ІНСТРУМЕНТИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ЯК РЕСУРС МОДЕРНІЗАЦІЇ МЕТОДИКИ ВИКЛАДАННЯ ФІЗИКИ В ЗАКЛАДАХ ЗАГАЛЬНОЇ СЕРЕДНЬОЇ ОСВІТИ
DOI:
https://doi.org/10.32782/cusu-pmtp-2025-2-6Ключові слова:
штучний інтелект, викладання фізики, адаптивні системи навчання, AI-асистенти, віртуальні лабораторії, персоналізоване навчання, міжнародний досвідАнотація
Мета статті полягає у визначенні педагогічного потенціалу інструментів штучного інтелекту (далі – ШІ) для модернізації методики викладання фізики в закладах загальної середньої освіти, а також у формуванні практичних рекомендацій щодо інтеграції цих технологій у навчальний процес. У дослідженні застосовано комплексний методологічний підхід, що містить теоретичний аналіз і синтез сучасних науково-педагогічних джерел, порівняльний аналіз досвіду впровадження AI-технологій у країнах – лідерах освіти (США, Фінляндія, Сінгапур), узагальнення успішних практик і педагогічне моделювання для розробки авторської методики використання ШІ у викладанні фізики. Джерельну базу становлять публікації іноземних учених, міжнародні освітні звіти та практичні кейси застосування AI-технологій. У результаті доведено, що інструменти ШІ мають значний потенціал для персоналізації та підвищення ефективності навчання фізики. Виокремлено п’ять основних категорій AI-рішень: інтелектуальні навчальні чатботи (наприклад, ChatGPT, Khanmigo), адаптивні системи навчання, автоматизовані системи оцінювання, віртуальні лабораторії та симуляції, а також рекомендаційні алгоритми навчального контенту. Визначено, що їх інтеграція сприяє індивідуалізації освітніх траєкторій, підвищенню залученості учнів, формуванню критичного мислення та покращенню візуалізації абстрактних фізичних понять. На прикладі США, Фінляндії та Сингапуру показано успішні моделі впровадження AI-технологій, що призвели до підвищення мотивації учнів та покращення результатів навчання. Окремо запропоновано авторську методику «співпраці з AI-асистентом», яка поєднує функції віртуального наставника з груповими формами роботи та рефлексивними практиками. Водночас акцентовано на ризиках використання ШІ: недостатній підготовці педагогів, цифровій нерівності, потенційних помилках алгоритмів, загрозах академічній доброчесності та необхідності дотримання етичних стандартів. Зроблено висновок що штучний інтелект є дієвим ресурсом модернізації методики викладання фізики, здатним підвищити якість освітнього процесу, проте його ефективне впровадження потребує інвестицій у підготовку педагогів, розвиток інфраструктури та створення етичних меж. Оптимальним є підхід, за якого вчитель і ШІ працюють у тандемі, поєднуючи педагогічну компетентність із технологічними можливостями. Така синергія здатна створити інноваційне, гнучке та гуманістичне навчальне середовище, що відповідає викликам сучасної освіти.
Посилання
Войтків Г., Герега Б. Штучний інтелект у навчанні фізики: тенденції та потенціал. Сучасна наука та освіта: новітня соціокультурна проекція: Міжнародна науково-практична конференція. Київ. 2024. С. 38–42. URL: https://e.surl.li/onvite
Кос І. Р. Штучний інтелект та інтерактивні симуляції як інноваційні засоби навчання на уроках фізики. Наукові записки. Серія: Педагогічні науки. 2024. Вип. 215. С. 177–182. DOI: https://doi.org/10.36550/2415-7988-2024-1-215-177-182
Ткаченко В. М., Жадан О. С. Використання інтерактивних симуляцій на уроках фізики у старшій школі. Збірник наукових праць фізико-математичного факультету ДДПУ. 2024. Вип. 14. С. 148–153. URL: https://ddpu.edu.ua/fizmatzbirnyk/2024/ZNPFMFDSPU_2024_pp_148-153.pdf
AI competency framework for teachers. Unesco. 8 August 2024. URL: https://e.surl.li/efolzw
AI in Education: Transforming Singapore’s education system with student learning space. URL: https://www.tech.gov.sg/technews/ai-in-education-transforming-singapore-education-system-with-student-learningspace
Alarbi K., Halaweh M., Tairab H, Alsalhi N.-R., Annamalai N., Aldarmaki F. Making a revolution in physics learning in high schools with ChatGPT: A case study in UAE. EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 2024. Vol. 20(9). URL: https://e.surl.li/pntwlu
Hietapelto A.-M. (2025). AI agent taught teenagers physics in Finland, and feedback was very positive: «It made us think and remember things better». URL: https://www.eurekalert.org/newsreleases/1075204#:~:text=,the%20students%20in%20their%20feedback
Hrytsenko V., Tkachenko A., Podolyan O., Dieiev K., Ilyn L. The role of artificial intelligence in personalisation of the learning process. EDaPECI – Educação a Distância e Práticas Educativas Comunicacionais e Interculturais. 2024. V. 24 N. 3. P. 152–165. DOI: https://doi.org/10.29276/redapeci.2024.24.320987.152-165
Kestin G., Miller K., Klales A., Milbourne T., Ponti G. AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports. 2025. Volume 15. URL: https://e.surl.li/pdagek
Khanmigo For Teachers Now 100% Free for All U.S. Teachers, Thanks to Microsoft Support. (2024). URL: https://e.surl.li/lxwith
Khanmigo..URL: https://www.khanmigo.ai/
MOE’s newest AI tools and how schools are using them. (2024) URL: https://e.surl.li/mdjlkr
Parreira P.M. Artificial intelligence in physics teaching: tools for educational innovation. Revista aracê, São José dos Pinhais. 2025. V. 7, N. 4, P. 18276–18305. DOI: https://doi.org/10.56238/arev7n4-153
PHET. URL: https://phet.colorado.edu/.
“Transforming Education through Technology” Masterplan 2030. (2025). URL: https://www.moe.gov.sg/education-in-sg/educational-technology-journey/edtech-masterplan
Wattanakasiwich P., Kaewkhong K., Katwibun D. Physics instructors’ acceptance and implementation of generative AI. Physical Review Physics Education Research. 2025. DOI: https://doi.org/10.1103/r2fn-kdy4
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.






