Методика интеграции нейросетевых текстовых моделей в образовательную практику
Методика интеграции нейросетевых текстовых моделей в образовательную практику
Аннотация
Статья посвящена актуальной теме разработки комплексной методики внедрения нейросетевых текстовых моделей в современную образовательную практику. В условиях цифровой трансформации образования особую значимость приобретает эффективное использование искусственного интеллекта для оптимизации и поддержки образовательного процесса.
В работе детально рассматривается проблематика интеграции современных технологий в образовательную среду. Особое внимание уделяется вопросам применения нейросетей для решения широкого спектра педагогических задач: от разработки качественных учебных материалов до автоматизированной проверки работ обучающихся. Исследуются возможности использования искусственного интеллекта для анализа образовательных данных и создания разнообразного мультимедийного контента, способствующего более эффективному усвоению материала.
Авторами предложены конкретные алгоритмы взаимодействия с нейросетевыми моделями, учитывающие специфику образовательного процесса и необходимость сохранения баланса между автоматизацией рутинных задач и сохранением важной роли педагога. Представленные методики включают пошаговые инструкции по интеграции нейросетей в различные аспекты образовательной деятельности, рекомендации по выбору подходящих моделей для конкретных задач, а также анализ потенциальных преимуществ и ограничений использования искусственного интеллекта в образовании.
Особую ценность представляют практические рекомендации по адаптации существующих образовательных практик к работе с нейросетевыми технологиями, включая аспекты обеспечения качества генерируемых материалов и соблюдения этических норм при использовании искусственного интеллекта в образовательном процессе.
1. Введение
Современные искусственные нейронные сети представляют собой наиболее близкое на сегодняшний день воплощение искусственного интеллекта (ИИ), приближённое к принципам работы биологических систем. Их функционирование основано на анализе обширных объёмов разнородных данных, а также на способности к обучению через обратную связь и промежуточную проверку результатов в процессе взаимодействия с человеком. Существуют различные виды нейросетей и моделей на их основе — в зависимости от типа информации, с которым они работают .
Как частный случай таких систем выделяются нейросетевые текстовые модели, работающие с текстовой информацией. Такие нейросетевые модели имеют особенно большое значение в образовательной сфере .
Разработка эффективных подходов к применению нейросетевых текстовых моделей в образовательном процессе предполагает изучение их возможностей для решения конкретных педагогических задач с учетом цифровых и ИИ-компетенций педагогических работников . Методика использования таких моделей представляет собой систематизированный набор подходов, инструментов и рекомендаций, обеспечивающих эффективную интеграцию технологий искусственного интеллекта в образовательную практику. Рассмотрим данную методику подробнее.
Цель использования нейросетевых текстовых моделей — оптимизировать решение задач, возникающих в образовательном процессе. Опираясь на мнение педагогов-практиков г. Сургута и Сургутского района (по результатам анкетирования, проведенного в 2024–2025 уч.г.) и анализ публикаций в этой области, сформулируем следующие задачи:
1) разработка (модификация, адаптация) учебно-методических материалов;
2) проверка работ обучающихся;
3) анализ данных (об успеваемости и иных) с автоматизацией интерпретации, визуализации;
4) генерация мультимедийного образовательного (и иного) контента.
Основой для выделения перечисленных задач послужили результаты исследования , проведенного среди педагогического сообщества, а также анализ функциональных возможностей нейросетевых текстовых моделей (НТМ). Исследование, основанное на анкетировании педагогов г. Сургута и Сургутского района в 2024–2025 учебном году, позволило выявить ключевые потребности преподавателей в использовании современных технологий для оптимизации образовательного процесса, а сами возможности нейросетей по работе преимущественно с текстовой информацией делают данные задачи наиболее релевантными для их решения с помощью нейросетевых текстовых моделей.
2. Методы и принципы исследования
Разработанная методика использования нейросетевых текстовых моделей (НТМ) в образовательном процессе основывается на двух ключевых аспектах: правильной формулировке промптов и систематизированных подходах к решению конкретных педагогических задач. Данный подход направлен на эффективную интеграцию возможностей искусственного интеллекта для оптимизации вышеупомянутых задач и процессов.
2.1. Структура промпта для нейросетевых текстовых моделей
Для эффективного применения нейросетевых текстовых моделей (НТМ) в образовательном процессе ключевое значение имеет правильная формулировка промптов, которые обеспечивают точность, релевантность и целенаправленность получаемых результатов.
Например, промпт вида «Создай сценарий урока по теореме Пифагора для 8 класса, рассчитанный на 10 минут, с практическими примерами и без использования сложных математических терминов» позволяет НТМ выдать структурированный и подходящий для учебного процесса результат. Напротив, некорректный промпт, такой как «Напиши что-нибудь про математику», характеризуется расплывчатостью, отсутствием конкретных параметров и критериев, что может привести к неподходящим ответам, затрудняющим их применение в образовательной практике.
Общая структура промпта представляет собой линейную последовательность шагов, обеспечивающих точность и целенаправленность результата. Она включает следующие элементы, выполняемые последовательно:
1. Указание задачи — четкое определение цели (например, создание учебного материала, проверка эссе, анализ данных).
2. Задание контекста и аудитории — описание целевой аудитории (уровень подготовки, возраст, предмет) и условий выполнения задачи. В случае, если требуется разработать материал для детей с ограниченными возможностями здоровья, следует указать нозологию.
3. Определение формата входных данных — указание типа и характеристик данных, с которыми работает НТМ (текст, таблица, файл).
4. Уточнение параметров результата — требования к формату, стилю и объему выходных данных (например, текст, отчет, сценарий; формальный или упрощенный).
5. Установка критериев оценки — метрики для проверки результата (логичность, грамматика, соответствие теме).
6. Добавление дополнительных инструкций — указания на редактирование, ограничения или дополнительные элементы (например, исключить термины, добавить визуализацию).
Эта последовательная структура гарантирует, что каждый этап промпта логически вытекает из предыдущего, обеспечивая систематический подход к формулировке запросов для нейросети. Структура промпта представлена на рисунке 1.
Рисунок 1 - Структура промпта для нейросетевой текстовой модели
3. Основные результаты
Для более глубокого понимания применения нейросетевых текстовых моделей (НТМ) в образовательном процессе необходимо детально рассмотреть алгоритм их использования для решения обозначенных педагогических задач. Данный алгоритм представляет собой структурированный набор шагов, обеспечивающий эффективное взаимодействие педагогов с НТМ для достижения целенаправленных результатов.
К решению каждой задачи предложены три этапа применения нейросетей:
– определение типа материала для взаимодействия с нейросетевой текстовой моделью (это может быть как учебно-методический материал, так и работа ученика);
– анализ функциональных возможностей моделей;
– разработка алгоритма использования нейросетевой текстовой модели (включая написание промпта).
Задача 1. Разработка (модификация, адаптация) учебно-методических материалов.
1 этап. Определение типов учебно-методических материалов.
Признаки материалов, подходящих для обработки НТМ:
- материалы должны быть представлены в текстовом формате (или легко конвертируемы в текст);
- должны быть четко сформулированы цели и задачи материала;
- материалы должны быть структурированы, если наличие структуры подразумевается типом материала.
Вышеперечисленные признаки характерны для входных данных, которые могут быть использованы нейросетью для разработки учебно-методических материалов.
Типы материалов, отвечающих обозначенным признакам: учебные планы, методические рекомендации, конспекты лекций, задания для самостоятельной работы, тесты, презентации, учебные тексты, сценарии уроков и т.д.
2 этап. Анализ функциональных возможностей нейросетей.
Функции НТМ, необходимые для разработки учебно-методических материалов:
- генерация текста на основе заданных параметров (входных данных);
- адаптация текста под конкретные требования (например, упрощение текста для младших классов);
- поддержка русского языка и других языков, если необходимо;
- возможность работы с большими объемами текста;
- примеры нейросетей: ChatGPT, GigaChat, Claude, Deepseek и другие модели, поддерживающие генерацию и обработку текста.
3 этап. Разработка алгоритма использования НТМ.
- определение целей и задач материала: формулировка темы, уровня сложности, целевой аудитории;
- построение типового промпта для решения задачи;
- генерация или модификация текста: использование НТМ для создания нового текста или адаптации существующего;
- проверка и редактирование: анализ текста на соответствие критериям (например, ясность, логичность, соответствие уровню подготовки);
- финальная доработка: внесение правок, добавление визуальных элементов (если необходимо).
Примеры промптов для выполнения задачи при помощи нейросетевой текстовой модели:
«Создай подробный учебный план курса "Основы программирования на Python" для начинающих. Укажи основные модули, ключевые темы, ориентировочную длительность каждого занятия (в часах), а также практические задания для закрепления материала. Примерный уровень учащихся: новички без опыта программирования».
«Перепиши текст о фотосинтезе так, чтобы он был понятен ученикам 5 класса. Используй простые слова, короткие предложения и включи примеры, понятные детям. Не используй сложные научные термины».
«Создай конспект лекции по теме "Основы экологии" для студентов 1-го курса колледжа. Лекция должна длиться 20 минут, включать ключевые понятия (экосистема, биогеоценоз, пищевые цепи), быть написана простым языком, содержать 2–3 примера из реальной жизни и задания для обсуждения в конце.»
Во всех вышеперечисленных примерах дополнением к промпту может являться прикреплённый файл с необходимой информацией (текстом лекции или учебно-методическим пособием).
Задача 2. Проверка работ обучающихся.
1 этап. Определение типов работ, которые можно проверять с помощью НТМ.
Признаки работ, подходящих для проверки НТМ:
- работа должна быть представлена в текстовом формате;
- должны быть четко сформулированы критерии оценивания;
- задание должно быть сформулировано так, чтобы НТМ могла его интерпретировать (например, наличие конкретных вопросов или тем).
Типы работ, отвечающих обозначенным признакам: эссе, сочинения, рефераты, доклады, презентации, статьи, проекты, тексты выступлений и т.д.
2 этап. Анализ функциональных возможностей нейросетей.
Функции НТМ, необходимые для проверки работ обучающихся:
- анализ текста на соответствие критериям оценивания;
- проверка грамматики, стиля, логической структуры;
- возможность работы с русским языком;
- поддержка загрузки файлов и обработки больших объемов текста.
Примеры нейросетей: ChatGPT, GigaChat, Claude, Deepseek и другие модели, поддерживающие генерацию и обработку текста.
3 этап. Разработка алгоритма использования НТМ.
- загрузка работы обучающегося: преобразование работы в текстовый формат (если необходимо);
- анализ текста: введение промпта и критериев оценки в нейросетевую текстовую модель, получение результата;
- оценка работы: Автоматическое выставление оценки на основе заданных критериев.
Примеры запросов для выполнения данной задачи при помощи нейросетевой текстовой модели:
«Проверь эссе на тему "Роль искусства в современном обществе". Оцени его по следующим критериям: логичность, грамматика, полнота раскрытия темы. Напиши рекомендации по улучшению».
«Проанализируй реферат на тему "Глобальное потепление". Проверь, соответствует ли он требованиям: наличие введения, основной части, заключения и списка литературы. Укажи ошибки и дай рекомендации».
«Оцени сочинение на тему "Мое любимое произведение русской литературы" для ученика 10 класса. Проверь текст по критериям: соответствие теме, логичность изложения, орфография и пунктуация, использование примеров из текста произведения. Укажи сильные стороны и дай 3 рекомендации по улучшению. Предоставь ответ в виде отчета на 1 страницу.»
Во всех примерах подразумевается прикрепление файла с работой для проверки. Критерии следует расписывать подробно.
Задача 3. Анализ данных (об успеваемости и иных) с автоматизацией интерпретации, визуализации.
1 этап. Определение типов данных, которые можно анализировать с помощью НТМ.
Признаки данных, подходящих для анализа НТМ:
- данные должны быть структурированы (например, таблицы, базы данных);
- должны быть четко определены цели анализа (например, выявление закономерностей, прогнозирование успеваемости).
Типы данных, отвечающих обозначенным признакам: данные об успеваемости, посещаемости, результатах тестов, анкетирования и т.д.
2 этап. Анализ функциональных возможностей нейросетей.
Функции НТМ, необходимые для анализа данных:
- анализ структурированных данных;
- генерация текстовых отчетов на основе анализа;
- визуализация данных (например, графики, диаграммы);
- поддержка работы с большими объемами данных.
Примеры нейросетей: модели на основе GPT для генерации отчетов, библиотеки для визуализации (Matplotlib, Seaborn), модели для анализа данных (например, на основе машинного обучения).
3 этап. Разработка алгоритма использования НТМ.
- сбор и подготовка данных: импорт данных об успеваемости учеников, проверка на полноту и корректность, очистка от пропусков и выбросов, преобразование в подходящий формат для анализа;
- анализ с использованием модели: выбор модели, использование для прогнозирования, выявления тенденций и генерации рекомендаций;
- оценка результатов;
- визуализация данных: создание таблиц, графиков, диаграмм для наглядного представления результатов.
Примеры промптов для решения данной задачи при помощи нейросетевой текстовой модели:
«На основе данных о текущей успеваемости учеников 11 класса спрогнозируй их результаты на ЕГЭ по математике. Укажи, кому из учеников требуется дополнительная подготовка».
«Проанализируй данные об успеваемости учеников 9 класса за последний год. Выяви закономерности: какие темы вызывают наибольшие трудности, а какие — наименьшие. Предложи рекомендации для улучшения результатов».
«Проанализируй данные об успеваемости учеников 7 класса по русскому языку за первый семестр (таблица в прикрепленном файле). Выдели учеников с низкими результатами (оценки ниже 4), определи темы, вызывающие наибольшие трудности, и предложи 2–3 рекомендации для корректирующих занятий. Формат результата: текстовой отчет с таблицей и кратким описанием, объем до 500 слов.»
Задача 4. Генерация мультимедиа образовательного (и иного) контента.
1 этап. Определение типов мультимедиа контента, который можно генерировать с помощью НТМ.
Признаки контента, подходящего для генерации НТМ:
- контент должен быть основан на текстовых данных (например, сценарий для видео, текст для озвучки);
- должны быть четко определены цели и задачи контента.
Типы контента, отвечающие обозначенным признакам: текстовые материалы, презентации, видео, аудио, инфографика, интерактивные задания и т.д.
2 этап. Анализ функциональных возможностей нейросетей.
Функции НТМ, необходимые для генерации мультимедийного образовательного контента:
- генерация текста для сценариев, описаний, заданий;
- создание аудио и видео на основе текста (например, синтез речи, генерация изображений);
- поддержка русского языка и других языков.
Примеры нейросетей: ChatGPT, Claude, GigaChat для генерации текста, Шедеврум, Midjourney для создания изображений, модели для синтеза речи (Udio, Suno, ElevenLabs); модели для разработки презентаций (Gamma, PresentationAI)
3 этап. Разработка алгоритма использования НТМ.
Определение целей и задач мультимедийного образовательного контента:
1. Формулировка темы, целевой аудитории, формата контента.
2. Генерация текстовой основы.
3. Использование НТМ для создания текста (например, сценарий, описание).
- создание мультимедиа (преобразование текста в аудио, видео, изображения);
- финальная доработка (редактирование и добавление дополнительных элементов (например, анимация, музыка).
Примеры промптов для решения данной задачи при помощи нейросетевой текстовой модели:
«Напиши сценарий для 10-минутного видеоурока на тему "Теорема Пифагора". Включи объяснение теории, примеры задач и интересные факты».
«Создай текст для озвучки презентации на тему "История Древнего Египта". Текст должен быть рассчитан на 5 минут и подходить для учеников 5 класса. Презентация в прикреплённом файле».
«Придумай текст и структуру для инфографики на тему "Этапы развития человечества". Укажи, какие данные и изображения нужно включить».
«Напиши текст для 5-минутного аудиоурока на тему "Жизненный цикл звезды" для учащихся 9 класса. Текст должен быть понятным, содержать основные этапы (формирование, главная последовательность, сверхновая), включать 1–2 занимательных факта и быть пригодным для озвучки. Формат: текст в виде сценария с разбивкой на абзацы, без сложных терминов.»
Существует несколько популярных нейросетевых текстовых моделей и для выбора подходящей для решения той или иной задачи был проведен сравнительный анализ. Исходя из перечисленных выше задач образовательного процесса, были выделены следующие критерии с оценкой от 0 (функция недоступна) до 3 (функция полностью соответствует задаче/критерию и не имеет значительных ограничений):
1. Разработка учебных материалов.
2. Проверка работ обучающихся.
3. Анализ данных.
4. Генерация мультимедийного контента.
5. Доступность в России без дополнительных технических средств.
6. Качество генерации текста.
7. Поддержка русского языка.
Результаты сравнительного анализа представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Сравнительный анализ нейросетевых текстовых моделей
НТМ | Разработка учебных материалов | Проверка работ обучающихся | Анализ данных | Генерация мультимедийного контента | Доступ | Качество генерации текста | Поддержка русского языка |
ChatGPT | 3 (высокая точность, гибкость в создании текстов) | 3 (анализ по заданным критериям, рекомендации) | 2 (анализ данных через API, ограниченная визуализация) | 3 (имеется интеграция с DALL-E для изображений) | 0 | 3 (естественный и точный текст) | 3 (отличная поддержка) |
Claude | 3 (качественная генерация структурированных текстов) | 3 (анализ текста, логичность, грамматика) | 2 (ограниченный анализ данных, нет встроенной визуализации) | 2 (генерация текстов для сценариев, без прямой поддержки аудио/видео) | 0 | 3 (высокое качество, естественный стиль) | 2 (хорошая, но уступает русскоязычным моделям) |
Grok | 2 (хорошая генерация, но ограниченная специализация) | 2 (анализ текста, но менее гибкий) | 2 (анализирует большие объемы данных, но есть ограничения) | 3 (генерация текстов, диаграмм и т.п.) | 0 | 3 (высокое качество) | 2 (поддержка русского, но не основная) |
DeepSeek | 3 (гибкая генерация, режим DeepThink для точности) | 3 (анализ текста, поддержка больших файлов) | 3 (анализ данных, поддержка таблиц, поиск) | 2 (генерация текстов, но нет прямой поддержки аудио/видео) | 3 (полная доступность) | 3 (высокое качество, сравнимо с GPT-4o) | 3 (отличная поддержка) |
YandexGPT | 3 (интеграция с сервисами, адаптация под образование) | 3 (анализ текста, поддержка критериев) | 2 (функция Нейроэксперт – работа с большим количеством загруженных файлов) | 2 (генерация текстов, интеграция с Алисой) | 3 (полная доступность) | 2 (хорошее качество, но менее гибкое) | 3 (оптимизирована для русского) |
GigaChat | 3 (генерация текстов, адаптация под русскоязычных) | 3 (анализ текста, поддержка критериев) | 2 (анализ данных, ограниченная визуализация) | 2 (только генерация текстов) | 3 (полная доступность) | 2 (хорошее качество, но проблемы с форматированием) | 3 (оптимизирована для русского) |
Исходя из сравнительного анализа, можно сделать вывод, что для разных задач наиболее эффективным будет использование разных нейросетевых моделей. Наиболее доступными благодаря отсутствию ограничений являются DeepSeek, YandexGPT и GigaChat, однако по ряду задач Grok и ChatGPT могут дать более точный результат. Следует так же отметить постоянное развитие нейросетевых технологий и систематический выпуск новых версий нейросетевых моделей, что может привести к пересмотру оценок по ряду критериев после обновления функционала той или иной нейросетевой текстовой модели — указанные выше данные актуальны на апрель 2025 года.
4. Заключение
Обращаясь к задачам сопровождения образовательного процесса, можно отметить, что разработка алгоритмов и создание образовательных материалов, связанных с использованием нейросетевых текстовых моделей, непосредственно способствуют реализации задачи повышения квалификации педагогов.
Другая задача — информационная и методическая поддержка педагогов в использовании нейросетевых текстовых моделей в образовательном процессе — предусматривает обеспечение учителей актуальными образовательными материалами и рекомендациями по эффективной интеграции этих технологий в профессиональную деятельность.
Предложенная выше методика использования нейросетевых текстовых моделей в образовательном процессе и структура компетенции педагогов в использовании искусственного интеллекта и нейросетевых текстовых моделей ложится как в основу курса дополнительного профессионального образования «Использование нейросетевых текстовых моделей в образовательном процессе», так и в основу отдельных мероприятий в рамках муниципального проекта «Район возможностей». В таком случае отдельные модули и темы курса, а так же мероприятия и обучающие материалы отвечают за те или иные элементы компетенции.