| Форма представления | Статьи в российских журналах и сборниках |
| Год публикации | 2025 |
| Язык | русский |
|
Батрова Наиля Ильдусовна, автор
Данилов Андрей Владимирович, автор
Зарипова Рината Раисовна, автор
Лукоянова Марина Александровна, автор
Салехова Ляйля Леонардовна, автор
|
| Библиографическое описание на языке оригинала |
Данилов А. В., Зарипова Р. Р., Лукоянова М. А., Батрова Н. И., Салехова Л. Л. Эффективность стратегий промт-инжиниринга в генерации математического образовательного контента: экспериментальное исследование // Science for Education Today. – 2025. – № 4. – С. 113–135. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2504.05 |
| Аннотация |
Проблема и цель. В статье представлены результаты исследования проблемы генерации качественного образовательного контента по математической грамотности для школьников 5-х классов с использованием генеративного искусственного интеллекта. Проблема обусловлена дефицитом адаптивных заданий, соответствующих стандартам, и ограничениями искусственного интеллекта (галлюцинации, невоспроизводимость). Цель – оценить эффективность авторской стратегии промт-инжиниринга для генерации педагогически релевантных и возрастно-адекватных задач.
Методология. Использованы системный и деятельностный подходы. Применены методы анализа опыта применения искусственного интеллекта в образовании, экспериментальной генерации задач с гибридной стратегией промт-инжиниринга (Few-Shot Learning + Chain-of-Thought + Role Prompting) на базе ChatGPT-4o, экспертной оценки (10 учителей математики, стаж ≥ 12 лет) и статистической обработки данных (коэффициент Коэна κ, средние значения ?). Верификация включала генерацию задач в новом контексте (аэропорты) и оценку по критериям адекватности, соответствия возможностям учащихся и сложности.
Результаты. Основные результаты заключаются в успешной апробации стратегии, обеспечившей генерацию структурно согласованных задач (κ = 0,82). Подчеркивается критическая значимость техники Chain-of-Thought для создания многошаговых заданий. Авторами отмечается двойная функциональность задач (обучение и диагностика).
Эксперимент подтвердил высокую экспертную оценку адекватности (? = 4,81), соответствия формата (? = 4,77) и полноты описания (? = 4,82). Выявлено ограничение по сложности терминологии для части задач.
Заключение. Делаются выводы о высокой эффективности комбинированной стратегии промт-инжиниринга для генерации задач для развития математической грамотности учащихся и ее потенциале для интеграции в цифровые платформы. Для внедрения требуется оптимизация лингвистической адаптации и разработка конвейера валидации. |
| Ключевые слова |
промт-инжиниринг; генерация учебных задач; математическая грамотность; генеративный искусственный интеллект; Chain-of-Thought; ролевой промтинг |
| Название журнала |
Science for Education Today
|
| URL |
http://sciforedu.ru/article/6567 |
| Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=316645 |
| Файлы ресурса | |
|
|
Полная запись метаданных  |
| Поле DC |
Значение |
Язык |
| dc.contributor.author |
Батрова Наиля Ильдусовна |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Данилов Андрей Владимирович |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Зарипова Рината Раисовна |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Лукоянова Марина Александровна |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Салехова Ляйля Леонардовна |
ru_RU |
| dc.date.accessioned |
2025-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.available |
2025-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.issued |
2025 |
ru_RU |
| dc.identifier.citation |
Данилов А. В., Зарипова Р. Р., Лукоянова М. А., Батрова Н. И., Салехова Л. Л. Эффективность стратегий промт-инжиниринга в генерации математического образовательного контента: экспериментальное исследование // Science for Education Today. – 2025. – № 4. – С. 113–135. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2504.05 |
ru_RU |
| dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=316645 |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Science for Education Today |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Проблема и цель. В статье представлены результаты исследования проблемы генерации качественного образовательного контента по математической грамотности для школьников 5-х классов с использованием генеративного искусственного интеллекта. Проблема обусловлена дефицитом адаптивных заданий, соответствующих стандартам, и ограничениями искусственного интеллекта (галлюцинации, невоспроизводимость). Цель – оценить эффективность авторской стратегии промт-инжиниринга для генерации педагогически релевантных и возрастно-адекватных задач.
Методология. Использованы системный и деятельностный подходы. Применены методы анализа опыта применения искусственного интеллекта в образовании, экспериментальной генерации задач с гибридной стратегией промт-инжиниринга (Few-Shot Learning + Chain-of-Thought + Role Prompting) на базе ChatGPT-4o, экспертной оценки (10 учителей математики, стаж ≥ 12 лет) и статистической обработки данных (коэффициент Коэна κ, средние значения ?). Верификация включала генерацию задач в новом контексте (аэропорты) и оценку по критериям адекватности, соответствия возможностям учащихся и сложности.
Результаты. Основные результаты заключаются в успешной апробации стратегии, обеспечившей генерацию структурно согласованных задач (κ = 0,82). Подчеркивается критическая значимость техники Chain-of-Thought для создания многошаговых заданий. Авторами отмечается двойная функциональность задач (обучение и диагностика).
Эксперимент подтвердил высокую экспертную оценку адекватности (? = 4,81), соответствия формата (? = 4,77) и полноты описания (? = 4,82). Выявлено ограничение по сложности терминологии для части задач.
Заключение. Делаются выводы о высокой эффективности комбинированной стратегии промт-инжиниринга для генерации задач для развития математической грамотности учащихся и ее потенциале для интеграции в цифровые платформы. Для внедрения требуется оптимизация лингвистической адаптации и разработка конвейера валидации. |
ru_RU |
| dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
| dc.subject |
|
ru_RU |
| dc.title |
Эффективность стратегий промт-инжиниринга в генерации математического образовательного контента: экспериментальное исследование |
ru_RU |
| dc.type |
Статьи в российских журналах и сборниках |
ru_RU |
|
EN 
中文 
ES 
Карта сайта
