ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В РАБОТЕ ПЕДАГОГА: ОТ ГЕНЕРАЦИИ ТЕКСТА ДО ПРОЕКТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Раздел: Искусственный интеллект и профессиональное развитие педагога

Журнал: Материалы V Всероссийской научно-практической конференции с междун. участием «ИИ в образовании. Современные достижения и перспективы применения: в генерации знаний, управлении, обучении, оценке результатов обучения и формировании компетенций обучающихся»

25 мая 2026 г.

Авторы: Данилова Инна Владимировна

Информационно-коммуникационные технологии в педагогическом образовании, 2026. № 2 (101). itped.ru

_______________________________________________________________________

УДК 378.046.4

И. В. Данилова

I. V. Danilova

Данилова Инна Владимировна, к.ф.-м.н., доцент, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ, г. Петрозаводск, Россия.

Danilova Inna Vladimirovna, candidate of sciences, Associate Professor, Institute of Mathematics and Information Technologies PetrSU, Petrozavodsk, Russia.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В РАБОТЕ ПЕДАГОГА:
ОТ ГЕНЕРАЦИИ ТЕКСТА ДО ПРОЕКТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE WORK OF A TEACHER:
FROM TEXT GENERATION TO PROJECT ACTIVITIES

Аннотация. В статье обобщается опыт применения бесплатных нейросетевых платформ в педагогической практике. Рассматриваются основные сценарии использования ИИ: генерация учебных текстов, адаптация контента под разные уровни подготовки, создание тестов и презентаций, автоматизация рецензирования, генерация идей для исследовательских проектов. Приводится сравнительный анализ пяти функциональных платформ (DeepSeek, GigaChat, Le Chat, Qwen, YandexGPT) в разрезе конкретных педагогических задач. Формулируется вывод об ИИ как о вспомогательном инструменте, требующем критической проверки и методически грамотного применения.

Annotation. This article summarizes the experience of using free neural network platforms in teaching. Key AI use cases are considered: generating educational texts, adapting content to different levels of proficiency, creating tests and presentations, automating peer review, and generating ideas for research projects. A comparative analysis of five functional platforms (DeepSeek, GigaChat, Le Chat, Qwen, YandexGPT) is provided in the context of specific pedagogical tasks. A conclusion is formulated about AI as an auxiliary tool that requires critical examination and methodologically sound application.

Ключевые слова: искусственный интеллект в образовании, педагогические технологии, генерация учебных материалов, персонализация обучения, нейросетевые платформы.

Keywords: artificial intelligence in education, pedagogical technologies, generation of educational materials, personalization of learning, neural network platforms.

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) определено как одно из стратегических направлений государственной политики России [1]. Цифровая трансформация образования диктует необходимость освоения педагогами новых инструментов. Одним из наиболее значимых направлений становится применение генеративных нейросетей. Как показала практика, искусственный интеллект способен не только автоматизировать рутинные задачи (подготовка тестов, проверка работ), но и выступать в роли методического ассистента, генератора идей и даже рецензента.

В рамках цикла занятий курсов повышения квалификации «Искусственный интеллект в работе педагога» автором были систематизированы возможности бесплатных платформ: DeepSeek [2], GigaChat [5], Kimi [6], Le Chat [7], Qwen [9], YandexGPT [10], а также сервисов визуализации FusionBrain [3], Leonardo.ai [8] и Gamma [4]. Цель данной статьи – представить целостную методику интеграции ИИ в педагогическую деятельность, выделить сильные стороны каждого инструмента и сформулировать практические рекомендации.

Ключевой вывод, сделанный в ходе занятий: ИИ – это не замена педагога, а цифровой ассистент. Он берет на себя рутину, но окончательное решение всегда остается за человеком. Можно выделить три модели взаимодействия с искусственным интеллектом:

пользователь-контролер: ИИ генерирует, создает структуру, педагог проводит финальную проверку;
совместная работа: педагог тщательно формулирует запрос, проверяет результат, просит нейросеть переделать;
ИИ-исполнитель: ИИ выполняет всю черновую работу, педагог исправляет недочеты.

При этом обязательна критическая проверка: нейросети могут «галлюцинировать» (генерировать недостоверную информацию), нарушать этические нормы или воспроизводить плагиат. Так же недопустимо загружать персональные данные и делать запросы на генерацию контента, нарушающие законодательство.

Одной из первых задач цикла занятий «Искусственный интеллект в работе педагога» была задача генерации текста для различных возрастных категорий обучающихся. Для этой задачи использовались три платформы: GigaChat, YandexGPT и DeepSeek.

Сравнительный анализ GigaChat и YandexGPT на примере создания лекции «Фазы Луны» для 11 класса показал принципиальные различия.

YandexGPT продемонстрировал:

четкую структуру (определение → описание 4 фаз → промежуточные фазы → практическое значение);
высокую детализацию (понятие «возраст» Луны, объяснение видимости в полушариях);
академичный тон и конкретные примеры (лунный календарь, навигация, приливы).

GigaChat дал более общие формулировки, менее продуманную структуру и терминологические неточности («ущербная Луна»).

Вывод: для создания глубоких, структурированных лекций предпочтителен YandexGPT, тогда как GigaChat подходит для быстрого получения базового ответа.

При адаптации текста для младших школьников (промт: «Объясни так, чтобы понял младший школьник») YandexGPT предложил интерактивную, образную лекцию с аналогией «мяч и фонарик» и практическим заданием («лунный дневник»). GigaChat дал более короткий, но менее вовлекающий вариант. Таким образом, YandexGPT лучше адаптирует стиль под детскую аудиторию.

DeepSeek при выполнении того же задания (экспертная лекция для 11 класса) проявил себя как инструмент для сложных промтов: он дал безупречную структуру, методические находки (правило запоминания фаз по буквам «С» и «Р»), глубокий разбор практического значения. DeepSeek рекомендуется для технических дисциплин и задач, требующих точности.

Еще одна из востребованных задач – автоматизация оценки. На примере генерации теста по теме «Планеты Солнечной системы» в промт были включены следующие требования: вопросы с множественным выбором (4 варианта, один правильный) и открытые вопросы с критериями оценки.

Все три платформы (GigaChat, YandexGPT, DeepSeek) справились с форматом, однако DeepSeek предложил наиболее развернутые критерии оценки и более интересную структуру открытых вопросов.

Вывод: для стандартного качественного результата подходят GigaChat и YandexGPT; для глубокой проработки и творческого подхода – DeepSeek.

Особый интерес представляет адаптация контента под разные уровни подготовки студентов. По запросу «Создай три варианта задачи на проценты (бюджет и покупки): базовый, средний, продвинутый» были получены следующие результаты.

GigaChat предложил корректные, но стандартные задачи: базовый – нахождение процента от числа; средний – с остатком; продвинутый – с последовательными скидками.
YandexGPT дал задачи с практическим контекстом (покупка куртки, обуви, рубашки).
DeepSeek построил задачи с возрастающей сложностью: от прямого применения формулы до многошаговой комбинированной задачи с введением переменной и составлением линейного уравнения. А также добавил резюме «как реализуется одна тема для разного уровня сложности», что имеет высокую методическую ценность.

Можно сделать вывод, что ИИ успешно справляется с ролью «диагноста» и «вдумчивого оппонента». В ходе одного из занятий был задан промт для структурной и критической оценки научной аннотации.

DeepSeek и Qwen получили задание: «Проанализируй текст, выдели актуальность, проблему, цель, методы, результаты и выводы». Обе платформы указали на слабо выраженную актуальность и размытые выводы, предложили конкретные рекомендации. DeepSeek выдал более жесткие, структурированные критические замечания с примерами исправлений. Qwen – более тактичный, педагогичный разбор. Далее на основе анализа была сгенерирована краткая рецензия.

Итог: ИИ может выступать в роли помощника рецензента, синтезируя замечания в целостный текст. Однако педагог обязательно должен проверять достоверность замечаний и исключать ложную аргументацию.

Наиболее сильной стороной DeepSeek и Qwen оказалась генерация междисциплинарных идей. По запросу связанному с предложением идеи междисциплинарного проекта, соединяющего математику с экологией, были получены два качественно разных подхода.

DeepSeek предложил проект «Математическая модель “зеленого щита”: оценка эффективности городских парков в борьбе с пылью». Это сфокусированное, экспериментальное исследование с измеримым результатом – «коэффициентом защитной эффективности». Методы: изготовление ловушек пыли, анализ изображений, подбор линейной или показательной функции.
Qwen предложил проект «Математика зелёного двора: оценка биоразнообразия школьного участка». Системный подход: разбивка на координатную сетку, расчет индекса Шеннона, построение графов, моделирование прогноза.

Вывод: DeepSeek нацелен на точный, воспроизводимый эксперимент; Qwen – на анализ сложных систем.

Далее был отработан принцип улучшения промта. Простой запрос дал типовую идею, а детализированный промт по формуле «Роль — Цель — Контекст — Задача — Ограничения — Формат» позволил получить оригинальный проект «Формула городского комфорта» с полноценным календарным планом на 12 недель, гипотезами, исследовательскими вопросами и математическими методами (корреляционный и регрессионный анализ). Это подтверждает, что качество ответа прямо пропорционально качеству запроса.

Еще одна из актуальных рутинных задач – генерация структуры презентаций была опробована на GigaChat, Kimi и DeepSeek. По запросу «Показать студентам-гуманитариям, что математика – живая наука» лучший результат дал DeepSeek: сбалансированная структура, интригующие заголовки («Тригонометрия: как звезды спасали корабли», «Гипотеза Римана: главная музыкальная загадка»), рекомендации по изображениям. GigaChat дал слишком академичный, сухой план презентации, а Kimi сфокусировался на творческом подходе с элементами философии.

На примере DeepSeek была продемонстрирована возможность генерации VBA-кода для автоматического создания слайдов в PowerPoint, что полезно для продвинутых пользователей.

В области генерации изображений сравнивались платформы YandexGPT, GigaChat, Qwen, Kandinsky (FusionBrain) и Leonardo.ai. Платформам был задан промт: «белая роза в саду с шипами на стебле, фотореалистично».

Leonardo.ai (тот же промт, но на английском языке) показал идеальный результат: фотореалистичность, текстура лепестков, роса. Kandinsky – художественное произведение с продуманным фоном. Qwen – цифровая иллюстрация. GigaChat – размытый фон, умеренная детализация. YandexGPT – низкая реалистичность, мультяшность.

Вывод: для профессионального визуального контента предпочтительны Leonardo и Kandinsky; для учебных иллюстраций допустимы GigaChat и Qwen.

Стоит отметить, что в Kandinsky можно задавать негативный промт – то, что не желательно видеть на изображении. Пример обычного промта: «Белая лошадь на пастбище». Пример негативного промта: «рог у лошади».

Ключевая идея занятий – не использовать один инструмент, а выстраивать цепочки. Примеры связок:

Le Chat (анализ объёмных источников) → GigaChat (создание структуры) → YandexGPT (адаптация под аудиторию);
DeepSeek (глубокий исследовательский анализ) → Qwen (точные математические формулировки) → GigaChat (окончательное оформление).

Пример типа задачи для первой цепочки: подготовка учебного модуля на основе нескольких объёмных источников (например, две научные статьи + глава из учебника). Здесь:

Le Chat – берёт на себя «чтение» больших текстов (до 200 страниц), выделяет основные идеи, сравнивает подходы;
GigaChat – на основе этого анализа строит структуру занятия (план, логику, последовательность тем);
YandexGPT – адаптирует готовую структуру под конкретную аудиторию.

Для второй цепочки: подготовка учебно-исследовательского материала с математическими расчётами и выводами:

DeepSeek – глубоко анализирует загруженные файлы (до 100 страниц), формулирует гипотезы, выделяет ключевые закономерности;
Qwen – доводит математическую часть до строгого, пошагового, логически безупречного вида (формулы, вычисления, выводы);
GigaChat – оформляет итоговый текст в виде готового конспекта, инструкции или методички для студентов.

Проведённый цикл занятий позволил сформулировать следующие выводы.

ИИ – эффективный вспомогательный инструмент, который экономит время педагога на рутинных операциях (генерация тестов, конспектов, рецензирование).
Качество результата прямо зависит от качества промта. Простые запросы дают типовые ответы; детализированные (роль, контекст, формат, ограничения) – оригинальные, готовые к использованию материалы.
Разные нейросети имеют различную «суперсилу». Осознанный выбор платформы под конкретную задачу (а не использование одного «любимого» чата) повышает эффективность работы.
Критическая проверка и редактирование обязательны. ИИ может генерировать ошибки, некорректную информацию или этически спорный контент.
Будущее – за гибридными моделями. Наибольший результат даёт интеграция нескольких инструментов в единую технологическую цепочку.

Перспективы развития видятся в мультимодальности (генерация текста, видео, интерактива в одном диалоге), глубокой персонализации (адаптация материала под конкретного ученика) и внедрении ИИ в школьные LMS-системы.

Практическая рекомендация педагогам: начните с малого – выберите одну рутинную задачу (например, создание теста или конспекта) и попробуйте автоматизировать её с помощью любой из рассмотренных платформ. Экспериментируйте с формулировками промтов, сравнивайте результаты, выстраивайте цепочки инструментов. ИИ не заменит педагога, но может стать его незаменимым цифровым ассистентом.

Список литературы

Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г.№ 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». – URL: https://base.garant.ru/72838946/ (дата обращения: 12.05.2026). – Текст: электронный.
DeepSeek – официальный сайт. – URL: https://chat.deepseek.com/ (дата обращения: 11.05.2026). – Текст: электронный.
FusionBrain (Kandinsky) – официальный сайт. – URL: https://fusionbrain.ai/ (дата обращения: 11.05.2026). – Текст: электронный.
Gamma – официальный сайт. – URL: https://gamma.app/ (дата обращения: 11.05.2026). – Текст: электронный.
GigaChat – официальный сайт. – URL: https://giga.chat/ (дата обращения: 11.05.2026). – Текст: электронный.
Kimi – официальный сайт. – URL: https://www.kimi.com/ (дата обращения: 11.05.2026). – Текст: электронный.
Le Chat (Mistral AI) – официальный сайт. – URL: https://chat.mistral.ai/ (дата обращения: 11.05.2026). – Текст: электронный.
Leonardo.ai – официальный сайт. – URL: https://leonardo.ai/ (дата обращения: 11.05.2026). – Текст: электронный.
Qwen – официальный сайт. – URL: https://chat.qwen.ai/ (дата обращения: 11.05.2026). – Текст: электронный.
YandexGPT – официальный сайт. – URL: https://ya.ru/ai/gpt-3 (дата обращения: 11.05.2026). – Текст: электронный.

PDF