METHODOLOGY FOR USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN PRIMARY SCHOOL MATHEMATICS LESSONS
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20983063Ключевые слова:
искусственный интеллект, начальная школа, уроки математики, методика обучения, адаптивное обучение, цифровые технологии, математическая компетентность, персонализированное обучение, интерактивное обучение, автоматизированное оценивание.Аннотация
В данной статье рассматривается методология использования технологий искусственного интеллекта на уроках математики в начальной школе. Особое внимание уделяется дидактическим возможностям интеграции интеллектуальных цифровых технологий в образовательный процесс, их влиянию на развитие математической компетентности учащихся и повышение эффективности обучения. Анализируются методические основы применения адаптивного обучения, персонализированных образовательных траекторий, автоматизированного оценивания, интерактивных заданий и интеллектуальных цифровых платформ. Рассматриваются возможности искусственного интеллекта по диагностике уровня знаний обучающихся, предоставлению индивидуальных рекомендаций и организации дифференцированного обучения с учетом образовательных потребностей каждого ученика. Полученные результаты свидетельствуют о том, что методически обоснованное использование технологий искусственного интеллекта способствует развитию логического мышления, математической грамотности, навыков решения проблем и самостоятельной познавательной деятельности младших школьников. Кроме того, в статье представлены практические рекомендации по совершенствованию цифровой компетентности педагогов и эффективному внедрению современных интеллектуальных технологий в образовательную практику начальной школы.
Библиографические ссылки
1. Asmolov A.G. Psikhologiya lichnosti: kul'turno-istoricheskoe ponimanie razvitiya cheloveka. – Moscow: Smysl, 2019. – 448 p.
2. Baker R.S.J.d., Inventado P.S. Educational Data Mining and Learning Analytics // Learning Analytics: From Research to Practice / Ed. by J.A. Larusson, B. White. – New York: Springer, 2014. – P. 61–75.
3. Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. – Boston: Center for Curriculum Redesign, 2018. – 56 p.
4. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. – Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. – 56 p.
5. Luckin R. Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century. – London: UCL Institute of Education Press, 2018. – 184 p.
6. OECD. Digital Education Outlook 2023: Towards an Effective Digital Education Ecosystem. – Paris: OECD Publishing, 2023. – 220 p.
7. Robert I.V. Teoriya i metodika informatizatsii obrazovaniya (psikhologo-pedagogicheskiy i tekhnologicheskiy aspekty). – 3-e izd. – Moscow: BINOM. Laboratoriya znaniy, 2014. – 398 p.
8. Selwyn N. Should Robots Replace Teachers? AI and the Future of Education. – Cambridge: Polity Press, 2019. – 168 p.
9. UNESCO. Guidance for Generative AI in Education and Research. – Paris: UNESCO, 2023. – 64 p.
10. UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. – Paris: UNESCO, 2022. – 48 p.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2026 Umida Khuddiyeva
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). Authors retain copyright and grant the journal the right to first publication. The license permits others to share, adapt, and build upon the work as long as appropriate credit is given to the original author(s) and the source.