Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования) | Мир педагогики и психологии №12 (113) Декабрь 2025

Искусственный интеллект как новый инструмент в арсенале учителя физики: возможности и ограничения

Петренко Калерия Петровна
студент 4 курса, Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина, РФ, Елец, ak.leric@yandex.ru
Научный руководитель Шемонаева Ирина Игоревна
ассистент кафедры математики, информатики, физики и методики обучения, Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина, РФ, Елец

Аннотация: Статья посвящена анализу дидактического потенциала и методологических рисков применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в школьном курсе физики. Цель исследования – систематизировать возможности ИИ как инструмента поддержки педагогической деятельности и выявить ключевые ограничения, требующие методического контроля со стороны учителя. В работе использованы методы теоретического анализа научной литературы, обобщения педагогического опыта и сравнительной характеристики функций педагога и ИИ-систем. Результаты показывают, что ИИ способен эффективно решать задачи генерации дифференцированного контента, визуализации абстрактных понятий и автоматизации рутинной проверки, что способствует индивидуализации обучения. Однако выявлены существенные ограничения, связанные с риском генерации недостоверной информации и снижением познавательной активности учащихся. Делается вывод о необходимости синергичной модели, где учитель выступает архитектором образовательной среды, критически отбирающим и дополняющим контент, а ИИ выполняет роль технологического ассистента. Практическая значимость работы заключается в формировании перечня рекомендаций для педагогов по интеграции ИИ в учебный процесс с сохранением развивающей функции обучения.
Ключевые слова: искусственный интеллект, образование, физика, внедрение, цифровой контент, процесс.

Petrenko Kaleria Petrovna
3rd year student, Bunin Yelets State University, RF, Yelets
Scientific supervisor Shemonaeva Irina Igorevna
Assistant of the Department of Mathematics, Computer Science, Physics and Methods of Teaching, Bunin Yelets State University, RF, Yelets

Abstract: The article is devoted to the analysis of the didactic potential and methodological risks of using artificial intelligence (AI) technologies in the school physics course. The purpose of the study is to systematize the possibilities of AI as a tool for supporting teaching activities and to identify key limitations that require methodological control by the teacher. The study uses methods of theoretical analysis of scientific literature, generalization of teaching experience, and comparative analysis of the functions of teachers and AI systems. The results show that AI can effectively solve the problems of generating differentiated content, visualizing abstract concepts, and automating routine verification, which contributes to the individualization of learning. However, significant limitations have been identified, related to the risk of generating unreliable information and a decrease in students' cognitive activity. It is concluded that a synergistic model is necessary, where the teacher acts as an architect of the educational environment, critically selecting
Keywords: artificial intelligence, education, physics, implementation, digital content, process.

Динамичная цифровизация общества трансформирует все сферы деятельности, включая образование. Внедрение новых технологий ставит перед педагогическим сообществом задачу переосмысления методических подходов. Особый интерес представляет использование искусственного интеллекта в преподавании естественнонаучных дисциплин, таких как физика, где традиционно высока сложность усвоения абстрактных моделей и законов. ИИ, переходя из категории футуристической концепции в разряд практических инструментов, предлагает новые решения для персонализации и интенсификации учебного процесса. Однако его интеграция сопряжена не только с перспективами, но и с дидактическими вызовами, требующими научного осмысления. Актуальность данного исследования обусловлена необходимостью разработки методических основ для взвешенного и эффективного применения ИИ-инструментов в практике учителя физики, что позволяет избежать технологического фетишизма и сохранить антропоцентричную суть образовательного процесса.

Проблема технологизации обучения находится в поле зрения таких исследователей, как А.Г. Асмолов, рассматривающий цифровую трансформацию как вызов идентичности педагога, и В.А. Красильникова, анализирующая дидактические свойства цифровых сред. Вопросы применения ИИ в образовании раскрываются в работах М.А. Чошанова (теория адаптивного обучения), а также в современных зарубежных исследованиях (R. Luckin, W. Holmes), акцентирующих внимание на роли ИИ как «интеллектуального репетитора».

В контексте методики преподавания физики фундаментальный вклад внесли труды А.В. Перышкина, Л.Э. Генденштейна, заложившие основы классического подхода, и современных авторов (И.С. Царьков, Е.А. Вишневецкая), исследующих интеграцию виртуальных и цифровых лабораторий.

В данной статье под искусственным интеллектом (ИИ) понимается класс технологий, основанных на машинном обучении и обработке естественного языка, способных выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта (анализ, генерация контента, распознавание паттернов). Цифровая дидактика трактуется как теория и практика обучения в условиях цифровой среды, направленная на достижение образовательных результатов через отбор и методическое применение цифровых инструментов. Ключевым для исследования является понятие синергичной педагогической модели, предполагающей не замену учителя технологией, а оптимальное распределение функций для максимизации образовательного эффекта.

И это всего лишь малая часть того, чем может помочь искусственный интеллект. Например, если ученое пособие не может доступно объяснить трудную тему, преподаватель может попросить ИИ детально предоставить всю информацию. И не просто как обычный учебный материал, а с несколькими яркими и интересными заданиями на выбор [1. с. 139]

Более того, с помощью инструментов визуализации, таких как Midjourney, учителя теперь могут демонстрировать невидимые явления: создавать точные и наглядные изображения линий магнитного поля, атомных орбиталей или деформации пространства времени, делая абстрактные понятия более конкретными и доступными для понимания.

Индивидуализация образовательного процесса достигает принципиально нового уровня. Репетиторы, использующие искусственный интеллект, и платформы адаптивного обучения обладают возможностью детального анализа ответов каждого ученика. С высокой точностью можно определить области затруднений, будь то понимание второго закона Ньютона или применение закона Ома для замкнутой цепи. А на основе полученной информации можно автоматически сформировать индивидуальный набор упражнений, представляющие собой видеоматериалы, интерактивные модели и текстовые пояснения [1. с. 530]

В виртуальных лабораториях, управляемых искусственным интеллектом, школьники могут проводить эксперименты, которые невозможно осуществить в стандартных школьных условиях: например, моделировать движение частиц в ускорителе или изучать поведение плазмы. ИИ в данном случае выполняет роль цифрового ассистента, предлагая направляющие вопросы и оперативно анализируя полученные результаты.

Искусственный интеллект вносит существенные изменения в систему обратной связи, автоматизируя проверку стандартных расчетных задач, что позволяет педагогу освободить время для творческой деятельности и более глубокого взаимодействия с учениками.

Не смотря на высокий потенциал полностью доверять искусственному интеллекту нельзя. Поскольку данная технология сопровождается значительными ограничениями и потенциальными угрозами. Основная проблема заключается в том, что ИИ не всегда может генерировать достоверную информацию. Модель может написать вымышленную формулу или, стремясь к упрощению, исказить физический закон, или поменять местами некоторые данные. Например, она может сформулировать, что 2сила трения не зависит от площади соприкосновения», но не уточнить, что это справедливо только для сухого трения. Школьник может не точно задать вопрос, на что получит не корректный ответ, что приведет к неправильному пониманию темы [2. с. 1011]

Данная проблема вытекает из принципиального ограничения искусственного интеллекта- отсутствия у него глубокого понимания предмета. Система настроена на статистики, на общеизвестных данных. И не способна на физическое озарение или оценку элегантности решения, а предлагаемая ею обратная связь не обладает подлинной педагогической проницательностью.

Существует и педагогическая угроза- риск интеллектуальной пассивности и академической недобросовестности. Если ученики начнут использовать ИИ везде где только можно, то общество рискует получить поколение с поверхностными знаниями. Из-за легко решения задач исчезнет способность к критическому и логическому мышлению. Если неправильно использовать современные технологии в образовательном процессе, то легко можно подорвать суть образования. Насколько бы ИИ не был бы уникальным изобретением человечества, которое могло бы заменить многие профессии и выполнять множества функций и задач, он никогда не сможет заменить человека.

Таким образом, технологии искусственного интеллекта предоставляют учителю физики значительный дидактический ресурс для дифференциации, визуализации и автоматизации отдельных аспектов учебного процесса, способствуя его индивидуализации. Однако основными ограничениями использования ИИ остаются риск получения недостоверного контента из-за статистической природы систем, потенциальное подавление познавательной активности учащихся и принципиальная неспособность технологии заменять педагогическое общение и эмоциональный интеллект. В связи с этим, эффективное применение ИИ в образовании возможно только в рамках синергичной модели, где учитель сохраняет роль методиста, дизайнера образовательной траектории и наставника, а ИИ выполняет функции технологического ассистента. Следовательно, будущее преподавания физики лежит не в противопоставлении, а в грамотном объединении педагогического мастерства и технологических возможностей.

1. Кириллов П. А. Искусственный интелект для образования. Адаптивная система обучения / П. А. Кириллов // Молодой ученый. – 2020. – № 27(317). – С. 39-43.
2. Иванов М. С. Автоматизация проверки домашних заданий по физике с использованием ИИ в онлайн-обучении старшеклассников / М. С. Иванов, А. А. Ерошенко // Образование, наука и инновации: современные вызовы : материалы Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных : в 2 ч., Мелитополь, 12–13 декабря 2024 года. – Мелитополь: Мелитопольский государственный университет, 2025. – С. 1010-1013.
3. Петрова, Д. Г. Применение нейросетей в курсе физики / Д. Г. Петрова, Ю. И. Сотова // Физическое образование в ВУЗах. – 2024. – Т. 30, № 4. – С. 68-77.
4. Миндигулова, А. А. Применение технологий искусственного интелекта в образовании: к постановке проблемы / А. А. Миндигулова // Наука. Технологии. Инновации : XVII Всероссийская научная конференция молодых ученых. Сборник научных трудов. В 11-ти частях, Новосибирск, 04–08 декабря 2023 года. – Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2024. – С. 63-66.
5. Климашина, Н. Н. Искусственный интелект в образовании: возможности и перспективы / Н. Н. Климашина // Новые технологии в учебном процессе и производств : Материалы XXIII научно-технической конференции с международным участием, Рязань, 16–18 апреля 2025 года. – Рязань: Московский политехнический университет, 2025. – С. 334-337.

Список источников
6. Андрейчиков А. В. Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова // Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр ИНФРА-М», 2021. – 530 с.