ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОЕКТИРОВАНИИ НЕСТАНДАРТНОГО УРОКА

Раздел: Применение искусственного интеллекта в организации учебного процесса

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: Жадаева Анна Валерьевна , Фурсова Дарья Игоревна

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

_______________________________________________________________________

УДК 371.39

А. В. Жадаева, Д. И. Фурсова

A. V. Zhadaeva, D. I. Fursova

Жадаева Анна Валерьевна, к. п. н., доцент, ФГБОУ ВО «ВГСПУ», г. Волгоград, Россия.

Фурсова Дарья Игоревна, магистрант, ФГБОУ ВО «ВГСПУ», г. Волгоград, Россия.

Zhadaeva Anna Valerievna, Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «VGSPU», Volgograd, Russia.

Fursova Daria Igorevna, Master's Student, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «VGSPU», Volgograd, Russia.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОЕКТИРОВАНИИ НЕСТАНДАРТНОГО УРОКА

USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DESIGNING A NON-STANDARD LESSON

Аннотация. Статья посвящена проблеме использования искусственного интеллекта в образовании. Описаны возможности современных ГенИИ-инструментов для проектирования нестандартного урока.

Annotation. The article is devoted to the problem of using artificial intelligence in education. The capabilities of modern GENII tools for designing a non-standard lesson are described.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нестандартный урок, проектирование, учебное занятие.

Keywords: artificial intelligence, non-standard lesson, design, training session.

Переход экономики Российской Федерации на инновационный путь развития влечет за собой изменения во всех сферах деятельности, в том числе и в системе современного образования [6]. Цифровизация в различных областях образования привела к активному внедрению инструментов искусственного интеллекта в образовательный процесс подготовки обучающихся.

Сегодня учитель сталкивается с необходимостью не просто транслировать знания, но и в соответствии с образовательными стандартами проектировать образовательную среду, способную удерживать мотивацию и развивать критическое мышление учащихся [5].

Педагогическая деятельность в современном понимании включает три фундаментальных компонента: планирование содержания и структуры урока, непосредственно проведение занятий и оценивание результатов. В данный момент самым трудозатратным является этап планирования, особенно когда речь идёт о нестандартных формах урока. Подготовка одного нестандартного занятия занимает у преподавателя значительно больше времени, чем разработка традиционного урока [3].

Инструментом, приходящим на помощь современному учителю, является Генеративный искусственный интеллект (ГенИИ). С. И. Черных определяет модель искусственного интеллекта как программу для электронных вычислительных машин (ее составную часть), предназначенную для выполнения интеллектуальных задач на уровне, сопоставимом с результатами интеллектуального труда человека или превосходящем их, использующую алгоритмы и наборы данных для выведения новых закономерностей, принятия решений или прогнозирования результатов» [14].

Е. А. Обухова генеративный искусственный интеллект рассматривает как «комплекс технологических решений, позволяющий создавать новый оригинальный контент, а также самостоятельно обучаться на большом массиве данных» [9].

М. Н. Евстигнеев определяет генеративный искусственный интеллект как инструмент, который на основании модели глубокого обучения по запросу создаёт оригинальный мультимодальный контент. В таком случае, педагог сохраняет стратегические функции, а на ГенИИ переходят вспомогательные: синтез и адаптация учебных материалов. Измеримый результат и наличие строгой регламентации нормативных источников позволяют сделать каждое методическое решение комплексным [4].

Однако существующие подходы к использованию искусственного интеллекта в дидактике демонстрируют перекос в сторону функционально-ориентированных решений. Большинство исследований сосредоточено на развитии отдельных аспектов речевой деятельности, автоматизации проверки заданий или генерации тестов. Перед учителями-практиками стоит и другая задача – создание методически выверенных, но при этом нестандартных по форме уроков (квестов, мастерских, дебатов), поддерживающих высокий уровень мотивации и соответствующих требованиям федеральных государственных образовательных стандартов.

В современной дидактике понятие «нестандартный урок» не имеет единого, строго закреплённого определения, что отмечается многими исследователями [10]. В педагогической литературе встречаются различные термины: «нестандартный», «нетрадиционный», «необычный», «свободный». Обобщая существующие подходы, можно определить нестандартный урок как импровизированное учебное занятие, имеющее нетрадиционную, отличную от классической структуру и характеризующееся оригинальностью замысла, сюжета и методики проведения [12].

В последние годы наблюдается рост интереса к конкретным форматам нестандартных уроков. А. Ю. Бутрим, А. В. Герасикова и Д. Р. Фурс рассматривают технологию «перевернутого класса» как нестандартную педагогическую технологию [3]. М. А. Харина, М. П. Пушкарева и Т. В. Сизова изучают реализацию технологии CLIL в рамках нетрадиционного интегрированного урока [13].

Применение технологий искусственного интеллекта в образовании –одно из наиболее динамично развивающихся направлений современных педагогических исследований.

Е. В. Брызгалина одной из первых в отечественной науке предприняла анализ целей внедрения искусственного интеллекта в образование, зафиксировав противоречие: «на развитие технологии искусственного интеллекта в образовании преобладающее влияние оказывают позиции разработчиков, а не педагогического сообщества и организаторов образования» [1, с. 14].

М. Н. Евстигнеев на эмпирических данных выделяет преимущества ГенИИ в педагогическом планировании и одновременно фиксирует проблемы: низкий уровень ИКТ- и методической компетентности педагога, генеративность как источник непроверенного контента. Его принципиальный вывод состоит в том, что ГенИИ создаёт шаблонные заготовки, которые приобретают методическую завершённость только при участии педагога [4].

Ю. С. Браун [2] дополняет эту логику понятием «ИИ-устойчивых заданий» – задач, требующих критического мышления и не решаемых простым запросом к нейросети, что перекликается с целевыми установками нестандартного урока.

Анализ научной литературы на предмет активного развития цифровых технологий в области искусственного интеллекта в образовании и исследований в области реализации нестандартного урока выявили, что их развитие происходит параллельно, практически не пересекаясь. При значительном объёме публикаций по каждой из этих тем в отдельности, их пересечение остаётся фрагментарным и несистематизированным.

С одной стороны, накоплен комплекс работ, посвящённых применению искусственного интеллекта в образовании. С другой стороны, существует развёрнутая теоретическая база по нестандартному уроку. Однако работ, в которых инструменты генеративного искусственного интеллекта рассматривались бы как средство проектирования нестандартного урока, на сегодняшний день немного, и они носят разрозненный характер. Данная фрагментарность особенно заметна на фоне того, что нестандартный урок предъявляет принципиально иные требования к проектированию, нежели традиционное занятие. Его ключевыми характеристиками являются импровизационная структура, сюжетная организация, высокая степень интерактивности и эмоциональной вовлечённости учащихся [11]. Эти особенности требуют от педагога не просто подбора упражнений, а создания целостного сценария. Выявление и систематизация инструментов и подходов, позволяющих генеративному искусственному интеллекту эффективно решать эту задачу, представляет собой актуальную научно-практическую проблему.

Рассмотрим наиболее популярные ГенИИ-инструменты, используемые для проектирования нестандартного урока, например Diffit, MagicSchool AI, Bing Image Creator и DALL-E, ChatGPT сервисы позволяют генерировать учебные материалы на основе загруженного текста, планировать учебные занятия, создавать планы уроков, задания, анализировать учебные данные [4].

Инструмент Twee позволяет создавать учебные материалы на основе видео- и текстового контента. Е. Э. Кожарская в своей работе отмечает способность данного сервиса генерировать дифференцированные задания [8].

Для нестандартного урока с тематическим визуальным и аудио сопровождением наиболее полезны инструменты Suno AI, Google NotebookLM (RAG-система), Retrieval-Augmented Generation, которые создают музыкальные композиции по текстовому описанию, музыкальные треки с вокалом на основе запроса, включающего жанр, настроение и текст песни. В своей работе П. Р. Коздринь отмечает сильные стороны платформы Retrieval-Augmented Generation, к которым относятся: исключение «галлюцинаций» за счёт привязки к верифицированным источникам, прозрачность происхождения информации, возможность мультимодальной трансформации контента без потери содержательной согласованности [7].

Таким образом, современные ГенИИ-инструменты имеют большие преимущества в подготовке и педагогическом планировании нестандартных уроков, так как имеют доступ к аутентичным материалам, повышающим наглядность материалов; за считанные секунды дают возможность отрегулировать уровень сложности текста и сгенерировать сопровождающие материалы. Однако планы, созданные данными сервисами, имеют минимальное соответствие принципам универсального дизайна обучения при первоначальной генерации, однако после модификации учителем становятся пригодными для использования. Для нестандартного урока этот вывод имеет принципиальное значение, поскольку нестандартное занятие не может строиться по шаблону, педагогу необходимо творчески переосмысливать сгенерированный план.

Исследуя положительные стороны популярных ГенИИ-инструментов отметим, что данные сервисы и платформы способствуют развитию междисциплинарных навыков учащихся; творческих способностей повышающих их вовлечённость за счёт персонализации и визуализации; способствуют развитию критического мышления учащихся при условии систематического педагогического сопровождения.

Проведённый анализ может служить основой для методически обоснованной интеграции генеративного искусственного интеллекта в проектировании нестандартных уроков. Перспективы дальнейшей работы связаны с расширением спектра анализируемых инструментов, адаптацией предложенной модели к различным типам нестандартных уроков и предметным областям, а также с разработкой методических рекомендаций по формированию у педагогов соответствующих компетенций.

Список литературы

Брызгалина, Е. В. Искусственный интеллект в образовании. Анализ целей внедрения / Е. В. Брызгалина. – Текст : непосредственный // Человек. – 2021. – Т. 32. – № 2. – С. 9-29.
Браун, Ю. С. Дидактические принципы проектирования учебных заданий в условиях повсеместного доступа к генеративной технологии ИИ / Ю. С. Браун – Текст : непосредственный // Технопарк универсальных педагогических компетенций. – Чебоксары: Среда, 2025. – С. 118-122.
Бутрим, А. Ю. «Перевернутый класс» как нестандартная педагогическая технология / А. Ю. Бутрим, А. В. Герасикова, Д. Р. Фурс – Текст : непосредственный // Непрерывная система образования «Школа – университет». – Минск: БНТУ, 2025. – С. 35-40.
Евстигнеев, М. Н. Планирование учебного занятия с помощью технологий генеративного ИИ / М. Н. Евстигнеев. – Текст : непосредственный // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2024. – Т. 29. – № 3. – С. 58-67.
Жадаев, Ю. А. Самостоятельная работа как форма организации методической подготовки будущих учителей технологии / Ю. А. Жадаев, А. В. Жадаева. – Текст : электронный // Информационно-коммуникационные технологии в педагогическом образовании. – 2019. – № 5 (62). – С. 124-127. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38028404 (дата обращения: 05.05.2026). – EDN: YQCLRW.
Жадаев, Ю. А. Условия эффективной реализации стратегического партнерства «школа-вуз» в современном образовании / Ю. А. Жадаев, А. В. Жадаева, В. А. Селезнев – Текст : электронный // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. – 2025. – № 10. – С. 27-36. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=85615383 (дата обращения: 05.05.2026). – EDN: MOPGSJ.
Коздринь, П. Р. Потенциал ИИ на архитектуре RAG в проектировании учебных материалов / П. Р. Коздринь. – Текст : непосредственный // Педагогика. Вопросы теории и практики. – 2026. – Т. 11. – № 3. – С. 517–523.
Кожарская, Е. Э. Использование инструментов ИИ при создании курса ESP / Е. Э. Кожарская – Текст : непосредственный // Языковая интеграция: новые методы преподавания. – Петрозаводск: ПетрГУ, 2025. – С. 45-52.
Обухова, Е. А. Генеративный искусственный интеллект как драйвер развития высокотехнологичных секторов экономики России / Е. А. Обухова – Текст : электронный // Экономика и управление инновациями. – 2024. – № 3. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/generativnyy-iskusstvennyy-intellekt-kak-drayver-razvitiya-vysokotehnologichnyh-sektorov-ekonomiki-rossii (дата обращения: 05.05.2026).
Подласый, И. П. Педагогика. Новый курс: в 2 кн. / И. П. Подласый. – М.: ВЛАДОС, 2001. – Кн. 1. – 576 с. – Текст : непосредственный.
Соколова, Л. Н. Нестандартный урок в старших классах: сущность, признаки, типология / Л. Н. Соколова – Текст : непосредственный // Вестник РГУ им. И. Канта. – 2008. – Вып. 11. – С. 108-112.
Фурсова, Д. И. Применение нестандартных уроков в технологическом образовании / Д. И. Фурсова, А. В. Жадаева. – Текст : электронный // Профессионально-технологическая и экономическая подготовка обуча ющихся в условиях модернизации и стандартизации образования: сборник статей по итогам II Международной конференции преподавателей, студентов, аспирантов и докторантов (09-10 ноября 2023 года, г. Волгоград). – Уфа: Аэтерна, 2023. – 350 с. – С. 46-48. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54951433 (дата обращения: 05.05.2026). – EDN: PLLUUF.
Харина М. А. Реализация технологии CLIL в рамках нетрадиционного интегрированного урока / М. А. Харина, М. П. Пушкарева, Т. В. Сизова. – Текст : непосредственный // Учёные записки Шадринского ГПУ. – 2025. – № 3 (9). – С. 78–84.
Черных, С. И. Генеративный искусственный интеллект в обучении: перспективы новой дидактики / С. И. Черных – Текст : непосредственный // Философия образования. – 2024. – № 2. – С. 45-56.

PDF