ПІДГОТОВКА МАЙБУТНІХ УЧИТЕЛІВ ІНФОРМАТИКИ ДО ІНТЕГРАЦІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У НАВЧАЛЬНИЙ ПРОЦЕС НА ПРИКЛАДІ ЧАТ-БОТА
DOI:
https://doi.org/10.28925/2414-0325.2025.1917Ключові слова:
штучний інтелект, великі мовні моделі, Retrieval-Augmented Generation, освітній чат-бот, цифрова компетентність, методика навчання інформатики, педагогічна освіта, інтеграція ШІ в освітуАнотація
У статті представлено приклад створення навчального чат-бота на основі архітектури Retrieval-Augmented Generation (RAG) в процесі підготовки майбутніх учителів інформатики. Акцент зроблено на практичному застосуванні сучасних технологій штучного інтелекту у педагогічній діяльності та розвитку цифрових компетентностей студентів. Також обґрунтовано актуальність вивчення сучасних підходів до реалізації ШІ-систем (prompting, fine-tuning, retrieval-only, RAG) майбутніми вчителями інформатики. Проведено порівняльний аналіз цих підходів з урахуванням їхньої технічної та освітньої доцільності. Детально описано технічну реалізацію створеного чат-бота: від завантаження документів і семантичного пошуку на основі embedding-векторизації до генерації інформативних відповідей за допомогою GPT-моделі, що забезпечує інтерактивну взаємодію зі студентами. У статті наведено результати анкетування студентів спеціальності «Середня освіта (інформатика)», яке показало високий інтерес та актуальність обраної теми дослідження, і необхідність розробки навчального курсу з використання ШІ майбутніми вчителями інформатики, який буде охоплювати не лише користувацький підхід використання ШІ, а й глибший підхід через власне проєктування ШІ-систем і інтерфейсів для них. Також вказано освітні переваги і обмеження впровадження RAG-технологій у педагогічну практику підготовки майбутніх учителів інформатики. Автори зазначають педагогічну цінність RAG чат-бота як засобу, що сприяє осмисленому застосуванню ШІ у викладанні та здатності майбутніх учителів інформатики самостійно проєктувати й використовувати ШІ боти в освітній діяльності.
Завантаження
Посилання
UNESCO. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-teachers
Umryk, M., Morse, N., & Smirnova-Trybulska, Ye. (2025). Development of educators’ competencies in using artificial intelligence in the digital society. Electronic Scientific Professional Journal «Open Educational E-Environment of Modern University», 18, 159-173. https://doi.org/10.28925/2414-0325.2025.1813 (in Ukrainian)
Spirin, O., & Oleksiuk, V. (2023). Experience and prospects of using AI technologies in teaching future computer science teachers. In Teoriia i praktyka vykorystannia informatsiinykh tekhnolohii v umovakh tsyfrovoyi transformatsii osvity: materialy Vseukr. nauk.-prakt. konf. (Kyiv, 29 chervnia 2023 r.) (pp. 63-67). Kyiv: Vyd-vo NPU im. M. P. Drahomanova. (in Ukrainian)
Annuš, N. (2023). Chatbots in education: The impact of artificial intelligence based ChatGPT on teachers and students. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/371012650_Chatbots_in_Education_The_impact_of_Artificial_Intelligence_based_ChatGPT_on_Teachers_and_Students
Essel, H., Nunoo, F. K. N., & Opoku-Mensah, J. (2022). The impact of a virtual teaching assistant (chatbot) on students' learning in Ghanaian higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 19(1), 1-23. https://doi.org/10.1186/S41239-022-00362-6
Krueger, N. (2022). Kids teaching kids – with chatbots. ISTE Blog. https://iste.org/blog/kids-teaching-kids-with-chatbots
Cao, C., Shih, M., Mehta, S., Wang, J., Mishra, S., & Estrada, G. (2023). AI chatbots as multi-role pedagogical agents: Transforming engagement in CS education. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/372989409_AI_Chatbots_as_Multi-Role_Pedagogical_Agents_Transforming_Engagement_in_CS_Education
Kutsak, L. (2025). Artificial intelligence in modern education: prospects for application and challenges. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training: Methodology, Theory, Experience, Problems, 74, 27–37. https://doi.org/10.31652/2412-1142-2024-74-27-37 (in Ukrainian)
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W.-t., Rocktäschel, T., Riedel, S., & Kiela, D. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. Advances in Neural Information Processing Systems, 33.
OpenAI. (2023). OpenAI API documentation. OpenAI. https://platform.openai.com/docs
Ministerstvo osvity i nauky Ukrainy. (2023). Win-win: Ukraine approved the Strategy for digital development, innovations, and technologies until 2030. MON Ukrainy. https://mon.gov.ua/news/winwin-ukraina-zatverdyla-stratehiiu-tsyfrovoho-rozvytku-innovatsii-do-2030-roku (in Ukrainian)
Cooper, S., McCulloch, M., & Verbert, K. (2023). Generative AI as reflective objects-to-think-with in STEM education. arXiv. https://arxiv.org/abs/2305.02202
Trust, T., & Mouza, C. (2023). Deploying chatbots to build students' critical thinking skills: Leveraging generative AI effectively and purposefully in higher education. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/375584516
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Шемет Даніїл Аркадійович

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.















