Список литературы

dongu-dmpi.ru

Дидактика математики: проблемы и исследования

Didactics of mathematics: Problems and Investigations

2079-9152

447

10.24412/2079-9152-2026-69-53-68

Articles

Статьи

Research Article

The use of artificial intelligence in teaching mathematics at an engineering university

Использование искусственного интеллекта в обучении математике в инженерном вузе

https://orcid.org/0009-0003-6779-5776

Чудина

Екатерина

k.y.chudina@donnasa.ru 1

https://orcid.org/0009-0009-3034-086X

Zhmykhova

Tetiana

Жмыхова

Татьяна

t.v.zhmykhova@donnasa.ru 2

«Донбасская национальная академия строительства и архитектуры» – филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет» Donbass National Academy of Civil Engineering and Architecture is a branch of the National Research Moscow State University of Civil Engineering

«Донбасская на циональная академия строительства и архитектуры» – филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет» Donbass National Academy of Civil Engineering and Architecture is a branch of the National Research Moscow State University of Civil Engineering

17 03 2026

1(69)

NO1(69) (2026)

№1(69) (2026)

53 68 10 04 2026

2026

Didactics of mathematics: Problems and Investigations

Дидактика математики: проблемы и исследования

CC BY-NC 4.0

https://dongu-dmpi.ru/index.php/dmpi/article/view/447

This article examines the role of artificial intelligence, particularly generative neural networks, in higher engineering education, using the study of mathematical disciplines as an example. The relevance of the problem of using artificial intelligence in education is due to the rapid development of artificial intelligence technologies, the lack of a unified legal and ethical framework for its application in world practice, and insufficient study of this problem in pedagogical literature. The purpose of the study is to examine the problem of using artificial intelligence in the process of teaching mathematics at a higher engineering school, and to describe the main current areas of using AI that affect students' motivation to learn and their level of independence. The article highlights the possibilities of using artificial intelligence-based applications and platforms in teaching mathematics at an engineering university, particularly in organizing students' independent work, personalizing learning, and automating certain aspects of the educational process. The article presents some AI-based learning platforms and applications that can be used in teaching mathematics to engineering students, both in classroom settings and in independent study. The authors include the following: Wolfram Alpha platform; Smodin Omni platform; Photomath application; Microsoft Math Solver platform; Socratic mobile application; Maple Calculator application; Grok generative neural network from xAI; Chat GPT generative neural network from Open AI. The work shows that the above-mentioned platforms and applications allow organizing the process of teaching mathematics with the inclusion of interactive courses, selection of personalized tasks and a system of independent control of knowledge.

В статье рассмотрена роль искусственного интеллекта, в частности, генеративных нейросетей, в высшем инженерном образовании на примере изучения математических дисциплин. Актуальность проблемы использования искусственного интеллекта в образовании обусловлена стремительным развитием технологий искусственного интеллекта, отсутствием единой правовой и этической базы его применения в мировой практике и недостаточной изученностью данной проблемы в научно-педагогической литературе. Цель исследования заключается в рассмотрении проблемы применения искусственного интеллекта в процессе обучения математике в высшей инженерной школе, описании основных актуальных направлений использования ИИ, влияющих на мотивацию студентов к обучению, на степень их самостоятельности. В статье освещены возможности использования приложений и платформ на основе искусственного интеллекта при обучении математике в инженерном вузе, в частности, при организации самостоятельной работы обучающихся, персонализации обучения и автоматизации отдельных аспектов учебного процесса. Приведены некоторые обучающие платформы и приложения на основе ИИ, которые могут быть использованы при организации обучения математике студентов инженерных вузов, как в аудиторной, так и в самостоятельной работе обучающихся. К ним авторы отнесли: платформу Wolfram Alpha; платформу Smodin Omni; приложение Photomath; платформу Microsoft Math Solver; мобильное приложение Socratic; приложение Maple Calculator; генеративную нейросеть Grok от компании xAI; генеративную нейросеть Chat GPT от компании Open AI. В работе показано, что вышеперечисленные платформы и приложения позволяют организовать процесс обучения математике с включением интерактивных курсов, подбора персонализированных заданий и системы самостоятельного контроля знаний.

Artificial intelligence (AI) generative neural networks mathematics education engineering university academic integrity development of thinking academic motivation

Искусственный интеллект (ИИ) генеративные нейросети обучение математике инженерный вуз академическая честность развитие мышления учебная мотивация

[Полный текст статьи отсутствует в исходных данных. Необходимо добавить текст из PDF или другого источника.]

Список литературы

1. Симонова, И. Э. Возможности использования искусственного интеллекта в обучении математике (на примере ВолгГТУ) / И. Э. Симонова, А. Б. Симонов, И. А. Тарасова. – DOI: 10.35211/2500-2635-2024-4-60-69-75 // PRIMO АSPECTU. – 2024. – № 4 (60). – С.69–74.

2. Флорина, Т. А. Возможности искусственного интеллекта в изучении высшей математики / Т. А. Флорина, А. А. Баяхметова. – DOI: 10.24412/3007-8946-2024-20-65-69 // In The World Of Science and Education. – 2024. – №20. – Текст: электронный. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=75134264 (дата обращения: 17.11.2025).

3. Кувалдина, Е. А. Возможность замены преподавателя искусственным интеллектом / Е. А. Кувалдина. – DOI:10.24412/2411-0450-2021-4-1-203-207 // Journal of economy and business. – 2021. – №4-1(74). – С. 203–206.

4. Бабкина, А. А. Применение искусственного интеллекта в математике / А. А. Бабкина, Н. A. Aндрюшечкинa. – DOI:10.24412/2500-1000-2023-11-2-178-181// Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2023. – №11-2(86). – C. 178–180.

5. Jiang, J. A review and prospect of readable machine proofs for geometry theorems / J. Jiang, J. Zhong. – DOI:10.1007/s11424-012-2048-3 // Journal of Systems Science and Complexity. – 2012. – Vol. 25, No 4. – Рр. 802–820.

6. Мошенина, Е.А. Применение искусственного интеллекта для составления и решения задач, направленных на формирование математической грамотности / Е. А. Мошенина, Т. А. Захарова // Наука в Мегаполисе. Код науки: исследования молодых ученых. – 2024. – №7(63). – Текст: электронный. – URL: https://mgpu-media.ru/issues/issue-63/innova-tsionnye-obrazovatelnye-tekhnologii/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-dlya-sostavleniya-i-resheniya-zadach-napravlennykh-na-formiro-vanie-matematicheskoj-gramotnosti.html (дата обращения: 14.11.2025).

7. Белов, М. С. Искусственный интеллект в обучении математике в вузе / М. С. Белов // Современные тенденции естественно-математического образования : материалы XII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. – Соли-камск : СГПИ; ООО «Типограф», 2023. – С. 3–6.

8. Черепова, К. Г. Место и роль искусственного интеллекта на уроках математики / К. Г. Черепова, К. Г. Новикова, О. В. Мореншильдт // Молодой ученый. – 2023. – № 45 (492). – С. 127–129.

9. Генварева, Ю. А. Современные подходы к преподаванию математики в техническом вузе / Ю. А. Генварева, Н. Г. Марченкова. – DOI: 10.15350/2409-7616.2023.2.04 // ЦИТИСЭ. – 2023. – №2 (36). – C. 50–57.

10. Генварева, Ю. А. Использование нейросетей в преподавании высшей математики в техническом вузе / Ю. А. Генварева, Н. Г. Марченкова. – DOI 10.31483/r-109482 // Современные образовательные технологии: психология и педагогика. – 2023. – С. 99–107.

11. Апатова, Н. В. Возможности искусственного интеллекта в обучении высшей математике / Н. В. Апатова, А. И. Гапонов, О. Ю. Смирнова. – DOI: 10.37279/2413-1709-2021-7-2-27-39 // Ученые записки Крымского федерального университета им. В. И. Вернадского. Социология. Педагогика. Психология. – 2021. – №2. – C. 27–39.

12. Гриншкун, А. В. Роль генеративных нейронных сетей в процессе обучения математике / А. В. Гриншкун, Т. А. Захарова, Н. С. Корнева // Фундаментальные проблемы обучения математике, информатике и информатизации образования : сбор-ник тезисов докладов международной научной конференции. – Елец : Елецкий государственный университет им. И. А. Бунина, 2023. – С. 186–189.

13. Замыслова, А. И. Практическая направленность обучения математике в техническом вузе / А. И. Замыслова. – DOI: 10.18522/2070-1403-2016-58-5-132-137 // Гуманитарные и социальные науки. – 2016. – №5. – С. 189–196.

14. Осадчук, Е. В. Об основных направлениях развития технологий искусственного интеллекта как инструмента научных исследований / Е. В. Осадчук. – DOI: 10.19181/ smtp.2025.7.1.10 // Управление наукой: теория и практика. – Т. 7, №1. – 2025. – С. 147–157.

15. Гулынина, Е. В. Искусственный интеллект и персонализированное обучение: перспективы и вызовы в контексте преподавания математики / Е. В. Гулынина, А. Д. Омарова // Педагогическое образование в России. – 2024. – №4. – С. 82-92.

16. Kulik, J. A. Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems: A Meta-Analytic Review / J. A. Kulik, J. D. Fletcher. DOI: 10.3102/ 0034654315581420 // Review of Educational Research. – 2016. – Vol. 86, No. 1. – Pр. 42–78.

17. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? / O. Zawacki-Richter, V. I. Marín, M. Bond, F. Gouverneur. DOI: 10.1186/s41239-019-0171-0 // International Journal of Educa-tional Technology in Higher Education. – 2019. – № 16. – Pр. 1-27.

18. Akgun, S. Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K-12 settings / S. Akgun, C. Greenhow. – DOI: 10.1007/s43681-021-00096-7 // AI and Ethics. – 2022. – № 2. – Pр. 431–440.

19. Карбачинская, Н. Б. Приложение Photomath: положительные и отрицательные факторы влияния на обучение математическим дисциплинам / Н. Б. Карбачинская, Е. Е. Харитонова. . –DOI: 10.34130/2233-1277-2022-3-173 // Человек. Культура. Образование. – 2022. – №3 (45). – C. 173–185

20. Мельничук, Ю. А. Геймификация образовательного процесса как эффективный инструмент улучшения условий обучения / Ю. А. Мельничук. – DOI 10.12737/22523 // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. – 2016. – Т. 5, № 5. – С. 23–29..

21. Иванова, С. В. Модель использования искусственного интеллекта в образовательном процессе вузов / С. В. Иванова, А. В. Азархин. – DOI:10.24412/2304-120X-2025-11189 // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2025. – №09. – С. 303–317.

22. Варданян, А. В. Влияние процессов цифровизации на развитие критического мышления у студентов вузов / А. В. Варданян.– DOI: 10.24412/2500-1000-2023-6-2-115-118 // International Journal of Humanities and Natural Sciences. – 2023. – Vol. 6-2 (81). – Рр. 115–118.

23. Носова, В. И. Искусственный интеллект в образовании / В. И. Носова // Молодой ученый. – 2023. – №49 (496). – С. 190–192.

24. Аглямзянова, Г. Н. Компетентностный и контекстный подходы в процессе обучения математике студентов технического направления бакалавриата / Г. Н. Аглямзянова, Л. Е. Волков, Л. З. Гумерова // Проблемы современного педагогического образования. Сборник научных трудов. – 2023. – № 81(4). – С. 11– 13.

25. Ущеко, А. В. Искусственный интеллект в образовании. Применение искусственного интеллекта для обеспечения адаптивности образования / А. В. Ущеко // Вестник науки. – 2023. – №6 (63), Т. 4. – С. 859– 866.

26. Торбунов, С. С. Культура математического мышления в инженерном образовании / С. С. Торбунов // Сибирский педагогический журнал. – 2005. – №3. – C. 47–56.

27. Методика преподавания математики в средней школе: общая методика : учеб. пос. для физ.-мат. факультетов пед. институтов. / В. А. Оганесян, Ю. М. Колягин, Г. Л. Луканкин, В. Я. Саннинский. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва : Просвещение, 1980. – 367 с.

28. Карлов, И. А. Генеративный искусственный интеллект в образовании / И. А. Карлов // Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». – 2023. – Текст: электрон-ный. – URL: https://ioe.hse.ru/data/2023/03/29/2022591510/ChatGPT_Karlov.pdf (дата обращения: 10.09.2025).

29. Использование генеративного искусственного интеллекта в решении образовательных и прикладных задач: экспериментальный подход / М. В. Рыжкова, Т. В. Былкова, Ю. А. Непомнящая, Д. К. Беляк // Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : сборник статей по материалам Девятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием, г. Пермь, ПГНИУ, 17-18 октября 2024 г. – Пермь : Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2024. – Ч. 2. – С. 61– 64. – Текст: электронный. – URL : https://perm.hse.ru/mirror/pubs/share/974309871.pdf (дата обращения: 17.11.2025).

30. Ивахненко, Е. Н. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? / Е. Н. Ивахненко, В. С. Никольский. – DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22 // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, №4. – С. 9–22.

31. Мамина, Р. А. Эмоциональный искусственный интеллект как инструмент взаимодействия человека и машины / Р. А. Мамина, Е. В. Пирайнен. – DOI 10.32603/2412-8562-2023-9-2-35-51 // ДИСКУРС. – 2023. – Т. 9, № 2. – C. 35–51.

32. Федосеева, О. В. К вопросу о создании и развитии эмоционального искусственного интеллекта / О. В Федосеева // Россия: тенденции и перспективы развития. – 2021. – №16-1. – C. 674–676.