Применение технологий генеративного искусственного интеллекта в процессе обучения для сдачи ОГЭ по химии

Автор: Голубева Марина Олеговна

Организация: MОУ СШ 77

Населенный пункт: Волгоградская область, г. Волгоград

Использование инструментов генеративного искусственного интеллекта в образовательном процессе при подготовке к ОГЭ по химии открывает новые возможности для учащихся. Химия по праву считается одним из самых сложных предметов для девятиклассников — это обусловлено значимостью итоговой аттестации и постоянно актуализируемыми требованиями к содержанию экзамена. Чтобы добиться высокого результата, школьнику недостаточно механически запомнить химические формулы: необходимо сформировать целый комплекс компетенций — от способности выстраивать логические цепочки рассуждений до уверенного владения методиками решения задач с расчётами и чёткого, последовательного изложения хода экспериментальных работ. Представители ФИПИ неоднократно обращали внимание на типичные ошибки выпускников: зачастую учащиеся теряют баллы не из‑за пробелов в предметных знаниях, а вследствие несоблюдения регламента оформления развёрнутых ответов. При этом следует учитывать, что система критериев оценки с каждым годом предъявляет всё более строгие требования к качеству и структуре письменных работ.

В современной школьной практике нейросети всё активнее становятся неотъемлемой частью образовательного маршрута: учащиеся воспринимают их как персональных наставников, к которым можно обратиться за помощью в любой момент — хоть ранним утром, хоть глубокой ночью. Роль генеративного ИИ в самостоятельной работе школьников заметно трансформирует привычные форматы подготовки к экзаменам. Такой инструмент фактически превращается в многофункциональный учебный модуль: с его помощью удобно отрабатывать навыки составления химических уравнений и выстраивать логические цепочки превращений веществ. Возможности алгоритма практически не имеют границ — он способен генерировать огромное количество вариантов заданий, посвящённых качественным реакциям, подбирая условия разной степени сложности. Принцип взаимодействия с системой предельно прозрачен: учащийся задаёт чёткий запрос — к примеру, формулирует: «Представь, что ты требовательный эксперт ОГЭ. Придумай четырёхэтапную цепочку превращений, где задействованы кислоты, металлы и соли». Далее школьник решает предложенную задачу, а ИИ проводит детальный разбор выполненного упражнения: он не просто отмечает ошибочно подобранные вещества, но и скрупулёзно анализирует неточности в расстановке коэффициентов, а также обращает внимание на возможные ошибки в описании условий, при которых должна протекать та или иная реакция.

Кроме того, искусственный интеллект эффективно справляется с функцией адаптивного интерпретатора научной лексики, помогая преодолевать барьеры в освоении непростых разделов химии. Такие термины, как «гидролиз», «окислительно‑восстановительные реакции» или «электролиз», нередко оказываются камнем преткновения для многих учеников. Когда стандартный учебный текст кажется запутанным, достаточно сформулировать понятный запрос: «Объясни суть процессов окисления и восстановления, используя в качестве примера реакцию горения метана, — так, чтобы это было доступно для восьмиклассника». В ответ нейросеть предложит простые и наглядные сравнения, которые помогают выстроить чёткое понимание механизма явления и делают абстрактные понятия более осязаемыми.

Не менее ценной возможностью выступает функция автоматизированной проверки оформления ответов — она особенно актуальна для второй части экзамена, где от выпускника требуется не только верное решение, но и безупречное соблюдение логики изложения, а также корректное использование научной терминологии. Ученик может загрузить в систему фотографию рукописного решения либо вставить текст своего ответа и сопроводить его запросом вроде: «Проанализируй работу с точки зрения критериев ФИПИ: выяви речевые неточности, химические ошибки и несоответствия требованиям, а затем выставь предварительную оценку».

При этом ключевая задача искусственного интеллекта заключается вовсе не в том, чтобы выполнять экзаменационные задания вместо школьника — подобная практика способна серьёзно навредить на реальном испытании. Основная ценность ИИ — в диагностике слабых мест и точечном выявлении пробелов в знаниях. На базе анализа ошибок система способна выстраивать индивидуальную образовательную траекторию: если она фиксирует систематические недочёты в определённой теме, то автоматически подбирает соответствующий учебный модуль и генерирует набор дополнительных упражнений, нацеленных на отработку именно этих проблемных аспектов.

Интеграция генеративного ИИ в процесс подготовки к ОГЭ по химии ни в коей мере не призвана подменить собой педагога — роль учителя остаётся незаменимой. Однако такой цифровой помощник становится эффективным дополнением к традиционной системе обучения: он позволяет дорабатывать и «шлифовать» уже имеющиеся навыки, обеспечивая высокий уровень индивидуализации и помогая добиваться более устойчивых и предсказуемых результатов.