В последние годы искусственный интеллект (ИИ) перестал быть исключительно темой научных статей и футуристических прогнозов. Он активно входит в образовательную среду, в том числе в систему среднего профессионального образования (СПО), и становится неотъемлемой частью преподавания информатики. Для современного педагога это не просто новый инструмент, а фактор, меняющий саму методику обучения и профессиональную роль учителя.

Внедрение ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи — от проверки домашних заданий и составления тестов до анализа успеваемости студентов. Это освобождает преподавателя от монотонной работы и даёт больше времени для индивидуальной поддержки обучающихся, развития их творческих способностей и проектной деятельности. Вместе с тем, нейросетевые технологии открывают путь к по-настоящему персонализированному обучению, когда образовательная траектория строится с учётом темпа и особенностей каждого студента [1].

Однако трансформация касается не только инструментов, но и содержания: основы машинного обучения, работа с большими данными и этика ИИ становятся важными компонентами современного курса информатики. В этих условиях роль преподавателя меняется — из единственного источника знаний он превращается в наставника, модератора и проводника в мире цифровых технологий, способного научить критически мыслить, работать с данными и ответственно применять возможности искусственного интеллекта. В последние годы искусственный интеллект (ИИ) перестал быть исключительно темой научных статей и футуристических прогнозов. Он активно входит в образовательную среду, в том числе в систему среднего профессионального образования (СПО). Как преподаватель информатики, я вижу, как нейросетевые технологии и автоматизация меняют не только содержание курса, но и саму методику преподавания, а также роль учителя.

Автоматизация рутинных задач

Одной из первых и наиболее заметных сфер применения ИИ стала автоматизация рутинных процессов. Проверка домашних заданий, составление тестов, анализ успеваемости — всё это теперь можно делегировать интеллектуальным системам. Например, современные платформы позволяют автоматически проверять не только тесты с выбором ответа, но и программный код, выявляя типовые ошибки и даже предлагая варианты их исправления.

Это освобождает преподавателя от монотонной работы и даёт больше времени для индивидуальной работы со студентами, развития их творческих способностей и проектной деятельности [2].

Примеры:

1. Тема: «Основы алгоритмизации и программирование на Python»

Задача: автоматическая проверка домашних заданий по программированию.

Платформы:

Stepik: позволяет создавать курсы с автоматическими задачами по программированию. Студент пишет код, система автоматически проверяет его на наборе тестов, выдаёт результат и, при необходимости, типовые ошибки.

Яндекс.Контест: платформа для проведения соревнований и проверки кода. Подходит для создания банка задач по основам программирования.

Google Colab + Autograder: можно настроить автоматическую проверку заданий с помощью скриптов, которые запускаются в Colab.

Пример использования: Студентам даётся задание: «Написать программу для расчёта площади прямоугольника по введённым сторонам». Система автоматически проверяет:

– корректность работы с разными типами данных (целые, вещественные числа);

– обработку ошибок (например, ввод отрицательных чисел);

– оформление кода.

Это освобождает преподавателя от ручной проверки однотипных задач и позволяет сосредоточиться на разборе сложных случаев и объяснении алгоритмов.

2. Тема: «Создание сайтов (HTML/CSS)»

Задача: проверка вёрстки и стилистики кода.

Платформы:

CodePen, JSFiddle: онлайн-редакторы, где можно создать «начальный шаблон» с ошибками, а студенты должны их исправить. Преподаватель видит историю изменений.

LMS (например, Moodle) с плагином CodeRunner: позволяет автоматически проверять HTML/CSS-код на соответствие заданному макету или правилам валидации.

Пример использования: Дано задание: «Исправить ошибки в коде, чтобы страница отображалась корректно».ИИ-платформа автоматически валидирует код (W3C Validator), проверяет наличие обязательных тегов и правильность вложенности, оценивая задание без участия преподавателя.

3. Тема: «Системы счисления и логика»

Задача: генерация и проверка тестов.

Платформы:

Google Формы + Flubaroo: создание тестов с автоматической проверкой ответов.

Kahoot!, Quizlet: игровые платформы для проведения быстрых опросов и викторин по пройденному материалу для закрепления знаний.

Пример использования: Преподаватель один раз настраивает шаблон теста (например, на перевод чисел из двоичной системы в десятичную). Система сама перемешивает варианты ответов и генерирует уникальный тест для каждого студента или группы. Проверка и подсчёт результатов происходят мгновенно.

4. Тема: «Базы данных (основы SQL)»

Задача: проверка запросов к базе данных.

Платформы:

SQLFiddle, DB-Fiddle: онлайн-песочницы, где студенты могут писать и выполнять SQL-запросы к тестовой базе данных.

Stepik/Яндекс.Контест: также поддерживают задачи на SQL, где правильность запроса проверяется по результату выборки данных.

Пример использования: Задание: «Составить запрос для выбора всех студентов группы». Система автоматически сравнивает результат выполнения запроса студента с эталонным ответом, оценивая правильность синтаксиса и логики запроса.

Персонализация обучения

Искусственный интеллект открывает путь к по-настоящему индивидуализированному обучению. Системы на основе ИИ анализируют темп усвоения материала каждым студентом, выявляют пробелы в знаниях и предлагают персонализированные траектории обучения. В рамках курса информатики это особенно важно: кто-то быстрее осваивает программирование, а кому-то требуется больше времени на изучение алгоритмов или работы с базами данных.

Персонализация повышает мотивацию студентов, делает обучение более эффективным и позволяет каждому двигаться в собственном ритме.

Внедрение нейросетевых технологий

Нейросети — не только инструмент для автоматизации, но и объект изучения. В современных программах СПО по информатике всё чаще появляются модули, посвящённые основам машинного обучения, работе с большими данными и созданию простых нейросетевых моделей. Студенты учатся не просто пользоваться готовыми сервисами, но и понимать принципы их работы, что формирует у них компетенции будущего.

Внедрение таких технологий требует от преподавателя постоянного саморазвития и освоения новых инструментов.

1. Основы машинного обучения и нейросетей

Тема урока: «Введение в искусственный интеллект и машинное обучение: как работают нейросети»Платформы:

Google Teachable Machine — для создания простых моделей распознавания изображений или звуков без программирования.

Khan Academy (AI for Everyone) — для изучения базовых понятий ИИ.

Практическое задание: создать модель, которая отличает изображения строительных инструментов (например, молоток и отвёртка).

2. Работа с большими данными в строительстве

Тема урока: «Анализ данных: как нейросети помогают прогнозировать сроки и стоимость строительства»

Платформы:

Microsoft Excel + Power Query — для обработки и визуализации данных.

Google Colab — для знакомства с анализом данных на Python (базовые библиотеки: Pandas, Matplotlib).

Практическое задание: проанализировать таблицу с данными о сроках сдачи объектов и построить прогноз с помощью простых алгоритмов.

3. Автоматизация рутинных задач

Тема урока: «Использование нейросетей для автоматизации обработки документов и чертежей» Платформы:

Yandex Cloud Vision API — распознавание текста на строительных схемах.

ABBYY FineReader — для знакомства с OCR-технологиями.

Практическое задание: распознать и структурировать информацию с отсканированного чертежа или сметы.

4. Создание простых нейросетевых моделей

Тема урока: «Построение первой нейросети: классификация строительных материалов» Платформы:

Google Colab (TensorFlow, Keras) — для создания и обучения простой модели классификации.

Jupyter Notebook — для пошагового разбора кода.

Практическое задание: обучить модель различать фотографии кирпича, бетона и дерева.

Трансформация роли учителя

С развитием ИИ роль преподавателя информатики меняется. Мы перестаём быть единственным источником знаний и становимся наставниками, модераторами образовательного процесса. Наша задача — не просто передать информацию, а научить студентов критически мыслить, работать с данными, оценивать результаты работы ИИ и применять технологии этично и ответственно [3].

Вот конкретные примеры трансформации роли преподавателя информатики в строительном техникуме с учётом внедрения искусственного интеллекта, распределённые по темам и платформам.

1. Тема: «Работа с электронными таблицами и анализ данных»

Традиционная роль: преподаватель объясняет формулы, демонстрирует построение графиков, студенты выполняют задания по образцу.

Трансформированная роль (с ИИ): преподаватель становится модератором и наставником по работе с данными.

Задача: Проанализировать смету строительных материалов.

Платформы: Microsoft Excel (с надстройками Power Query, Power Pivot), Google Таблицы (с функцией Explore на базе ИИ), Yandex DataLens.

Действия преподавателя:

Ставит задачу: «Сравнить стоимость закупки кирпича у трёх поставщиков с учётом логистики».

Показывает, как использовать ИИ-функции (например, Flash Fill в Excel или Explore в Google Таблицах) для автоматического форматирования и первичного анализа данных.

Задаёт критический вопрос: «ИИ предложил нам такой график. Почему он выглядит именно так? Нет ли здесь аномалий? Как мы можем проверить эти данные?».

Помогает студентам интерпретировать результаты, а не просто строить диаграмму. Он учит задавать правильные вопросы к данным.

2. Тема: «Системы автоматизированного проектирования (САПР)»

Традиционная роль: преподаватель учит пользоваться инструментами AutoCAD/КОМПАС-3D, студенты чертят по заданным размерам.

Трансформированная роль (с ИИ): преподаватель — наставник по оптимизации и проверке проектов.

Задача: Разработать план этажа здания.

Платформы: КОМПАС-3D (с модулями проверки), Autodesk Revit (с генеративным дизайном), онлайн-сервисы для проверки норм (например, СПДС GraphiCS).

Действия преподавателя:

Студент создаёт базовый чертеж.

Преподаватель показывает, как запустить встроенные алгоритмы ИИ для проверки на коллизии (пересечения балок, труб) и соответствия строительным нормам (СП).

Роль учителя смещается с «проверь, правильно ли проведена линия» на «оцени, что предложил тебе ИИ. Можно ли оптимизировать расход материалов, изменив планировку? Как ИИ помог нам избежать ошибки?».

3. Тема: «Основы алгоритмизации и программирования (Python)»

Традиционная роль: преподаватель объясняет синтаксис языка, студенты решают типовые задачи на циклы и условия.

Трансформированная роль (с ИИ): преподаватель — ментор по решению инженерных задач с помощью кода.

Задача: Рассчитать несущую способность балки или объём бетона для фундамента.

Платформы: PyCharm, Google Colab, Replit.

Действия преподавателя:

Ставит реальную инженерную задачу: «Напишите скрипт, который рассчитает количество арматуры в зависимости от длины пролёта».

Вводит использование ИИ-ассистентов (например, GitHub Copilot или аналоги) для генерации кода.

Ключевая роль учителя: Он не проверяет, работает ли код (это сделает компьютер). Он проверяет, понимает ли студент логику. Он задаёт вопросы: «Почему этот код работает именно так? Что будет, если мы изменим нагрузку? Можем ли мы доверять этому результату или нужно перепроверить вручную?».

Этические аспекты

Особое внимание в преподавании информатики сегодня уделяется этике искусственного интеллекта. Студенты должны понимать риски: предвзятость алгоритмов, вопросы конфиденциальности данных, ответственность за решения, принимаемые ИИ. Мы обсуждаем, как разрабатывать и использовать технологии так, чтобы они приносили пользу обществу и не нарушали права человека.

Искусственный интеллект — это не угроза профессии учителя, а мощный инструмент для повышения качества образования. Внедряя ИИ в учебный процесс, мы готовим студентов СПО к жизни и работе в цифровой среде, формируем у них навыки XXI века. Главное — помнить о балансе между технологиями и человеческим подходом, где учитель остаётся главным наставником и проводником в мире знаний.

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью современного образования, особенно в преподавании информатики в системе среднего профессионального образования. Внедрение ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как проверка домашних заданий, тестирование и анализ успеваемости, что освобождает преподавателя для более творческой и индивидуальной работы со студентами. Благодаря этому образовательный процесс становится более гибким, персонализированным и ориентированным на развитие у обучающихся навыков XXI века.

Особое значение приобретает трансформация роли учителя: из единственного источника знаний он превращается в наставника и модератора, способного направлять самостоятельную работу студентов, развивать их критическое мышление и умение работать с данными. Важно, что вместе с технологическими возможностями возрастает и ответственность за этичное использование ИИ, понимание его ограничений и потенциальных рисков [4].

Внедрение искусственного интеллекта в образовательный процесс — это не только вызов, но и уникальная возможность повысить качество подготовки будущих специалистов. Преподаватель информатики, осваивая новые цифровые инструменты и нейросетевые технологии, формирует у студентов компетенции, необходимые для успешной профессиональной деятельности в условиях цифровой экономики. При этом главным остаётся человеческий фактор: именно учитель помогает студентам не только осваивать технологии, но и осознанно, ответственно и творчески применять их в реальной жизни.

Литература:

1. Искусственный интеллект в образовании: анализ, перспективы и риски в РФ. — Текст: электронный // cyberleninka.ru: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovanii-analiz-perspektivy-i-riski-v-rf?ysclid=mo6t6v4lhq251996003 (дата обращения: 20.04.2026).
2. Педагогика и психология образования 2021 2. — Текст: электронный // pp-obr.ru: [сайт]. — URL: http://pp-obr.ru/pedagogika-i-psihologiya-obrazovaniya-2021–2/ (дата обращения: 20.04.2026).
3. AI Ethics in Education. — Текст: электронный // aicentre.mgimo.ru: [сайт]. — URL: https://aicentre.mgimo.ru/2022/ai-ethics-in-education/?ysclid=mo6tdhe43a892528579 (дата обращения: 20.04.2026).
4. Трансформация модели высшего образования под влиянием цифровизации. — Текст: электронный // cyberleninka.ru: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/transformatsiya-modeli-vysshego-obrazovaniya-pod-vliyaniem-tsifrovizatsii?ysclid=mo6tejno2e927592730 (дата обращения: 20.04.2026).