БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ КАК ПОМОЩНИК В ПОДГОТОВКЕ ПО ФИЗИКЕ БУДУЩИХ ИНЖЕНЕРОВ

Аннотация

Статья посвящена исследованию возможностей больших языковых моделей в обучении физике студентов инженерных направлений подготовки. Актуальность обусловлена необходимостью персонализации обучения физике и выбора технологий, адекватных задачам наукоемкого производства, цифровой экономики и когнитивным способностям современных студентов. Цель исследования – проанализировать функционал и выявить преимущества больших языковых моделей в персонализации и повышении эффективности обучения физике. Методология исследования базируется на концепции непрерывного образования, модели открытого обучения физике, методе смешанного обучения, а также эмпирическом методе изучения дидактических возможностей больших языковых моделей. Предложены приемы персонализации образовательного процесса, способы разработки нового типа заданий, связанных с применением больших языковых моделей, даны рекомендации по формулировке критериев оценивания результатов учебной деятельности. Продемонстрировано, что GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet в ходе контекстного диалога способны объяснить решения большинства задач по физике, предлагаемых студентам инженерных вузов, но при условии проведения критического анализа всех этапов решения. Практическая значимость работы заключается в разработке методик использования больших языковых моделей для автоматизации процедуры создания тестов и их встраивания в Moodle, визуализации физических процессов, организации интерактивных занятий в формате смешанного обучения. Прикладное значение имеют новые педагогические приемы, такие как соревнования с использованием больших языковых моделей, контекстный диалог с нейросетями, использование их вычислительных возможностей при проведении однотипных расчетов. В заключение подчеркивается необходимость адаптации образовательных программ к возможностям больших языковых моделей и проведения дальнейших исследований их дидактического потенциала.