Переваги та недоліки використання ШІ при вивченні математики в умовах дистанційного навчання

Abstract

Стрімкий розвиток технологій штучного інтелекту (ШІ) зумовлює суттєві зміни у сфері математичної освіти, особливо в умовах дистанційного навчання. Інструменти ШІ відкривають можливості персоналізації траєкторій навчання, забезпечення оперативного зворотного зв’язку та автоматизації рутинних процедур контролю знань. Метою дослідження є здійснення комплексного аналізу переваг і недоліків застосування ШІ у процесі вивчення вищої математики в дистанційному форматі з акцентом на проблематиці оцінювання. Методологічною основою стали методи аналізу, порівняння та узагальнення наукових джерел, що дозволило комплексно оцінити наявний досвід упровадження ШІ у вищій математичній освіті. Результати дослідження засвідчують, що ШІ сприяє індивідуалізації навчання, підвищує мотивацію студентів і полегшує засвоєння абстрактних понять, водночас створюючи умови для оптимізації роботи викладача завдяки автоматизації перевірки завдань і моніторингу успішності. Водночас виявлено значні ризики: редукція мислення до механічного відтворення алгоритмів, непрозорість оцінювання, поширення випадків недоброчесності та інфраструктурні бар’єри. Ефективними практиками доведено використання змішаного навчання, практико-орієнтованих задач і чітких правил застосування ШІ, які забезпечують баланс між технологічними можливостями й розвитком критичного мислення. Зроблено висновки, що інтеграція ШІ у дистанційне навчання вищої математики має значний потенціал для підвищення якості освітнього процесу, проте потребує створення методичних стандартів і етичних норм, особливо у сфері оцінювання. Практична цінність отриманих результатів полягає у можливості їх використання викладачами, адміністраціями закладів освіти та розробниками освітніх платформ для оптимізації навчання та забезпечення доброчесності. Перспективи подальших досліджень вбачаються у розробці національних регламентів використання ШІ в освіті та емпіричному вивченні ефективності змішаних моделей у викладанні математичних дисциплін. Abstract. The rapid development of artificial intelligence (AI) technologies is causing significant changes in the field of mathematics education, especially in the context of distance learning. AI tools open up opportunities for personalizing learning trajectories, providing operational feedback, and automating routine knowledge control procedures. The purpose of the study is to conduct a comprehensive analysis of the advantages and disadvantages of using AI in the process of studying higher mathematics in a distance format with an emphasis on the issues of assessment. The methodological basis was the methods of analysis, comparison, and generalization of scientific sources, which allowed for a comprehensive assessment of the existing experience of implementing AI in higher mathematics education. The results of the study show that AI contributes to the individualization of learning, increases student motivation and facilitates the assimilation of abstract concepts, while creating conditions for optimizing the work of the teacher through the automation of task checking and monitoring of success. At the same time, significant risks were identified: the reduction of thinking to the mechanical reproduction of algorithms, the opacity of assessment, the spread of cases of dishonesty and infrastructure barriers. Effective practices have proven the use of blended learning, practice-oriented tasks and clear rules for the use of AI, which provide a balance between technological capabilities and the development of critical thinking. The conclusions are drawn that the integration of AI into distance learning in higher mathematics has significant potential for improving the quality of the educational process, but requires the creation of methodological standards and ethical norms, especially in the field of assessment. The practical value of the results obtained lies in the possibility of their use by teachers, administrations of educational institutions and developers of educational platforms to optimize learning and ensure integrity. Prospects for further research are seen in the development of national regulations for the use of AI in education and empirical study of the effectiveness of mixed models in teaching mathematical disciplines.