ДИДАКТИЧНИЙ ПОТЕНЦІАЛ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ПІДГОТОВЦІ ЛЕКЦІЙНОГО КОНТЕНТУ
Анотація
У статті досліджено методичні аспекти використання можливостей штучного інтелекту під час підготовки лекцій у закладах вищої освіти. Актуальність дослідження зумовлена стрімким розвитком цифрових технологій, їх активною інтеграцією в освітнє середовище та зростанням ролі інформаційно-комунікаційних засобів у професійній діяльності викладача. У зв’язку з цим виникає необхідність переосмислення традиційних підходів до створення навчального контенту, а також пошуку нових ефективних інструментів, здатних підвищити якість підготовки лекційного матеріалу.
У роботі проаналізовано основні напрями застосування інтелектуальних систем, зокрема генерацію текстового матеріалу, структуризацію лекційного змісту, адаптацію інформації відповідно до рівня підготовки здобувачів освіти, а також створення різноманітних дидактичних матеріалів, включаючи тестові завдання, приклади та пояснення. Визначено, що використання штучного інтелекту дозволяє значно оптимізувати підготовчий етап роботи викладача, зменшити витрати часу та підвищити продуктивність педагогічної діяльності.
Особливу увагу приділено визначенню дидактичного потенціалу штучного інтелекту як інструменту підтримки викладача. Обґрунтовано, що його використання сприяє підвищенню якості навчального матеріалу, забезпечує можливість індивідуалізації навчання та адаптації контенту до потреб різних категорій студентів. Разом із тим наголошено на необхідності дотримання основних методичних принципів використання штучного інтелекту, серед яких педагогічна доцільність, наукова достовірність, адаптивність, системність та академічна доброчесність.
Також визначено основні переваги застосування штучного інтелекту, зокрема швидкий доступ до значних обсягів інформації, можливість оперативного створення навчального контенту та підтримку творчої діяльності викладача. Водночас окреслено певні обмеження, пов’язані з можливими неточностями згенерованих матеріалів, залежністю результатів від якості сформульованих запитів, а також недостатньою глибиною педагогічного аналізу. У результаті дослідження сформульовано методичні рекомендації щодо ефективного використання штучного інтелекту у процесі підготовки лекцій, що сприяють підвищенню результативності освітнього процесу та формуванню сучасного цифрового освітнього середовища.
Посилання
Baker, R. S., Inventado, P. S. (2014). Educational Data Mining and Learning Analytics. In: Learning Analytics. New York: Springer. P. 61–75. DOI:10.1007/978-1-4614-3305-7_4 [in English]
Holmes, W., Bialik, M., Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Tea-ching and Learning. Boston: Center for Curriculum Redesign. [in English]
Ifenthaler, D., Yau, J. Y.-K. (2020). Utilising Learning Analytics for Study Success: Reflections on Current Empirical Findings. Educational Technology Research and Development. Vol. 68. P. 2013–2035. URL: https://doi.org/10.1007/s11423-020-09788-z [in English]
Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century. London: UCL Institute of Education Press. [in English]
Morze, N. V., Strutynska, O. V. (2020). Digital Competence of Teachers in the Context of Educational Transformation. DOI:10.5220/0012065000003431 [in English]
Selwyn, N. (2019). Should Robots Replace Teachers? AI and the Future of Education. Cambridge: Polity Press. [in English]
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., Gouverneur, F. (2019). Systematic Review of Research on Artificial Intelligence Applications in Higher Education. International Journal of Educational Technology in Higher Education. Vol. 16(1). DOI:10.1186/s41239-019-0171-0 [in English]




