VARIABILITY OF MODELLING OF CREATIVE PROCESSES IN THE FRAMEWORK OF RESEARCH-BASED TEACHING OF SUBJECTS OF THE NATURAL-MATHEMATICAL CYCLE WITH PEDAGOGICALLY BALANCED AND METHODOLOGICALLY MOTIVATED USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES

У дослідженні ґрунтовно представлено варіативність моделювання творчих процесів учнів із педагогічно виваженим і метоидчно вмотивованим використанням комп’ютерно орієнтованих методичних систем дослідницького навчання (КОМСДН) предметів природничо-математичного циклу, в тому числі з використанням технологій штучного інтелекту. Виокремлено різні рівні опису компонентів КОМСДН, види комп’ютерного моделювання для створення систем штучного інтелекту. Розроблено вимоги та система задач у контексті викорситання досліджуваних систем КОМСДН, уточнено етапи та принципи комп’ютерного моделювання. Математичне моделювання як засіб дослідницького навчання у навчальному процесі раціоналізує його та активізує пізнавальну діяльність учнів. Завдяки цьому вирішується не тільки конкретне навчальне завдання, але й здійснюється розвиток учнів. Розглядається поліаспектність навчання з використанням комп’ютерного моделювання із поєднанням інформаційного, психологічного і дидактичного аспектів. Здійснено добір потрібних евристик із врахуванням предметної галузі. У дослідженні розглядаються біонічний і прагматичний підходи в процесі розвитку штучного інтелекту в процесі дослідницького навчання. При вивченні програмних тем шкільного курсу математики вчителю доцільно планувати ознайомлення учнів із моделями, що дають можливість образно передати особливості модельованих об’єктів, зокрема їх структуру та зв’язки. Одержані знання про різні види моделей стають для учнів засобами при розв’язуванні дослідницьких задач взагалі та екологічного змісту зокрема. При класифікації математичних понять є можливість залучати учнів до створення своєрідних моделей (таблиці, графи, схеми тощо) для встановлення існуючих зв’язків між рядом понять теми, розділу з використанням технологій штучного інтелекту. Ефективність експериментального дослідження спрямована також на створення оптимальних умов для підвищення рівня фахової підготовки вчителів у контексті використання компонентів КОМСДН. Отримані в процесі експериментального дослідження дані використовувалися для здійснення добору методів, прийомів і засобів для дослідницького навчання предметів природничо-математичного циклу.

Authors

Publication Details

Journal
Pedagogy of the formation of a creative person in higher and secondary schools
Published
2025-01-01
DOI
https://doi.org/10.32782/1992-5786.2025.99.10
Primary Topic
Artificial Intelligence in Education
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

VARIABILITY OF MODELLING OF CREATIVE PROCESSES IN THE FRAMEWORK OF RESEARCH-BASED TEACHING OF SUBJECTS OF THE NATURAL-MATHEMATICAL CYCLE WITH PEDAGOGICALLY BALANCED AND METHODOLOGICALLY MOTIVATED USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES

O. Hrybiuk
Pedagogy of the formation of a creative person in higher and secondary schools
Artificial Intelligence in Education
article

VARIABILITY OF MODELLING OF CREATIVE PROCESSES IN THE FRAMEWORK OF RESEARCH-BASED TEACHING OF SUBJECTS OF THE NATURAL-MATHEMATICAL CYCLE WITH PEDAGOGICALLY BALANCED AND METHODOLOGICALLY MOTIVATED USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES

O. Hrybiuk
article en

Abstract

У дослідженні ґрунтовно представлено варіативність моделювання творчих процесів учнів із педагогічно виваженим і метоидчно вмотивованим використанням комп’ютерно орієнтованих методичних систем дослідницького навчання (КОМСДН) предметів природничо-математичного циклу, в тому числі з використанням технологій штучного інтелекту. Виокремлено різні рівні опису компонентів КОМСДН, види комп’ютерного моделювання для створення систем штучного інтелекту. Розроблено вимоги та система задач у контексті викорситання досліджуваних систем КОМСДН, уточнено етапи та принципи комп’ютерного моделювання. Математичне моделювання як засіб дослідницького навчання у навчальному процесі раціоналізує його та активізує пізнавальну діяльність учнів. Завдяки цьому вирішується не тільки конкретне навчальне завдання, але й здійснюється розвиток учнів. Розглядається поліаспектність навчання з використанням комп’ютерного моделювання із поєднанням інформаційного, психологічного і дидактичного аспектів. Здійснено добір потрібних евристик із врахуванням предметної галузі. У дослідженні розглядаються біонічний і прагматичний підходи в процесі розвитку штучного інтелекту в процесі дослідницького навчання. При вивченні програмних тем шкільного курсу математики вчителю доцільно планувати ознайомлення учнів із моделями, що дають можливість образно передати особливості модельованих об’єктів, зокрема їх структуру та зв’язки. Одержані знання про різні види моделей стають для учнів засобами при розв’язуванні дослідницьких задач взагалі та екологічного змісту зокрема. При класифікації математичних понять є можливість залучати учнів до створення своєрідних моделей (таблиці, графи, схеми тощо) для встановлення існуючих зв’язків між рядом понять теми, розділу з використанням технологій штучного інтелекту. Ефективність експериментального дослідження спрямована також на створення оптимальних умов для підвищення рівня фахової підготовки вчителів у контексті використання компонентів КОМСДН. Отримані в процесі експериментального дослідження дані використовувалися для здійснення добору методів, прийомів і засобів для дослідницького навчання предметів природничо-математичного циклу.

Pedagogy of the formation of a creative person in higher and secondary schools(99)
Quality Education
Openalex Percentile: Top 73%
Artificial Intelligence in Education
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.