кому это действительно нужно.