Это устаревшая версия, которая была опубликована 2025-12-18. Прочтите самую последнюю версию.

Методические основы использования искусственного интеллекта на уроках информатики в STEM-среде

Авторы

  • Бактыгүл Баргыбай кызы Ошский государственный педагогический университет
  • Авазбек кызы Авазбек кызы Ошский государственный университет

DOI:

https://doi.org/10.65469/eijournal.2025.4.6

Ключевые слова:

STEM-образование, информатика, искусственный интеллект, цифровые технологии, методика обучения, школьное образование

Аннотация

В условиях цифровой трансформации образования и активного внедрения STEM-подхода возрастает интерес к использованию технологий искусственного интеллекта в школьном обучении информатике. Искусственный интеллект рассматривается как инструмент, расширяющий возможности персонализации обучения, поддержки проектной и исследовательской деятельности учащихся, а также формирования ключевых цифровых и алгоритмических компетенций. В статье анализируются методические основания применения технологий искусственного интеллекта в STEM-ориентированном обучении информатике, рассматриваются основные направления и формы их использования в образовательном процессе общеобразовательной школы. Особое внимание уделяется дидактическим условиям интеграции инструментов искусственного интеллекта в содержание и организацию учебной деятельности, а также их роли в развитии познавательной активности и практико-ориентированных навыков школьников. Материалы статьи могут быть использованы учителями информатики при проектировании уроков и внеурочной деятельности в условиях STEM-образования.

Библиографические ссылки

Аркабаев Н. К., Кудуев А. Ж., Сулайманов А. А. Обучение языка Python в школе: проблемы и эффективные методы // Вестник Ошского государственного университета. Педагогика. Психология. – 2023. – № 1(2). – С. 24–29.

Босова Л. Л., Босова А. Ю., Фалева И. В. Информатика. 8–9 классы. Начала программирования на языке Python. Дополнительные главы к учебникам: учеб. пособие. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2020. – 96 с.

Келдибекова А. О. Математическая компетентность участников олимпиад как показатель качества уровневой математической подготовки // Перспективы науки и образования. – 2021. – № 3(51). – С. 169–187. (дата обращения: 22.01.2026).

Кондратьева В. А. Обучение основам программирования на языке Python в школьном курсе информатики // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия: Информатика и информатизация образования. – 2021. – № 1(55). – С. 8–16.

Игнатьева Э. А. Игровой сервис как инструмент для совершенствования навыков программирования // Вестник Ошского государственного университета. Педагогика. Психология. – 2025. – № 1(6). – С. 32–41.

Омаралиев А. Ч., Омаралиева Г. А., Минг Ю. У, Акимова Ч. А. Искусственный интеллект в процессе разработки: практические сценарии / // Бюллетень науки и практики. – 2025. – Т. 11, № 10. – С. 74-82.

Омаралиева Г. А., Абдумиталип уулу К., Жунусова Г. Б., Санжар Кызы А. Сравнительный анализ мотивации к изучению программирования у студентов направлений ИВТ и ист института МФТИТ ОШГУ / // Вестник Ошского государственного университета. – 2025. – № 2. – С. 81-93.

Тагаева Д. А., Талипов А. Т., Саипбекова С. Э. Изучение программирования Python в средней школе – инновационный путь к цифровой грамотности // Бюллетень науки и практики. – 2024. – Т. 10, № 6. – С. 675–678.

Талипов А. Т., Калдыбаев С. К. Методы обучения программированию Python в основной школе // Бюллетень науки и практики. – 2024. – Т. 10, № 8.

Dürr C., Vie J.-J. Competitive Programming in Python: 128 Algorithms to Develop Your Coding Skills. – Cambridge : Cambridge University Press, 2020. – 264 p.

Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promise and Implications for Teaching and Learning. – Center for Curriculum Redesign, 2019.

Загрузки

Опубликован

2025-12-18

Версии

Выпуск

№ 4 (2025): Открытый журнал евразийских исследований

Раздел

ПЕДАГОГИКА