ВОЗМОЖНОСТИ СОВРЕМЕННЫХ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ В МОДЕРНИЗАЦИИ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ДИСЦИПЛИН
DOI:
https://doi.org/10.55287/22275398_2026_60_211-222Ключевые слова:
большие языковые модели, искусственный интеллект, учебно-методический комплекс, математические дисциплины, Moodle, GIFT, фонд оценочных средств, практико-ориентированное обучение, промпт-инжинирингАннотация
В статье рассматриваются возможности современных больших языковых моделей (БЯМ) в модернизации учебно-методических комплексов (УМК) математических дисциплин высшей школы. Показано, что генеративные нейросети способны автоматизировать наиболее трудоёмкие этапы обновления методического обеспечения: реструктуризацию и актуализацию существующих материалов, их профильную адаптацию к направлению подготовки студентов, разработку практико-ориентированных кейсов, создание интерактивных иллюстративных материалов в формате HTML+JavaScript, а также автоматизированную генерацию тестовых заданий в формате GIFT для LMS Moodle и формирование фонда оценочных средств (ФОС) в целом. Предложен обобщённый алгоритм работы преподавателя с БЯМ на основе промпт-инжиниринга, приведены конкретные примеры генерируемых артефактов. Отдельно рассмотрены сценарии использования полученных разработок в реальном учебном процессе — на лекциях, практических занятиях, в самостоятельной работе студентов и при контроле знаний — и обоснованы преимущества такого подхода: экономия времени преподавателя, вариативность и персонализация заданий, повышение наглядности и практико-ориентированности обучения. Выделены ограничения и риски применения БЯМ — галлюцинации, ошибки в математических выкладках, проблемы академической честности — и обоснована необходимость обязательной экспертной верификации всех генерируемых материалов преподавателем. Сделан вывод о перспективности гибридной модели «преподаватель + ИИ», при которой БЯМ выступает инструментом ускорения рутинной работы, а педагогическая экспертиза остаётся ключевым условием качества.
Библиографические ссылки
1. Karpenko, S. N., Kuzenkova, G. V., Shestakova, N. V., Borisov, N. A., & Kuznetsov, A. I. (2016). Sozdanie sistemy elektronnogo testirovaniya na baze SDO Moodle kak elementa fonda otsenochnykh sredstv [Developing an electronic testing system based on the Moodle learning management system as a component of an assessment toolkit]. Sovremennye informatsionnye tekhnologii i IT-obrazovanie, 12(3-2), 55–61. (In Russian).
2. Ochkov, V. F., Tikhonov, A. I., & Shatskikh, Yu. V. (2025). Novyy podkhod k prepodavaniyu matematiki v vuzakh [A new approach to teaching mathematics at universities]. Otkrytoe obrazovanie, (5), 55–64. DOI: 10.21686/1818-4243-2025-5-55-64. (In Russian).
3. Belova, D. V., Vetrenko, E. A., Ponomarev, A. V., Fedoseeva, O. V., & Shadrina, N. N. (2024). Ispolzovanie onlayn-resursov i sistem kompyuternoy matematiki dlya povysheniya kachestva obucheniya studentov, izuchayushchikh distsipliny «Lineynaya algebra» i «Matematicheskiy analiz» v vysshikh uchebnykh zavedeniyakh [Using online resources and computer algebra systems to improve the quality of university instruction in linear algebra and mathematical analysis]. Upravlenie obrazovaniem: Teoriya i praktika, 14(10-2), 151–160. DOI: 10.25726/a0088-6732-1782-b. (In Russian).
4. Derbush, M. V. (2025). Tekhnologiya podgotovki budushchikh uchiteley matematiki k ispolzovaniyu neyrosetey dlya razrabotki didakticheskikh materialov [A methodology for preparing prospective mathematics teachers to use neural networks in developing teaching materials]. Pedagogika. Voprosy teorii i praktiki, 10(8). DOI: 10.30853/ped20250146. (In Russian).
5. Kalinin, A. A., Koroleva, N. Yu., Ryzhova, N. I., & Fedorova, Yu. V. (2024). Iskusstvennyy intellekt v obrazovatelnom kontente: Aktualnyy trend i prakticheskie aspekty evolyutsii uchebnogo protsessa [Artificial intelligence in educational content: A current trend and practical aspects of the evolution of teaching and learning]. Nauka i shkola, (5), 98–113. DOI: 10.31862/1819-463X-2024-5-98-113. (In Russian).
6. Dubakov, A. V., & Petrova, V. E. (2026). Ispolzovanie iskusstvennogo intellekta v proektirovanii materialov dlya izuchayushchikh russkiy yazyk kak inostrannyy [Using artificial intelligence to design materials for learners of Russian as a foreign language]. Vestnik Shadrinskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta, (2(70)), 62–69. (In Russian).
7. Dontsov, M. A. (2025). Generativnyy iskusstvennyy intellekt v rabote prepodavatelya [Generative artificial intelligence in teaching practice]. Pedagogika. Zhurnal psikhologo-pedagogicheskikh issledovaniy. (In Russian).
8. Paskova, A. A. (2024). Vozmozhnosti integratsii tekhnologiy generativnogo iskusstvennogo intellekta v protsessy formiruyushchego otsenivaniya v vysshem obrazovanii [Opportunities for integrating generative artificial intelligence technologies into formative assessment in higher education]. Vestnik Maykopskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo universiteta, 16(2), 98–109. DOI: 10.47370/2078-1024-2024-16-2-98-109. (In Russian).
9. Piskun, A. A., Nevzorov, M. N., & Shurukhina, T. N. (2025). Pedagogicheskiy resurs iskusstvennogo intellekta v professionalno-orientirovannom obuchenii inostrannomu yazyku [The pedagogical potential of artificial intelligence in professionally oriented foreign language teaching]. Vestnik Leningradskogo gosudarstvennogo universiteta im. A. S. Pushkina, (4), 148–166. DOI: 10.35231/18186653_2025_4_148. (In Russian).
10. Molchanova, O. P., Burak, I. D., & Shchelokova, S. V. (2025). Iskusstvennyy intellekt v prepodavanii upravlencheskikh distsiplin: Vozmozhnosti i riski [Artificial intelligence in teaching management disciplines: Opportunities and risks]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 6. Ekonomika, 60(3), 348–365. DOI: 10.55959/MSU0130-0105-6-60-3-15. (In Russian).
11. Ponedelkov, A. V., Averin, A. N., & Komarov, D. S. (2025). Predlozheniya Prezidenta Rossiyskoy Federatsii ob izmenenii podkhodov v podgotovke kadrov [Proposals by the President of the Russian Federation to change approaches to workforce training]. Politicheskie nauki, (2). DOI: 10.24412/3034-3364-2025-2-9. (In Russian).
12. Stefanovskaya, N. A., Medvedev, N. V., & Shults, O. E. (2026). Ispolzovanie bolshikh yazykovykh modeley v formirovanii professionalnoy kompetentnosti studentov-yuristov [The application of large language models in developing professional competence of law students]. Pedagogika. Voprosy teorii i praktiki, 11(3). DOI: 10.30853/ped20260061. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-bolshih-yazykovyh-modeley-v-formirovanii-professionalnoy-kompetentnosti-studentov-yuristov (accessed September 1, 2026). (In Russian).
13. Karpasyuk, I. V. (2021). Primenenie kompyuternykh sredstv vizualizatsii, multimediynykh i interaktivnykh tekhnologiy pri distantsionnom obuchenii matematicheskim distsiplinam [Using computer visualization tools, multimedia, and interactive technologies in distance teaching of mathematical disciplines]. Mir nauki. Pedagogika i psikhologiya, 9(2). Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-kompyuternyh-sredstv-vizualizatsii-multimediynyh-i-interaktivnyh-tehnologiy-pri-distantsionnom-obuchenii-matematicheskim (accessed September 1, 2026). (In Russian).
14. Butko, E. Yu., & Khudzhin, A. Yu. (2019). Elektronnoe obuchenie kak sredstvo povysheniya kachestva matematicheskoy podgotovki obuchayushchikhsya vuza (na primere primeneniya komponentov platformy Moodle) [E-learning as a means of improving the quality of university students’ mathematical training: A case study of Moodle platform components]. Nauka i shkola, (4), 126–134. (In Russian).
15. Plokhotnyuk, O. S. (2023). Osobennosti razrabotki variativnykh testovykh zadaniy s ispolzovaniem chat-bota s iskusstvennym intellektom ChatGPT v obuchenii budushchikh pedagogov inostrannomu yazyku [Features of developing varied test items using the AI chatbot ChatGPT in foreign language instruction for prospective teachers]. DOI: 10.25688/2072-9014.2023.65.3.10. (In Russian).
16. Kustovskaya, V. A., & Tekhneryadnova, A. M. (2026). Integratsiya neyrosetevykh instrumentov v SMART-postanovku obrazovatelnykh tseley: Vozmozhnosti, ogranicheniya i riski [Integrating neural network tools into SMART educational goal setting: Opportunities, limitations, and risks]. DOI: 10.62969/pedwiki-2026-2. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/integratsiya-neyrosetevyh-instrumentov-v-smart-postanovku-obrazovatelnyh-tseley-vozmozhnosti-ogranicheniya-i-riski (accessed August 26, 2026). (In Russian).
17. Dobrovolskaya, N. Yu. (2025). Primenenie generativnykh neyronnykh setey dlya personalizatsii obucheniya programmirovaniyu v vysshey shkole [Using generative neural networks to personalize programming instruction in higher education]. Vestnik Surgutskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta, (4(97)). DOI: 10.69571/SSPU.2025.97.4.015. (In Russian).
18. Kuzmenko, M. V. (2025). Iskusstvennyy intellekt v issledovatelskoy deyatelnosti i akademicheskom pisme: Analiticheskiy obzor napravleniy i ogranicheniy primeneniya [Artificial intelligence in research and academic writing: An analytical review of applications and limitations]. Nepreryvnoe obrazovanie: XXI vek, 13(3). DOI: 10.15393/j5.art.2025.10846. (In Russian).
19. Ivakhnenko, E. N., & Nikolsky, V. S. (2023). ChatGPT v vysshem obrazovanii i nauke: Ugroza ili tsennyy resurs? [ChatGPT in higher education and science: A threat or a valuable resource?]. Vysshee obrazovanie v Rossii, 32(4), 9–22. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22. (In Russian).
20. Andreeva, O. S., Novikova, Z. N., & Surkhaev, M. A. (2025). Problemy ispolzovaniya iskusstvennogo intellekta pri napisanii vypusknykh kvalifikatsionnykh rabot [Problems of using artificial intelligence in writing graduation theses]. Pedagogicheskoe obrazovanie v Rossii, 19(3), 23–30. DOI: 10.31161/1995-0659-2025-19-3-23-30. (In Russian).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Муханов Сергей Александрович, Архангельский Александр Игоревич, Архангельская Мария Владимировна, Берков Николай Андреевич (Автор)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Автор(ы) сохраняют авторское право на опубликованную статью и предоставляют журналу «Системные технологии» неисключительное право на её первую публикацию, размещение на электронной платформе журнала, присвоение DOI, распространение и архивирование.
Все статьи, опубликованные в журнале «Системные технологии», распространяются на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0): https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Лицензия CC BY 4.0 разрешает читать, скачивать, копировать, распространять, воспроизводить, перерабатывать и использовать статью в любых законных целях, включая коммерческие, при обязательном указании автора(ов), названия статьи, журнала, DOI, ссылки на лицензию и отметки об изменениях, если они были внесены.
